A Hierarchical Circuit Extract Algotithm, which efficiently extract circuits from VLSI mask pattern information, is programmed. Quad-tree is used as a data structure which includes various CIF circuit elements and instances. This system is composed of CIF input routine, Quad-tree making routine, Transistor finding routine and Connection list making routine. This circuit extractor can extract circuit with hierarchical structure of circuit. This system is designed using YACC and LEX. By programming this algorithm with C language and adopting to various circuits, the effectiveness of this algorithm is showed.
LiDAR data is very large, which contains an amount of redundant information. The information not only takes up a lot of storage space but also brings much inconvenience to the LIDAR data transmission and application. Therefore, a simplified method was proposed for LiDAR data based on quad-tree structure in this paper. The boundary contour lines of the buildings are displayed as building extraction. Experimental results show that the method is efficient for point's simplification according to the rule of mapping.
지금까지 많은 영상 영역분할 방법들이 연구되고 있으나 이들 방법들은 잡음이 영상 내에 포함된다면 잡음으로부터 영상정보를 추정할 수 있는 정확한 파리미터가 없기 때문에 정확한 영역분할을 할 수 없다. 그래서 영역분할 수에 따라 압축률이 결정되는 프랙탈 영상 부호화는 기존의 쿼드트리 영역분할 방법을 이용할 경우 잡음정도에 따라 압축률의 저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 잡음 특성에 효과적인 영상정보 파리미터를 추정할 수 있는 box-counting 차원을 이용한 새로운 쿼드트리 영상 영역분할 기법을 제안하고, 그 응용으로 잡음에 강한 프랙탈 영상 부호화에 적용한다. 시험결과를 통해 본 논문에서 제안된 새로운 쿼드트리 방법이 원 영상에 10% 가우샨 백색 잡음이 포함된 상태에서, 영상정보 파라미터 추출 오류 면에서 기존 쿼드트리 방법보다 31.10% 영역분할이 개선되고, 프랙탈 영상 부호화 측면에서 기존 방법보다 38.93% 압축률을 향상됨을 검증하였다.
포토 모자이크는 입력 이미지를 작은 타일 이미지들을 조합하여 모자이크로 나타내는 방법이다. 일반적으로 포토 모자이크 방법은 균일한 사각형 모양의 타일을 이용한다. 그렇기 때문에 이미지 특성에 따른 모자이크 표현 방법에 제한이 있다. 본 논문에서는 다양한 크기의 타일을 생성하기 위해 사진트리(Quad-tree) 구조를 이용한 포토 모자이크 방법을 제안한다. 먼저 그래픽 하드웨어의 밉맵(mipmap)을 이용해 입력 이미지의 레벨별 색분산을 구한다. 분산의 크기에 따라 입력 이미지는 사진트리 구조를 가지는 다양한 크기의 타일로 나뉜다. 각각의 타일은 후보 이미지들 중 가장 유사한 이미지 찾아 대체한다. 결과적으로 우리가 제안하는 방법은 입력 이미지의 색에 따라 다양한 크기의 타일로 나뉨으로써 또 다른 모자이크 효과를 제공한다. 또한 모든 과정은 그래픽 하드웨어를 통해 계산됨으로 빠른 수행속도를 갖는다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환과 쿼드트리 알고리즘을 이용한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 웨이블렛 변환과 웨이블렛 패킷 변환을 이용하여 입력영상을 변환하고, 쿼드트리와 Cox 알고리즘을 이용하여 워터마크를 삽입하였다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위한 시뮬레이션은 DWT 변환 레벨과 대역(HH, LH, HL)에 따른 워터마킹 효과와 AWPT 변환 레벨에 따른 워터마킹의 효과에 대하여 수행하였고, DWT를 이용한 결과와 AWPT를 이용한 결과를 비교하였다. 또한 최저주파수대역(LL)의 워터마킹의 효과에 대하여 알아보았다. 시뮬레이션 결과에서 6 레벨 DWT의 HH, HL, LH 대역에 동시에 워터마크를 삽입하였을 경우에 다른 경우들과 비교하여 가장 좋은 결과를 보였다. 3 레벨의 AWPT의 결과는 3레벨의 DWT 결과와 비교하여 향상된 상관도 값을 보였다. 또한 전체 워터마크 중 30~60%를 LL 대역에 삽입하였을 경우에 PSNR 성능은 1~2dB 정도 떨어지나 추출한 워터마크의 상관도 값은 향상된 결과를 보였다.
물리 기반 유체 시뮬레이션은 고해상도 연산을 위해 많은 시간이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 저해상도 유체 시뮬레이션의 한계를 딥 러닝으로 보완하는 연구들이 있으며, 그중에서는 저해상도의 시뮬레이션 데이터를 고해상도로 변환해주는 Super-resolution 분야가 있다. 하지만 기존 기법들은 전체 데이터 공간에서 밀도 데이터가 없는 부분까지 연산하므로 전체 시뮬레이션 속도 면에서 효율성이 떨어지며, 입력 해상도가 큰 경우에는 GPU 메모리가 부족해 연산할 수 없는 경우가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 공간 분할 법 중 하나인 쿼드 트리를 활용하여 시뮬레이션 공간을 분할 및 분류하여 Super-resolution 하는 기법을 제안한다. 본 기법은 필요 공간만 Super-resolution 하므로 전체 시뮬레이션 가속화가 가능하고, 입력 데이터를 분할 연산하므로 GPU 메모리 문제를 해결할 수 있게 된다.
This paper proposes an algorithm to speed up block structure partition of quad tree plus binary tree (QTBT) in Joint Exploration Test Model (JEM) encoder. The proposed fast encoding of QTBT block partition employs three spatially neighbor coded blocks, such as left, top-left, and top of current block, to early terminate QTBT block structure pruning. The propose algorithm is organized based on statistical similarity of those spatially neighboring blocks, such as block depths and coded block types, which are coded with overlapped block motion compensation (OBMC) and adaptive multi transform (AMT). The experimental results demonstrate about 30% encoding time reduction with 1.3% BD-rate loss on average compared to the anchor JEM-7.1 software under random access configuration.
이 논문에서는 모바일을 기반으로 하는 사진 트리 영상 랜더링을 통하여 효율적인 PDA 용 전자의 무기록(EMR ; Electronic Medical Record) 챠트를 제안하였다. 볼륨 렌더링을 위하여 최종 영상 공간 대신에 중간 영상 공간 공간 알고리즘을 사용하였고, 점 대 점 매핑으로 발생하는 Hole의 문제점을 해결하였다. 델타 트리 기반의 quad 트리를 사용함으로 볼륨 표현에 효과적이었고, 압축 효과가 높았다. 볼륨 렌더링을 사용하여 렌더링의 시간을 줄일 수 있었고, 영상기반 렌더링(image-based rendering) 을 이용한 PDA 를 사용하여 질적 향상과 효율화를 얻게 되었다.
위치 기반 서비스(LBS; Location Based Service)를 위한 장소 인식 기술은 사용자 중심의 서비스를 위한 중요 기술 중 하나이다. 이미지 특징을 이용한 장소 인식 방법 중에서 FLANN(Fast Library for performing Approximate Nearest Neighbor)의 이미지 어휘 트리를 이용하면 처리 속도가 빠르지만 가려짐 등으로 인해 인식의 정확도가 높지 않다. 본 논문에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용한 쿼드(quad) 어휘 트리 기반의 장소 인식 방법을 제안한다. 학습 단계에서 데이터베이스 이미지를 세 단계의 공간 피라미드로 표현하고 각 영역에 대한 어휘 트리를 구성한다. 질의 이미지도 세 단계의 공간 피라미드로 표현하고 각 단계별로 어휘 트리 기반 인식을 수행한다. 또한 매칭된 특징 간의 호모그래피(homography) 관계를 측정하고 이를 만족하는 영역의 개수를 고려함으로써 최종 인식의 성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 3차원 웨이브릿 변환을 기반으로 하고 쿼드트리 코딩 알고리즘을 이용한 동영상 압축 시스템을 제안하였다. 3차원 웨이브릿 기반 비디오 압축 시스템은 3차원 웨이브릿 변환의 움직임 보상형 시간축 필터를 이용하여 입력영상신호의 시간적 상관관계를 제거하고, 공간상의 웨이브릿 변환에 의하여 시공간의 서브밴드로 분해한다. 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 영상에서 에너지가 집중된 저주파 영상에 상대적으로 비트율을 높게 할당하였고, H.263 알고리즘과 비교하여 복원된 영상의 PSNR 성능을 0.64dB 향상시켰다. 또한 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 변환을 이용하여 움직임 보상 에러의 전파를 제거하였고, 다분해능과 압축 비트율에 따라서 점진적 전송이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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