In this paper, a morphological shape decomposition method is proposed for the purpose of pattern recognition and image compression. In the method, a structuring element that geometrical characteristics is more similar to the shape function is preselected. The shape is decomposed into the primitive elements corresponding to the structuring element. A gray scale image also is transformed into 8 bit plane images for the hierarchical reconstruction required in image communication systems. The shape in each bitplane is decomposed to the proposed method. Through the experiment. it is proved that the description error is reduced and the coding efficiency is improved.
A motion picture compression scheme using subband coding with motion compensation is presneted in this paper. A hierarchical subband decomposition is used to split the image signal into 10 subbands with a 3-layer pyramid structure and motion compensation is used in each band. However, in this case, motion vector information is drastically increased; therefore, initial motion vectors are estimated in the highest pyramid and motion vectors are refined using the reconsructed subband signal in each layer. Simulation results show that the proposed method compares favorably in terms of prediction error energy and side informatio with methods requiring additional information. Images recostructed from the proposed method show good quality compared to those reconstructed using blockwise DCT.
This paper focuses on lossy medical image compression methods for medical images that operate on two-dimensional(2D) integer wavelet transform. We offer an application of the Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) algorithm to medical images, using a 2D wavelet decomposition and a 2D spatial dependence tree. The wavelet decomposition is accomplished with integer wavelet filters implemented with the lifting method, where careful scaling and truncations keep the integer precision small and the transform unitary. We have tested our encoder on medical images using different integer filters. Results show that our algorithm with certain filters performs as well and is sometimes better lossy coding using 2D integer wavelet transforms on medical images.
본 논문에서는 계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축 알고리즘을 제안한다. 입력 RGB 이미지는 먼저 가역적 색상 변환이 적용된다. Y 채널 이미지는 기존의 무손실 압축 인코더로 압축되고, U와 V채널 이미지는 Y 채널 이미지를 기반으로 예측된다. 원본과의 차이는 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 통해 압축된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 입력 이미지의 성질에 따라 산술 부호화에 사용되는 인코더의 개수를 적응적으로 변화시킨다. 또한 저주파 성분에 상대적으로 많은 자원을 집중시킴으로써 압축 성능을 향상시켰다. 제안된 방법은 기존에 사용되던 압축 방식들과 비교했을 때에도 의미 있는 성능을 보였다.
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 표준 데이터세트로 제공되고 있는 디지털 홀로그램의 압축 방법을 제시한다. 디지털 홀로그램의 재현에서 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 간섭현상으로 인한 스페클노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 떨어트린다. 먼저, 다양한 웨이블릿 필터를 이용하여 홀로그램 데이터에 대한 주파수 특성 분석을 진행한다. 다음으로, 홀로그램 압축에 용이한 필터를 제안한다. 마지막으로 JPEG2000의 웨이블릿 필터인 Bi-Orthogonal (4, 4)와 제안하는 웨이블릿 필터를 이용하여 SPIHT(Set partitioning in hierarchical trees)를 이용하여 압축하고 복원하고 압축률 대비 정량적 화질평가를 통해 그 효율을 분석한다.
동영상 압축 기술은 오랜 기간 동안 연구되었으며 H.264/AVC는 최근에 사용되고 있는 동영상 압축 표준 중 가장 효율적인 동영상 압축 표준으로 알려져 있다. H.264/AVC의 베이스 프로파일에서는 무손실 압축과정으로 기존의 VLC(Variable Length Coding) 방식 대신에 압축 효율을 향상시킨 CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding)라는 압축 방식을 사용한다. CAVLC 복호기는 기존의 VLC 보다 많은 VLC 표가 필요하기 때문에 하드웨어로 구현하기에는 많은 면적을 요구하게 되며 소프트웨어로 구현 시에는 표 탐색에 의해서 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 CAVLC 복호기의 소프트웨어에서의 성능 저하를 막기 위해서 VLC 표를 계층적으로 집단화하여 코드만으로 주소를 정하고 정해진 VLC 표를 한번만 참조하여 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 C 언어로 모델링하였으며 ARM ADS1.2에서 컴파일하고 ARM9TDMI 프로세서 시스템을 Armulator를 이용하여 시뮬레이션하였다. 실험 결과, H.264/AVC 표준 참조 프로그램인 JM(Joint Model) 10.2 보다 약 80%의 수행 시간 단축을 보였으며 최근 논문에서의 산술연산 알고리즘보다 15%의 성능 향상을 보였다.
Akhaveissy, A.H.;Desai, C.S.;Mostofinejad, D.;Vafai, A.
Computers and Concrete
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제11권2호
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pp.123-148
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2013
The nonlinear finite element method with eight noded isoparametric quadrilateral element for concrete and two noded element for reinforcement is used for the prediction of the behavior of reinforcement concrete structures. The disturbed state concept (DSC) including the hierarchical single surface (HISS) plasticity model with associated flow rule with modifications is used to characterize the constitutive behavior of concrete both in compression and in tension which is named DSC/HISS-CT. The HISS model is applied to shows the plastic behavior of concrete, and DSC for microcracking, fracture and softening simulations of concrete. It should be noted that the DSC expresses the behavior of a material element as a mixture of two interacting components and can include both softening and stiffening, while the classical damage approach assumes that cracks (damage) induced in a material treated acts as a void, with no strength. The DSC/HISS-CT is a unified model with different mechanism, which expresses the observed behavior in terms of interacting behavior of components; thus the mechanism in the DSC is much different than that of the damage model, which is based on physical cracks which has no strength and interaction with the undamaged part. This is the first time the DSC/HISS-CT model, with the capacity to account for both compression and tension yields, is applied for concrete materials. The DSC model allows also for the characterization of non-associative behavior through the use of disturbance. Elastic perfectly plastic behavior is assumed for modeling of steel reinforcement. The DSC model is validated at two levels: (1) specimen and (2) practical boundary value problem. For the specimen level, the predictions are obtained by the integration of the incremental constitutive relations. The FE procedure with DSC/HISS-CT model is used to obtain predictions for practical boundary value problems. Based on the comparisons between DSC/HISS-CT predictions, test data and ANSYS software predictions, it is found that the model provides highly satisfactory predictions. The model allows computation of microcracking during deformation leading to the fracture and failure; in the model, the critical disturbance, Dc, identifies fracture and failure.
본 논문에서는 동적 메쉬 부/복호화 시 스케일러빌리티 기능을 지원하기 위해 SHVC의 계층적 부호화 방식을 기반으로 텍스처 맵을 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 고해상도 텍스처 맵을 다운샘플링하여 다해상도의 텍스처 맵을 생성하고 이를 SHVC로 부호화함으로써 효과적으로 다해상도 텍스처 맵들의 중복성을 제거한다. 동적 메쉬 복호화기에서는 수신기 성능, 네트워크 환경 등에 따라 적합한 해상도의 텍스처 맵을 복호화하여 메쉬 데이터의 스케일러빌리티를 지원할 수 있도록 한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 V-DMC (Video-based Dynamic Mesh Coding) 참조 소프트웨어인 TMMv1.0에 제안하는 방법을 적용하고 본 논문에서 제안하는 스케일러블 부/복호화기와 TMMv1.0 기반의 시뮬캐스트 방식의 성능을 비교하였다. 제안하는 방법은 시뮬캐스트 방법 대비 AI, LD 환경에서 Luma BD-rate (Luma PSNR)가 각각 평균 -7.7%, -5.7%의 향상된 결과를 얻어 제안하는 방법을 통해 효과적으로 동적 메쉬 데이터의 텍스처 맵 스케일러빌리티 지원이 가능함을 확인하였다.
웨이블릿 영역에서 영역별 양방향 예측, KLT (Karhunen-Loeve transform)/sup [13]/, 및 3차원 SPIHT (set partition in hierarchical trees)/sup [1]/를 이용한 인공위성 화상데이터의 부호화 방법을 제안하였다. 가시광선 영역과 적외선 영역에서 선택된 기준대역 (feature band)에 대하여 SPIHT를 행하여 부호화함으로써 대역내 (intraband) 중복성을 제거한다. 기준대역을 예측대역(prediction band)들에 대해서는 웨이블릿 변환 (wavelet transform)을 행한 후, 빛의 반사 및 역의 방사에 따라 대역별 특성이 다름을 이용하여 영역분류를 하고 영역별 양방향 예측 (classified bidirectional prediction)을 행함으로써 대역간 (interband) 중복성을 제거한다. 원 인공위성 화상데이터와 부호화 된 인공위성 화상데이터 사이의 오차값으로 구성된 오차대역 (residual band)들에 대하여 KLT를 행함으로써 대역간 중복성이 제거되고 계수값들은 고유치의 크기에 따라서 분광적으로 정렬됨으로써 3차원 SPIHT의 부호화 효율을 향상시킨다. 인공위성 화상데이터에 대한 모의실험을 통하여 제안한 방법의 부호화 효율이 기존의 방법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이블렛 변환된 영상을 비트 플레인으로 분해하여 효과적으로 영상을 부호화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 원영상을 웨이블렛 변환하여 저대역 부분은 그대로 무손실 전송하고 고대역 부분은 비트 플레인(bit-plane)으로 분해한 다음, 각 비트 플레인에 나타나는 이진 영상들을 각각의 특성에 따라 부호화한다. 부호화 방법은 먼저 원영상을 웨이블렛 변환한 후, 부동소수점 값을 가지는 웨이블렛 변환 계수를 정수화하고 이 값을 N비트 데이터와 부호 비트로나눈다. 이러한 이진값으로 표현된 그레이 원영상을 비트 플레인으로 분할하여 N개의 이진 영상과 부호 비트에 대응하는 1개의 부호 비트 플레인을 생성시킨다. N개의 비트 플레인에 존재하는 이진 영상은 상대적으로 화질에 미치는 중요도가 적은 하위 비트 플레인의 고대역 부분을 제거한 후, 2차원 이진 블록 부호화 방법을 사용하여 부호화한다. 부호 비트 플레인은 N비트로 데이터의 값이 0이 아닐 경우 그에 해당하는 부호값 만을 부호화하여 압축효과를 높일 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 웨이블렛 변환 계수로부터 추출된 비트 플레인 중에서 화질에 크게 영향을 주는 중상위 비트 플레인의 이진영상들이 원영상의 에지(edge) 정보와 함께 지역적으로 모여 있는 특성을 보임에 따라 효과적인 부호화가 가능하다. 또한 비트 플레인 부호화 방식은 상대적으로 영상의 화질에 중요도가 적은 하위 비트 플레인을 쉽게 분리하여 제거함으로서 적정한 영상화질을 유지하면서 비트율(bit rate)을 조정할 수 있는 장점이있다. 제안한 방법은 실험을 통하여 기존의 벡터 양자화 기법에 의한 부호화 방법보다 압축율이나 PSNR 측면에서 성능이 좋음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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