In this paper we propose a method that improves PSNR at low bit rate and reduces computational complexity in fractal image coding based on discrete wavelet transform. The proposed method, which uses significant coefficient tree, improves PSNR of the reconstructed image and reduces computational comlexity of mapping domain block onto range block by matching only the significant coefficients of range block to coefficients of domain block. Also, the proposed method reduces error propagation form lower resolution subbands to higher resolution subbands by correcting error of lower resolution subbands. Some experimental results confirm that the proposed method reduces encoding and decoding time significantly and has fine reconstructed images having no blocking effect and clear edges at low bit rate.
The need for developing effective coding techniques for various multimedia services is increasing in order to meet the demand for image data. In this paper, a zeroblock coding algorithm is proposed for progressive transmission of images. The zeroblock coding algorithm is constructed as an embedded coding so that the encoding and decoding process can be terminated at any point and allowing reasonable image quality. Some features of zeroblock coding algorithm are 1) coding of subband images by prediction of the insignificance of blocks across subband leels, 2) aset of sate transition rules for representing the significance map of blocks, and 3) block coding by vector quantization using a multiband codebook consisting of several subcodebooks dedicated for each subband at a given threshold.
In this paper a binary image encryption technique and decryption system based on a joint transform correlator (JTC) are Proposed. In this method, a Fourier transform of the encrypted image is used as the encrypted data and a Fourier transform of the random phase is used as the key code. The original binary image can be reconstructed on a square law device, such as a CCD camera after the joint input is inverse Fourier transformed. The proposed encryption technique does not suffer from strong auto-correlation terms appearing in the output plane. Based on computer simulations, the proposed encryption technique and decoding system were demonstrated as adequate for optical security applications.
This paper proposes a method to improve video quality on images that have blocking artifacts at block boundary. Block image transform coding suffers from blocking artifact that is a main cause of degrading video quality because of the quantization error of transform coefficients in quantization process. filtering and DPCM for DC components have been widely used to reduce blocking artifact. Recently, lots of works focus on the technique that minimizes block effects using discontinuity of block boundaries. In this paper, image blurring in decoding stage is improved by adding compensation factor to each transformed blocks so that discontinuity of block boundaries can be decreased. The compensation factor is applied on each block without much loss of edge components.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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pp.814-817
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2007
We present a hybrid hardware architecture capable of encoding and decoding a full HD resolution video with 60 fps. A number of technical modifications are applied to an existing image compression algorithm not only to accommodate large videos at a high frame rate but to enhance the quality of synthetic images, such as characters and video game images. Image quality of the proposed algorithm at a 1/6 compression ratio was comparable to that of the BTC based 1/3 compression algorithm.
In this paper, a novel method for data hiding into binary images is proposed. Binary image has two tones: black and white. For this reason, it is not easy to hide messages into binary images. PWLC (pair-wise logical computation) is a new method to hide message into binary images. However, it yields images of unacceptable quality and its decoding process is unclear. Therefore, in order to solve this problem, we adopt the run-length method to achieve advanced reversible data hiding. That is, we find a proper region to hide messages to reduce visual degradation. In this paper, we introduce an improved procedure to hide messages into binary images.
Conventional fractal image compression methods have many problems in searching time for matching domain block. Proposed method is an improved method of Fisher's Quadtree Decomposition in terms of time, compression ratio, and PSNR. This method determines range block in advance using QR algorithm. First, input image is partitioned to $4{\times}4$ range block and then recomposition is performed from bottom level to specified level. As a result, this proposed method achieves high encoding and decoding speed, high compression ratio, and high PSNR than Fisher's Quadtree Decomposition method.
Among the various aspects of offline handwritten character patterns, it is the great variety of writing styles and variations that renders the task of computer recognition very hard. The immense variety of character shape has been recognized but rarely studied during the past decades of numerous research efforts. This paper tries to address the problem of measuring image distortions and handwritten character patterns with respect to reference patterns. This work is based on mass-spring mesh model with the introduction of simulated electric charge as a source of the external force that can aid decoding the shape distortion. Given an input image and a reference image, the charge is defined, and then the relaxation procedure goes to find the optimum configuration of shape or patterns of least potential. The relaxation process is based on the fourth order Runge-Kutta algorithm, well-known for numerical integration. The proposed method of modeling is rigorous mathematically and leads to interesting results. Additional feature of the method is the global affine transformation that helps analyzing distortion and finding a good match by removing a large scale linear disparity between two images.
This paper is an attempt to design segmentation method based on fully convolutional networks (FCN) and attention mechanism. The first five layers of the Visual Geometry Group (VGG) 16 network serve as the coding part in the semantic segmentation network structure with the convolutional layer used to replace pooling to reduce loss of image feature extraction information. The up-sampling and deconvolution unit of the FCN is then used as the decoding part in the semantic segmentation network. In the deconvolution process, the skip structure is used to fuse different levels of information and the attention mechanism is incorporated to reduce accuracy loss. Finally, the segmentation results are obtained through pixel layer classification. The results show that our method outperforms the comparison methods in mean pixel accuracy (MPA) and mean intersection over union (MIOU).
휴대전화를 통한 2D(Two Dimensional) 이미지 인식기반의 QR(Quick Response)코드 및 칼라코드 활용이 급속히 확산되면서 디코딩 기술과 플랫폼의 개선이 요구되고 있으며, 범용 디지털카메라에 의한 소형 비주얼코드의 비 초점 이미지정보 인식기술인 새로운 보코드(Bokode)라는 기술이 발표되었다. 이에 스마트환경 기반의 2D 이미지코드와 인식기술에 대한 연구개발 및 산업 활성화를 위한 대응전략이 절실히 필요한 시점이다. 논문은 이 같은 전략수립을 지원하기 위해 기술 및 산업동향 조사 분석을 통한 정보지원 및 실천과제 제시에 중점을 두며 기술개요 기술동향, 기술 활성화 과제, 전망 및 제안 등으로 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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