본 논문에서는 최근 비디오 스트리밍 응용을 위해 만들어진 FGS((me granular scalability) 방식에서 주어진 비트율에서 인간 시각에 좀더 나은 화질을 얻기 위해 주파수 가중 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 각 DCT 계수의 사람 눈에 미치는 중요도를 고려하여 구해진 주파수 가중행렬을 비트평면 부호화를 사용하는 FGS 상향계층 부호화 동작에 적용될 수 있도록 주파수 천이 행렬로 바꾸어서 가중치를 부여한다. 본 논문에서 제안된 주파수 가중 방법을 통해 화질의 향상, 더 미세한 계위 부호화, 시간 영역에서 화질의 균일화를 얻을 수 있었다. 또한, 주파수 가중 방법을 통해 얻은 화질 개선을 설명하기 위해 기존에 사용하던 PSNR(peak signal to noise ratio) 대신에 인간 시각적인 관점에서의 오차만을 고려한 JNDE(just noticeable difference ewer)를 Weber의 법칙을 근거로 하여 새롭게 제안하였다.
The exhaustive list of sparsification methods for a digital image suffers from achieving an adequate number of zero and near-zero coefficients. The method proposed in this paper, which is known as the Discrete Rajan Transform Sparsification, overcomes this inadequacy. An attempt has been made to compare the simulation results for benchmark images by various popular, existing techniques and analyzing from different aspects. With the help of Discrete Rajan Transform algorithm, both lossless and lossy sparse representations are obtained. We divided an image into $8{\times}8-sized$ blocks and applied the Discrete Rajan Transform algorithm to it to get a more sparsified spectrum. The image was reconstructed from the transformed output of the Discrete Rajan Transform algorithm with an acceptable peak signal-to-noise ratio. The performance of the Discrete Rajan Transform in providing sparsity was compared with the results provided by the Discrete Fourier Transform, Discrete Cosine Transform, and the Discrete Wavelet Transform by means of the Degree of Sparsity. The simulation results proved that the Discrete Rajan Transform provides better sparsification when compared to other methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3245-3271
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2016
To obtain well-dehazed images at the receiver while sustaining low bit rates in the transmission pipeline, this paper investigates the effects of image dehazing methods using dehazing contrast-enhancement filters on image compression for surveillance systems. At first, this paper proposes a novel image dehazing method by using a new method of calculating the transmission function—namely, the direct denoising method. Next, we deduce the dehazing effects of the direct denoising method and image dehazing method based on dark channel prior (DCP) on image compression in terms of ringing artifacts and blocking artifacts. It can be concluded that the direct denoising method performs better than the DCP method for decompressed (reconstructed) images. We also improve the direct denoising method to obtain more desirable dehazed images with higher contrast, using the saliency map as the guidance image to modify the transmission function. Finally, we adjust the parameters of dehazing contrast-enhancement filters to obtain a corresponding composite peak signal-to-noise ratio (CPSNR) and blind image quality assessment (BIQA) of the decompressed images. Experimental results show that different filters have different effects on image compression. Moreover, our proposed dehazing method can strike a balance between image dehazing and image compression.
We propose a millimeter wave (MMW)-based mobile hotspot network (MHN) system for application in high-speed railways that is capable of supporting a peak backhaul link throughput of 1 Gbps per train at 400 km/h. The MHN system can be implemented in subways and high-speed trains to support passengers with smart devices and provide access to the Internet. The proposed system can overcome the inherent high path loss in MMW through system designs and high antenna gains. We present a simulation of the system performance that shows that a fixed beamforming strategy can provide high signal-to-interference-plus-noise-ratio similar to those of an adaptive beamforming strategy, with the exception of 15% of the train path in which the network can use link adaptation with low-order modulation formats or trigger a handover to maintain the connection. We also demonstrate the feasibility of the MHN system using a test bed deployed in Seoul subway line 8. The backhaul link throughput varies instantaneously between 200 Mbps and 500 Mbps depending on the SNR variations while the train is running. During the field trial, the smartphones used could make connections through offloading.
본 논문에서는 확대 영상의 화질을 개선하기 위하여 인접픽셀 값 정보를 이용하여 영상의 단순 볼록 곡면과 단순 오목 곡면을 추정하는 기법과 영상이 단순 볼록 곡면과 단순 오목 곡면의 특성을 반영하여 확대 영상을 구성하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 확대 영상을 구성하면 기존의 기법들을 사용하여 확대한 영상보다 실제 영상에 더욱 충실하게 된다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 영상의 화질향상 정도를 측정하기 위하여 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하였다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 영상들의 PSNR 값들은 기존의 기법들을 적용하여 확대한 영상들의 PSNR 값보다 큰 것을 확인하였다.
This paper deals with accurate image reconstruction of gamma camera using a coded-aperture mask based on pixel-type CsI(Tl) scintillator coupled with silicon photomultipliers (SiPMs) array. Coded-aperture imaging (CAI) system typically has a smaller effective viewing angle than Compton camera. Thus, if the position of the gamma source to be searched is out of the fully-coded field-of-view (FCFOV) region of the CAI system, artifacts can be generated when the image is reconstructed by using the conventional cross-correlation (CC) method. In this work, we propose an effective method for more accurate reconstruction in CAI considering the source distribution of partially-coded field-of-view (PCFOV) in the reconstruction in attempt to overcome this drawback. We employed an iterative algorithm based on compressed-sensing (CS) and compared the reconstruction quality with that of the CC algorithm. Both algorithms were implemented and performed a systematic Monte Carlo simulation to demonstrate the possiblilty of the proposed method. The reconstructed image qualities were quantitatively evaluated in sense of the root mean square error (RMSE) and the peak signal-to-noise ratio (PSNR). Our simulation results indicate that the proposed method provides more accurate location information of the simulated gamma source than the CC-based method.
Recently, in wireless video sensor networks(WVSN), various schemes for efficient video data transmission have been studied. In this paper, a layer based cooperative relaying(LCR) algorithm is proposed for minimizing scalable video transmission distortion from packet loss in WVSN. The proposed LCR algorithm consists of two modules. In the first step, a parameter based error propagation metric is proposed to predict the effect of each scalable layer on video quality degradation at low complexity. In the second step, a layer-based cooperative relay algorithm is proposed to minimize distortion due to packet loss using the proposed error propagation metric and channel information of the video sensor node and relay node. In the experiment, the proposed algorithm showed that the improvement of peak signal-to-noise ratio (PSNR) in various channel environments, compared to the previous algorithm(Energy based Cooperative Relaying, ECR) without considering the metric of error propagation.The proposed LCR algorithm minimizes video quality degradation from packet loss using both the channel information of relaying node and the amount of layer based error propagation in scalable video.
자동노출제어장치 (AEC : Auto Exposure Control)를 사용하는 경우와 사용하지 않았을 경우, 관전압과 관전류 설정에 따른 영상의 정량적인 평가를 통하여 최적의 영상을 찾고자 한다. 이를 통해 AEC 사용유무 및 촬영조건의 조절과 영상간의 관계를 파악하여, DR의 올바른 사용방법을 제안하고자 한다. 흉부팬텀으로 조건변화에 따른 Chest PA 영상을 획득한 뒤 영상평가인자인 신호 대 잡음비 (SNR), 대조도 대 잡음비 (CNR), 최대신호 대 잡음비 (PSNR), 평균 제곱근 (RMS)을 이용하여 영상평가를 실시한다. 관전압이 감소, 관전류가 증가함에 따라 SNR, CNR, PSNR은 증가하는 경향을 보였으며, RMS는 감소하는 경향을 나타내었다. 또한 고관전압, 저관전류 영역에서는 AEC를 사용하지 않았을 경우가 AEC를 사용하는 경우에 비해 SNR, PSNR이 높게 나타났으며, RMS는 낮게 나타났다. 그리고 저관전압, 고관전류영역에서는 AEC가 SNR, PSNR이 높게 나타났으며, RMS는 낮게 나타났다. 촬영조건의 변화와 AEC의 사용유무에 따라 영상의 질에서 차이를 확인할 수 있었다. 전체적인 상황과 방사선 종사자의 효율적인 업무를 위해 AEC 사용이 더 적합함을 알 수 있었다. 그러나 종사자의 무조건적인 AEC의 사용보다는 환자의 상태 및 촬영 자세 등 여러 조건을 고려한 능동적인 AEC 사용자세로 최적의 영상의 질을 얻도록 권장한다.
본 논문은 인간에 의해 주관적으로 측정되던 이동 멀티미디어 영상 품질에 대한 방법을 개선하기 위한 논문이다. 다양한 열화요인을 가지는 동영상의 정량적이며 객관적인 화질평가를 위해서는 기존의 PSNR의 한계를 보완하고 전송망에서 발생하는 오류를 고려하여야 한다. 따라서, 본 논문에서는 인간의 인지특성을 반영할 수 있는 새로운 객관적 화질측정방법을 제안하였다. 제안된 방법은 멀티미디어 서비스 영상의 품질을 다양하고 정확하게 측정할 수 있으며 서비스 가이드라인을 설정하여 고품질 영상서비스를 제공하는 표준안 설정을 위한 측정 방법과 시스템으로 활용될 수 있다.
As the major source of information, digital images play an indispensable role in our lives. However, with the development of image processing techniques, people can optionally retouch or even forge an image by using image processing software. Therefore, the authenticity and integrity of digital images are facing severe challenge. To resolve this issue, the fragile watermarking schemes for image authentication have been proposed. According to different purposes, the fragile watermarking can be divided into two categories: fragile watermarking for tamper localization and fragile watermarking with recovery ability. The fragile watermarking for image tamper localization can only identify and locate the tampered regions, but it cannot further restore the modified regions. In some cases, image recovery for tampered regions is very essential. Generally, the fragile watermarking for image authentication and recovery includes three procedures: watermark generation and embedding, tamper localization, and image self-recovery. In this article, we make a review on self-embedding fragile watermarking methods. The basic model and the evaluation indexes of this watermarking scheme are presented in this paper. Some related works proposed in recent years and their advantages and disadvantages are described in detail to help the future research in this field. Based on the analysis, we give the future research prospects and suggestions in the end.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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