IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.231-236
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2015
In this paper, the technical analysis and characteristics of screen content coding (SCC) based on High efficiency video coding (HEVC) are presented. For SCC, which is increasingly used these days, HEVC SCC standardization has been proceeded. Technologies such as intra block copy (IBC), palette coding, and adaptive color transform are developed and adopted to the HEVC SCC standard. This paper examines IBC and palette coding that significantly impacts RD performance of SCC for screen content. The HEVC SCC reference model (SCM) 4.0 was used to comparatively analyze the coding performance of HEVC SCC based on the HEVC range extension (RExt) model for screen content.
본 논문에서는 머신러닝을 기반으로 한 조기분할 결정 방법을 통하여 High Efficiency Video Coding (HEVC) Screen Content Coding (SCC) 부호화 기기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 HEVC에서는 최적의 부호화 효율을 내기 위해 쿼드트리 블록 분할 과정을 수행한다. 이 과정은 부호화기의 높은 계산 복잡도를 요구하기 때문에 블록 구조를 조기에 결정하여 부호화 속도를 향상시키는 방법으로 고속화 연구가 이루어져 왔다. 하지만 스크린 콘텐츠 부호화는 기존의 자연영상에 맞춰진 부호화 과정과 다른 블록 분할 특성을 보이기 때문에 기존의 조기분할 결정 연구를 적용하기 어렵다. 제안하는 방법은 먼저 스크린 콘텐츠 블록을 분류해 낸 다음 다시 블록분할을 결정하는 방법으로 문제를 해결하였고 SCC 공통 실험 조건에서 3.11%의 BD-BR 증가와 평균 42%의 부호화 시간 감소를 보였다.
본 논문에서는 HEVC (high efficiency video coding) SCC (screen content coding)의 화면 내 블록 카피 (IBC: intra block copy) 기술의 소개와 분석을 통해 성능향상 방법에 대해 알아본다. 분석을 위해 HEVC SCC 참조 소프트웨어인 SCM 2를 사용하며, HEVC SCC에 새롭게 채택된 예측 모드인 IBC의 선택 비율과 IBC의 블록 벡터 예측 방법 및 블록 벡터 부호화 방법에 대한 분석결과를 제시한다. 실험결과를 통해 IBC의 선택 비율은 I-Slice와 B-Slice에서 각각 평균 31.08%와 0.33%를 보이고 있으며, 이를 통해 IBC를 선택적으로 수행한다면 부호화 성능을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 블록 벡터 예측 방법과 블록 벡터 부호화 방법에 대한 분석 실험을 통해 기존의 방법이 스크린 콘텐츠 특성이 강항 영상에 대해 효율적이지 못한 것을 확인하였으며 이를 개선하기 위한 방안을 제시한다.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.183-188
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1998
This paper describes the concept of object-based coding for future broadcasting environments. Digital broadcasting uses the MPEG2 coding scheme which is regarded as a picture-based coding. An object-based coding scheme is a potential candidate for future broadcasting both for studio and distribution uses, and it offers a higher compression more flexible content handling. This paper also describes key technologies that we have been developing for the object-based coding, e.g., image analysis, object extraction and coding of objects.
동영상 압축에 관한 국제 표준화 기구인 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding) 에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 표준으로 스크린 콘텐츠 영상의 부호화 기술을 위한 HEVC Screen Content Coding(HEVC SCC)표준을 제정하였다. 현재까지 개발된 HEVC SCC 기술들 중 가장 높은 부호화 성능을 보이는 화면 내 블록 카피(IBC, Intra Block Copy)기술은 현재 프레임 내에서 복원된 블록들 중 현재 블록과 가장 유사한 블록을 예측하는 과정이다. IBC에서는 전송되는 블록 벡터의 데이터양을 줄이기 위해 예측 블록 벡터 값과 그 차이 값을 부호화 한다. 본 논문에서는 HEVC SCC 참조 소프트웨어인 SCM-2.0과 SCM-4.0을 이용하여 IBC의 블록 벡터 예측 과정에 대해 분석하였다. 또한 분석한 내용을 바탕으로 HEVC SCC IBC의 IBC의 예측 성능 향상을 위해 예측 블록 벡터(BVP, Block Vector Predictor) 후보 선정 과정에서 기존의 공간적 BVP 후보 외에 인접한 BV에 대한 탐색 과정을 추가하여 개선된 BVP 후보 선정 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 결과는 부호화 속도 저하 없이 최소 0.2%부터 최대 1%의 BD-rate 감소를 보인다.
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.
움직임 객체 분할은 내용 기반 응용을 위하여 핵심적인 것이다. 다중 프레임 차이 누적은 프레임 차이 정보를 누적하여 움직임 에지를 검출한다. 검출된 움직임 에지와 분할될 현재 프레임의 에지를 비교하여 움직임 객체 에지를 생성한다. 그러나 실시간 카메라로 입력되는 연속 동영상의 움직임 객체 에지에는 객체 색과 배경 색의 일치 혹은 객체의 움직임 감소로 말미암아 에지 단락이 발생한다. 에지 단락은 매우 심각한 문제로서 움직임 객체의 영상 품질을 심하게 손상시키는 경우도 있다. 본 연구에서는 강건하고 포괄적인 에지 연결 알고리즘을 개발하여 이 문제를 해결하였다. 또한 본 연구에서는 자동 움직임 객체 분할 알고리즘을 개발하여 분명하고 깨끗한 모양의 움직임 객체를 자동으로 분할하였다. 개발한 알고리즘은 CIF 영상을 초당 30 프레임 이상 처리할 수 있다. 본 논문에서 개발한 알고리즘은 MPEG-4 내용 기반 코딩 시스템에 적용할 수 있다.
최근 동영상 압축에 관한 국제 표준화 기구인 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding) 에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 표준으로 HEVC/Range Extension (HEVC/RExt)의 개발을 완료하고 스크린 콘텐츠 동영상의 부호화기술을 위한 표준인 HEVC/Screen Content Coding (HEVC/SCC)을 제정 중이다. 기존 동영상 압축 과정에서는 이미지 센서로부터 취득한 RGB 영상을 변환하여 부호화를 수행하는 반면에 애니매이션, 그래픽스 등 컴퓨터로 합성한 영상을 일컫는 스크린 콘텐츠의 경우는 색 공간의 변환이 주관적 화질을 심각하게 열화 시킬 수 있으므로 기존 RGB 색 공간을 유지하며 효율적으로 색 공간 내 정보의 중복성을 줄이기 위한 부호화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 HEVC/RExt.와 HEVC/SCC에서 개발한 스크린 콘텐츠 동영상 압축을 위한 색 요소 예측 기법과 루프 내 색 공간 변환 기술의 성능을 분석한다. 실험 결과에 의하면 색 요소 예측 기법은 평균 약 11.7% BD-rate 감소, 색 공간 예측 기법은 평균 약 16.4% BD-rate 감소를 보인다. 그러나 두 기법이 동시에 적용되는 경우 약 18.2%의 BD-rate 감소를 보여 두 기법의 부호화 효율이 약 9.9% 중첩된다. 본 결과를 응용하여 두 기법이 배타적으로 선택이 되게끔 부호기 고속화를 수행하는 경우 약 0.3%의 부호화 손실로 93%의 부호화 측정 시간을 제공한다.
카메라에 의해 촬영되는 자연 영상과 달리 컴퓨터나 스마트폰 등과 같은 다양한 전자기기에 의해 생성/랜더링(rendering)된 영상이나 동영상을 스크린 콘텐츠라 한다. 스크린 콘텐츠는 자연영상과는 구별되는 통계적 특성을 가지고 있기 때문에 자연 영상 혹은 동영상을 대상으로 하는 지금까지의 압축표준을 이용하는 경우 압축효율이 저하될 수밖에 없다. 스크린 콘텐츠의 효율적인 압축을 위한 연구가 최근 들어 활발히 이루어지고 있으며, 특히 현재 진행 중인 고효율 동영상 부호화(HEVC : High Efficiency Video Coding)의 표준을 위한 JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding) 회의에서 스크린 콘텐츠가 가지는 특성에 적합한 압축 방식들이 지속적으로 논의 되고 있다. 본 논문에서는 HEVC 참조 소프트웨어인 HM(HEVC Test Model)의 고성능 압축 도구들에 대해 스크린 콘텐츠 압축 효율성을 분석하고, 분석을 통해 얻어진 결과를 기반으로 스크린 콘텐츠 응용에 최적화된 부호화 모델을 제시한다. 또한, 스크린 콘텐츠가 자연동영상과 구별되는 특성들과 스크린 콘텐츠 응용에서의 HEVC 적용을 위한 앞으로의 연구쟁점을 제시한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.198-205
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2022
Along with a variety of coding education, physical computing education for controlling various sensors is being actively conducted for elementary, middle, and high school students in line with the era of the fourth industrial revolution. A problem with physical computing education using Arduino is pin connection errors between Arduino and various sensors. Most of the students who come into contact with the Arduino for the first time often do not know the purpose of the Arduino pin and the connection position of the pin. Also, hardware built with incorrect pin connections to the Arduino board often does not work properly. If this case continues, students will lose interest in coding education. Therefore, in this paper, we implemented an augmented reality application that informs the connection process of the Arduino board and the sensor during physical computing coding education using Arduino, and designed and implemented educational content for the Arduino pin position and connection process. First, we explain the role of the Arduino board and the sensor and the location of the pins. After that, the students run the educational augmented reality educational content using their smartphones and check the correct pin connection process between the Arduino and the sensor. In the physical computing education, augmented reality content is used to increase the understanding and immersion of the class. It is expected that the educational effect will also increase by inducing fun and interest in physical computing coding education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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