Scalable extension of High Efficiency Video Coding (SHVC) standard uses the up-sampled residual data from the base layer to make a residual data in the enhancement layer. This paper describes an efficient algorithm for improving coding gain by using the filtered residual signal of base layer in the Scalable extension of High Efficiency Video Coding (SHVC). The proposed adaptive filter selection mechanism uses the smoothing and sharpening filters to enhance the quality of inter-layer prediction. Based on two filters and the existing up-sampling filter, a rate-distortion (RD)-cost fuction-based competitive scheme is proposed to get better quality of video. Experimental results showed that average BD-rate gains of 1.5%, 2.1%, and 1.7% for Y, U and V components, respectively, were achieved, compared with SHVC reference software 5.0, which is based on HEVC reference model (HM) 13.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.6
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pp.1409-1415
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2010
In this paper we proposed the watermarking technique using the markspace which is selected by tree-structure between the subbands in the wavelet domain and feature information in the spatial domain. The watermarking candidate region in the wavelet domain is obtained by the markspace selection algorithm divides the highest frequency subband to several segments and calculates theirs energy and the averages value of the total energy of the subband. Also the markspace of the spatial domain is obtained by the boundary information of a image. The final markspace is selected by the markspaces of the wavelet and spatial domain. The watermark is embedded into the selected markspace using the random addresses by LFSR. Finally the watermarking image is generated using the inverse wavelet transform. The proposed watermarking algorithm shows the robustness against the attacks such as JPEG, blurring, sharpening, and gaussian noise.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.3
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pp.113-121
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2013
In this paper, we propose a sub-pixel rendering algorithm using learning-based 2D FIR filters. The proposed algorithm consists of two stages: the learning and synthesis stages. At the learning stage, we produce the low-resolution synthesis information derived from a sufficient number of high/low resolution block pairs, and store the synthesis information into a so-called dictionary. At the synthesis stage, the best candidate block corresponding to each input high-resolution block is found in the dictionary. Next, we can finally obtain the low-resolution image by synthesizing the low-resolution block using the selected 2D FIR filter on a sub-pixel basis. On the other hand, we additionally enhance the sharpness of the output image by using pre-emphasis considering RGB stripe pattern of display. The simulation results show that the proposed algorithm can provide significantly sharper results than conventional down-sampling methods, without blur effects and aliasing.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.29
no.1
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pp.1-9
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2009
This paper presents stress distribution around a central crack tip in a tensile plate using phase-shifting photoelasticity and a power series stress function. Isochromatic data along the straight lines far from the crack tip were obtained by phase shifting photoelasticity and were used as input data of the hybrid experimental analysis. By using the complex-type power series stress equations, the photoelastic stress distribution fields in the vicinity of the crack and the mode I stress intensity factor were obtained. With the help of image processing software, accuracy and reliability was enhanced by twice multiplying and sharpening the measured isochromatics. Actual and reconstructed fringes were compared qualitatively. For quantitative comparison, percentage errors and standard deviations of the percentage errors were calculated for all measured input data by varying the number of terms in the stress function. The experimental results agreed with those predicted by finite element analysis and empirical equation within 2 percent error.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.11
no.6
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pp.361-367
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2016
In this paper, we propose an improved single view metrology (SVM) algorithm to accurately measure the height of objects. In order to accurately measure the size of objects, vanishing points have to be correctly estimated. There are two methods to estimate vanishing points. First, the user has to choose some horizontal and vertical lines in real world. Then, the user finds the cross points of the lines. Second, the user can obtain the vanishing points by using software algorithm such as [6-9]. In the former method, the user has to choose the lines manually to obtain accurate vanishing points. On the other hand, the latter method uses software algorithm to automatically obtain vanishing points. In this paper, we apply image resizing and edge sharpening as a pre-processing to the algorithm in order to improve performance. The estimated vanishing points algorithm create four vanishing point candidates: two points are horizontal candidates and the other two points are vertical candidates. However, a common image has two horizontal vanishing points and one vertical vanishing point. Thus, we eliminate a vertical vanishing point candidate by analyzing the histogram of angle distribution of vanishing point candidates. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms conventional methods, [6] and [7]. In addition, the algorithm obtains similar performance with manual method with less than 5% of the measurement error.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.2
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pp.117-123
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2018
In this study, we suggest a fast image reconstruction scheme using Poisson equation from image gradient domain. In this approach, using the Poisson equation, a guided vector field is created by employing source and target images within a selected region at the first step. Next, the guided vector is used in generating the result image. We analyze the problem of reconstructing a two-dimensional function that approximates a set of desired gradients and a data term. The joined data and gradients are able to work like modifying the image gradients while staying close to the original image. Starting with this formulation, we have a screened Poisson equation known in physics. This equation leads to an efficient solution to the problem in FFT domain. It represents the spatial filters that solve the two-dimensional screened Poisson model and shows gradient scaling to be a well-defined sharpen filter that generalizes Laplace sharpening. We demonstrate the results using a discrete cosine transformation based this Poisson model.
In this paper, we propose a robust watermarking method against geometric attack even though the watermarked image is partially damaged. This method consists of standard image normalization which transforms any image into a predefined standard image and embedding watermark in DCT domain of standard normalized image using spread spectrum technique. The proposed standard image normalization method has an improvement over existing image normalization method, so it is robust to partial damage and geometric attack. The watermark embedding method using spread spectrum technique also has a robustness to image losses such as blurring, sharpening and compressions. In addition, the proposed watermarking method does not need an original image to detect watermark, so it is useful to public watermarking applications. Several experimental results show that the proposed watermarking method is robust to partial damage and various attacks including geometric deformation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.7
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pp.1571-1576
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2013
This paper proposes an improvement algorithm of signal-to-noise ratios (SNRs) for speech signals under noisy environments. The proposed algorithm first estimates the SNRs in a low SNR, mid SNR and high SNR areas, in order to improve the SNRs in the speech signal from background noise, such as white noise and car noise. Thereafter, this algorithm subtracts the noise signal from the noisy speech signal at each bands using a spectrum sharpening method. In the experiment, good signal-to-noise ratios (SNR) are obtained for white noise and car noise compared with a conventional spectral subtraction method. From the experiment results, the maximal improvement in the output SNR results was approximately 4.2 dB and 3.7 dB better for white noise and car noise compared with the results of the spectral subtraction method, in the background noisy environment, respectively.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.10
no.1
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pp.49-59
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2009
In this paper a watermarking algorithm is proposed to optimize the capacity of the digital watermark insertion in an experimental threshold using the characteristics of human visual system(HVS), adaptive scale factors, and weight functions based on discrete wavelet transform. After the original image is decomposed by a 3-level discrete wavelet transform, the watermarks for capacity optimization are inserted into all subbands except the baseband, by applying the important coefficients from the experimental threshold in the wavelet region. The adaptive scale factors and weight functions based on HVS are considered for the capacity optimization of the digital watermark insertion in order to enhance the robustness and invisibility. The watermarks are consisted of gaussian random sequences and detected by correlation. The experimental results showed that this algorithm can preserve a fine image quality against various attacks such as the JPEG lossy compression, noise addition, cropping, blurring, sharpening, linear and non-linear filtering, etc.
Kim, Gu Hyeok;Park, Nyung Hee;Choi, Seok Keun;Choi, Jae Wan
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.4
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pp.413-423
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2016
Worldview-3 satellite sensor provides panchromatic image with high-spatial resolution and 8-band multispectral images. Therefore, an image-sharpening technique, which sharpens the spatial resolution of multispectral images by using high-spatial resolution panchromatic images, is essential for various applications of Worldview-3 images based on image interpretation and processing. The existing pansharpening algorithms tend to tradeoff between spectral distortion and spatial enhancement. In this study, we applied six pansharpening algorithms to Worldview-3 satellite imagery and assessed the quality of pansharpened images qualitatively and quantitatively. We also analyzed the effects of time lag for each multispectral band during the pansharpening process. Quantitative assessment of pansharpened images was performed by comparing ERGAS (Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synthèse), SAM (Spectral Angle Mapper), Q-index and sCC (spatial Correlation Coefficient) based on real data set. In experiment, quantitative results obtained by MRA (Multi-Resolution Analysis)-based algorithm were better than those by the CS (Component Substitution)-based algorithm. Nevertheless, qualitative quality of spectral information was similar to each other. In addition, images obtained by the CS-based algorithm and by division of two multispectral sensors were shaper in terms of spatial quality than those obtained by the other pansharpening algorithm. Therefore, there is a need to determine a pansharpening method for Worldview-3 images for application to remote sensing data, such as spectral and spatial information-based applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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