본 논문에서는 SVC 복호화기에서 각 계층간 Inter layer 업-샘플링을 효과적으로 구현하기 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 구조에서 수직, 수평 방향 업-샘플링을 위한 register bank와 보간 모듈이 설계된다. 제안 구조를 사용하여 SRAM 메모리가 감소되고 JSVM과 비교해서 약 41%의 메모리 밴드위스가 감소되었다.
The display of biological signals in raster scan monitors often involves a multirate sampling operation which consists of decimation .and interpolation. All electroencephalouaphic (EEG) samples of 10 to 30 seconds (2, 500 to 7, 500 samples at 250[Hz] sampling frequency) must be displayed in the computer screen to keep the aspect ratio of the paper polygraph output. Since the current afrorclable display technology Plots at most 2, 000 Pixels Per row, sDme signal samples need to be discarde4 This Paper studies methods to perform this operation characterizing them from the signal processing viewpoint and compares the display quality among several decimation techniques. Experimental results show that a nonlinear operation such as the peak detection method could be preferable to the canonical linear filtering to reduce aliasing.
This paper presents a new uniform sampling method for two-dimensional contour. The proposed method improves the uniformity of contour sampling in terms of the interpolation of the corner points extracted from chain codes. The performance of the proposed method is analyzed through the length estimation and shape recognition of two-dimensional contour. The experimental results show the significant improvement over the conventional method.
본 논문에서는 offset self-calibration 기법을 적용한 7-bit 1GSPS folding-interpolation A/D 변환기를 제안한다. 제안하는 A/D 변환기는 folding rate 2, interpolation rate 8의 1+6 구조로 고속 동작에 적합하게 설계되었다. 또한 offset self-calibration 회로를 설계하여 공정 mismatch, 기생 저항, 기생 캐패시턴스 등에 의한 offset-voltage의 변화를 감소시켜 A/D 변환기의 성능 특성을 향상 시켰다. 제안하는 A/D 변환기는 1.2V 65nm 1-poly 6-metal CMOS 공정을 사용하여 설계 되었으며 유효 칩 면적은 $0.87mm^2$, 1.2V 전원전압에서 약 110mW의 전력소모를 나타내었다. 측정 결과 샘플링 주파수 800MHz, 입력 주파수 250MHz에서 39.1dB의 SNDR 특성을 보여주었으며, offset self-calibration 회로를 사용 하지 않은 A/D 변환기에 비해 SNDR이 약 3 dB 향상되었다.
서로 다른 프레임 율을 가진 영상매체 사이의 프레임 호환을 위해, 움직임 추정 (motion estimation, ME)과 움직임 보상을 이용한 중간 영상 삽입 (합성) 기법 (motion compensated interpolation, MCI)이 활용되는데, 본 논문에서는 MCI에 적합한 움직임 추정기법을 제안하고, 제안한 움직임 추정 기법을 종래의 MCI에 적용한다. 종래의 방법에선 움직임 추정 블록과 MCI 블록의 크기가 동일하나, 본 논문에서 사용된 움직임 추정 블록은 MCI 블록과 같은 중심 축을 가지고, MCI 블록보다 더 크기 때문에 인접 블록과 중첩된 특성을 가진다. 제안한 움직임 추정 블록에 의한 계산량 증가를 줄이기 위해, 제안한 움직임 추정 블록내의 화소를 샘플링 하여 움직임 추정을 실행하였다. 제안한 방식을 검증하기 위해, 움직임 추정 블록을 다양한 샘플 계수로 샘플링 한 후 움직임 추정을 실행하였다. 제안한 방식으로 추정된 움직임 벡터 (motion vector, MV)를 활용하여 MCI를 수행하였으며, 수행된 결과를 종래의 방식에 의한 결과와 비교하였다.
본 논문에서는 불규칙한 샘플 영상에 대해 비지역적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 포함하는 POCS (projection on convex sets) 보간법을 제안한다. 이 방법은 보간을 수행하기 위한 볼록 집합을 정의하고, 해당 볼록 집합으로 반복 투영하여 최종 보 간 영상을 생성한다. 우선 Delaunay 삼각화를 이용하여 불규칙한 샘플 영상을 균일 격자 영상으로 투영한다. 두 번째 단계에서 비지역 적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 적용하고, 세 번째 단계에서 원본 관찰된 화소값을 주입한다. 두 번째 단계와 세 번 째 단계를 반복적으로 투영하고, 마지막 단계로 경계선 검출을 통해 비경계 영역에 비지역적 잡음 제거 기법을 수행하여 최종 보간 영 상을 생성한다. 본 논문에서는 여러 실험 영상을 사용하여 기존 제안된 기법 대비 제안한 기법의 효율성을 입증하였다.
The color space transformation to link device-dependent color spaces and device-independent color spaces is essential for device characterization and cross-media color reproduction. There are various color conversion methods such as regression, 3D interpolation with LUT(look-up table), and neural network. In the color transformation with these methods, the conversion accuracy is essentially based on the sample data to be exploited for device characterization. In conventional method, color samples are uniformly selected in device-dependent space such as CMY and RGB. However, distribution of these color samples is very non-uniform in device-independent color space such as CIEL*a*b*. Accordingly, the conversion error in device-independent color space is irregular according to the distribution of the samples. In this paper, a color sampling method based on equi-visual perception is proposed to obtain approximate uniform color samples in CIEL*a*b* space. In order to evaluate transformation accuracy of proposed method, color space transformations are simulated using regression, 3D interpolation with LUT and neural network techniques, respectively.
본 논문에서는 2차원 전기비저항 모델링에서 후리에역변환을 계산하는 수치구적법을 비교하였다. 지수함수 및 큐빅스프라인 보간을 사용한 구적법을 균질대지 모델에 대하여 검토하였다. 이들 기술적용시, ${\lambda}_{min}$을 최소의 샘플링파수라고 할 때 0에서 ${\lambda}_{min}$까지 간격에 대한 적분은 후리에변환된 포텐샬을 대수 함수로 근사함으로써 계산하였다. 이러한 방법은 ${\lambda}=0$에서의 대수적인 불연속성에 기인한 후리에역변환의 오차를 크게 줄일 수 있다. 수치계산 결과, 샘플링간격이 적당하다면 큐빅스프라인 보간법이 지수함수 보간법보다 더 정확함을 알았다.
디지털화된 영상 정보들은 다양한 해상도를 갖으며, 이를 유저의 요구와 응용에 따라 크기를 변경하는 이러 기술들이 개발되어 왔다. 최근에는 상향 표본화에서 영상 품질을 높이기 위한 알고리듬으로써 에지 정보를 이용안 방법이 소개되고 있는데. 이를 위해서는 에지 검출을 위한 전처리 과정이 요구된다 그런데 H.264/AVC (이하 AVC)에서 사용되는 인트라 예측 부호화에 의해 결정되는 예측 방향은 필터를 통해 추출된 에지 정보와 80% 이상의 유사도를 보이므로 이를 에지 정보로 이용한 영상 확대 방법을 제안한다 제안된 방법에서 영상의 품질은 고차 커널의 적용 결과와 매우 일치하면서 평균 약 50%의 연산량 감소 결과를 보인다.
본 논문에서는 디지털 합성 이미지에서 보간이 발생한 영역을 검출할 수 있는 새로운 디지털 위변조 검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 알고리즘에서는 차분 방정식을 이용하여 각 수평, 수직, 그리고 대각선 방향에 대하여 이미지의 확대 또는 축소의 보간 여부를 증명할 수 있는 보간 계수를 측정하였다. 두 번째 알고리즘에서는 보간이 발생한 영역의 위치를 검출하기 위하여 $64{\times}64$ 픽셀 크기의 마스크 블록을 각 방향에 대하여 적용하였고, 각 블록에서 측정된 보간 계수의 크기를 색상별로 분류하여 위변조 검출 맵을 구성하였다. 위변조 검출 맵은 디지털 위조 이미지로부터 보간 영역을 판별할 수 있는 검출 도구로 사용되었다. 제안 알고리즘은 디지털 합성 이미지를 대상으로 실험하였고, 실험 결과 보간 연산이 발생한 영역과 그렇지 않은 영역을 정확하게 검출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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