• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.310-313
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• 2011

This study investigates some schemes to estimate the coding efficiency of a video sequence. The texture complexity and motion are considered as two major parameters to decide the coding efficiency, and the methods to estimate the parameters are discussed. For a fixed values of PSNR, the bit rate of a video sequence is estimated using some schemes based on the estimated parameters, and compared with the bit rate by MPEG-4 AVC.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권1호
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• pp.13-20
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• 2004

본 논문에서는 현재 MPEG-4 비디오의 인코더를 분석하고 인코더의 복잡함을 줄일 수 있는 효율적인 압축기술을 제안하였다. 지금까지의 객체기반 비디오에서는 유/무선 저 전송률 부호화환경에 맞추기 위하여 형상부호화(Shape coding)를 제외한 인코더 최적화가 주를 이루었다. 최근에 본 연구팀이 수행한 형상부호화의 복잡도를 줄이기 위한 실험을 통하여 객체기반 부호화에서 형상부호화가 차지하는 계산비중이 상대적으로 높다는 것을 밝혀냈다 본 논문에서는 최근까지의 영상부호화 분야와 형상부호화 분야의 최적화 기술이 성공적으로 결합되어 최적의 객체기반 부호화 기술을 유도할 수 있는지 실험하였다 먼저 영상부호화 부분에서는 기존의 MEMC(Motion Estimation Motion Compensation)에서 사용된 검색 방법인 나선형 검색 대신에 MVFAST(Motion Vector Field Adaptive Search Technique) 기술을 채택하였고, 형상부호화 부분에서는 복잡함을 줄이기 위해 기존의 MEMC에서 사용된 나선형 검색을 생략하고 IVOPF(Intelligent VOP Formation) 대신 TRB(Tightest Rectangular Boundary)을 채택하여 최적화에 적용해 보았다. 실험결과, 객체기반 부호화를 위한 제안된 최적화 방식이 기존의 reference software 보다 $57.3\%$ 향상되었음을 알 수 있었다. 아울러, 본 논문에서 제안된 기술은 형상부호화 부분에만 적용된 최적화 기술보다 $50.8\%$ 향상된 실험결과를 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권5C호
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• pp.496-512
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• 2007

본 논문에서는 엔트로피 복호화 과정을 부분적으로 수행하여 특징 벡터를 구성하는 새로운 JPEG-2000 압축 영상 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 JPEG-2000 엔트로피 부호화 과정을 통해 발생하는 다양한 문맥 정보를 이용한다. 엔트로피 부호화 기술은 주위 인접한 웨이블릿 계수들의 부호 및 중요 상태 계수의 구조적인 패턴을 분석하여 세 가지의 부호화 패스 및 네 가지의 부호화 기술을 통해 총 19가지의 문맥 정보를 발생한다. 문맥 정보는 산술 부호화 과정에서 부호화 하는 심벌의 확률을 예측하기 위한 모델을 제공한다. 그리고 문맥 정보는 영상의 국부적인 특징을 서술 할 수 있기 때문에 다양한 패턴 특성을 나타내는 질감 영상을 효율적으로 정의할 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 JPEG-2000 압축 영상에서 복호화 과정을 부분적으로 수행하기 때문에 영상 검색을 수행하기 위한 검색 시간에서 뛰어난 성능을 나타낼 수 있다. 실험을 위해 MIT VisTex 질감 영상을 이용하여 다양한 왜곡 영상 및 유사 영상 데이터베이스를 구성하였으며 기존 검색 알고리즘을 구현하여 제안하는 검색 시스템과 비교 및 평가한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 검색 방법보다 검색 성능에서 뛰어날 뿐만 아니라 검색 시간에서도 많은 이득을 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권8호
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• pp.818-822
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• 2008

본 논문에서는 가상환경에서 페인트를 분사하여 시간으로 물체를 도색 하는 시뮬레이션을 위한 충돌처리 및 시각화 알고리즘을 제시한다. 이를 통하여 물체에 페인트가 뿌려지면서 도색 되는 모습을 사실적으로 표현해 줄뿐만 아니라, 페인트 누적 모델을 이용하여 물체에 누적된 페인트의 두께 정보까지 시뮬레이션 하여 시각화함으로써 가상훈련 시스템에 적용할 수 있도록 한다. 분사되는 유체시뮬레이션을 위해서 기존에는 파티클 시스템이 이용되고 있으나 실시간으로 도색이 되는 과정을 시각화하기 위해서는 수백만 개의 파티클에 대하여 충돌 검사를 수행해야 하기 때문에 적절하지 않다. 따라서 본 연구에서는 소수의 레이와 텍스처 기법을 이용하여 효율적으로 충돌 검사를 수행하는 알고리즘을 제안하고 이를 구현하였으며 실시간 페인트 시뮬레이션 구현 결과와 수행 시간 분석을 통하여 알고리즘의 효율성을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권3호
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• pp.1761-1784
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• 2017

In order to improve the embedding rate of reversible watermarking algorithm for digital image and enhance the imperceptibility of the watermarked image, an adaptive reversible image watermarking algorithm based on DE is proposed. By analyzing the traditional DE algorithm and the generalized DE algorithm, an improved difference expansion algorithm is proposed. Through the analysis of image texture features, the improved algorithm is used for embedding and extracting the watermark. At the same time, in order to improve the embedding capacity and visual quality, the improved algorithm is optimized in this paper. Simulation results show that the proposed algorithm can not only achieve the blind extraction, but also significantly heighten the embedded capacity and non-perception. Moreover, compared with similar algorithms, it is easy to implement, and the quality of the watermarked images is high.

• 대한기계학회논문집A
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• 제28권8호
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• pp.1116-1124
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• 2004

In these days, a vehicle simulator has been developed with a VR(Virtual Reality) system. A VR system must provide a vehicle simulator with natural interaction, sufficient immersion and realistic images. In addition, a VR system must present a driver with the realistic driving situation. To achieve these, it is important to obtain a fast and uniform rendering performance regardless of the complexity of virtual worlds. In this paper, the factors to improve the reality for the VR based vehicle simulator have been investigated. For the purpose, the modeling and the rendering methods which offer an improved performance for complex VR applications as the 3D road model have been implemented and verified. Then, we experiment on the influence of graphic and sound factors to the driver, and analyze each result for improving the reality such as the driver's viewport, the form of texture, the lateral distance of the side object, and the sound effect. These factors are evaluated on the driving system which is constructed for qualitative analysis. The research results could be used for improving the reality of the VR based vehicle simulator.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.436-450
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• 2017

Recently, the method based on fractional order partial differential equation has been used in image processing. Usually, the optional order of fractional differentiation is determined by a lot of experiments. In this paper, a denoising model is proposed based on adaptive fractional order anisotropic diffusion. In the proposed model, the complexity of the local image texture is reflected by the local variance, and the order of the fractional differentiation is determined adaptively. In the process of the adaptive fractional order model, the discrete Fourier transform is applied to compute the fractional order difference as well as the dynamic evolution process. Experimental results show that the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index measurement (SSIM) of the proposed image denoising algorithm is better than that of other some algorithms. The proposed algorithm not only can keep the detailed image information and edge information, but also obtain a good visual effect.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제10권2호
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• pp.31-38
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• 2011

This paper introduces a video based traffic monitoring system for detecting vehicles and obstacles on the road. To segment moving objects from image sequence, we adopt the background subtraction algorithm based on the local binary patterns (LBP). Recently, LBP based texture analysis techniques are becoming popular tools for various machine vision applications such as face recognition, object classification and so on. In this paper, we adopt an extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the background subtraction problem arise in vision-based autonomous parking systems. It reduces the code length of LBP by half and improves the computation complexity drastically. An edge based shadow removal and blob merging procedure are also applied to the foreground blobs, and a pose estimation technique is utilized for calculating the position and heading angle of the moving object precisely. Experimental results revealed that our system works well for real-time vehicle localization and tracking applications.

• 방송공학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.188-199
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• 2008

기존의 부호화 기술은 부호화기의 복잡도가 복호화기에 비해 매우 높은 구조로 이루어져 있다. 하지만 최근에 부호화기 복잡도의 대부분을 차지했던 움직임 예측/보상과정을 없애는 경량화 부호화 구조에 대한 연구가 중요해졌다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 이의 대표적인 기술로서 부호화기는 단순히 현재 프레임에 대한 패리티 정보만을 생성하며 프레임 간 유사성을 이용하는 어떠한 처리절차도 행하지 않기 때문에 종래의 기술에 비해 매우 간단한 구조를 갖는다. 하지만 Wyner-Ziv 부호화 구조에서는 잡음이 많은 보조영상을 복호화에 이용 할 경우 채널 코드의 복호화 오류가 발생한다. 이러한 복호화 오류는 특히 영상 간 유사성이 적어 보조정보를 잘 만들 수 없는 경우 더 많이 발생하며 복원된 영상에 마치 Salt & Pepper와 같은 형태의 잡음으로 나타난다. 이러한 잡음은 비록 그 발생빈도가 적더라도 복원된 영상의 주관적인 화질을 상당히 떨어뜨리는 요소로 작용하므로 이전에는 공간적 유사성을 이용하여 이러한 오류를 정정하는 선택적 미디언 필터를 사용한 경량화 부호화 방법을 제안하였었다. 하지만 이전 방법에서는 텍스처가 복잡한 영상의 경우, 필터적용에 따른 텍스처의 손실이 오류정정으로 얻는 이득보다 더 큰 경우가 발생하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 선택적 미디언 필터에 복원영상과 보조정보 내 잡음에 관한 정보를 제공함으로써 필터링에 따른 텍스처의 손실을 최소화하는 향상된 경량화 부호화 방법을 제안한다. 실험결과는 이전 방법에 비해 최대 0.84dB에 이르는 성능향상을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.3286-3300
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• 2016

High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard, as the latest coding standard, introduces satisfying compression structures with respect to its predecessor Advanced Video Coding (H.264/AVC). The new coding standard can offer improved encoding performance compared with H.264/AVC. However, it also leads to enormous computational complexity that makes it considerably difficult to be implemented in real time application. In this paper, based on machine learning, a fast partitioning method is proposed, which can search for the best splitting structures for Intra-Prediction. In view of the video texture characteristics, we choose the entropy of Gray-Scale Difference Statistics (GDS) and the minimum of Sum of Absolute Transformed Difference (SATD) as two important features, which can make a balance between the computation complexity and classification performance. According to the selected features, adaptive decision trees can be built for the Coding Units (CU) with different size by offline training. Furthermore, by this way, the partition of CUs can be resolved as a binary classification problem. Experimental results have shown that the proposed algorithm can save over 34% encoding time on average, with a negligible Bjontegaard Delta (BD)-rate increase.