This paper presents a new edge-protection algorithm and its very large scale integration (VLSI) architecture for block artifact reduction. Unlike previous approaches using block classification, our algorithm utilizes pixel classification to categorize each pixel into one of two classes, namely smooth region and edge region, which are described by the edge-protection maps. Based on these maps, a two-step adaptive filter which includes offset filtering and edge-preserving filtering is used to remove block artifacts. A pipelined VLSI architecture of the proposed deblocking algorithm for HD video processing is also presented in this paper. A memory-reduced architecture for a block buffer is used to optimize memory usage. The architecture of the proposed deblocking filter is verified on FPGA Cyclone II and implemented using the ANAM 0.25 ${\mu}m$ CMOS cell library. Our experimental results show that our proposed algorithm effectively reduces block artifacts while preserving the details. The PSNR performance of our algorithm using pixel classification is better than that of previous algorithms using block classification.
이진 연결요소 라벨링은 영상처리와 컴퓨터비전 등의 영역에 널리 사용되는 기법 중의 하나이다. 지금까지 여러 가지 방법의 라벨링기법이 연구되어 왔는데 그 중에서 이중스캔 방법이 가장 효과가 있는 것으로 나타나고 있다. 이중스캔 방법에서는 전통적으로 화소단위로 스캐닝을 하면서 순차적으로 라벨링하는 방법을 사용했는데 최근에는 C. Grana et. al. 및 L. He et. al. 등이 제안한 복수의 인접화소를 묶은 블록을 기반으로 라벨링하는 방법이 가장 효율적인 것으로 인정받고 있다. 본 논문에서는 화소기반의 스캔마스크를 사용하면서 라벨링은 Grana의 블록을 기반으로 하는 새로운 라벨링 방법을 제안하고 있다. 실제 사용하는 영상들에 대해 실험한 결과 영상의 종류에 따라 제안된 방법이 현재 가장 효율이 좋은 He의 방법에 비해 평균 3.9%에서 22.4%까지 성능의 향상이 있는 것으로 나타났다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.379-383
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2015
This paper presents an approach to detect object distance with the use of the recently developed low-cost Kinect sensor. The technique is based on Kinect color depth-image processing and can be used to design various computer-vision applications, such as object recognition, video surveillance, and autonomous path finding. The proposed technique uses keypoint feature detection in the Kinect depth image and advantages of depth pixels to directly obtain the feature distance in the depth images. This highly reduces the computational overhead and obtains the pixel distance in the Kinect captured images.
Recently, filtering methods for attenuating noise while preserving image details are in progress actively. And SM(standard median) filter showed a great performance for noise removal in impulse noise environment but, it caused edge cancellation error. So, variable methods that modified SM(standard median) filter have been proposed, and CWM(center weighted median) filter is representative. Also, there are several methods to improve the efficiency based on min/max operation in term of preserving detail and filtering speed. In this paper, we managed a pixel corrupted by impulsive noise using min/max value of the surrounding band enclosing a pixel, and compared the efficiency with exiting methods in the simulation.
This paper introduces a new algorithm that renders motion blur using triangular motion paths. A triangle occupies a set of pixels when moving from a position in the start of a frame to another position in the end of a frame. This is a motion path of a moving triangle. For a given pixel, we use a motion path of each moving triangle to find a range of time that this moving triangle is visible to the camera. Then, we sort visible time ranges in the depth-time dimensions and use bitwise operations to solve the occlusion problem. Thereafter, we compute an average color of each moving triangle based on its visible time range. Finally, we accumulate an average color of each moving triangle in the front-to-back order to produce the final pixel color. Thus, our algorithm performs shading after the visibility test and renders motion blur in real time.
To increase building change recognition accuracy, we present a deep learning-based building change detection using remote sensing images. In the proposed approach, by merging pixel-level and object-level information of multitemporal remote sensing images, we create the difference image (DI), and the frequency-domain significance technique is used to generate the DI saliency map. The fuzzy C-means clustering technique pre-classifies the coarse change detection map by defining the DI saliency map threshold. We then extract the neighborhood features of the unchanged pixels and the changed (buildings) from pixel-level and object-level feature images, which are then used as valid deep neural network (DNN) training samples. The trained DNNs are then utilized to identify changes in DI. The suggested strategy was evaluated and compared to current detection methods using two datasets. The results suggest that our proposed technique can detect more building change information and improve change detection accuracy.
KOMPSAT-3, 3A호의 운용 및 다양한 특성을 가지는 차세대중형위성의 발사에 따라서, 고해상도 위성영상의 활용이 지속적으로 증대되고 있다. 특히, ARD (Analysis Ready Data) 형태로의 위성영상 제공을 위하여 기하보정 및 방사보정 등의 다양한 전처리에 대한 연구가 이루어지고 있다. 위성영상의 전처리를 위해서는 촬영 영상에 관한 보조정보가 필요하며, 태양 천정각, 태양 방위각, 촬영각 등이 대표적인 자료이다. 그러나, 대부분의 고해상도 위성영상은 영상 전체에 대한 태양 천정각 및 촬영각을 단일 변수로 제공하고 있다. 본 연구에서는 RFM (Rational Function Model) 및 영상의 보조정보들을 이용하여 영상의 각 화소에 대응되는 태양 천정각 및 촬영각을 산출해보고, 이에 따른 품질을 평가해보고자 하였다. 특히, 화소 기반의 태양 천정각 및 촬영각의 활용을 위하여, 대기상부 반사율(top of atmospheric reflectance)을 산출함에 있어서, 화소 기반의 보조 자료를 적용하고, 단일 상수 기반의 대기상부 반사율과의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 화소 기반의 태양 천정각 및 촬영각 정보는 보조정보와 유사한 경향을 보였으며, 이를 이용하여 계산된 대기상부 반사율은 왜곡이 감소되었음을 확인하였다.
A steganographic method using three directional data embedding for gray images is presented in this paper. Cover image is divided into non-overlapping $2\times2$ sub-blocks and the basis pixel is selected to calculate the three different values of each sub-block. Difference values are replaced by embedding the number of secret bits that is referenced by the range table. For the three pixel pairs in the sub-block, the optimal pixel adjustment is preceded to reduce the distortion of visual quality. The experimental results show that the proposed method achieves a good visual quality and high capacity.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.103-109
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1998
A technique on atmospheric correction algorithm for a single band (0.76-0.90 $\mu$m) reflective of Landsat TM imagery has been developed using a radiation transfer model simulation. It proceeds in two steps: First, calculation of the surface reflectance of each pixel based on precomputed planetary albedo functions for actual atmospheres(e. g. radiosonde) and two kinds of atmospheric visibility states. Second, approximate correction of the adjacency pixel effect by taking into account the average reflectance in an 7 $\times$ 7 pixel neighbourhood and using appropriate land cover classification in reflectance. The correction functions are provided by MODTRAN model.
In this paper, we propose a new compression method for the edge image by analyzing the characteristics and the distribution of pixel values of the edge image. The pixel values of the edge image have the Gaussian distribution around '0', and most of the pixel values are `0`. By these analyses we suggest the Zero-Based codec that expresses all values in a CU by a single bit flag. Also, in order to reduce the computational complexity of the proposed codec, the block partition and the intra-prediction techniques are proposed by using edge information like the number of each edge direction, the distribution and the amplitude of a major edge direction in the CU. Experimental results show that the proposed codec leads to a slighter distortion in Y domain than that of HEVC, but has far faster processing speed up to 53 times while it maintains the similar image quality compared to HEVC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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