DCT 변환을 기반으로 하는 비디오 코딩은 많은 사용자와 더불어 급속한 기술 발전을 하게 되었다. 공간영역내에서 디코딩을 수행하는 것보다 DCT 영역에서 직접 데이터를 처리하는 것이 계산속도 면에서 빠르다. 그리고 블록처리 알고리듬은 병렬처리에 기초하므로 데이터 처리속도가 빠른 하드웨어로 구성되어질 수 있다. 본 논문에서는 서브밴드의 필터뱅크에서 블록변환영역 필터링을 이용한 JPEG브라우저를 제안한다. 디코딩시에 압축된 파일로부터 전체 영상을 디코딩하는대신 사용자가 원하는 크기의 영상을 브라우징 할 수 있다. 한편 DCT 영상 데이터가 입력으로 사용될 경우 제안된 블록변환 필터링은 일반적인 서브밴드 필터링보다 필터뱅크내에서의 곱셈 수를 줄임으로서 계산속도면에서 빠른 결과를 얻을 수 었다.
Accurate suppressive jamming is a prominent problem faced by radar equipment. It is difficult to solve signal detection problems for extremely low signal to noise ratios using traditional signal processing methods. In this study, a joint sensing dictionary based compressed sensing and adaptive iterative optimization algorithm is proposed to counter suppressive jamming in information domain. Prior information of the linear frequency modulation (LFM) and suppressive jamming signals are fully used by constructing a joint sensing dictionary. The jamming sensing dictionary is further adaptively optimized to perfectly match actual jamming signals. Finally, through the precise reconstruction of the jamming signal, high detection precision of the original LFM signal is realized. The construction of sensing dictionary adopts the Pei type fast fractional Fourier decomposition method, which serves as an efficient basis for the LFM signal. The proposed adaptive iterative optimization algorithm can solve grid mismatch problems brought on by undetermined signals and quickly achieve higher detection precision. The simulation results clearly show the effectiveness of the method.
Video Summary는 길이가 긴 Video를 고속으로 효율적으로 열람할 수 있도록 하는 도구의 하나이다. Video Summary는 대표 프레임(Key-frame)들의 집합으로 볼 수 있는데 대표 프레임은 Video의 Genre에 따라서 달리 정의 및 생성될 수 있다. 즉 모든 Genre의 Video에 대해서 획일적인 방법으로 Summary를 만드는 것은 적절하지 못한 결과를 초래할 수 있다. Video의 Genre를 구별해내는 기술은 위와 같이 효율적인 Video Summary 생성에 유용한 처리 과정이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 효율적 Video 관리를 위해 MPEG 부호화 영역에서 MPEG Video의 Genre를 분류하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프레임을 복호하지 않고 비트스트림을 직접 처리하여 기존 방법들에 비해 계산이 비교적 단순하고 처리시간을 단축시키는 장점을 가지고 있다. 또한 제안된 방법은 대부분의 작업을 시각 정보만을 이용하여 수행하며 이 정보들의 시, 공간적 해석을 통해 Genre를 확인하게 된다. 실험은 만화(Cartoon), 광고(Commercial), Music Video, 뉴스, Sports, Talk Show의 6개 Genre Video에 대하여 실행하였다. 실험 결과, 구조가 명확한 Talk Show와 Sports의 경우 90% 이상의 결과를 얻었다.
In this paper, we propose an algorithms for the mounted PCB classification system using wavelet transform and ART2 neural network. The feature informations of a mounted PCB can be extracted from the coefficient matrix of wavelet transform adapted subband concept. As the preprocessing process, only the PCB area in the input image is extracted by histogram method and the feature vectors are composed of using wavelet transform method. These feature vectors are used as the input vector of ART2 neural network. In the experiment using 55 mounted PCB images, the proposed algorithm shows 100% classification rate at the vigilance parameter $\rho$=0.99. The proposed algorithm has some advantages of the feature extraction in the compressed domain and the simplification of processing steps.
In this paper, we propose a post-processing technique developed for the subjective improvement of color resolution in DCT-coded color images. The high frequency components caused by complex object parts are compressed and impaired through DCT-based image processing, so color distortions such as blurs in high saturated regions are observed. It's mainly due to the severe loss of color data as Cb and Cr. Generally, the activities of chroma elements in DCT domain correlate strongly with that of luminance as spatial frequency gets higher, and based on the relations between chroma and luma AC activities, we compensate destructed Cb, Cr coefficients using modifications from Y coefficients. Simulation results show that the proposed method enhances color resolution in high saturated region, and improves the visual quality.
최근에는 인터넷 환경에서 여러 형태의 압축된 파일이 이용되고 있으며 통신량의 감소, 통신시간의 절약 등 많은 장점을 가지고 있다. JPEG 압축의 경우, 양자화는 영상의 압축을 달성하기 위해 중요한 과정중의 하나이다. 일반적인 신호처리에서 양자화는 연속적인 아날로그 신호를 이산적인 디지털 신호로 변환하는 것이 주요 목적이다. 하지만 JPEG에서의 양자화는 시간영역의 픽셀 값 또는 주파수 영역의 계수 값의 크기를 줄이는 역할을 한다. 많은 압축 기법 그리고 압축 기법에서 동작하는 영상처리기법들이 개발되어 지고 있다. 정보 은닉에서도 JPEG과 같은 압축파일에서 동작하는 알고리즘이 개발되어 지고 있다. 우리는 이 논문에서 정보은닉 처리과정에서 생겨나는 데이터 변경의 영향을 예측하기 위한 방법을 제안하였다. JPEG과 같은 압축 환경에서 정보 은닉 시 적용 가능한 몇 가지 중요한 사실을 여러 경우의 실험을 통하여 얻어냈다. 이러한 사실들은 현재 존재하는(Matrix Encoding, Modified Matrix Encoding 등을 포함한 F3, F4 and F5 알고리즘 등) 정보은닉 프로그램의 성능향상, 알고리즘 처리시간의 감소와 같은 긍정적인 효과를 거둘 수 있다.
고속의 이동 표적을 탐지하는 경우, 특히 송수신부가 독립적으로 이동하는 바이스태틱 레이더의 경우 표적신호의 레인지 워크(range walk)는 도플러 프로세싱(Doppler processing) 및 표적 탐지를 어렵게 한다. 본 논문에서는 표적 신호에 레인지 워크가 있는 경우 우선 레인지(range) 방향 인터폴레이션(interpolation)을 수행해서 일정한 시간간격으로 샘플링된 표적 성분이 있는 레인지 빈(range bin)을 추출하고, 이어서 도플러 프로세싱을 통한 도플러 정보 추출 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 바이스태틱 레이더 환경을 가정하고, 펄스 압축에 의해 레인지 프로세싱 과정을 포함한 도플러 프로세싱 과정을 이론적으로 설명한 후 시뮬레이션을 통하여 제시된 방식의 타당성을 보인다.
본 논문은 이 기종간의 표준 압축형식을 변환하는데 있어 실시간 변환이 가능하도록 하며 프레임의 특성을 이용하여 압축률을 좀 더 높여 보는데 그 목적을 두고 있다. 이 기종간의 표준 압축형식 변환으로 MPEG2에서 H.263으로의 변환을 시도하였다. MPEG2에서 H.263으로 변환 시 압축률을 높이기 위한 분석결과 MPEG2 의 P 프레임내 인트라 매크로블록이 H.263 의 P 프레임의 인트라 매크로블록 수보다 많다는 것을 알 수 있었다. 따라서 본 논문에서는 P 프레임의 압축률을 높이기 위하여 P 프레임내의 인트라 매크로블륵 변환 과정에 움직임 예측과정을 삽입하고 움직임 예측 과정의 복잡도를 줄이기 위하여 Guided 탐색 방법을 사용하여 MPEG2 P 프레임에 생성된 인트라 매크로블록의 개수를 줄일 수 있다는 것을 제안하였다.
모바일 환경등의 저대역 통신망에서 VOD 서비스를 제공하기 위해서는 영상 데이터의 크기를 줄이는 방법이 요구된다. 데이터를 줄이는 방법 중 가장 효율적인 방법이 영상 크기 축소 트랜스코더 (Resolution Downscale Transcoder)이지만 시스템의 리소스를 많이 소모하게 되므로 이를 줄이는 방법으로 움직임 예측을 최소화하는 움직임 벡터 병합 방법이 연구되었다. 하지만 이러한 방법들은 보다 정확히 움직임 벡터를 생성하지만 실제 영상에는 크게 적용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 움직임벡터를 병합하는 비율을 높여 움직임 예측을 줄이고 인트라 영역에서의 변환 과정을 간소화하여 전체적인 시스템 리소스의 소모를 줄이도록 하였다.
본 논문에서는 MPEG-7의 활동도 기술자를 이용한 비디오 기술을 제안한다. 제안한 방법은 압축상태의 비디오 자료에서 직접 움직임 벡터들을 추출, 각 프레임들의 활동도의 강도를 계산하고 프레임의 흐름에 따라 계산된 활동도의 변화량에 대해 퓨리에 변환을 적용하여 얻어진 주파수 성분을 분석하여 활동도의 시간적 분포도를 계산한다. 계산된 강도 및 분포도는 MPEG-7의 표준에 따르기 위해 양자화하여 비디오 요약에 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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