In this paper, a best-basis selection algorithm that improves the performance of the coding gains and the computational complexity is proposed. The proposed algorithm limits the computational complexity according to the resolved threshold value and decomposes the parent subbands by using the top-down tree search and the relative energy between the parent subbands and the child subbands. For the experiments of the proposed algorithm, the bit-rates, the peak signal-to-noise ratio (PSNR), and the reconstructed images are presented by using the Quad-tree coder. The result of the proposed algorithm is compared to that of DWT algorithm using the Quad-tree coder for a set of standard test images. In addition, the result of the proposed algorithm is compared to that of JPEG-2000 algorithm and that of S+P algorithm.
This paper proposes a watermarking scheme to protect ownership of a digital hologram, an ultra-high value-added content. It performs pre-defined levels of quad-tree Fresnelet transforms. The relationship among the same-positional-blocks is extracted as the digital pre-watermark. For the relationship, we use properties of a digital hologram that a hologram pixel retains all the information of the object and that the same size of partial holograms reconstructs the same size of object but different in their view points. Also we mix a set of private data with the pre-watermark and the result is encrypted by a block cipher algorithm with a private key. Experimental results showed that the proposed scheme is very robust for the various malicious and non-malicious attacks. Also because it extracts the watermarking data instead of inserting, the watermarking process does not harm the original hologram data. So, it is expected to be used effectively for invisible and robust watermark for digital holograms.
최근 다양한 형태의 영상 콘텐츠가 제작되고 있고, 이를 위한 저작권 보호기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 컬러 영상을 위한 영상암호화 기술을 제안한다. 이 기술은 영상을 RGB 색차성분으로 분할한 후, 윤곽선을 기준으로 쿼드트리 분할을 수행한다. 쿼드트리 분할 후, 선정된 블록들을 대상으로 암호화를 수행한다. 색차성분을 대상으로 암호화를 수행하여 암호화 효율을 측정하고, 컬러 영상으로 재구성한 후에도 암호화 효율을 측정한다. 암호화 효율은 시각적인 측정방식과 객관적인 화질평가 방식을 이용한다. 실험결과 PSNR 수치는 색차성분의 경우 7~10[dB], 컬러 영상의 경우 16~19[dB]로 측정되었다. 본 논문에서 제안한 영상암호화 기술은 향후 다양한 디지털 영상 콘텐츠의 저작권 보호에 사용될 것으로 보인다.
대표적인 트리 기반 공간 인덱스 구조는 크게 R-Tree와 같은 데이타 분할 기반 인덱스 구조와 KD-Tree와 같은 공간 분할 기반 인덱스 구조로 구분되며, 최근에는 이들의 장점을 결합한 하이브리드 인덱스 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구에서는 공간 객체가 삽입되는 노드의 분할 경계 확장이 다른 이웃 노드에 연쇄적으로 전파되어 노드간 겹침이 증가하고 질의 처리 비용이 높아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 효율적인 질의 처리를 위한 하이브리드 인덱스 구조인 SQR-Tree를 제시한다. SQR-Tree는 크기를 갖는 공간 객체 처리에 적합하도록 Quad-Tree를 확장한 SQ-Tree(Spatial Quad-Tree)와 SQ-Tree의 리프 노드마다 연계되어 실제로 공간 객체를 저장하는 R-Tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQR-Tree는 노드마다 하위 노드를 포함하는 MBR을 가지고 있기 때문에 노드의 분할 경계 확장이 독립적으로 이루어지도록 하여 노드간 겹침을 줄였다. 그리고 SQR-Tree에서 공간 객체는 분할된 데이타 공간마다 존재하는 여러 R-Tree에 분산 저장되며 SQ-Tree가 분할된 데이타 공간을 식별하는 기능을 수행한다. 따라서 공간 질의 처리시 질의 영역에 해당하는 R-Tree만 접근하면 되기 때문에 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQR-Tree의 우수성을 입증하였다.
LiDAR data are acknowledged as very useful method to represent 3-D geographical information. In this paper aquad tree has been utilized to represent the 3-D spatial information. Compression algorithm is implemented based on a given threshold. The efficiency of compress is very high with large threshold values.
본 논문에서는 디지털 홀로그램 영상 데이터를 Fresnelet 변환을 이용하여 압축하는 기법을 다룬다. 이 방법은 quad-tree 기반 Fresnelet 변환을 통해 주파수 영역의 부대역으로 나누고, 각 부대역의 에너지에 따라 일정 순서의 부대역을 제거한 후, 나머지 부대역들을 2 차원 동영상 압축기로 압축하는 방식이다. 압축기는 H.264/AVC 와 HEVC 사용되며, 실험결과는 압축기를 거치지 않고 특정 부대역의 에너지를 제거한 영상과 원본과의 화질을 비교하고, 제거되는 않은 영역들을 압축한 결과 압축률에 따른 화질을 비교, 분석한다.
This paper proposes a circuit extractor which extracts a netlist from the CIF input file cntaining the layout mask artwork informations. The circuit extractor extracts transistors and their interconnections, and calculates circuit parameter such as parasitic resistance and parasitic capacitance from the mask informations. When calculating the parasitic resistance, we consider the current flow path to reduce the errors caused by the resistance approximation. Similarly, we consider the coupling capacitance which has an effect on the circuit characteristics, when the parasitic capacitances are calculated. Therefore, using these parameter values as an input to circuit simulation, the circuit characteristics such as delay time can be estimated accurately. The presented circuit extraction algorithm uses a multiple storage quad tree as a data sturucture for storing and searching the 2-dimensional geometric data of mask artwork. Also, the proposed algorithm is technologically independent to work across a wide range of MOS technologies without any change in the algorihm.
Wavelet transform has specific properties for image coding. The property used at this Paper is clustering of significant coefficients across subband. These coefficients are classified in significant coefficient and insignificant coefficient on a threshold value, and symbolized EZW decreases symbol-position information using zero-trees, but threshold value fall for raising resolution, then coding cost of significant coefficients is expensive. To avoid this fact, this paper uses quad-tree representing coefficient-position information. a magnitude of significant coefficient is represented on matrix used at EZW. the proposed algorithm is hoped for raising a coding cost.
최근 대표적인 공간 인덱스 구조인 R-tree를 기반으로 KD-tree나 Quad-tree와 같은 공간 분할 특성을 이용하여 인덱싱 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 기존에 제시된 R-tree 기반 인덱스 구조인 SQR-tree와 PMR-tree의 특성을 결합하여 대용량 공간 데이타를 보다 효율적으로 처리하는 인덱스 구조인 MSQR-tree(Mapping-based SQR-tree)를 제시한다. SQR-tree는 Quad-tree를 확장한 SQ-tree와 각 SQ-tree 리프 노드마다 실제로 공간 객체를 저장하는 R-tree가 연계되어 있는 인덱스 구조이고, PMR-tree는 R-tree에 R-tree 리프 노드를 직접 접근할 수 있는 매핑 트리를 적용한 인덱스 구조이다. 본 논문에서 제시하는 MSQR-tree는 SQR-tree를 기본 구조로 가지고 R-tree마다 매핑 트리가 적용된 구조를 갖는다. 따라서, MSQR-tree에서는 SQR-tree와 같이 질의가 여러 R-tree에서 분산 처리되고, PMR-tree와 같이 매핑 트리를 통해 R-tree 리프 노드를 빠르게 접근할 수 있다. 마지막으로 성능 실험을 통해 MSQR-tree의 우수성을 입증하였다.
This paper represents a novel framework for multi-scale image fusion. Multi-scale Kalman Smoothing (MKS) algorithm with quad-tree structure can provide a powerful multi-resolution image fusion scheme by employing Markov property. In general, such approach provides outstanding image fusion performance in terms of accuracy and efficiency, however, quad-tree based method is often limited to be applied in certain applications due to its stair-like covariance structure, resulting in unrealistic blocky artifacts at the fusion result where finest scale data are void or missed. To mitigate this structural artifact, in this paper, a new scheme of multi-scale fusion framework is proposed. By employing Super Resolution (SR) technique on MKS algorithm, fine resolved measurement is generated and blended through the tree structure such that missed detail information at data missing region in fine scale image is properly inferred and the blocky artifact can be successfully suppressed at fusion result. Simulation results show that the proposed method provides significantly improved fusion results in the senses of both Root Mean Square Error (RMSE) performance and visual improvement over conventional MKS algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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