본 논문에서는 동영상 부호화를 위하여 움직임 보상기법과 분할 대역 기법을 사용한 MCSBC 부호화 기법을 제안하였다. 또한 MCSBC에 관한 여러가지 문제들, 즉 각 분할 대역에의 움직임 보상 기법에 관한 문제, 각 분할 대역의 DCT 계수에 대한 효율적인 비트 할당등을 다루었다. MCSBC의 효율적인 부호화를 위하여 먼저 원신호에 대역 분할을 수행한 후, 움직임 보상 기법은 저대역의 영상 신호에만 적용하였고, 모든 대역에 이산 여현 변환(DCT)를 적용하였다. DCT가 적용된 블럭들은 각 대역 신호의 특징에 따라 최적화된 주사 방법 및 비트 할당을 사용하여 부호화한다. 이러한 MCSBC 기법은 고화질 TV 용 동영상에 적용하여 모의 실험을 수행하였다. 모의 실험 결과, 제안한 MCSBC 기법은 일반적인 움직임 보상 동영상 부호화 기법에 비하여 약 1.5dB의 성능향상을 확인할 수 있었다.
수많은 방식의 ECG 압축 코딩 알고리즘이 개발되어왔고 현재도 개발 중이지만 각자의 알고리즘의 성능에 유리한 특정 데이터만을 분석하고 압축율이 다름으로 인해 다른 알고리즘과의 성능 비교를 객관화하고 있지 못하였다. 본 연구에서는 기존의 MIT-BIH에서 제공하는 ECG 신호와 달리 시뮬레이션된 ECG 신호를 기반으로 각각의 알고리즘에 대한 성능비교를 하여 ECG신호의 특성에 따른 코딩 알고리즘의 압축율 및 평균 오차 에러의 정도를 분석비교하였다. 비교 대상 알고리즘으로는 상용화되어 널리 사용되는 Delta 코팅 방식의 문턱치를 갖는 Discrete Pulse Code Modulation과 Discrete Cosine Transform, Lifting Wavelet Transform과 Wavelet 기반 Linear Prediction 4가지 알고리즘을 대상으로 분석하였다. Compression Ratio (CR)을 2,4로 고정하고 Percentage of Root-mean-square difference (PDR)를 분석 한 결과, EMG 잡음의 진폭변 화에는 0.1mV이하의 경우 OCT, Wavelet Lifiting Transform이 낮은 PDR을 보였고, 01.mV이상의 경우 Wavelet based Linear Prediction (WLP)이 낮은 PDR을 보였다. Heart Rate의 간격에 변화를 주어 불규칙성이 있는 경우 WLP가 가장 안좋은 PDR 결과를 보였으며, DCT가 가장 낮고 안정된 PDR 결과를 보였다. DPCM은 노이즈와 진폭간격의 변화에 상관없이 압축율에 의해 크게 PDR 성능 결과가 변화함을 나타내었다.
소프트웨어의 발전으로 인해 디지털 컨텐츠에 대한 복사, 변경이 손쉽게 일반인들에 의해서도 가능하게 되어 컨텐츠의 제작자는 소유권 수장이나 내용의 변질에 대한 인증과 검증을 필요로 하게 되었다. 변질검증(Fragile) 워터마킹 기법은 워터마크가 삽입된 영상의 변질 및 훼손 여부를 판별할 수 있지만, 고의적이지 않은 표준화된 영상압축 등에서도 워터마크가 사라지는 문제점이 있다. 본 논문에서 JPEG 압축과 같은 영상처리에서는 강인하지만 변질에는 약한 Semi-Fragile 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 블록간의 상관관계를 이용하여 워터마크를 생성하고, DCT(Discrete Cosine Transform)수행 후에 계수 값들의 양자화를 이용하여 HVS(Human Visual System)에 둔감한 부분의 계수 값에 삽입하는 방법을 제안하였다. 실험결과 공간영역 상에서 미세한 변화에도 변질여부의 검출 정도가 뛰어났으며, 변질된 부분을 블록별로 검출할 수 있어 공간상의 어떤 위치의 픽셀들이 변화하였는지를 시각적으로 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 블록 기반 DCT (Discrete Cosine Transform)에 의한 압축 영상의 화질을 개선하기 위한 적응적 후처리 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 1차원의 비교적 간단한 디블록킹 필터(deblocking filter)와 2차원의 방향성 기반 화질 개선 필터를 연속적으로 적용하는 형태로 이루어져 있다. 먼저, 영상의 국부 통계적 특성에 따라 적응적인 임계값을 설정하여 1차원 디블록킹 필터를 적응적으로 적용한다. 1차원 필터링을 수행한 후 블록간의 연속성을 향상시켜 인지되는 화질을 향상시키기 위하여 업데이트 과정을 수행하게 된다. 이후, 실제 에지(edge) 및 텍스쳐(texture) 정보를 보존하면서 에지 주위의 링잉 현상(ringing effects) 및 블록의 교차점에 존재하는 불연속 현상을 제거하기 위하여 2차원 방향성 기반 화질 개선 필터를 적용한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 기존의 다양한 화질 개선을 위한 후처리 기법에 비해 높은 PSNR을 나타내면서 우수한 주관적 화질 결과를 보인다.
전력계통에서 비선형부하와 시변부하 사용의 증가 및 분산전원의 보급 증가로 전력품질(power quality)에 대한 관심이 증대되고 있다. 전력계통에서 전력품질은 전력신호를 통해 모니터링이 가능하다. 하지만 전력신호 상시 관측을 통한 전력품 모니터링은 많은 신호 데이터양이 필요하여 전력 신호 압축이 요구된다. 이에 따라 본 연구에서는 신호 압축 성능이 우수한 DCT(discrete cosine transform)기법을 이용하여 전력신호를 압축, 복원하는 방법을 제안한다. 그리고 DSP (digital signal processor) 보드를 통해서 압축 저장 된 신호를 오차 범위 5% 이내로 복원한다. 따라서 정전과 같은 이벤트(event)가 발생하였을 때 특정시간, 장소에서의 전압과 전류 파형을 볼 수 있게 한다. IEC 61000-4-30, IEEE std 1159에 근거하여 Matlab 프로그램 상에서의 성능을 평가하고 DSP보드를 이용하여 DCT를 이용한 데이터압축 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 정지 영상에 대하여 DCT 영역에서의 watemark 방버을 제안하였다. 정지 영상 내에 삽입된 watermark 의 가시성을 줄이기 위하여 정지화상의 고주파 영역에 watermark을 삽입하였으며, 고주파 영역 선별을 위하여 가변 크기의 고주파 영역 추출방법을 제안하였다. 제안된 방법이 JPEG 압축, 저주파 필터, 중복 watermark 및 cropping 등의 여러 가지 영상처리 기법에 강인한 특성을 나타내는 실험 결과를 얻었다.
In this paper, a fast algorithm of discrete cosine transform-based interpolation filter (DCT-IF) for HEVC (high efficiency video coding) encoder is proposed. DCT-IF filter accounts for around 30% of encoder complexity, according to the computational complexity analysis with the HEVC reference software. In this work, the proposed DCT-IF is optimized by applying frame-level interpolation, SIMD optimization, and task-level parallelization via OpenMP on a developed C-based HEVC encoder. Performance analysis is conducted by measuring speed-up factor of the proposed optimization technique on the developed encoder. The results show that speed-up factors by frame-level interpolation, SIMD, and OpenMP are approximately 38-46, 3.6-4.4, and 3.0-3.7, respectively. In the end, we achieved the speed-up factor of 498.4 with the proposed fast algorithm.
This paper presents an algorithm for recognizing surface mount device(SMD) IC pattern based on the error back propoagation(EBP) neural network and discrete cosine transform(DCT). In this approach, we chose such parameters as frequency, angle, translation and amplitude for the shape informantion of SMD IC, which are calculated from the coefficient matrix of DCT. These feature parameters are normalized and then used for the input vector of neural network which is capable of adapting the surroundings such as variation of illumination, arrangement of objects and translation. Learning of EBP neural network is carried out until maximum error of the output layer is less then 0.020 and consequently, after the learning of forty thousand times, the maximum error have got to this value. Experimental results show that the rate of recognition is 100% in case of the random pattern taken at a similar circumstance as well as normalized training pattern. It also show that proposed method is not only relatively relatively simple compare with the traditional space domain method in extracting the feature parameter but also able to re recognize the pattern's class, position, and existence.
In this paper, we propose an algorithm which segments hierarchically blocks of image using discrete cosine transform(DCT) and execute finite-state vector quantization (FSVQ) for each block. Using DCT coefficient feature, image is segmented hierarchically to large smooth block and small edge block, then the block hierarchy informations are transmitted. The codebooks are respectively constructed for each hierarchical blocks, the encoder transmits codeword index using FSVQ for reducing encoded bit with hierarchical segmentation. Compared with side match VQ(SMVQ) and hierarchical FSVQ(HFSVQ) algorithm, about Zelda and Boat image, the new algorithm shows better picture quality with 1.97dB and 2.85 dB difference as to SMVQ, 1.78dB and 1.85dB diffences as to HFSVQ respectively.
포인트 클라우드는 3 차원 물체를 표현하기 위한 점들의 집합으로, 동적인 3 차원 데이터를 정밀하게 획득할 수 있기에 이의 효율적인 압축의 필요성이 대두되고 있다. 기존 3D DCT(3D Discrete Cosine Transform)를 이용한 동적 객체의 포인트 클라우드 압축 방식은 Inter 프레임 압축을 고려하지 않아 압축시의 데이터 압축률에 한계가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 3D DCT 를 이용한 움직임 예측을 통하여 포인트 클라우드 영상의 I 프레임 및 P 프레임을 압축하는 방식을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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