As multimedia data and huge-Quantity video data having been increasingly and commonly used, the key frame algorithm, as one of the methods for manipulating these kinds of data, became an important matter and has been studied for many years. But the formerly proposed key frame extraction methods take much processing time or need complex calculations due to decoding processes. In order to solve these problems which the former methods have and to enhance the key frame extraction efficiency, a novel key frame extraction method in compressed domain is proposed in this paper. In this method we get an edge histogram for each I-frame in DCT domain and then extract the key frames by means of histogram difference metric. Experimental results show that our algorithm achieves fast processing speed and high accuracy.
In this paper, we propose a method that converts motion vectors on MPEG coded domain as a uniform set, independent of the frame type and the direction of prediction, and directly utilizes these normalized motion vectors for understanding video contents. This frame-type-independent motion vectors are utilized as feature information for image retrieval or moving object tracking on compressed domain. By simulation, we evaluate the effectiveness of the proposed method and compare its performance to the conventional method.
본 논문은 기존의 시간영역에서 다루던 공분산 행렬 fitting 기반 도래각 추정 알고리즘인 SpSF(Sparse Spectrum Fitting)를 주파수 영역으로 확장함으로써 기존의 시간영역의 SpSF 알고리즘이 주파수 영역에서도 구현 가능함을 보인다. 기존의 주파수 영역에서 구현되는 도래각 추정 알고리즘과의 성능 분석 및 비교를 통해 압축센싱 기반 공분산 fitting 알고리즘인 SpSF의 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 복호화 과정 없이 압축비디오에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 움직이는 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 MPEG2의 움직임 벡터로부터 근사적으로 움직임 플로(motion flow)를 구성하고, 전역적인 움직임 플로우로부터 일반화된 Hough 변환을 이용 카메라의 기본적인 움직임인 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)량 등을 계산하였다. 계산된 카메라 움직임은 국부적으로 일어나는 객체의 움직임을 보정하는데 사용하였다. 움직이는 객체의 추적은 사용자가 원하는 객체를 바운딩 박스 형태로 정의함으로 시동된다. 이후의 객체의 추적은 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 플로우를 이용하여 Mean-Shift 알고리즘을 이용하여 추적하였다. 제안된 방법은 압축된 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상을 기할 수 있으나, 압축된 MPEG2 비디오에서 얻을 수 있는 정보들이 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한된다.
In this paper , we propose a texture feature extraction method of reduce the massive computational time on extracting texture, features of large sized medical such as MRI, CT-scan , and an index structure, called GLTFT, to speed up the retrieval performance. For these, the original image is transformed into a compressed image by Wavelet transform , and textural features such as contrast, energy, entropy, and homogeneity of the compressed image is extracted by using GLCM(Gray Level Co-occurrence Metrix) . The proposed index structure is organized by using the textural features. The processing in compressed domain can give the solution of storage space and the reduction of computational time of feature extracting . And , by GLTFT index structure, image retrieval performance can be expected to be improved by reducing the retrieval range . Our experiment on 270 MRIs as image database shows that shows that such expectation can be got.
In these days, compressed file is useful in internet environment and has many advantages. So a lot of data hiding algorithms works on JPEG compressed file. Of course they know basic rules of transformation and quantization and they utilize those rules to implement their programming. But most of them evaluate the affection of data hiding after data modification. We propose how to predict the affection of data modification in course of data hiding process. Through some kind of experiments, several valuable facts are revealed which used in data hiding in compressed domain such as JPEG. These facts will improve existing data hiding algorithms (F3, F4 and F5 which including Matrix Encoding)[1],[5],[6].
본 논문에서는 MPEG-4 동영상을 완전히 디코딩하지 않은 상태에서 근사화된 형상 정보를 추출하여 형상의 유사도에 의해 VOP를 클러스터링 하여 VO의 동작을 요약, 검색하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 형상 추출방법은 Erol의 방법을 단순화한 것으로서, 키 VOP 형상의 정확도는 개선되면서도 실행시간은 감소한다. 제안하는 방법에서는 근사화된 형상 사이의 유사도를 Normalized Mean Hausdorff Distance로 구하며, 이를 2-means 클러스터링하여 VOP를 선정한다. VOP 검색은 질의 형상과 키 VOP의 형상 사이의 Mean Hausdorff Distance를 계산하여 가장 일치하는 키 VOP를 선택하는 방식으로 이루어진다. 제안하는 방법을 표준 MPEG-4 테스트 영상 열에 대해 시험한 결과, 기존의 방법에 비해 근사화된 형상 정보를 더 짧은 시간에 얻을 수 있고, 재귀적 클러스터링 방법을 사용하여 키 VOP들의 정확도도 개선되었다.
편집 과정에서의 언더플로우의 문제는 이미 이전에 페이드-인 시퀀스를 삽입하여 해결하는 방법이 연구된 것이 있으나, 이는 원하지 않는 영상신호를 임의로 삽입한다는 점이 문제였다. 본 연구에서는 압축영역에서 수행할 수 있는. 시퀀스의 압축율에 따른 적절한 재양자화를 통한 기법을 적용하여 이러한 페이드-인 시퀀스 삽입 방법에서와 같은 문제점 없이 언더플로우를 해결하였다. 제안된 방법은 본래의 움직임 예측 영상에 재양자화에 의한 에러를 보상하여 재양자화로 인하여 발생하는 GOP 전체로의 영상에러의 흐름에 의한 화질 열화를 방지하여 PSNR에서 약 0.5~1dB 화질이 향상되었음이 실험 결과 확인되었다.
현재 동영상 데이터를 이용한 압축영역에서의 특수효과 구현에 많은 관심이 모여지고 있다. 따라서 본 논문에서는 DCT (Discrete Cosine Transform)압축영역에서 다양한 효과를 위해 최소한의 디코더를 개발하였으며, 이를 이용하여 Wipe, Dissolve, Zoom등의 비디오 효과등을 DCT영역에서 제안하였다. 또한 구현한 디코더와 효과들의 확장성과 이식성이 용이하도록 COM기반의 DirectShow 형식으로 각 모듈을 필터화 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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