주요 화면은 보다 적은 양의 데이터를 사용해서 비디오가 갖는 시각적 내용물의 변화량을 효과적으로 표현하기 위해 많이 사용된다. 이와 같은 비디오 표현 방식은 대역폭이나 저장 용량이 제한된 상황에 적합하다. 이 경우 대역폭이나 저장 용량에 따라 주요 화면의 개수를 조절하는 능력은 주요 화면 선택 기법의 중요한 필요 사항 중 하나다. 본 논문에서는 주요 화면의 개수가 제한 조건일 때 순차적인 주요 화면을 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 원하는 개수의 초기 주요 화면을 미리 선택하고 이들이 대표하는 서로 중복되지 않는 시구간을 정한 후 반복 과정을 통해 주요 화면의 위치와 시구간의 크기를 조절하면서 왜곡 값이 최소가 되도록 주요 화면과 시구간을 찾는다. 실험 결과 제안하는 방법이 선택하는 주요 화면들은 율-왜곡 관점에서 기존의 방법보다 우수하고 인간의 시각 인지와도 일치함을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권2호
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pp.408-427
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2011
Intensive computational complexity is an obstacle of enabling multiview video coding for real-time applications. In this paper, we present a fast macroblock (MB) mode selection algorithm for B frames which are based on the computational complexity analyses between the MB mode selection and reference frame selection. Three strategies are proposed to reduce the coding complexity jointly. First, the temporal correlation of MB modes between current MB and its temporal corresponding MBs is utilized to reduce computational complexity in determining the optimal MB mode. Secondly, Lagrangian cost of SKIP mode is compared with that of Inter $16{\times}16$ modes to early terminate the mode selection process. Thirdly, reference frame correlation among different Inter modes is exploited to reduce the number of reference frames. Experimental results show that the proposed algorithm can promote the encoding speed by 3.71~7.22 times with 0.08dB PSNR degradation and 2.03% bitrate increase on average compared with the joint multiview video model.
중요영상 선택 알고리즘은 다수의 비교정 영상으로부터 3차원 재구성을 위해 필수 영상을 선택하는 과정이다. 또한 3차원 재구성을 위해 영상들 사이의 카메라 자동교정(auto-calibration)이 필수적이다. 본 논문은 재구성 오차를 최대한 줄이는 최적의 영상을 선택하는 중요영상 선택 알고리즘을 제안한다. 선택된 중요영상들 사이의 카메라 투영행렬은 카메라 전자동교정(full-auto-calibration)과정을 통하여 추정한다. 정확하게 추정된 카메라 투영행렬로부터 대수학적 유도를 이용하여 기본행렬(fundamental matrix)을 계산하고, 이로부터 잘못된 대응점들을 제거하여 최종적으로 3차원 데이터를 얻는다. 실험 결과는 제안한 중요영상 선택 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 적은 시간이 소요되며, 재구성된 3차원 데이터의 오차가 가장 작았다. 대수학적 유도로부터 얻어낸 기본행렬은 다른 알고리즘에 비해 매우 짧은 시간이 소요 되며 평균 오차는 비슷한 결과를 갖는다.
계속조사를 위한 표본설계를 중간에 변경하려고 할 때 부딪히게 되는 문제 중 하나는 기존의 조사에서 중요하게 고려해야 할 주요 관심변수들에 대한 모집단 정보를 얻기 어렵다는 사실이다. 본 연구의 목적은 국민여행실태조사를 위한 표본설계에서 기존의 표본조사 자료와 새로운 추출틀 자료를 통합하여 효과적인 층화변수를 선정하는 방법을 제시하는 데 있다. 먼저 기존의 표본자료의 단위와 추출틀 단위 사이의 식별번호가 일치하지 않을 경우 번호 외에 일치시킬 수 있는 방안을 찾고, 이어 회귀분석과 같은 통계적 방법에 의해 변수 간의 연관성을 검토함으로써 적절한 층화변수를 선정하는 방법을 제시한다.
In this paper, we propose as new algorithm for the selection of key frames in a given video. For the selected key frames to be well defined, the selected key frames need to spread out on the whole temporal domain of the given video and guaranteed not to be duplicate. For this purpose, we take the first frame of each shot of the video as the candidate key frame to represent the video. To reduce the overall processing time, we eliminate some candidate key frames which are visually indistinct in the histogram difference. The key frames are then selected using a clustering processing based on the singly linked hierarchical tree. To make the selected key frames be distributed evenly on the whole video, the deviation and time difference between the selected key frames are used. The simulation results demonstrate that our method provides the better performance compared with previous methods.
In this paper, we propose a new channel estimation scheme for amplify and forward cooperative diversity with relay selection. In order to select best relay, it is necessary to know channel state information (CSI) at the destination. Most of the previous works, however, assume that perfect CSI is available at the destination. In addition, when the number of relay is increased it is difficult to estimate CSI through all relays within coherence time of a channel because of the large amount of frame overhead for channel estimation. In a proposed channel estimation scheme, each terminal has distinct pilot signal which is orthogonal each other. By using orthogonal property of pilot signals, CSI is estimated over two pilot signal transmission phases so that frame overhead is reduced significantly. Due to the orthogonal property among pilot signals, estimation error does not depend on the number of relays. Simulation result shows that the proposed channel estimation scheme provides accurate CSI at the destination.
In this paper, a new error concealment algorithm is proposed for the H.264 standard. The algorithm consists of two processes. The first process uses a fuzzy logic method to select the size type of lost blocks. The motion vector of a lost block is calculated from the current frame, if the motion vectors of the neighboring blocks surrounding the lost block are discontinuous. Otherwise, the size type of the lost block can be determined from the preceding frame. The second process is an error concealment algorithm via a proposed adapted multiple-reference-frames selection for finding the lost motion vector. The adapted multiple-reference-frames selection is based on the motion estimation analysis of H.264 coding so that the number of searched frames can be reduced. Therefore the most accurate mode of the lost block can be determined with much less computation time in the selection of the lost motion vector. Experimental results show that the proposed algorithm achieves from 0.5 to 4.52 dB improvement when compared to the method in VM 9.0.
최근 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위해 다양한 시공간 예측 구조들이 제안되었다. 이 논문에서는 다시점 비디오 부호화 예측 구조에서 각 GOP의 첫 화면들에 삽입되는 B$_{ANC}$ 화면을 위해 양자화 계수를 결정하는 방법을 제안한다. 각 시점의 영상 화질을 균일하게 유지하고 전체적인 부호화 효율을 높이기 위해 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 적응적으로 조절하며, 인접한 두 참조화면의 비트-왜곡 비용값을 사용하여 상관도를 추정하고 이를 이용하여 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 결정한다. 이 논문에서 제안한 방법을 다시점 비디오 참조 예측 구조에 적용하여 부호화한 결과, 0.09$\sim$0.16 dB 정도의 PSNR 개선을 얻었다.
본 논문에서는 H.264 통영상 부호화 방식의 고속 움직임 추정을 위한 인접 블록의 움직임 벡터 및 인터모드간 상관관계를 이용한 고속 다중 참조 프레임 선택 기법에 대해 제안한다. 제안된 기법에서는 상위블록과 하위 블록의 선택된 참조 프레임들의 일정한 상관관계를 갖는 통계적 특성을 이용하여 상위블록의 움직임 추정 모드에서 선택된 최적의 참조 프레임 정보를 통해 하위블록의 움직임 추정 모드에서 사용할 참조 프레임을 예측한다. 또한 인접 블록의 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용한 가변 탐색 스텝의 고속 움직임 추정 기법에 대해 제안한다. 실험결과를 통해 5개의 참조프레임을 사용 시 제안하는 기법의 움직임 추정에 소요되는 시간은 기용한 모든 참조프레임에 대해 움직임 추정을 사용하는 방식에 비해 평균 91% 감소되었으며, PSNR 및 발생 비트율은 거의 동일한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
International journal of advanced smart convergence
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제5권4호
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pp.1-9
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2016
In order to reconstruct a 3D model in video sequences, to select key frames that are easy to estimate a geometric model is essential. This paper proposes a method to easily extract informative frames from a handheld video. The method combines selection criteria based on appropriate-baseline determination between frames, frame jumping for fast searching in the video, geometric robust information criterion (GRIC) scores for the frame-to-frame homography and fundamental matrix, and blurry-frame removal. Through experiments with videos taken in indoor space, the proposed method shows creating a more robust 3D point cloud than existing methods, even in the presence of motion blur and degenerate motions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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