이 논문에서는 객체의 크기, 움직임의 크기, 부호화 왜곡을 기준으로 다중객체간 가용비트를 효과적으로 분배하는 기법을 제안하였다. 세 변수를 이용하여 부호화하는 개념은 MPEG-4에서 다중객체를 부호화하는 데에 이용되었다. 그러나 변수들을 시각적인 관점에서 분석하여 이용하는 연구가 미흡하여 시각적으로 중요하지 않은 객체에 많은 비트가 할당되어 화질이 저하되는 결과를 초래하였다. 따라서 이 논문에서는 객체의 중요성을 세 가지 변수로 표현하고 시각적으로 비교하였다. 크기 및 움직임 정보는 입력 영상에서 미리 주어지고 왜곡량에 따라 비트를 분배하였다.
본 논문에서는 1차원 정점의 선택 및 부호화와 정점 재배열을 이용하는 정점기반 이진 모양정보 부호화기를 제안한다. 기존의 물체 적응형 정점 부호화 방식과는 달리, 제안 방식에서는 추출된 정점들을 특성이 서로 다른 1차원 정점과 2차원 정점으로 분리한다. 1차원 정점은 제안된 부호화 방식을 2차원 정점은 정점 재배열과 물체 적응형 정점 부호화 방식을 이용하여 수신단에 전송한다. 모의 실험 결과는 제안된 방식이 기존의 방식에 비해, 재현 오차의 변화 없이 부호화 비트 수를 최대 12% 감소시키며, 부호화 이득이 모양정보 특성에 의존함을 보여준다.
This paper presents a new approach to the vertex based shape coding technique. The conventional approaches encode objects using a spline method with the same distortion coefficients. The proposed approach, however, classifies the objects based on the object's features, and then applies different distortion values depending on the classified object types. Using this pre-classifying technique, this paper reduces the bit rate and the computational complexity necessary for the encoding process. The performance of the proposed method has been proved by experiments on the various sample Images.
The purposes of this study are to develop the real coding genetic algorithm and to obtain the shape optimization of a cable domes by using this scheme. Generally, the structural performance of the cable dome is influenced very sensitively by prestress, geometry and length of the mast because of flexible structures. So, it is very important to decide the optimum shape to get maximum stiffness of cable domes. We use the two models to verify the usefulness of this algorithm for shape optimization and analyze the roof system of Seoul olympic gymnastic arena as one analytical model of practical structures
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권12호
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pp.3149-3165
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2013
Content based image retrieval is increasingly gaining popularity among image repository systems as images are a big source of digital communication and information sharing. Identification of image content is done through feature extraction which is the key operation for a successful content based image retrieval system. In this paper content based image retrieval system has been developed by adopting a strategy of combining multiple features of shape, color and relevance feedback. Shape is served as a primary operation to identify images whereas color and relevance feedback have been used as supporting features to make the system more efficient and accurate. Shape features are estimated through second derivative, least square polynomial and shapes coding methods. Color is estimated through max-min mean of neighborhood intensities. A new technique has been introduced for relevance feedback without bothering the user.
360 VR 영상은 등장방형 또는 정육면체, 정십이면체 등의 입체 도형의 전개도 형태의 포맷을 가진다. 이러한 포맷들은 각각 다른 특성을 가지고 있지만, 공통적으로 해상도가 일반 2D 영상에 비해 높다는 공통점을 가지고 있다. 따라서 부호화/복호화를 할 때 시간이 많이 걸리며, 병렬 처리가 필수적으로 요구된다. 최신 2D 비디오 코덱인 HEVC에는 병렬화 기술로 Wavefront Parallel Processing(WPP) 기술이 표준으로 적용되어 있는데, 이 기술은 2D 영상을 고려하여 만들어진 기술으로 3D 영상에서 사용했을 때 최적의 성능을 보이지 않는다. 따라서, WPP를 3D 영상에 적절한 방법이 필요하며 본 논문에서는 큐브맵 포맷에서 개선된 WPP 부호화/복호화 방법을 제안한다. 실험은 HEVC 참조 소프트웨어인 HM 12.0에 적용하였고, 실험 결과 기존 WPP와 비교하여 PSNR에는 큰 손실이 없으며 15%~20% 정도의 부호화 복잡도가 추가로 감소했다. 제안하는 방법은 향후 3D VR 영상을 위한 코덱에 필수적으로 포함될 것으로 기대된다.
얼굴영상에서 나타나는 정서특징을 분석하기 위하여 본 논문에서는 Active Shape Model (ASM)과 Lucas-Kanade (LK) optical flow 기법을 기반으로 하는 특징검출 및 분석방법을 제안한다. Facial Action Coding System에 근거하여 묘사된 정서적 특징을 고려하여, 특징이 분포하는 영역에 위치한 다수의 landmark로 shape 모델을 구성하고 모델에서 각 Landmark를 중심으로 하는 움직임 벡터 윈도우 내부의 픽셀에 대한 LK 기법을 통해 optical flow 벡터를 추출한다. 추출된 움직임 벡터의 방향성 조합에 근거하여 얼굴정서특징을 shape 모델로 표현할 수 있으며, 베이지안 분류기라는 확률 기반 추론기법을 기반으로 정서적 상태에 대한 추정할 수 있다. 또한, 정서특징분석과정의 연산 효율성과 정확성 향상을 도모하기 위하여 common spatial pattern (CSP) 분석기법을 적용하여 정서상태 별로 상관성이 높은 특징만으로 구성된 최적정서특징을 추출한다.
본 논문에서는 정점기반 모양정보 부호화 효율 향상을 위한 새로운 정점의 위치 정보 부호화 방법을 제안한다. 정점들을 일정한 화소열에 위치시키고, 일정한 길이의 블록으로 나누어 정점을 포함하는 블록사이의 상대거리를 가변길이 부호화 한다. 블록 사이의 상대 거리에 대한 확률 분포를 분석하고, 확률 분포가 정점의 수와 블록 수의 비유에만 의존한다는 것을 증명한다. 부호와 효율과 구현상의 복잡도를 고려한 비율을 결정하고 그 비율의 확률 분포에 맞는 허프만 부호 표를 구성한다. 입력된 영상은 그 비율에 따라 블록의 길이가 결정되며, 허프만 부호 표를 사용하여 블록 사이의 상대 거리를 가변길이 부호화 한다. 제안된 부호화 방법은 정점의 수가 많은 영상에서 부호화 효율이 좋아진다.
영상신호의 이차원 코사인 변환부호화에 있어서 변환계수의 분포계수화는 매우 중요하다. 그 이유는 블록양자화 시 분포함수를 잘못 가정하면 양자화잡음이 매우 커지기 때문이다. 본 논문에서는 일반화된 가우시안 분포함수를 이용하여 test를 행한 결과 AC변환계수들은 shape parameter가 0.6인 일반화된 가우시안 분포로 잘 근사화된다는 결과를 얻었다. 이차원코사인 변환부호화의 컴퓨터 시뮤레이션을 통해 Laplacian이나 Gaussian분포로의 근사화와 비교한 결과 shape parameter가 0.6인 일반화된 가우시안 분포로 근사화하는 경우 실험치와 이론치가 거의 일치하며 추력신호 잡음비도 가장 크게 나타났다.
본 논문은 윤곽선 정보의 전송이 불필요한 새로운 분할기반 영상 부호화 방법을 제안한다. 분할기반 영상 부호화에서 전송해야할 전체 정보 중 윤곽선 정보가 다른 정보에 비해 상대적으로 많은 부분을 차지하기 때문에 윤곽선 정보가 전체 전송정보의 병목현상으로 작용한다. 제안된 방법은 현재 프레임을 분할하는 대신, 복호화된 이전 프레임을 분할함으로써, 복호기로 분할된 영역에 대한 윤곽선 정보를 전송하지 않아도 되는 장점이 있다. 따라서 윤곽선 정보를 전송하지 않음으로써 여분의 비트를 오차신호와 같은 다른 정보의 전송에 할당하여 부호화 화질을 개선할 수 있다 실험결과에 나타난 것처럼, 전송 비트율이 제한된 초저전송율 부호화에서 급격한 움직임으로 데이타 발생이 크게 증가할 경우 기존 블록기반 부호화에서는 PSNR이 20dB 부근까지 떨어지지만 제안된 방법은 급격한 PSNR 저하없이 우수한 재생화질 을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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