The modern multimedia applications which are video processor, video conference or video phone and so forth require real time processing. Because of a large amount of image data, those require high compression performance. In this paper, the prosposed image processing encoder was designed by using wavelet transform encoding. The proposed filter block can process imae data on the high speed because of composing individual function blocks by parallel and compute both highpass and lowpass coefficient in the same clock cycle. When image data is decomposed into multiresolution, the proposed scheme needs external memory and controller to save intermediate results and it can operate within 33MHz.
Eom, Wonyong;Min, Hyun-Seok;Lee, Sihyoung;Neve, Wesley De;Ro, Yong Man
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.609-612
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2010
최근 스마트 폰을 이용한 사용자들이 생성하는 사진 데이터의 양이 급속히 증가하였다. 폭발적인 사진 데이터 양의 증가는 사용자가 원하는 사진에 대한 접근을 어렵게 하였다. 때문에 본 연구에서는 사진의 접근 및 관리의 효율을 높이기 위한 폭소노미를 통한 태그 추천 시스템을 안드로이드 모바일 플랫폼과 서버의 연계로 구현하였다. 구현된 애플리케이션은 25,000 장의 사진을 기반으로 하는 폭소노미를 통해 태그 추천을 하며, 태그 추천에 평균적으로 5.5 초의 시간이 걸렸다.
In one VTR(Video Tape Recorder), two or more heads are used to record or reproduce video signals. To obtain a uniform quality of a VTR, video heads should have similar charcteristics such as geometrical shapes and electro-magnetic performances. This research is aimed to develop a visual inspection system that can measure four geoemtrical parameters;HO, HI, Tw and Cw. To obtain a high realable results, DSP based image board and target based image processing algorithms were used. A series of experiments was performed for one thousands of video heads. From observation of the experimental results, the system is found to show good performance for inspection of video heads.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.253-256
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2006
본 논문은 사용자의 인터랙션(user interaction)을 고려하여, 사용자가 관심을 가지는 영역에 대해서 최적화된 비디오 콘텐츠를 제공받을 수 있는 비디오 서비스 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 사용자 인터랙티브티를 고려한 서비스 시스템은 SVC(Scalable Video Coding)의 다중 ROI를 사용한다. 또한 제안된 시스템에서는 다양한 방식의 비디오 품질과, 다중 ROI에 대한 선택 과정에서 콘텐츠 소비 주체와 시스템간의 쌍방향 제어 수단을 개발하고 콘텐츠의 관심 영역 지정 과정에서 사용자의 인터렉션 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템의 유효성을 테스트하기 위해 사용자의 인터랙션에 의해 변환하는 SVC 콘텐트를 만들었고, 사용자 단말에 인터렉션 기능으로 SVC 콘텐츠를 디코딩하는 시스템을 구현하여 유용성을 검증하였다.
Kim, Chang-Ick;Park, Jung-Woo;Lee, Jae-Ho;Hwang, Jenq-Neng
ETRI Journal
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v.29
no.3
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pp.353-362
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2007
In this paper, we propose a novel unsupervised video object extraction algorithm for individual images or image sequences with low depth of field (DOF). Low DOF is a popular photographic technique which enables the representation of the photographer's intention by giving a clear focus only on an object of interest (OOI). We first describe a fast and efficient scheme for extracting OOIs from individual low-DOF images and then extend it to deal with image sequences with low DOF in the next part. The basic algorithm unfolds into three modules. In the first module, a higher-order statistics map, which represents the spatial distribution of the high-frequency components, is obtained from an input low-DOF image. The second module locates the block-based OOI for further processing. Using the block-based OOI, the final OOI is obtained with pixel-level accuracy. We also present an algorithm to extend the extraction scheme to image sequences with low DOF. The proposed system does not require any user assistance to determine the initial OOI. This is possible due to the use of low-DOF images. The experimental results indicate that the proposed algorithm can serve as an effective tool for applications, such as 2D to 3D and photo-realistic video scene generation.
Video digital door lock(VDDL) system detects people who access to the door and acquires the human image. Design considerations is that current consumption must be minimized by applying fast human detection algorithm because of battery-based operation. Since the digital door lock takes an image through a fixed camera, detection of a person based on background image leads to high degree of reliability. This paper deals with a single human detection algorithm suitable for VDDL with fulfilling these requirements such that it detects a moving object in an image, then identifies whether the object is a person or not using image processing. The proposed image processing algorithm consists of two steps: Firstly, it detects the human image region using both background image and skin color information. Secondly, it identifies the person using polar histogram based on proportional information of human body. Proposed algorithm is implemented in VDDL and is verified the performance through experiments.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.1
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pp.9-12
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2010
This paper presents design and implementation of infrared thermal image processing system based on the digital media processor for disaster monitoring. The digital thermal image processing board is designed and implemented by using commercial chips such as DM642 processor and video encoder, video decoder. The implemented functions for disaster monitoring are to analyze temperature distribution of a monitoring infrared thermal image and to detect disaster situation such as fire. For the input of infrared thermal image processing system, an infrared camera of type of the $320\;{\times}\;240\;{\mu}$-bolometer is used. The required functions are confirmed with 10 frame/second of processing performance by testing of the prototype and Practicality of the system was verified.
In block-based lossy video compression, severe quantization causes discontinuities along block boundaries so that annoying blocking artifacts are visible in decoded video imases. These blocking artifacts significantly decrease the subjective image quality. In order to reduce the blocking artifacts in decoded images, many algorithms have been proposed However studies on so called, corner outliers, have been very limited. Corner outliers make image edges look disconnected from those of neighboring blocks at cross block boundary. In order to solve this problem, we propose a corner outlier detection and compensation algorithm as post-processing in spatial domain The experiment results show that the proposed method provides much improved subjective image quality.
Conventional fire detection systems use physical sensors to detect fire. Chemical properties of particles in the air are acquired by sensors and are used by conventional fire detection systems to raise an alarm. However, this can also cause false alarms; for example, a person smoking in a room may trigger a typical fire alarm system. In order to manage false alarms of conventional fire detection systems, a computer vision-based fire detection algorithm is proposed in this paper. The proposed fire detection algorithm consists of two main parts: fire color modeling and motion detection. The algorithm can be used in parallel with conventional fire detection systems to reduce false alarms. It can also be deployed as a stand-alone system to detect fire by using video frames acquired through a video acquisition device. A novel fire color model is developed in CIE $L^*a^*b^*$ color space to identify fire pixels. The proposed fire color model is tested with ten diverse video sequences including different types of fire. The experimental results are quite encouraging in terms of correctly classifying fire pixels according to color information only. The overall fire detection system's performance is tested over a benchmark fire video database, and its performance is compared with the state-of-the-art fire detection method.
Although the picture quality of today's displays is very good already, a continuous improvement is desirable as the new larger display sizes increase the visibility of artifacts. A contributing factor for picture quality enhancement through smart video processing and algorithm design is the information gathered from video statistics. Interesting parameters gathered from video statistics are e.g. the image- and display load, the usage of the color gamut, the estimated power consumption and the occurrence of static image parts. Examples of applications that can benefit from video statistics are power calculations, color gamut mapping algorithms, dynamic backlight control for LCD panels and LED backlights for LCD panels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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