In this paper, a novel gray-scale lossless image coder combining context-based minimum mean squared error (MMSE) prediction and entropy coding is proposed. To obtain context of prediction, this paper first defines directional difference according to sharpness of edge and gradients of localities of image data. Classification of 4 directional differences forms“geometry context”model which characterizes two-dimensional general image behaviors such as directional edge region, smooth region or texture. Based on this context model, adaptive DPCM prediction coefficients are calculated in MMSE sense and the prediction is performed. The MMSE method on context-by-context basis is more in accord with minimum entropy condition, which is one of the major objectives of the predictive coding. In entropy coding stage, context modeling method also gives useful performance. To reduce the statistical redundancy of the residual image, many contexts are preset to take full advantage of conditional probability in entropy coding and merged into small number of context in efficient way for complexity reduction. The proposed lossless coding scheme slightly outperforms the CALIC, which is the state-of-the-art, in compression ratio.
Recently, we have many kinds of picture format and display, and resizing (scaling) of picture becomes important. In this processing, quality of picture depends on re-sizing method. For this, some methods to improve the PSNR have been proposed. However, subjective picture quality is more important. Especially, degradation caused by re-sizing, such as jaggy (aliasing) and ringing, should be reduced. To solve them, we have proposed the method using directional adaptive interpolation. To improve the performance of this method, we consider the shape analysis this time. In the proposed method, directional adaptive processing is applied for pure edge only. In the texture area and flat area, 8 tap re-sampling filter is used. As the results of processing, the reductions of jaggy and incorrect interpolated pixels are recognized. The subjective picture quality of proposed method is significantly better than 8-tap re-sampling which gives good PSNR.
In this paper, we propose an edge profile adaptive bi-directional diffusion interpolation method which consists of shock filter and level set. In recent years many interpolation methods have been proposed but all methods have some degrees of artifacts such as blurring and jaggies. To solve these problems, we adaptively apply shock filter and level set method where shock filter enhances edge along the normal direction and level set method removes jaggies artifact along the tangent direction. After the initial interpolation, weights of shock filter and level set are locally adjusted according to the edge profile. By adaptive coupling shock filter with level set method, the proposed method can remove jaggies artifact and enhance the edge. Experimental results show that the average PSNR and MSSIM of our method are increased, and contour smoothness and edge sharpness are also improved.
본 논문은 초 고화질급(UHD) 영상으로 디지털화 되어 가는 시대에 대응하기 위하여, 현재 우리가 사용하고 있는 최신 코덱의 하나인 H.264 코덱 구조에서 인트라 예측 성능을 향상토록 한 Uni-directional $8{\times}8$ 인트라 예측 기반 코덱을 개발하여 앞으로의 동영상 압축 개발에 기여하고자 한다. Uni-directional $8{\times}8$ 인트라 예측은 $8{\times}8$ 픽셀 단위의 인트라 예측 시 $4{\times}4$ 픽셀 단위로 나누어 같은 인트라 예측방향을 사용하면서 $4{\times}4$ 픽셀 단위로 재구성된 영상을 통하여 예측을 세밀하게 할 수 있게 하는 아이디어를 기반으로 한다. 본 논문에서 제안한 Uni-directional $8{\times}8$ 인트라 예측은 H.264 코덱 구조에서 기존의 $8{\times}8$ 인트라 예측만을 수행한 코딩 결과와 비교할 경우 QCIF, CIF에서 약 7.3% BDBR 성능 향상을 가져오며, 현재의 H.264 코덱 구조에 더하여 적용하였을 경우, 약 1.3% BDBR 성능 향상을 가져왔다. 더 큰 영상 사이즈를 압축하기 위해서는 지금 영상 사이즈에 최적화 된 코덱을 그대로 쓰기보다는 지금보다 더 큰 블록 사이즈를(현재는 $4{\times}4$ 블록 단위가 최소 단위) 기준으로 할 수도 있기 때문에 새로운 코덱기술 개발에 있어 기초 연구가 될 수 있을 것이다.
본 논문은 컬러 채널 상관관계를 고려한 에지 방향성 컬러 디모자이킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영역 분류 과정과 에지 방향성 컬러 보간 과정으로 이루어진다. 영역 분류 과정에서 채널 내 기울기와 채널 간 기울기값을 사용하여 주어진 Bayer 영상을 일반 에지, 패턴 에지, 평탄 영역으로 분류한다. 이때 일반 에지 판정 과정에서 두 개의 에지 방향 판정 기준을 사용하고, 패턴 에지 판정 과정에서 판정된 에지 방향에 대한 검증과정을 적용하여 에지 방향 추정 오류를 줄이도록 하였다. 보간 과정에서는 영역 분류과정에서 판단된 에지 방향에 따라 보간을 수행한다. 특히, 각 에지 방향에 대한 보간 성능을 향상시키기 위해 수평, 수직 방향 보간값은 채널 내 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식과 채널 간 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식을 영역 적응적으로 융합하여 구하였다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인 할 수 있다.
최근 자연스러운 인터페이스 하드웨어의 증가와 더불어 사용자의 자세를 인식하는 콘텐츠 산업이 부상하고 있다. 컴퓨터 비전 기술은 고가 하드웨어 장치의 대안으로 콘텐츠 산업의 발전에 효율적이다. 본 논문에서는 생방송으로 진행되는 시청자 참여형 양방향 TV 프로그램에 적합한 시청자의 포스처를 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 검출된 얼굴 위치에서 획득한 사용자 얼굴색과 모션맵을 사용하여 사용자의 손 위치를 안정적으로 검출하고, 위치 관계 분석을 통해 포스처를 인식한다. 제안하는 방법은 복잡한 배경에서도 생방송 양방향 TV 프로그램에서 사용되는 세 가지 자세를 인식하는데 90%의 인식 성능이 나타나는 것을 실험을 통해 확인하였다.
애드 혹 네트워크 상에서 브로드캐스팅 시에 전달 메시지가 과중하게 중복 발생하는 것을 줄이기 위해 수신된 브로드캐스트 메시지를 전달하는 노드들을 일정한 노드들에게만 허용하도록 하는 기법 중 가장 실용적인 것으로는 PDP(Partial Dominant Pruning) 기법을 들 수 있다. 본 논문에서는 PDP를 확장하여 방향성 안테나를 이용하는 애드 혹 네트워크에 있어서 전달 노드들의 수는 물론, 이때 수반되는 안테나 요소 수도 줄이도록 하는 확장된 DPDP (Directional PDP) 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 사용 안테나 요소 수가 증가함에 따라 선정되는 전달 노드의 수는 PDP를 사용하는 경우에 비해 다소 증가하지만 수반되는 안테나요소 수와 노드당 메시지 중복 수신 수에 있어서 기존의 PDP 기법을 적용하는 경우에 비해 언제나 우수함을 확인하였다.
Current on-demand ad-hoc routing protocols are not appropriate for wireless mesh networks (WMNs), because flooding-based route discovery is both redundant and expensive in terms of control message overhead. In this paper, we propose an efficient on-demand routing approach with directional flooding (DF), which is suitable for the WMNs with limited mobility. In the route discovery process to reach a gateway, our DF scheme can reduce the number of route request (RREQ) packets broadcast by using a restricted directional flooding technique. Simulation results show that ad hoc on-demand distance vector (AODV) with DF (AODV-DF) can significantly reduce routing overhead by RREQ packets and enhance overall performance compared with the original AODV.
DTV 필드 테스트는 실내와 실외에서 전계강도와 수신 가능성 등을 측정하는 것으로 실외의 경우 측정 차량을 도로에서 수평적으로 이동하면서 9m 높이의 안테나를 사용 DTV 신호를 측정하였다. 현대의 고층 빌딩과 같은 수직 집단 구조의 주거 형태에서는 수직적인 DTV 신호 측정을 통하여 수직 방향 전파 환경 분석이 필요하다. 특히 전면에 장애물이 많아 다중 경로 간섭과 임펄스 잡음의 영향으로 전계강도가 수신 임계값인 $43dB{\mu}V/m$ 이상인 경우에도 수신이 불가한 경우가 있어 건물 밀집지역이나 특수한 측정 환경에 적합한 필드 측정 및 분석이 절대적으로 필요하다. 이를 위하여 자유롭게 비행하면서 DTV 수신신호 레벨을 측정할 수 있는 비행체 옥토형 멀티콥터를 개발하고 시험을 거쳐 실용성 있게 성능을 개선하였다. 휴대형 소형 DTV 수신신호 레벨 측정기와 안테나 및 데이터 전송용 M/W 송신기 또는 녹화용 장비가 탑재되어 DTV 수신신호 레벨 측정이 가능한 이 멀티콥터를 이용하여 전파환경이 다른 3지역의 측정을 통해 신뢰성 검증과 실용성을 입증하였다. 수직 방향 수신신호 레벨 측정은 수직 방향 전파 환경 변화가 큰 장소, 고층 아파트 같은 집단적 수직 주거 형태, 도보나 차량으로 접근이 불가능한 지역 등 측정점의 특수한 환경에 적합한 데이터를 얻을 수 있어 기존의 수평적 필드 테스트에서는 접근하기 어려운 장소의 전파 변화 분석에 유용하게 사용할 수 있다.
Kim, J.S.;Lee, S.K.;Kim, T.Y.;Lee, J.Y.;Choi, J.S.
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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pp.286-289
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2009
This paper presents an effective approach to minimize recursive computations for balancing stereo pairs by using disparity vector errors and its directional histogram. A stereo balancing function is computed from the correspondent pixels between two images, and a simple approach is to find the matching blocks of two images. However, this procedure requires recursive operation, and its computation cost is very high. Therefore, in this paper, we propose an efficient balance method using structural similarity index and a partial re-searching scheme to reduce the computation cost considerably. For this purpose, we determine if re-searching for each block is necessary or not by using the errors and the directional histogram of disparity vectors. Experiment results show that the performance of the proposed approach can save the computations significantly with ignorable image quality degradation compared with full re-search approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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