• Title/Summary/Keyword: JPEG Pleno

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Hologram Analyzing Method using Multiple Filters and Subband Structures (다중 필터와 부대역 구조를 이용한 홀로그램 해석 방법)

  • Park, Byung-Seo;Kim, Dong-Wook;Seo, Young-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • fall
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    • pp.68-69
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    • 2021
  • 본 논문에서는 JPEG Pleno에서 제공하는 디지털 홀로그램 표준화 데이터를 압축하는 방법을 제시한다. 디지털 홀로그램의 수치 복원에서 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 간섭현상으로 인한 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 떨어트린다. 홀로그램은 완전 복소의 부동소수점 형태의 데이터로 구성되며 초고해상도와 스페클 노이즈로 인해 홀로그램 특성에 맞춘 압축기술 개발이 필수적이다. 먼저, 다양한 웨이블릿 필터를 이용하여 홀로그램 데이터에 대한 주파수 특성 분석을 진행하여 필터 종류에 따른 에너지 집중도를 분석한다.

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A new objective quality metric for phase hologram processing

  • Oh, Kwan-Jung;Kim, Jinwoong;Kim, Hui Yong
    • ETRI Journal
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    • v.44 no.1
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    • pp.94-104
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    • 2022
  • Because of its convenience and compatibility with various image processing techniques, digital image representation of holograms is generally used in digital holography, and thus, quality assessment of digital holograms is an essential issue. This study proposes a new objective quality metric for digital phase hologram image processing. The proposed metric is based on a newly defined phase distortion created by taking the 2π periodicity of phase information into account. The experimental results show that the proposed metric correlates with reconstruction image quality better than the existing metric under random distortions and also works well with JPEG 2000 compression. It is expected to be broadly used in phase image processing and compression applications including phase holograms.

Adaptive Wavelet Transform for Digital Hologram Compression (디지털 홀로그램 압축을 위한 적응적 웨이블릿 변환)

  • Kim, Jin-Kyum;Oh, Kwan-Jung;Kim, Jin-Woong;Kim, Dong-Wook;Seo, Young-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.41-42
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    • 2020
  • 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.

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Random Phase Hologram Compression Using a Wavelet-Based Multiple Filtering (웨이블릿 기반 다중 필터링을 이용한 무작위 위상 홀로그램 압축)

  • Kim, Jin-Kyum;Kim, Dong-Wook;Seo, Young-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2019.06a
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    • pp.225-226
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    • 2019
  • 본 논문에서는 JPEG Pleno에서 표준 데이터세트로 제공되고 있는 랜덤 위상 홀로그램의 압축 방법을 제시한다. 일반적으로 영상의 노이즈 성분은 압축의 효율을 크게 떨어트린다. 스페클 노이즈가 심한 홀로그램의 경우 일반 영상에 비해 압축률 대비 화질이 좋지 않다. 홀로그램의 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 더욱이 떨어트린다. 랜덤 위상 홀로그램에 웨이블릿 기반의 다중 필터링 방법을 적용한다. 다중 필터링 방법은 홀로그램의 특성을 고려하여 에너지 집중도를 최대한 높이는 방법이다. 에너지 집중도가 높을수록 압축 효율이 좋은 Zero-Tree 방식의 압축을 통해 홀로그램을 압축하고 압축률 대비 정량적 화질평가로 그 효율을 분석한다.

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Non-unioform Quantization Technique for Digital Hologram Compression (디지털 홀로그램 압축을 위한 비균일 양자화 기법)

  • Kim, Jin-Kyum;Oh, Kwan-Jung;Kim, Jin-Woong;Kim, Dong-Wook;Seo, Young-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.39-40
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    • 2020
  • 본 논문은 홀로그램 압축을 위한 다양한 양자화기에 대한 특성을 분석한다. 홀로그램의 정보는 32 비트 혹은 64비트의 부동 소수점으로 표현되어 표준코덱을 이용하여 압축하기 위해서는 양자화 과정이 반드시 필요하다. 홀로그램 데이터는 JPEG Pleno에서 제공하는 표준 데이터 세트를 사용하였다. 사용한 양자화기는 균일 양자화기와 비균일 양자화기 중 ��-law 양자화기를 사용하였으며 파워 변환 함수를 사용하였다. 사용한 표준 코덱은 HEVC Intra를 사용하였다. 본 논문에서는 다양한 양자화기를 통해 홀로그램을 압축하고 그 성능을 비교한다.

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Performance analysis of deep learning based hologram watermarking according to hologram data (홀로그램 데이터에 따른 딥 러닝 기반 홀로그램 워터마킹의 성능 분석)

  • Lee, Ju-Won;Lee, Jae-Eun;Seo, Young-Ho;Kim, Dong-Wook
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.647-649
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    • 2020
  • 본 논문에서는 홀로그램 영상 콘텐츠의 지적재산권 보호를 위하여 워터마킹을 딥 러닝을 기반으로 하는 네트워크로 수행한다고 가정하고, 이 네트워크를 학습시킬 때 학습 데이터 세트를 어떻게 구성하는 것이 워터마킹 네트워크에 가장 효율적인지에 대해, JPEG Pleno에서 표준 데이터 세트로 제공하고 있는 홀로그램들을 사용하여 분석한다. 이 홀로그램들의 표준편차에 따라 학습 데이터세트의 구성을 달리하여 동일한 워터마킹 네트워크에 학습시킨 후 학습에 사용되지 않은 시험 데이터세트를 시험하여 나온 결과의 비가시성과 워터마크, 데이터의 추출률을 비교함으로써 학습 데이터세트 구축 방식에 대해 분석한다.

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