KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4326-4344
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2021
The SinGAN is one of generative adversarial networks that can be trained on a single nature image. It has poor ability to learn more global features from nature image, and losses much local detail information when it generates arbitrary size image sample. To solve the problem, a non-linear function is firstly proposed to control downsampling ratio that is ratio between the size of current image and the size of next downsampled image, to increase the ratio with increase of the number of downsampling. This makes the low-resolution images obtained by downsampling have higher proportion in all downsampled images. The low-resolution images usually contain much global information. Therefore, it can help the model to learn more global feature information from downsampled images. Secondly, the attention mechanism is introduced to the generative network to increase the weight of effective image information. This can make the network learn more local details. Besides, in order to make the output image more natural, the TVLoss function is introduced to the loss function of SinGAN, to reduce the difference between adjacent pixels and smear phenomenon for the output image. A large number of experimental results show that our proposed model has better performance than other methods in generating random samples with fixed size and arbitrary size, image harmonization and editing.
본 논문에서는 "Full-HD급($1920{\times}1080$) 축구 동영상" 분석을 위해 필수적인 "배경 분리"에서 "영상 다운 샘플링"이 배경 분리 성능에 미치는 영향에 대해 정량적으로 분석 및 고찰한다. 이를 위해 본 논문에서는 배경 분리 정확도 뿐만 아니라 배경 분리 속도 관점에서 영상 다운 샘플링이 미치는 영향을 평가하였다. 또한 실험의 신뢰성을 높이기 위하여 두 가지 서로 다른 배경 분리 알고리즘을 이용하였다. 정량적인 비교 평가를 위해 F-measure 및 FPS(frames per second)를 이용하였다. 본 논문에서 제시된 정량적인 분석 결과는 실시간 지능형 축구 동영상 분석 시스템 개발을 위해 고속 배경 분리 기술을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 유용한 벤치마크가 될 것으로 예상된다.
영상압축기술의 발전으로 인하여 디지털 영상은 대부분 압축된 형태로 사용된다. 이러한 압축된 영상을 축소 및 확대하는 것은 네트웍환경에서의 대역폭에 따른 축소된 영상 전송과 디스플레이 장치에 맞는 크기로의 영상 조절 등 다양한 응용에 사용 가능하다. 가장 대표적인 압축 방식은 DCT를 이용해서 영상을 부호화하는 것이다. 최근 DCT로 부호화된 영상에 대해 DCT 영역에서 직접 축소한 후 다시 DCT 영역에서 확대해 원래 크기의 DCT로 부호화된 영상을 얻는 방법에 대한 연구가 진행되어왔다. 이러한 연구의 주관심사는 최종적으로 부호화된 결과 영상의 화질을 개선하는 것이다. 본 논문에서는 DCT로 부호화된 영상을 축소하기 위해, 변경된 IDCT 방법을 제안한다. 그리고 변경된 IDCT 방법을 사용해서 DCT 영역에서 직접 축소된 영상을 얻는 방법과 이에 대응하는 확대된 영상을 얻는 새로운 방법을 제시한다. 제시된 영상 축소 방법과 확대 방법을 같이 사용함으로써 DCT 영역에서 축소 후 확대된 영상은 가장 최근에 제안된 방법들보다 높은 PSNR값을 나타낸다.
기존 합성곱 신경망 기반의 잡음 제거 네트워크들은 학습을 위한 noisy-clean 데이터 쌍을 필요로 한다. 하지만 실제 카메라 잡음의 경우, 잡음에 대한 깨끗한 원본 영상을 얻는 것은 불가능하거나 많은 비용이 소모된다. 따라서 이러한 방법을 해결하기 위하여 원본 영상 없이 잡음 영상만으로만 잡음 제거 네트워크를 학습하는 방법들이 제안되어왔다. 그 중 카메라 잡음 영상을 처리하기 위한 대표적인 방법으로 학습과 추론에서 비대칭적인 downsampling을 사용하는 AP-BSN이 제안되었다. 본 논문에서는 Functional neural network를 AP-BSN 알고리즘에 적용하여 다양한 downsampling ratio에 대응되는 하나의 네트워크를 학습하였다. 이를 통해 기존 hyperparameter로 사용되던 downsampling ratio에 대한 결과를 하나의 네트워크에서 분석 및 확인하였다. 또한 해당 파라미터를 조절함으로써 다양한 잡음 제거 후보들을 추출하고 사용자가 원하는 잡음 제거 정도를 조정할 수 있도록 하였다.
본 논문은 문자가 포함된 영상에서 문자의 가독성은 유지하면서 영상을 압축하고 복원하는 효율적인 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 문서 분할, Quincunx 다운샘플링, (5/3) 웨이블릿 리프팅 그리고 서브밴드별 SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees) 부호화 방법을 기반으로 하여 구축되었다. 부호화 과정에서는 Quincunx 다운샘를링과 서브밴드 SPIHT 부호화 방법을 사용하여 부호화 수행 시간을 단축하였으며 산술 부호화를 적용하여 SPIHT 부호기의 비트스트림을 더욱 압축하였다. 실험에서는, 복원된 영상을 제시하여 시스템의 성능을 압축율과 PSNR을 비교하고 분석하였다. 실험에서는, 복원된 영상을 제시하여 시스템의 성능을 확인할 수 있도록 하였으며, 여러 가지 양자화를 적용하여 제안한 SPIHT에 기반한 문서 압축 시스템의 압축율과 PSNR을 비교하고 분석하였다.
각종 시각 매체들이 발달함에 따라 대부분의 영상들은 고화질의 영상을 사용하고 있다. 그 만큼 전송할 때 많은 용량을 전송해야 하기 때문에 압축된 형태를 지향하고 있으며 이뿐만 아니라 소형기기의 디스플레이 장치에 알맞은 영상을 제공해야 하는 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서 영상을 축소/확대하여 계산 량을 줄이면서 디스플레이 장치에 알맞은 영상 크기 조절 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 DCT 영역에서 영상의 해상도를 조절할 수 있기 때문에 기존의 방법들에 비해 높은 PSNR 값을 보인다.
비디오 프레임의 크기를 축소하거나 확대할 때, 응용에 따라서는 입력 및 출력이 8${\times}$8 블록 DCT 계수들로 구성되도록 할 필요가 있다. 선형 변환이고 유니터리(unitary) 변환의 일종인 DCT에는 행렬 곱셈에 대한 분배 법칙이 성립한다. 이러한 사실을 이용하여 두가드, 묵허지, 박 등은DCT 영역에서 비디오 프레임들의 크기를 축소하는 방법들을 제안하였다. 이러한 방식으로 영상을 축소 후 확대하면 원 영상의 저 주파수 DCT 계수들이 잘 보존된다. 즉, 원 상(축소되기 전의 영상)과 예측된 영상(축소 후 확대된 영상)의 차이를 부호화 해야 되는 경우 부호화 효율이 매우 높아진다. 이러한 것은 스케일러빌러터를 이용한 비디오 부호화에 바람직한 사실이다. 본 논문에서는 이전의 방식들의 연장선 상에서 가로 세로 각각 2:1로 축소하고 다시 2:1로 확대할 때 DCT 블록의 크기를 다양이 하였다. 실험에 의하면 DCT 블록 크기를 크게 할수록 PSNR 값이 커짐을 알 수 있었다. 그러나, 계산상의 복잡도 역시 커질 것으로 예상된다. 본 논문의 실험 결과는 압축 영역 영상 축소 및 확대를 위한 고속 알고리즘 개발에 중요한 데이터가 될 것으로 생각한다.
Image resizing is to change an image size by upsampling or downsampling of a digital image. Most still images and video frames are given in a compressed domain on digital media. Image resizing of a compressed image can be performed in a spatial domain via decompression or recompression. In general, resizing of a compressed image in a compressed domain is much faster than that in a spatial domain. In this paper, we propose an approach to resize images in the integer discrete cosine transform (DCT) domain, which exploits the multiplication-convolution property of DCT.
Wavelet transform is widely used for high compression ratio image compression. It requeires a large memory when it is implemented by a hardware. Therefore, it is efficient to divide the entire image into blocks. Because the wavelet transform for divided blocks causes losses, pixels of the adjacent blocks are used. In the case of color image compression, the image is decomposed into brightness and color components, and then color components are downsampled. When the wavelet transform is performed by using pixels of adjacentblocks, the number of necessary pixels are doubled due to downsampling of color components. In this paper, we propose an efficient block wavelet transform using variablefilter length for brightness and color components. By using the proposed method, the number of pixels of adjacent blocks is optimized. We show the degradation of image quality due to the reduction of filter length for color components is negligible through simulations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권1호
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pp.56-67
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2013
Because H.264/SVC can meet the needs of different networks and user terminals, it has become more and more popular. In this paper, we focus on the spatial resolution scalability of H.264/SVC and propose a blind video watermarking algorithm for the copyright protection of H.264/SVC coded video. The watermark embedding occurs before the H.264/SVC encoding, and only the original enhancement layer sequence is watermarked. However, because the watermark is embedded into the average matrix of each macro block, it can be detected in both the enhancement layer and base layer after downsampling, video encoding, and video decoding. The proposed algorithm is examined using JSVM, and experiment results show that is robust to H.264/SVC coding and has little influence on video quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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