Padding is a technique that enables applying conventional discrete cosine transform to encode boundary blocks of arbitrarily shaped objects by assigning imaginary values to the pixels that are not included in the object. Padding prevents the increase of high frequency DCT coefficients. However, in some boundary blocks, too many padded pixels are coded due to a small portion of object pixels. To reduce the number of padded pixels and to improve coding efficiency, we propose a block merging method for texture coding. The proposed mothed searches the shape information of boundary blocks and excludes the 4$\times$4 pixels of 8$\times$8 blocks if all the 4$\times$4 pixels are in the background region, and merges the remained 4$\times$4 pixels into new 8$\times$8 blocks. Experimental results show that our proposed method yields a rate-distortion gain about 0.5~1.6㏈ compared to conventional padding method, LPE
본 논문에서는 DCT 블럭에서 실행되는 멀티미디어 핑거프린팅 알고리즘을 구현한다. 제안된 알고리즘은 DRM의 한계성을 개선하고, 콘텐츠 제공자의 워터마킹과 콘텐츠 사용자의 핑거프린팅을 분리 수행함으로써 위조 및 변조된 콘텐츠의 부정자를 판단하는 책임경계를 결정할 수 있다. 콘텐츠 제공자의 $128{\times}128$ 영상에서 블록크기 $8{\times}8$에 워터마킹 삽입강도 ${\Theta}$는 0.5~1.2까지 적용하여 PSNR은 Inf~46.6dB로 측정되었으며, 콘텐츠 사용자는 블록크기 64 픽셀 범위 내에서 BIBD 기반 코드길이가 l=7,15,31,64를 사용자의 수 n=7,15,31,63에 따라 핑거프린팅 코드길이 또한 l=7,15,31,63으로 PSNR은 Inf~46.1로 측정되었다. 위조 및 변조된 콘텐츠의 부정자 추적은 n-1까지 확장되어 추적율은 1에 접근 되었다.
본 논문에서는 다층구조를 갖는 trellis 부호를 이용한 정보부호화 기반 워터마킹 방법에 대하여 연구하였다. 영상을 $8{\times}8$블록으로 중복되지 않게 나누어 DCT변환을 수행하고 각 블록으로부터 12개의 중간주파수 대역의 계수를 추출한다. 이를 다층구조를 갖는 trellis 부호화의 각 단계에서 평균이 0이고 분산이 1인 가우시안 난수와 비교하여 선형상관계수가 최소인 벡터를 Viterbi 알고리즘으로 구하고 이 벡터를 원 영상에 삽입하여 워터마킹된 영상을 얻는다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다수의 영상에 대한 평균 비트오차율을 계산하여 성능을 비교하였다.
프레탈을 이용한 대부분의 영상 부호화하는 최적의 유사 변환점을 얻기 위해서 방대한 비교 연산이 필요하여 장시간의 부호화 시간이 요구되는 문제점이 있다. 이러 한 문제는 블럭특성에 적합한 블럭 분류기를 설계함으로써 해결할 수 있다. 일반적으 로 공간 영역에서 보다는 주파수 영역에서 좀더 정확하고 다양한 블럭의 형태를 예측 할 수 있다. 본 논문에서는 DCT특성을 이용하여 블럭의 형태를 예측할 수 있는 블럭 분류기를 제안하였다. 이 분류기는 프랙탈 특징과 부합하여 부호와 시간을 줄임과 동 시에 복원된 영상의 화질을 높이는 장점이 있다. 주파수 영역에서의 AC 계수의 크기는 다양한 블럭 형태를 예측 가능하게 함으로써 최적의 축소 변환점을 얻기 위한 도메인 블럭과 레인지 블럭간에 비교 연산을 줄일 수 있다. 특히 DCT 각 계수의 부호값은 프 랙탈 적용을 위한 8가지 변환에 대해 불필요한 변환을 생략함으로써 2가지 변환만으로 도 축소 변환점을 찾는 장점을 나타낸다.
In this paper, we proposed a new coding technique of digital hologram video using 3D scanning method and video compression technique. The proposed coding consists of capturing a digital hologram to separate into RGB color space components, localization by segmenting the fringe pattern, frequency transform using $M{\tiems}N$ (segment size) 2D DCT (2 Dimensional Discrete Cosine Transform) for extracting redundancy, 3D scan of segment to form a video sequence, motion compensated temporal filtering (MCTF) and modified video coding which uses H.264/AVC.
This paper presents adaptive spread-spectrum watermarking scheme on the H.264/AVC video. The H.264/AVC has become popular video coding since it's compression performance has been improved greatly. That is why there is not enough space for embedding watermark using the spread-spectrum method. To overcome this problem, we propose selective block embedding scheme. The blocks which don't contain non-zero DCT (Discrete Cosine Transform) coefficients are selected by value. So we have enough space to embed watermarks. Experimental result shows that proposed scheme improves recovery rates of watermark about 12% and reduces distortion of watermarked video.
본 논문에서는 3차원 영상의 압축 전송을 위하여 3차원 영상에 대해 3차원 DCT를 수행하고 원 영상과의 비교에 따라 영상의 3차원 블록들을 계층적으로 분할하여 각 블록에 대해 유한상태 벡터 양자화를 수행하는 알고리듬을 제안한다. 3차원 DCT의 계수 특징을 이용하여 영상을 크기가 큰 배경 블록과 크기가 작은 윤곽선 블록으로 계층적으로 분할하고, 블록 계층분할 정보를 전송한다. 각 계층에 속한 블록들에 대해 따로 부호책을 설계하고 부호 비트 수를 줄이기 위해 유한상태 벡터양자화를 이용하여 부호단어의 인덱스를 계층 분할 정보와 함께 전송한다. Small Lobster와 Head 영상에 대하여 본 알고리듬으로 부호화했을 때 기존의 HFSVQ를 이용한 알고리듬보다는 각각 1.91 dB과 1.47 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
동영상 신호의 각 프레임 간의 상관성을 복호기에서 이용하여 부호기의 복잡도를 줄이는 분산 동영상 부호화(distributed video coding : DVC) 시스템이 제안되었다. DVC 시스템에서는 부호기에서 블록 단위의 움직임 추정 및 보상을 수행하지 않기 때문에 블록 단위의 변환기법인 DCT(discrete cosine transform)를 대신해서 부호화 이득이 큰 중첩된 블록 단위의 변환인 lapped transform의 적용이 가능하다. 본 논문에서는 lapped transform을 사용한 효율적인 DVC 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 성능을 높이기 위하여 복호기에서 중첩된 블록을 사용하는 OBMCI(overlapped block motion compensated interpolation)을 사용하여 부가 정보를 생성하고 적절한 상관잡음 모델링을 사용하여 전체 부호화 성능을 향상시킨다. 표준 동영상을 사용하여 모의 실험을 하고 제안하는 시스템의 성능을 기존의 DVC 부호화 시스템과 비교한 결과 우수한 PSNR 성능과 저전송률에서 블록 현상이 크게 감소하는 것을 확인하였다.
본 논문은 차세대 영상 부호화 표준, H.264/MPEG-4 Part 10 AVC(Advanced Video Coding)와 기존의 정지 영상 부호화 표준, JPEG(Joint Photographic Experts Group)이 결합된 진보적인 정지 영상부호화(Advanced Image Coding, AIC) 알고리즘에 대하여 살펴본다. AIC 알고리즘은 H.264의 인트라 프레임 블록 예측 방법과 컨텍스트 기반 적응형 이진 산술 부호화(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding, CABAC), 그리고 JPEG 표준의 DCT 변환이 결합된 것이다. 본 논문에서는 AIC와 JPEG, JPEG-2000 등의 정지 영상 표준들의 성능을 비교 분석하고 그 결과를 제시한다.
본 논문에서는 입력된 얼굴 영상으로부터 구한 DCT 계수에 대해 LDA를 적용하는 DCT/LDA를 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 적은 수의 DCT 계수를 이용하여 입력 영상을 저차원으로 표현함으로써 특징 공간의 차수보다 트레이닝 데이터의 수가 적은 경우 발생하는 LDA의 SSS 문제를 해결한다. DCT는 기저 벡터가 일정하며 PCA와 유사한 에너지 압축 효율을 가지기 때문에 제안된 방법은 기존의 PCA/LDA 방법보다 학습 속도는 빠르면서 실제 얼굴인식 시스템에 적용이 가능한 정도의 얼굴 인식율을 기대할 수 있다. 실험을 통해 제안된 방법이 PCA/LDA 방법과 유사한 얼굴 인식 성능을 보이면서 약 13,000배 빠르게 학습되는 것을 확인하였고, 기존의 Block-DCT/LDA 방법과 유사하거나 향상된 인식 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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