• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.11-16
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• 2003

본 논문에서는 비디오코딩의 움직임 추정을 위한 빠른 블록 합 피라미드 알고리즘(FBSPA: Fast Block Sum Pyamid Algorithm)을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 블록 합 피라미드 알고리즘, 블록 정합 움직임 추정을 위한 효율적인 다단계 연속 제거 알고리즘, 움직임 벡터 추정을 위한 빠른 알고리즘에 기초하고 있다. 제안된 알고리즘은 블록 합 피라미드알고리즘의 연산량을 감소시키기 위하여 블록 합 피라미드알고리즘에 부분 왜곡 제거 기법을 적용하였다. 제안된 방안이 블록 합 피라미드 알고리즘의 연산량을 최대 2.9% 감소시킬 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.147-156
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• 2004

본 논문에서는 블록 합 피라미드 알고리즘에 기초한 빠른 움직임 추정 알고리즘을 제안하였다. Efficient Multi-level Successive Elimination Algorithm의 Spiral Diamond Mesh Search 기법과 Partial Distortion Elimination 기법을 개선하여 이들을 블록 합 피라미드 알고리즘에 적용하였다. 제안된 알고리즘의 움직임 추정 정확도는 거의 100%이고 블록 합 피라미드 알고리즘의 연산량을 효과적으로 줄였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효율성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.275-280
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• 2004

본 논문에서는 움직임 벡터(motion vector)를 추정하는 새로운 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 블록 합 피라미드 알고리즘의 움직임 추정 정확도를 유지하면서 연산량을 감소시키기 위하여 Efficient Multilevel Successive Elimination Algorithm의 diamond mesh기법을 개선한 후, 탐색점에서의 MAD추정기법을 적용하여 블록 합 피라미드 알고리즘에 적용한 것이다. 실험을 통하여 제안된 기법이 블록 합 피라미드 알고리즘의 연산량을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제2권2호
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• pp.111-119
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• 2003

In this paper, an efficient block matching algorithm which is based on the Block Sum Pyramid Algorithm (BSPA) is presented. The cost of BSPA[1] was reduced in the proposed algorithm by using l2 norm and partial distortion elimination technique. Motion estimation accuracy of the proposed algorithm is equal to that of BSPA. The efficiency of the proposed algorithm was verified by experimental results.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권7호
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• pp.1671-1689
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• 2013

The key issue of block-based multi-focus image fusion is to determine the size of the sub-block because different sizes of the sub-block will lead to different fusion effects. To solve this problem, this paper presents a novel genetic algorithm (GA) based multi-focus image fusion method, in which the block size can be automatically found. In our method, the Sum-modified-Laplacian (SML) is selected as an evaluation criterion to measure the clarity of the image sub-block, and the edge information retention is employed to calculate the fitness of each individual. Then, through the selection, crossover and mutation procedures of the GA, we can obtain the optimal solution for the sub-block, which is finally used to fuse the images. Experimental results show that the proposed method outperforms the traditional methods, including the average, gradient pyramid, discrete wavelet transform (DWT), shift invariant DWT (SIDWT) and two existing GA-based methods in terms of both the visual subjective evaluation and the objective evaluation.