Colorization is a method using computer to add color to a black and white image automatically. The input is a grayscale image and some representative pixels (RPs). The RPs contain the color information for the image, and it indicates each region's color information. Colorization-based coding is a novel way for lossy image compression, it decodes a color image to get grayscale image and extracts RPs from the image. Because RPs decides the region's color and we also want small data size for image compression, form this viewpoint the paper proposes a way to get better and fewer RPs based on watershed segmentation. According to the segmentation result we also improve the original chrominance blending colorization method to save decode time and get better reconstruct image.
In this paper, we propose a new progressive image transmission system including the image coding scheme that efficiently uses the relationship between the properties of a spatial image and its wavelet transform. Firstly, an original image is decomposed into several layers by the wavelet transform, and simultaneously decomposed into 2"x2" blocks. Each image is classified into two image types according to the standard deviations of its blocks. And then each block is categorized into two regions by different thresholds according to the image types, i.e., significant activity region (SAR) and insignificant activity region (IAR). Simulation results show that the proposed coding method has better performance than the EZW and SPIHT in terms of image quality and transmitted bit-rate. In addition, it can be applied to the applications requiring the progressive image transmission.nsmission.
Recently, advanced video coding techniques using segmentation technique have been actively researched as candidates for video coding of MPEG-4 standard. The conventional segmentation techniques are unsuitable for real-time process because they have sequential structure. In this paper, we propose a new image segmentation technique using competitive learning neural network for vector quantization. The proposed segmentation procedure consist of prefiltering, primary and secondary segmentation, and a small region ellimination process. Primary segmentation segments input image in detail. Secondary segmentation merges similar region using a repetitive FSCL(Frequency sensitive competive learning) neural network. In this process, it is possible to segment an image from high resolution to low resolution by adjusting the number of repetition. Finally, small regions are merged into adjacent regions. Experimental results show that the procedure described yields reconstructed images of reasonably acceptable quality at bit rates of 0. 25 - 0.3 bit/pel.
This paper presents contour simplification method and a regional hierarchical segmentation algorithm based on PSNR for the transmission of image in mobile communication, of which available bandwidth is very limited. It first takes into account the global information and produces a coarse segmentation, that is, with a small number of regions. Then, each segmented region has different quality. Thus, the region with low quality is selected by PSNR and improved by introducing regions corresponding to more local information. It is able to improve the subjective quality of image and reduce contour information. In addition, contour simplification method is proposed for the efficient lossless chain coding. The proposed method can be applied to the applications such as mobile communications and videotelephone through PSTN, of which the available transmission bandwidth is very limited.
본 논문에서는 네트워크 코딩 및 파운 테인 코드를 사용한 간단한 양방향 전송 프로토콜을 제안한다. 특히, 제안된 기법의 경우, 두 소스는 중계기의 도움으로 서로에게 메시지를 전송하기위해 디지털 파운틴 코드를 사용한다. 또한, 중계기는 파운틴 코드와 네트워크 코딩을 사용하여 수신 받은 소스의 메시지를 서로의 소스에게 전송한다. 제안된 프로토콜의 성능을 평가하기위해 레일리 페이딩 채널에서 다양한 몬테-카를로 시뮬레이션을 통하여 전체 평균 처리량을 확인한다. 그 결과 제안된 프로토콜은 높은 SNR 영역에서 네트워크 코딩 기술을 사용하지 않는 두 방향 릴레이 전송 프로토콜보다 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 인간 시각 체계에 기반하여 주관적 화질의 열화없이 전송 정보량을 효과적으로 줄일 수 있고, 또한 전송 정보량을 조절할 수 있는 영역기반 초적속 부호화에 적합한 새로운 계층적 영상 분할 알고리즘을 제한한다. 제안한 알고리즘은 각 단계에서 수리 형태학에 기반한 영상 분할과 인간 시각 체계를 고려한 영역 볍합 고조로 이루어져 있다. 영상분할은 3단계의 계층적 구조로 이루어져 있으며, 영역 병합은 각 단계에서 인간 시각 체계에 기반하여 인간 시각이 구분할 수 없는 두 인접 영역의 쌍들을 추출한 후 영역 병합을 수행한다. 이때 인간 시각 체계에 기반하여 병합할 영역을 추출하고 제안한 병합을 우선 순위 함수에 의한 병합 우선 순위에 따른 영역 볍합ㅇ르 차례로 수행하여 영역의 수를 효과적으로 줄임으로써 영역기반 초저속 부호화시 과다한 윤곽선 정보로 인한 병목현상을 개선할 수 있다. 그리고 각 단계에서의 영역 병합시 정보량 조절 요소 값에 따라 전송 정보량을 조절할 수 있어 기존의 방법보다 유연한 분할 구조를 나타낸다. 실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 방법보다 PSNR 및 주관적 화질은 유사하나, 전송할 윤곽선 정보는 상당히 줄일 수 있어 영역기반 초적속 부호화를 위한 효율적 영상 분할 알고리즘임을 알 수 있다.
JPEG2000의 ROI 코딩에서, 사용자가 지정한 큰 이미지의 특정 영역은 우선적으로 처리되어야 한다. 왜냐하면, 전체 이미지를 나타내는데 많은 시간이 소모되기 때문이다. 사용자가 개략적인 이미지의 영역을 지정하면, 브라우저는 그 영역을 마스킹하고, 마스킹 정보를 서버로 전송한다. 마스크 정보를 전송받은 서버는 그에 해당하는 코드 블록들을 우선적으로 전송한다. 여기서, 마스크 정보의 빠른 생성이 중요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 48개의 미리 정의된 마스크 패턴을 사용한다. 마스크 패턴은 마스킹된 영역을 빠르게 계산하기 위하여 ROI와 배경의 분포의 모양에 따라 미리 만들어져 있다. 기존의 방법인 ROI와 배경의 모양을 정확하게 나누어 처리하는 방법에 비해 품질은 아주 조금 떨어지지만 처리시간은 월등히 줄어졌음을 본 논문에서는 보인다.
A gene coding for triosephosphate isomerase (TPI) from a rat skeletal muscle cDNA library was cloned and its nucleotide sequence was determined. The 1, 348-bp cDNA clone contains 24 bp $5^I$ noncoding region, the entire 750 bp coding region corresponding to a protein of 249 amino acids, $547bp 3^I$ noncoding region and part of a poly(A) tail. It also contains a polyadenylation signal, AATAAA, starting from 17 bp upstream of the poly(A) tail. The calculated molecular weight of rat TPI is 27.8 kDa and the net charge is +4. The deduced amino acid sequence from rat TPI CDNA sequence has 93% and 94% homology with that of mouse and human clones, respectively. The amino acids at the residue of Asn12, Lys14, His96, Glu 166, His96, His101, Ala177, Tyr165, Glu13O, Tyr2O9, and Ser212 in catalytic site are completely identical, confirming that the functional residues in TPI proteins are highly conserved throughout evolution. The most profound characteristic of rat TPI enzyme, compared with other TPIs, is that there are five cysteine substitutions at the residue of 21, 27, 159, 195 and 204. A Glu123 instead of Gly was found in rabbit, rhesus, mouse and human sequences. Through the method of RT-PCR, the mRNA transcription level of TPI gene was found to be different among various tissues and was highest in muscle.
본 논문에서는 비트율이 매우 한정된 응용에 적용되는 초저속 동영상 부호화 표준인 H.236plus에 기반한 의미기반 율-제어 기법을 제안한다. 기존의 율-제어 기법들은 의미기반이 아닌 단순히 프레임에 대해 매크로 블록 단위로 최적의 양자화 파라미터를 설정해 정해진 비트율을 조정하나, 본 논문에서는 부호화 효율을 높이기 위해 의미 영역인식 및 우선권 부여를 통해 영역별로 최적의 양자화 파라미터를 설정함으로써 제약된 비트 내에서 주관적인 화질의 향상을 보이는 기법을 제안한다. 제안하고자하는 기법의 핵심은 부호화 시 배경에 해당하는 영역에 배정되는 비트량을 할당해 전경(얼굴) 영역에 비트 자원을 더 많이 배정함으로써 주관적인 화질을 보호, 개선하기 위한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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