KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4448-4466
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2018
In recent years, due to its high efficiency and better performance, the high efficiency video coding (HEVC) has become the most common compression standard in the field of video coding. In this paper, the framework of HEVC is deeply analyzed, and an improved HEVC video coding algorithm based on all phase biorthogonal transform (APBT) is proposed, where APBT is utilized to replace the discrete cosine transform (DCT) and discrete sine transform (DST) in original HEVC standard. Based on the relationship between APBT and DCT, the integer APBT is deduced. To further improve the coding performance, an optimal HEVC video coding algorithm based on hybrid APBT is proposed. The coding performance of the proposed HEVC coding algorithm is improved without increasing the complexity. Experimental results show that compared with HEVC standard algorithm, the improved HEVC video coding algorithm based on hybrid APBT can improve the coding performance of chrominance components by about 0.3%.
얼굴 특징들을 추출하는 것은 자동 독화나 휴먼컴퓨터 인터페이스, 얼굴 인식, 얼굴 이미지 테이터베이스 관리 등에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 다양한 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역에서 자동 독화를 위한 특징점이 추출되도록 하였다. 얼굴의 특징들은 휘도와 채도 성분으로 인하여 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값을 갖는다. 이를 이용하여 각 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특징들을 추출되게 하였다. 눈과 코, 안쪽 입의 외곽선, 이의 외곽선을 찾았고 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
논문에서는 다양한 표준을 지원하는 NTSC, PAL 복합 영상 부호화기의 설계 및 구현에 관한 내용이다. 복합 영상 부호화기는 ITU-R BT.601 4:2:2, ITU-R BT.656, RGB중 하나의 입력을 받아서 NTSC, PAL등의 S-video 신호와 복합 영상 신호로 바꾸어 준다. 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해서 곱셈기를 사용하지 않는 구조로 설계하였다. 명암 신호와 색차 신호를 위한 디지털 필터의 bit width는 하드웨어 설계 시 발생할 수 있는 오차를 1 least significant bit (LSB) 이하가 되도록 정하여 양질의 복합 영상 신호를 만들 수 있도록 하였다. 제안된 영상 부호화기는 Altera FPGA인 APEX20K600EBC652-3을 이용하여 실시간 검증을 수행하였다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권5호
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pp.9-16
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1997
This paper describes the design of a multistandard video encoder. The proposed encoder accepts conventional NTSC/PAL video signals, It also processes he PAL-plus video signal which is now popular in Europe. The encoder consists of five major building functions which are letter-box converter, color space converter, digital filters, color modulator and timing generator. In order to support multistandard video signals, a programmable systolic architecture is adopted in designing various digital filters. Interpolation digital filters are also used to enhance signal-to-noise ratio of encoded video signals. The input to the encoder can be either YCbCr signal or RGB signal. The outputs re luminance(Y), chrominance(C), and composite video baseband(Y+C) signals. The architecture of the encoder is defined by using Matlab program and is modelled by using Veriflog-HDL language. The overall operation is verified by using various video signals, such as color bar patterns, ramp signals, and so on. The encoder contains 42K gates and is implemented by using 0.6um CMOS process.
디지털 캠코더에서 이용하는 영상 압축 방식인 DV 부호화방식은 DCT와 가변장 부호화 방식을 이용한다. DV 방식은 하드웨어 복잡도가 낮은 반면 압축된 비트 율이 약 26Mbps로 높은 편이다. 따라서 스튜디오에서 낮은 복잡도로 영상을 부호화 한 후 VOD 시스템에서 이용하기 위하여 MPEG-2로 변환부호화 할 필요가 있다. 이때의 두 압축방식이 DCT를 이용하므로, DCT영역에서 변환부호화 하면 중간과정을 줄일 수 있어서 계산상의 복잡도를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 DV방식에서 MPEG-2의 인트라로 변환부호화시, DV방식의 4:1:1 색차포맷을 MPEG-2의 4:2:2 색차 포맷으로 변환할 때 변환영역에 있는 데이터에 미리 계산된 행렬을 곱하여 병렬처리가 가능하게 설계하였다. 또한 MPEG-2 율제어는 중요한 서브 블록의 분산을 완전히 DCT영역에서 계산하여 하드웨어 복잡도를 줄였다. 색차포맷변환부 하드웨어 구현을 위하여 VHDL로 코딩한 후 FPGA-EXPRESS(synopsys), ALTERA MAX-PLUS II를 사용하여 모의실험을 하였다. 각 모듈별로 기능을 검증한 후, FPGA EXPRESS(synopsys)를 사용하여 합성 및 검증을 하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제4권3호
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pp.123-129
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2006
The limited number of roads and the increasing number of vehicles demand the automatic regulation of overspeed vehicles, illegal vehicles, and overloaded vehicles and the automatic charge calculation depending on the type of the vehicle. To meet such requirements, it is important to remove the shadow of the vehicle as processing and recognizing an image captured by a camera. The shadow of the vehicle is likely to cause misclassification of the vehicle type due to diverse errors and mistakes occurring when detecting geometrical properties of the vehicle. In case that shadows of two different vehicles are overlapped, not only the type of the vehicles may be misclassified but also it is difficult to accurately identify the type of the vehicles. In this paper, we propose a robust algorithm to remove the shadow of a vehicle by calculating the luminance, the chrominance, the gradient density of the cast shadow from information acquired using the image subtraction of the background, and to recognize the substantial vehicle figure. Even when it is hard to detect and split a target vehicle from its shadow as shadows of vehicles are attached to each other, our robust algorithm can detect the vehicle figure only. We implemented our system with a general camera and conducted experiments on various vehicles on general roads to find out our vehicle shade removal algorithm is efficient when detecting and recognizing vehicles.
Galvalume steel (GL) is widely used in marine and industrial environments. It is characterized by better corrosion resistance than carbon steel. However, corrosion and economic losses may occur as the usage time is increased. Therefore, in this study, an outdoor exposure test of GL for 36 months was conducted across six regions of Korea. Parameters such as corrosion rate, chrominance (color, chroma, and brightness), glossiness, and surface appearance were analyzed. The results showed no significant change in appearance, and the initial corrosion rate was large, but a tendency to decrease with time was observed. Increased outdoor exposure time led to increase in the level of corrosion products. In the case of coastal areas where S, Cl, and other elements were detected, a relatively high decrease in Zn content was observed. Al forms a protective oxide film and exists in the coating layer, but Zn dissolves due to its chemical activity and low potential.
본 논문에서는 빈도수를 고려한 눈동자색 분포맵에 기반한 조명변화에 강건한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 피부색 분포맵을 이용하여 검출된 얼굴 후보영역에서 색상성분의 편차를 이용하여 얼굴 후보영역을 축소한다. 이 영역에서 눈 후보점을 탐색하기 위해 눈동자색 분포맵을 적용하여 눈 후보영역을 검출한다. 검출된 눈 후보영역은 조명 보정 기법과 분할 알고리즘에 따라 눈 후보영역을 반복적으로 분할함으로써 조명의 영향으로 얼굴 영역이 아주 어두운 경우에도 눈 검출 성능을 향상할 수 있다. 분할된 눈 후보영역에서 템플릿 정합방법으로 눈 후보점을 검출하고 두 눈 후보점 쌍과 입 평가치를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안된 방법은 좋은 성능을 보였다.
In this paper, we present a new approach to detect and recognize human face in the image from vision camera equipped on the mobile robot platform. Due to the mobility of camera platform, obtained facial image is small and pose-various. For this condition, new algorithm should cope with these constraints and can detect and recognize face in nearly real time. In detection step, ‘coarse to fine’ detection strategy is used. Firstly, region boundary including face is roughly located by dual ellipse templates of facial color and on this region, the locations of three main facial features- two eyes and mouth-are estimated. For this, simplified facial feature maps using characteristic chrominance are made out and candidate pixels are segmented as eye or mouth pixels group. These candidate facial features are verified whether the length and orientation of feature pairs are suitable for face geometry. In recognition step, pseudo-convex hull area of gray face image is defined which area includes feature triangle connecting two eyes and mouth. And random lattice line set are composed and laid on this convex hull area, and then 2D appearance of this area is represented. From these procedures, facial information of detected face is obtained and face DB images are similarly processed for each person class. Based on facial information of these areas, distance measure of match of lattice lines is calculated and face image is recognized using this measure as a classifier. This proposed detection and recognition algorithms overcome the constraints of previous approach [15], make real-time face detection and recognition possible, and guarantee the correct recognition irregardless of some pose variation of face. The usefulness at mobile robot application is demonstrated.
본 논문은 휘도 성분 영상으로부터 컬러 성분 영상들을 추정 부호화함으로써 높은 압축률을 달성할 수 있는 영역 기반 스펙트럴 상관 추정 부호화 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 3단계로 구성되어 있다. 우선, 정규 색차합 영상과 휘도 영상을 이용해 산출한 Y/C 비트 평면합 영상을 대상으로 영상 분할을 수행하여 영역들의 형상 정보를 추출한다. 이후, 각 영역 단위로 휘도 영상과 R, B 영상 간의 근사화 자승 오차가 최소가 되도록 하는 비례 인자와 가감 인자를 산출한다. 최종적으로, 각 영역의 비례 인자와 가감 인자를 비트스트림으로 부호화한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 동일한 PSNR에서 두 칼라 성분 영상을 부호화하기 위해 소요되는 bpp를 비교할 때, JPEG/베이스라인 혹은 JEPG2000/EBCOT 알고리즘에 비해 2배 혹은 3배 이상의 압축률을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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