CCTV has been known to possess high level of objectivity and utility. Hence, the government has recently focused on replacing low quality CCTV with higher quality ones or even by adding high resolution CCTV. However, converting all existing low-quality CCTV to high quality can be extremely costly. Furthermore, low quality videos prior to CCTV replacement are likely to be of poor quality and thus not utilized correctly. In order to solve these problems, this paper proposes a method to improve videos quality of images using SRGAN(Super Resolution Generative Advisory Networks). Through experiments, we have proven that it is possible to improve low quality CCTV videos clearly. For this experiment, a total of 4 types of CCTV videos were used and 10,000 images were sampled from each type. Those images could then be used for machine learning. The fact that the pre-process for machine learning has been done manually and the long time that required for machine learning seems to be complementary.
H.264 SVC(Scalable Video Coding) provides the advantages of low disk storage requirement and high scalability. However, a streaming server or a user terminal has to extract a bit stream from SVC file. This paper proposes a bit stream extraction method which can get the maximum PSNR value while date bit rate does not exceed the available network bandwidth. To do this, this paper obtains the information about extraction points which can get the maximum PSNR value offline and decides the spatial/temporal resolution of a bit stream at run-time. This resolution information along with available network bandwidth is used as the parameters to a bit stream extractor. Through experiment with JSVM reference software, we proved that proposed bit stream extraction method can get a higher PSNR value.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.11a
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pp.42-45
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2011
최근ISO/IEC와 ITU는 공동 협력팀(Joint Collaborative Team on Video Coding-JCT-VC)을 구성하여 HEVC(High Efficiency Video Coding)라 불리는 새로운 비디오 압축 표준 기술을 개발하고 있다. JCT-VC의 목표 중 하나는 H.264/AVC 압축률의 2배를 향상하는 것으로 최근 HEVC 테스트 모델(HEVC Test Model - HM)을 확정했다. HM의 여러 기술 중에서 확장 블록 구조 (large block structure) 기술은 CU(Coding Unit)와 TU(Transform Unit), PU(Partition Unit)로 구성된다. CU와 TU는 압축 단위와 변환 기술을 확장한 반복적인 문법구조(recursive syntax structure)이며, PU는 H.264/AVC과 동일한 형태를 띈다. 확장 블록 구조는 CU, PU, TU의 여러 조합에 의해 다양한 모드를 지원하여 압축 성능은 높아졌지만 HM 부호화기의 복잡도는 증가한다. 본 논문에서는 HM에 채택된 확장 블록 구조 기술에 대해 설명한 후, 계층적 B프레임 구조로 부호화 되는 경우 이전 레벨의 CU Depth 정보를 이용하여 현재 레벨의 CU Depth를 효과적으로 제한하여 기존의 방법보다 빠르게 부호화하는 방법을 제안한다.
With the increasing diversity of internet media, available video data have become more convenient and abundant. Related video data-based research has advanced rapidly in recent years owing to advantages such as noncontact, low-cost data acquisition, high spatial resolution, and simultaneity. Additionally, structural nonlinearity extraction has attracted increasing attention as a tool for damage evaluation. This review paper aims to summarize the research experience with the recent developments and applications of video data-based technology for structural nonlinearity extraction and damage evaluation. The most regularly used object detection images and video databases are first summarized, followed by suggestions for obtaining video data on structural nonlinear damage events. Technologies for linear and nonlinear system identification based on video data are then discussed. In addition, common nonlinear damage types in disaster events and prevalent processing algorithms are reviewed in the section on structural damage evaluation using video data uploaded on online platform. Finally, a discussion regarding some potential research directions is proposed to address the weaknesses of the current nonlinear extraction technology based on video data, such as the use of uni-dimensional time-series data as leverage to further achieve nonlinear extraction and the difficulty of real-time detection, including the fields of nonlinear extraction for spatial data, real-time detection, and visualization.
In this paper, we propose the development of high resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP camera with 12 million pixels. The proposed 12-megapixel high-resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP camera consists of a lens unit with $360^{\circ}$ omnidirectional viewing angle and a 12-megapixel high-resolution IP camera unit. The lens section of $360^{\circ}$ omnidirectional viewing angle adopts the isochronous lens design method and the catadioptric facet production method to obtain the image without peripheral distortion which is inevitably generated in the fisheye lens. The 12 megapixel high-resolution IP camera unit consists of a CMOS sensor & ISP unit, a DSP unit, and an I / O unit, and converts the image input to the camera into a digital image to perform image distortion correction, image correction and image compression And then transmits it to the NVR (Network Video Recorder). In order to evaluate the performance of the proposed 12-megapixel high-resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP camera, 12.3 million pixel image efficiency, $360^{\circ}$ omnidirectional lens angle of view, and electromagnetic certification standard were measured.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.3
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pp.239-248
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2004
Optical coherence tomography(OCT) is high resolution imaging system which can see the cross section of microscopic organs in the living tissue. In this paper, we analyze the relation between the light source and the resolution of modulated signal in Michelson interferometer. We construct 1-D OCT signal processing hardware such as amplifiers, filters, and demodulate electronic signals from the photo detector. In order to get 2-D OCT image, the synchronization among optical delay line, sample stage and A/D converter is dealt with. In experiments, we verify analog and digital signal processing blocks which apply to the stacks of glasses. Finally we aquire high resolution 2-D OCT image with respect to the onion tissue. We expect that this result can be applied to the medical instrument through performance improvement.
In H.264, sub-pel motion estimation (ME) has strong effect when coding video sequences. 1/4-pel performs better at low bitrate while 1/8-pel gives better results at high bitrate. In this paper, a variable sub-pixel motion vector resolution based on block mode motion estimation method is proposed. Experiment results show that the proposed method can take the advantage of 1/4-pel at low bitrate and 1/8-pel at high bitrate. In addition to that, time is reduced from 14% to 53% compared to KTA1.3 with 1/8-pel motion vector (MV) resolution.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.3165-3181
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2019
Spherical videos, which are also called 360-degree videos, have become increasingly popular due to the rapid development of virtual reality technology. However, the large amount of data in such videos is a huge challenge for existing transmission system. To use the existing encode framework, it should be converted into a 2D image plane by using a specific projection format, e.g. the equi-rectangular projection (ERP) format. The existing high-efficiency video coding standard (HEVC) can effectively compress video content, but its enormous computational complexity makes the time spent on compressing high-frame-rate and high-resolution 360-degree videos disproportionate to the benefits of compression. Focusing on the ERP format characteristics of 360-degree videos, this work develops a fast decision algorithm for predicting the coding unit depth interval and adaptive mode decision for intra prediction mode. The algorithm makes full use of the video characteristics of the ERP format by dealing with pole and equatorial areas separately. It sets different reference blocks and determination conditions according to the degree of stretching, which can reduce the coding time while ensuring the quality. Compared with the original reference software HM-16.16, the proposed algorithm can reduce time consumption by 39.3% in the all-intra configuration, and the BD-rate increases by only 0.84%.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.9
no.1
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pp.18-23
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2008
In this paper, we propose the input image selection-method to improve the reconstructed high-resolution (HR) image quality. To obtain ideal super-resolution (SR) reconstruction image, all input images are well-registered. However, the registration is not ideal in practice. Due to this reason, the selection of input images with low registration error (RE) is more important than the number of input images in order to obtain good quality of a HR image. The suitability of a candidate input image can be determined by using statistical and restricted registration properties. Therefore, we propose the proper candidate input Low Resolution(LR) image selection-method as a pre-processing for the SR reconstruction in automatic manner. In video sequences, all input images in specified region are allowed to use SR reconstruction as low-resolution input image and/or the reference image. The candidacy of an input LR image is decided by the threshold value and this threshold is calculated by using the maximum motion compensation error (MMCE) of the reference image. If the motion compensation error (MCE) of LR input image is in the range of 0 < MCE < MMCE then this LR input image is selected for SR reconstruction, else then LR input image are neglected. The optimal reference LR (ORLR) image is decided by comparing the number of the selected LR input (SLRI) images with each reference LR input (RLRI) image. Finally, we generate a HR image by using optimal reference LR image and selected LR images and by using the Hardie's interpolation method. This proposed algorithm is expected to improve the quality of SR without any user intervention.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.3
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pp.73-77
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1999
In this paper. wavelet transform coding for image conference is studied. Original video frames are transformed into hierarchical pyramidal images with multiresolution using the band property of wavelet transform coefficients. Moving information between neighboring frames is obtained from the low-resolution band. Also, to control the video coding procedure. a new picture set filter is proposed. This filter controls the compression ratio of each frame depending on the correlation to the reference frame by selectively eliminating less important high-resolution areas. Consequently. video quality can be preserved and bit rate can be controlled adaptively In the simulation, to test the performance of the proposed coding method, comparisons with the full search block matching algorithm and the differential image coding algorithm are made. Consequently. the proposed method shows a reasonably good performance over existing ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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