비트의 심도 확장은 영상을 표현하는 비트 수를 확장하는 방법이다. HDR(High Dynamic Range) 디스플레이의 발전과 디스플레이의 해상도가 높아짐에 따라서, 디스플레이에서 영상을 표현하는 휘도가 증가하고 표현력도 상승한다. 이러한 디스플레이에 대응하기 위해서는 영상을 표현하는 비트수도 확장되어야 하기 때문에 비트의 심도 확장의 중요성은 높아지고 있다. 본 논문에서는, 높은 비트 심도(10bit)를 가지는 디스플레이에 기존의 영상(8bit)을 자연스럽게 표현하기 위한 비트 심도 확장 방법을 소개한다. 정량적인 결과와 정성적인 결과 및 연산량의 비교를 통해서 제안된 알고리즘이 기존의 비트 심도 확장 방법과 비교해서 우수함을 검증하였다. 제안된 방법은 기존의 최신 비트 심도 확장 방법과 비교해서, 40배 더 빠른 연산속도와 평균 1db이상 높은 성능 향상 결과를 보여준다.
Kim, Min-Young;Cho, Yong-Joo;Choo, Hyon-Gon;Kim, Jin-Woong;Park, Kyoung-Shin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2175-2190
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2011
This paper presents the effects of depth map quantization for multiview intermediate image generation using depth image-based rendering (DIBR). DIBR synthesizes multiple virtual views of a 3D scene from a 2D image and its associated depth map. However, it needs precise depth information in order to generate reliable and accurate intermediate view images for use in multiview 3D display systems. Previous work has extensively studied the pre-processing of the depth map, but little is known about depth map quantization. In this paper, we conduct an experiment to estimate the depth map quantization that affords acceptable image quality to generate DIBR-based multiview intermediate images. The experiment uses computer-generated 3D scenes, in which the multiview images captured directly from the scene are compared to the multiview intermediate images constructed by DIBR with a number of quantized depth maps. The results showed that there was no significant effect on depth map quantization from 16-bit to 7-bit (and more specifically 96-scale) on DIBR. Hence, a depth map above 7-bit is needed to maintain sufficient image quality for a DIBR-based multiview 3D system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권1호
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pp.132-148
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2013
Via the Internet, the information infrastructure of modern health care has already established medical information systems to share electronic health records among patients and health care providers. Data hiding plays an important role to protect medical images. Because modern medical devices have improved, high resolutions of medical images are provided to detect early diseases. The high quality medical images are used to recognize complicated anatomical structures such as soft tissues, muscles, and internal organs to support diagnosis of diseases. For instance, 16-bit depth medical images will provide 65,536 discrete levels to show more details of anatomical structures. In general, the feature of low utilization rate of intensity in 16-bit depth will be utilized to handle overflow/underflow problem. Nowadays, most of data hiding algorithms are still experimenting on 8-bit depth medical images. We proposed a novel reversible data hiding scheme testing on 16-bit depth CT and MRI medical image. And the peak point and zero point of a histogram are applied to embed secret message k bits without salt-and-pepper.
중간값 필터는 n×m 크기의 이미지와 반경 r이 주어지면 이미지의 모든 픽셀에 대해 반경 r에 속하는 픽셀들의 중간값으로 변환하는 것으로, 이미지 처리가 필요한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 픽셀의 정보가 8비트인 경우에는 O(nm) 시간 알고리즘이 존재하나 16비트 이상에는 적용이 어렵고 대신 Gil과 Werman의 O(nmlog2r) 시간 알고리즘이 존재한다. 본 논문에서는 16비트 깊이 이상의 정보를 갖는 이미지에 대해서도 효율적으로 동작하는 중간값 필터 알고리즘을 제안한다. 시간 복잡도는 O(nmlog2r)로 Gil과 Werman의 알고리즘과 동일하지만 엄밀한 분석과 실험을 통해 2배 이상 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 깊이정보 맵의 효율적인 부호화 방법을 제안한다. 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법에서는 깊이정보 맵에 대한 비트율 조절을 위해 양자화 변수를 이용하여 부호화할 비트평면의 수를 결정한다. 이러한 양자화 변수에 의한 제약 조건에서 벗어나서 부호화할 비트평면을 블록 단위에서 결정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법보다 BD-PSNR이 0.25 dB 향상되었고 BD-rate가 3.5% 감소되어 제안하는 방법의 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 실제 영상과는 다른 특성을 지니는 깊이정보 맵의 효율적인 부호화 방법을 제안한다. 깊이정보 맵은 객체 내부 혹은 배경 부분에서 상당히 완만한 특성을 지니지만, 객체 경계 부분에서는 아주 날카로운 에지 성분이 존재한다는 특징이 있다. 그리고 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하였을 때, 비트평면 간 완전일치/반전일치되는 특성이 객체 경계 부분에서 자주 발생한다는 특징이 있다. 그래서 본 논문에서는 객체 경계 부분에서 비트평면의 이진 영상간 일치여부를 적절하게 이용하기 위하여 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하여 비트평면 간 적응적 XOR 연산을 이용한 블록 기반 비트평면 부호화 방법을 제안한다. 또한 비트평면 단위 영상 부호화 방법과 DCT 기반 동영상 압축 방법(H.264/AVC)의 장점을 적절하게 이용하기 위하여 블록 단위 비트평면 부호화 방법과 기존의 블록 단위 동영상 부호화 방법을 적응적으로 선택하여 부호화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 H.264/AVC보다 BD-PSNR이 0.9 dB ~ 1.5 dB 향상되었고 BD-rate가 11.8 % ~ 20.8 % 감소되었다. 또한 제안하는 방법이 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법보다 BD-PSNR이 0.5 dB ~ 0.8 dB 향상되었고 BD-rate가 7.7 % ~ 12.2 % 감소되어 제안하는 방법의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 복원된 깊이정보 맵을 이용하여 생성된 가상 영상 간의 비교에서 제안하는 방법이 DCT 기반 동영상 압축 방법보다 주관적 화질이 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법과 비교하여 주관적 화질이 비슷하다는 것을 확인 할 수 있었다.
휴대폰과 같은 전자제품의 소형화로 체결 부품도 소형화가 요구된다. 초소형 볼트의 머리부분 두께 감소 요구에 따라 체결시 볼트 머리부 파손으로 충분한 체결력을 확보하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 볼트 깊이에 따른 체결 토크를 해석적으로 예측하여 비트 형상 설계에 활용하고자 한다. 볼트 머리부는 주로 전단 파손이 발생하기 때문에, 볼트용 선재의 전단 실험을 통하여 파손 기준을 설정하였다. 그리고, 설정된 전단파손 기준을 바탕으로 체결시 파손 형상과 최대 체결 토크를 예측하였다. 또한, 머리부에 성형되는 비트의 깊이에 따른 최대 체결토크을 예측하였다. 비트 깊이가 깊을수록 볼트 머리와 나사부의 경계에서 응력 집중으로 파손이 빨리 발생하고, 최대 체결 토크도 작아짐을 알 수 있었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권2호
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pp.97-101
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2013
Bit-depth expansion is a process of enhancing the image quality by increasing the number of intensity levels. To solve this problem, a hybrid method is proposed, where the pixels are categorized into smooth and complex regions, and are processed using different methods. The pixels in the smooth region are reconstructed with a smooth prior, and a Bayesian estimator is used for the pixels in the complex region. The proposed method effectively removes the false contour artifacts while requiring less computation than conventional methods. In addition, the method shows good quantitative performance, and the PSNR gains over the best existing method are 1.45 dB and 0.26 dB for 4 bits and 3 bits expansion cases, respectively.
본 논문은 High bit-depth 를 위한 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 명령어 기반 보간 필터 고속화 방법을 제안한다. 픽셀 연산을 기반으로 하는 보간 필터링은 HEVC 복호화기에서 높은 복잡도를 차지하고 있지만 반복적인 산술연산을 수행하기 때문에 SIMD 를 이용한 고속화에 적합한 구조를 가지고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 보간 필터 연산에 대하여 SIMD 명령어를 이용하여 메모리를 효율적으로 사용하여 고속화하는 방법을 제안한다. 제안하는 기술은 HEVC 참조 소프트웨어 HM 12.0-RExt 4.1 에 기반을 둔 ANSI C 기반 자체 개발 HEVC RExt 복호화기 소프트웨어에서 평균 8.5%의 복호화 속도향상을 보였으며, 보간 필터의 수행 시간을 평균 24.8% 향상시켰다.
Zigbee는 USN에서 쓰고 있는 대표적인 통신 표준이며 다양한 어플리케이션에 쓰이고 있다. Zigbee 프로토콜은 하나의 PAN망 안에서 어드레스를 부여하는데 DAA라는 방법을 이용을 하는데 이는 16Bit어드레스 구역을 Depth에 따라 일정한 크기의 블록으로 나누어서 각각의 노드에게 할당을 하는 방식이다. 그러나 이 방식은 노드수가 Depth가 증가함에 따라서 하나의 Depth에 부여하는 최대 Router수의 지수승으로 증가를 하기 때문에 16Bit로 부여할 수 있는 어드레스에 제한이 생긴다. 따라서 넓은 지역이나 음영지역이 많은 곳처럼 많은Router수를 가지고 Depth가 큰 네트워크를 구성하기가 힘들다. 또한 하나의 PAN망 안에서 동작하기 때문에 여러 PAN을 하나의 네트워크로 구성하기가 힘들다. 본 논문에서는 Zigbee 기반의 네트워크를 확장하여 여러 PAN망을 하나의 네트워크로 구성할 수 있고 Router수와 Depth에 제한이 덜하여 넓은 지역을 묶을 수 있는 새로운 어드레스 방식과 라우팅 방법을 제안을 하였다. 그리고 이를 실험을 통하여 그 동작을 확인하고 실증 시험을 통하여 활용할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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