• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권4호
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• pp.74-83
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• 2023

In this paper, we propose an image compression scheme which uses a demosaicking network and a channel-wise decoder in the decoding network. For the demosaicing network, we use as the input a colored mosaiced pattern rather than the well-known Bayer pattern. The use of a colored mosaiced pattern results in the mosaiced image containing a greater amount of information pertaining to the original image. Therefore, it contributes to result in a better color reconstruction. The channel-wise decoder is composed of multiple decoders where each decoder is responsible for each channel in the color image, i.e., the R, G, and B channels. The encoder and decoder are both implemented by wavelet based auto-encoders for better performance. Experimental results verify that the separated channel-wise decoders and the colored mosaic pattern produce a better reconstructed color image than a single decoder. When combining the colored CFA with the multi-decoder, the PSNR metric exhibits an increase of over 2dB for three-times compression and approximately 0.6dB for twelve-times compression compared to the Bayer CFA with a single decoder. Therefore, the compression rate is also increased with the proposed method than with the method using a single decoder on the Bayer patterned mosaic image.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.653-669
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• 2024

Dynamic scene deblurring is a complex computer vision problem owing to its difficulty to model mathematically. In this paper, we present a novel approach for image deblurring with the help of the sharp reference image, which utilizes the reference image for high-quality and high-frequency detail results. To better utilize the clear reference image, we develop an encoder-decoder network and two novel modules are designed to guide the network for better image restoration. The proposed Reference Extraction and Aggregation Module can effectively establish the correspondence between blurry image and reference image and explore the most relevant features for better blur removal and the proposed Spatial Feature Fusion Module enables the encoder to perceive blur information at different spatial scales. In the final, the multi-scale feature maps from the encoder and cascaded Reference Extraction and Aggregation Modules are integrated into the decoder for a global fusion and representation. Extensive quantitative and qualitative experimental results from the different benchmarks show the effectiveness of our proposed method.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.169-174
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• 2005

본 논문은 Verilog HDL로 FPGA에 JPEG Decoder를 구현하여 TV에 JPEG 영상을 디스플레이 하기 위한 JPEG Image Display Board 설계 방법을 제안한다. 본 논문은 FPGA에 Decoder Algorithm을 구현하기 위한 효율적인 방안을 제시하였으며 JPEG Decoder Algorithm은 JPEG Standard Baseline에 기준으로 하여 설계 하였다. 압축된 JPEG bit stream을 저장하기 위하여 Nand Flash Memory를 사용하였으며, JPEG Decoding된 영상을 TV화면에서 확인하기 위하여 Video Encoder를 사용하였다. 또 한 JPEG 영상에 Text data를 쓰기 위하여 YCbCr의 출력 bit를 RGB 24bit로 변환하였다. Video Encoder에 변환된 RGB Data를 동기시켜 출력하기 위하여 CVBS 입력을 Sync Separator에 의해 Hsync, Vsync, Sync, Field signal로 분리하였다. 또한 Display B/D상의 스위치를 통하여 JPEG 모드와 일반영상 모드를 선택할 수 있게 입증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.119-130
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• 2004

We have developed a prototype super-high-definition (SHD) digital cinema distribution system that can store, transmit, and display eight-million-pixel motion pictures that have the image quality of a 35-mm film movie. The system contains a movie server, a real-time decoder, and an SHB projector. Using a Gigabit Ethernet link and TCP/IP, the server transmits JPEG2000 compressed motion picture data streams to the decoder at transmission speeds as high as 300 Mbps. The received data streams are decompressed by the decoder, and then projected onto a screen via the projector. By using an enlarged TCP window, multiple TCP streams, and a shaping function to control the data transmission quantity, we achieved real-time streaming of SHD movie data at about 300 Mbps between Chicago and Los Angeles, a distance of more than 3000 km. We also improved the decoder performance to show movies with Image qualities of 450 Mbps or higher. Since UDP is more suitable than TCP for fast long-distance streaming, we have developed an SHD digital cinema UDP relay system, in which UDP is used for transmission over a fast long-distance network. By using four pairs of server-side-proxy and decoder-side-proxy, 450-Mbps movie data streams could be transmitted.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권4호
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• pp.104-111
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• 2002

본 논문에서는 multi-view 영상 디코딩 알고리듬을 구현하는 디코더의 구조를 제안하였다. 현재까지 multi-view 영상 처리를 위한 하드웨어 구조에 관한 연구는 이루어지지 않았다. 제안한 multi-view) 영상디코더는 3 단계 파이프라인 방식으로 동작하며, 매 클럭마다 디코드된 영상의 화소 값을 추출한다. Multi-view 영상 디코더는 3 부분으로 구성된다. 노드의 값을 반복적으로 전송하는 Node Selector, 4개의 노드 값으로부터 각 화소의 값을 추출하는 Depth Extractor와 주어진 시점과 화소의 깊이 값으로부터 영상평면에 투영되는 위치를 생성하는 Affine Transformer로 구성되어 있다. 제안된 구조는 MAX+PLUS II 설계 툴로 설계되었고 시뮬레이션을 수행하였으며, 동작 주파수는 30㎒이다. 제안된 구조를 갖는 디코더로 영상을 실시간으로 복원할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.351-352
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• 2007

본 논문에서는 인간의 시각 특성 중 특정 물체의 거리를 지각하는 메커니즘을 실시간 처리를 위해 하드웨어로 구현하였다. 본 논문에서 구현된 시스템은 크게 스테레오 영상 입 출력부와 영상을 처리하기 위한 IP 부로 구성된다. 입 출력부는 ALTERA 사의 Excalibur을 기반으로 하여 Image Decoder, UART, SDRAM, SRAM, TFT-LCD등으로 구성된 Image Board로 스테레오 영상을 받아 처리할 수 있게 설계하였다. IP부분은 Image Decoder 내부 레지스터를 설정하기 위한 I2C 버스 IP, 두 개의 Image Decoder를 통해 들어오는 스테레오 영상 입력 IP, 에러 보정을 위한 미디언 필터링 IP부, 에지 검출 IP, 거리를 검출하기 위한 스테레오 정합을 IP와 결과 영상을 보여주기 위한 TFT-LCD IP를 구현하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.47-57
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• 2021

뉴로모픽 기술은 인간의 뇌 구조와 연산과정을 하드웨어로 모방하는 기술로 기존 인공지능 기술의 단점을 보완하기 위하여 제안되었다. 뉴로모픽 하드웨어 기반의 IoT 응용을 개발하기 위해 NA-IDE가 제안되었으며, NA-IDE에서 SNN 모델을 구현하기 위하여 일반적으로 많이 사용되는 입력 데이터를 SNN모델에 사용할 수 있도록 변환이 필요하다. 본 논문에서는 이미지 데이터를 SNN 입력으로 사용하기 위하여 스파이크 시계열 패턴으로 변환하는 신경코딩 방식의 인코더 컴포넌트를 구현하였다. 디코더 컴포넌트는 SNN 모델이 스파이크 시계열 패턴을 생성하는 경우, 출력된 시계열 데이터를 다시 이미지 데이터로 변환하도록 구현하였다. 디코더 컴포넌트는 출력 데이터에 인코딩 과정과 동일한 매개변수를 사용한 경우, 원본 데이터와 유사한 정적 데이터를 얻을 수 있었다. 제안된 인코더와 디코더를 사용한다면 image-to-image나 speech-to-speech와 같이 입력 데이터를 변환하여 재생성하는 분야에 사용할 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.623-626
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• 1999

As the information society is advanced, the needs for mass information storage and retrieval grows. Digital image information is stored in retrieval systems, broadcasting in television transmission and exchanged over several kinds of telecommunication media. A major problem is that digital images are represented with large amount of data. The useful feature of image compression is that transmitting rapidly a lot of data in less time. Therefore we proposed a parallel Fractal trans-formation unit in Fractal Image compression system.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2351-2354
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• 2003

A new transform coder for arbitrarily shaped image segments is proposed. In the encoder, a block-based DCT is applied to the resulting image block after shifting pixels within the image segment to block border and padding the mean value of the pixels to empty region. For reducing the transmission bit rate, the transform coefficients located in padded region are truncated and only the remaining transform coefficients are transmitted to the decoder. In the decoder, the transform coefficients truncated in the encoder are recovered using received transform coefficients and a block-based inverse DCT is performed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권7호
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• pp.1706-1725
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• 2024

The unique U-shaped structure of U-Net network makes it achieve good performance in image segmentation. This network is a lightweight network with a small number of parameters for small image segmentation datasets. However, when the medical image to be segmented contains a lot of detailed information, the segmentation results cannot fully meet the actual requirements. In order to achieve higher accuracy of medical image segmentation, a novel improved U-Net network architecture called multi-scale encoder-decoder U-Net+ (MEDU-Net+) is proposed in this paper. We design the GoogLeNet for achieving more information at the encoder of the proposed MEDU-Net+, and present the multi-scale feature extraction for fusing semantic information of different scales in the encoder and decoder. Meanwhile, we also introduce the layer-by-layer skip connection to connect the information of each layer, so that there is no need to encode the last layer and return the information. The proposed MEDU-Net+ divides the unknown depth network into each part of deconvolution layer to replace the direct connection of the encoder and decoder in U-Net. In addition, a new combined loss function is proposed to extract more edge information by combining the advantages of the generalized dice and the focal loss functions. Finally, we validate our proposed MEDU-Net+ MEDU-Net+ and other classic medical image segmentation networks on three medical image datasets. The experimental results show that our proposed MEDU-Net+ has prominent superior performance compared with other medical image segmentation networks.