KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권2호
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pp.366-385
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2013
In this paper, we propose a compressed sensing (CS) based Wyner-Ziv (WZ) codec using motion-aligned auto regressive model (MAAR) based side information (SI) extrapolation to improve the compression performance of low-delay distributed video coding (DVC). In the CS based WZ codec, the WZ frame is divided into small blocks and CS measurements of each block are acquired at the encoder, and a specific CS reconstruction algorithm is proposed to correct errors in the SI using CS measurements at the decoder. In order to generate high quality SI, a MAAR model is introduced to improve the inaccurate motion field in auto regressive (AR) model, and the Tikhonov regularization on MAAR coefficients and overlapped block based interpolation are performed to reduce block effects and errors from over-fitting. Simulation experiments show that our proposed CS based WZ codec associated with MAAR based SI generation achieves better results compared to other SI extrapolation methods.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.104-106
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2008
This paper proposes an image based method for arranging ship blocks in a dockyard. The problem of appropriately arranging numerous blocks has to be carefully planned because it has close relation to the effectiveness of the whole working process. To implement the system, the block shape and feature points have to be obtained from block image. The block arrangement system can be implemented by the fusion of the block shape extraction and image matching technology.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권10호
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pp.2448-2463
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2013
The traditional block-based motion compensation methods in frame rate up-conversion (FRUC) only use a single uniquely motion vector field. However, there will always be some mistakes in the motion vector field whether the advanced motion estimation (ME) and motion vector analysis (MA) algorithms are performed or not. Once the motion vector field has many mistakes, the quality of the interpolated frame is severely affected. In order to solve the problem, this paper proposes a novel joint overlapped block motion compensation method (8J-OBMC) which adopts motion vectors of the interpolated block and its 8-neighbor blocks to jointly interpolate the target block. Since the smoothness of motion filed makes the motion vectors of 8-neighbor blocks around the interpolated block quite close to the true motion vector of the interpolated block, the proposed compensation algorithm has the better fault-tolerant capability than traditional ones. Besides, the annoying blocking artifacts can also be effectively suppressed by using overlapped blocks. Experimental results show that the proposed method is not only robust to motion vectors estimated wrongly, but also can to reduce blocking artifacts in comparison with existing popular compensation methods.
컬러 영상 처리 기반의 연기 검출은 화재의 조기 검출에 적합한 검출 대상이다. 연기 검출을 위한 방법으로 움직임과 색상이 전처리로서 처리되며, 확산, 질감, 형태, 방향성 등의 성질이 후처리로서 사용된다. 본 논문은 연기의 특성 중 밀도적인 분포 특성 검출 방법을 제안한다. 연기의 움직임을 10Frame 간격으로 1초 동안 축적한 이미지에 색상을 문턱치 처리해 후보영역을 생성하고, OBTP(Object Block Ternary Pattern)을 적용해 연기의 패턴임을 확인한다. 모든 처리는 Block 기반으로, 움직임 검출은 차분 영상에 적응 문턱치를 적용해 움직이는 물체의 후보영역을 결정했다. 결정된 후보영역을 1초간 축적하고 연기 색상의 문턱치 조건을 적용한다. 각각의 연기 후보 영역을 특정 위치의 16개 Block 값을 중앙 Block 값과 비교하고 삼진화 된 패턴을 연기의 패턴과 비교하여 연기를 결정한다.
This paper focuses on automatic image registration between EO (Electro-Optical) and IR (InfraRed) satellite images with different spectral properties using block-based approach and simple preprocessing technique to enhance the performance of feature matching. If unpreprocessed EO and IR images from Kompsat-3A satellite were applied to local feature matching algorithms(Scale Invariant Feature Transform, Speed-Up Robust Feature, etc.), image registration algorithm generally failed because of few detected feature points or mismatched pairs despite of many detected feature points. In this paper, we proposed a new image registration method which improved the performance of feature matching with block-based registration process on 9-divided image and pre-processing technique based on adaptive histogram equalization. The proposed method showed better performance than without our proposed technique on visual inspection and I-RMSE. This study can be used for automatic image registration between various images acquired from different sensors.
In block-based lossy video compression, severe quantization causes discontinuities along block boundaries so that annoying blocking artifacts are visible in decoded video imases. These blocking artifacts significantly decrease the subjective image quality. In order to reduce the blocking artifacts in decoded images, many algorithms have been proposed However studies on so called, corner outliers, have been very limited. Corner outliers make image edges look disconnected from those of neighboring blocks at cross block boundary. In order to solve this problem, we propose a corner outlier detection and compensation algorithm as post-processing in spatial domain The experiment results show that the proposed method provides much improved subjective image quality.
본 논문은 비디오 영상에서 블록기반 차영상을 이용한 연기검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 배경으로부터 변경된 영역 검출 단계, 배경영상 갱신단계, 검출된 영역이 연기인지를 판단하는 단계의 세 단계로 구성된다. 입력 비디오에서 각 프레임의 블록 평균영상을 계산하였으며, 변화영역을 검출하기 위하여 배경영상의 블록평균영상과 입력영상의 블록평균영상의 차이를 사용한다. 블록기반 차영상을 투영하여 변화된 사각영역을 검출한다. 차영상의 투영을 이용한 배경블록평균영상의 갱신방법을 제안한다. 변화영역의 중심위치 및 YUV 색상의 시간적 특징을 이용하여 연기영역을 판단한다.
휴대용 무선 단말기에서 사용할 수 있으며, 기존 워터마크 방법이 가지고 있는 화질 저하의 문제점을 해결하기 위한 왜곡이 없는 이미지 인증을 위한 블록 기반 정보 은닉 기법을 제안하였다. 콘텐츠에 관련된 디지털 서명을 기존 영상의 하단에 동일한 화소 값을 가지는 $8{\times}8$ 블록단위의 영상으로 변환하여 추가하고 압축한 다음, 저장할 때 JPEG 파일 스트림의 영상 사이즈 부분을 카메라에 설정된 화소수로 바꿔줌으로써 삽입된 영상서명을 은닉한다. 실험결과, 제안한 방법은 영상서명 은닉을 위해 추가되는 비트가 0.1% 이하로 미세함을 검증하였으며, 화질저하 없이 영상인증이 가능한 방법임을 확인할 수 있었다. 나아가 제안방식은 의료영상, 스마트폰 및 DSLR 등 카메라를 사용하는 다양한 임베디드 시스템에 활용할 수 있다.
본 논문에서는 질감 정보를 나타낼 수 있는 Block-based 에지 히스토그램과 색상 정보를 표현할 수 있는 DCT 를 이용한 칼라 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 최소의 특징량으로 최대의 검색효율을 얻기 위해 YCbCr 칼라 모델상에서 Y 영상으로부터는 전체적인 영상에 대한 히스토그램과 에지 히스토그램을 특징량으로 추출하고 Cb, Cr 영상으로부터는 DCT 계수를 특징량으로 추출하여 칼라 영상을 검색한다. 이는 칼라와 질감을 동시에 고려하면서 특징량의 크기가 적어 웹, 대용량 검색 시스템 및 동영상 검색에 적합하다. 성능 평가는 MPEG-7 의 칼라 특징자들의 성능평가를 위해 사용된 S1 및 S3 그룹 영상을 대상으로 실험하였으며 제안한 복합 특징량은 칼라 영상 검색에서 우수한 성능을 나타냄을 실험으로 확인 하였다.
본 논문에서는 계층화 모션 추정법과 병렬 처리를 이용한 차량의 움직임 측정 알고리즘을 제안한다. 본 시스템에서는 CMOS 센서를 통하여 도로 영상을 캡쳐한다. 그 다음에 영상을 작은 블록들로 나누고 블록매칭을 이용하여 각 블록의 움직임을 계산한다. 그리고 움직임이 비슷한 블록들을 클러스터링하여 차량의 움직임을 측정한다. 본 논문에서는 실시간 동작을 위하여 계층화 모션 추정법과 병렬 처리에 의거한 블록매칭 알고리즘을 제안한다. 병렬처리를 위해서는 파이프라인과 데이터 플로우 기법을 도입하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 기존의 내장형 시스템을 이용하여 구현되었다. 제안된 블록매칭 알고리즘은 PLD(Programmable Logic Device)를 이용하여 구현하였고 클러스터링 알고리즘은 ARM 프로세서를 이용하여 구현하였다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 구현된 시스템은 차량의 움직임을 실시간으로 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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