이 논문에서는 먼저 디지털 하프토닝 영상을 생성하는 기존의 방법들과 DCT 변환에 대해서 설명한다. 그런후에 DCT 변환에 근간을 둔 새롭고 단순한 하프토닝 알고리즘을 제안한다. 이 논문은 제안한 알고리즘을 검정하기 위해서 실현 가능성 검증을 수행한다. 그래서 DCT 계수의 가중치를 조절하여 생성된 여러 가지 영상들을 평가하였다. 실험을 통해서 단순한 이상적인 계단 함수 형태의 가중치를 사용하는 것보다는 램프 함수 형태의 가중치를 사용하면 더 좋은 결과를 얻었다. 단순한 응용분야로서 MPEG 비디오에 제안한 알고리즘을 적용하여 하프토닝 비디오를 생성할 수 있다.
DCT 알고리즘은 내적을 효율적으로 처리할 수 있는 하드웨어 구조가 필수적이다. 내적 연산을 위한 기존의 방법들은 하드웨어 복잡도가 높기 때문에, 이론 줄이기 위한 방법으로 연산 공유 승산기가 제안되었다. 하지만 기존의 연산 공유 승산기는 전처리기 및 선택기의 비효율적 구조로 인한 성능저하의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 새로운 연산 공유 승산기를 제안하고 이를 1차원 DCT 프로세서에 적용하여 구현하였다. 연산 공유 승산기의 구조 및 논리 합성 비교 시 새로운 승산기는 기존에 비해 효율적인 하드웨어 구성이 가능함을 확인하였고, 1차원 DCT 프로세서 설계 시 기존 구현 방식들에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
DCT기반 압축기법에 의해 부호화된 영상은 양자화에 의한 여러 가지 화질열화요소가 포함되는데, 그중 인간 시각에 민감한 대비 왜곡은 화질 열화 요인으로서 가장 중요한 요인이다. 특히 저비트율에서 부호화된 영상의 경우 많은 고주파 성분이 양자화에 의하여 손실되기 때문에 좋은 화질을 갖는 영상을 복원할 수 없을 것이다. 따라서 본 논문에서는 대비 왜곡을 포함하고 있는 부호화된 영상에 대해 DCT영역에서 대비를 개선시키는 새로운 알고리즘을 제안한다. 대비왜곡은 외곽선 주변에서 심하게 나타나기 때문에 DCT블록의 외곽선 포함 정도를 판단하여 문턱치보다 큰 블록은 다시 4개의 부블록으로 나누어 적용된다. 제안되는 방법은 모든 연산이 DCT 영역에서 수행되기 때문에 실시간 처리 응용분야에 적용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 호흡 동조 구동 팬톰을 이용하여 5가지의 호흡패턴에 따른 4DCT와 Slow-CT의 내부표적체적(ITV) 변화를 비교 분석하였다. 각 호흡패턴마다 호흡주기 1~4초와 표적 진폭 1~3 cm를 적용하여 4DCT와 Slow-CT를 각 3회 촬영하였다. 촬영한 영상들은 Eclipse 치료계획 시스템으로 표적을 윤곽 묘사하고 내부표적체적(ITV) 길이와 체적을 측정하였으며, 4DCT, Slow-CT의 ITV 길이와 체적의 평균값을 이론값과 비교하여 분석하였다. 4DCT에서의 ITV 길이와 체적은 호흡주기가 길수록, 표적 진폭이 짧을수록 이론값과의 차이가 감소하는 경향을 보였다. Slow-CT에서는 표적 진폭이 커질수록 4DCT와 마찬가지로 이론값과의 차이가 커졌으나 호흡주기에 따른 ITV 길이와 체적의 변화는 호흡주기 1초에서 가장 이론값 비슷하였고 2~4초 내에서는 재현성의 변화가 근소했다. 호흡패턴에 따라서는 4DCT, Slow-CT 모두 ITV 길이와 체적에 대해 A패턴에서 가장 높은 재현성을 보였고, B, C, D패턴은 서로 비슷한 차이를 보였으며 E패턴은 다른 네 패턴에 비해 이론값과의 차이가 가장 컸다. 4DCT에 대한 Slow-CT의 ITV 길이와 체적의 차이는 모든 호흡패턴에 대하여 호흡주기가 길수록, 표적 진폭이 클수록 증가하였다. 4DCT와 Slow-CT 영상간의 ITV 길이 및 체적에 대한 재현성을 비교했을 때 Slow-CT가 4DCT에 비해 평균적으로 약 22% 낮았으며, 호흡패턴에 따라 상, 하 방향에 대해 표적의 재현성이 달라졌다. A, B, C패턴의 경우 상, 하 방향으로 3 mm, E패턴은 상 방향에 비해 하 방향에서 5 mm의 차이를 보인 반면에 D패턴에서는 상 방향으로는 차이가 없었으나 하 방향으로 1.45 cm의 차이가 났다. 따라서 4DCT에 대하여 Slow-CT에 표적 움직임을 고려한 여유를 설정할 경우에는 호흡패턴에 따라 상, 하 방향에 다른 여유를 정의해야 한다고 판단된다. 향후 환자의 호흡신호를 바탕으로 CT 영상을 분석할 때 본 연구에서 수행한 데이터가 유용하게 사용될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 DCT 데이터에서 영상 데이터로의 해독 및 이진화 과정을 생략하고 컬러 영상의 DCT 관련 원자료를 사용하는 방법에 기반을 둔 매우 빠르고 안정적인 문자열 구간 분리 모형을 제안하였다. DCT 블록에 저장된 DC 및 3개의 주요 AC 변수들을 조합하여 축소된 저해상도 회색 영상을 만들고 횡렬 및 종렬 투영법을 통해 얻어진 픽셀 값의 히스토그램을 분석하여 문자 열 구간 사이에 존재하는 백색의 띠 공간을 찾아내었다. 이 과정 중 탐색되지 않은 문자 열 구간은 마코프 모델을 사용하여 숨겨진 주기를 찾아내어 복원하였다. 본 논문에 실험 결과를 제시하였으며 기존의 방법보다 약 40 - 100배 빠른 방법임을 입증하였다.
본 논문에서는 WDCT(Warped Discrete Cosine Transform)의 개념에 대해서 소개하고 이의 응용분야로서 WDCT를 이용한 영상 압축 알고리듬을 제시한다. WDCT는 기존의 일반적인 DCT와 주파수 특성이 하나의 파라미터로 조절되는 IIR(infinte impulse response) 전대역 통과 필터(all-pass filter)를 직렬로 연결한 변환이다. 제시된 영상 압축 알고리듬에서는 필터의파라미터가 미리 정의된 범위 내에서 조절되도록 한다. 각 영상의 블록에 대해서 주어진 범위 내에서 가장 좋은 파라미터가 선정되면 이를 이용한 WDCT의 결과와 이 파라미터를 디코더로 전송한다. 본 논문에서는 IIR 전대역 통과 필터링 과정을 하나의 행렬로 대체하거나 DCT를 필터뱅크로 보아 IIR 필터와 DCT의 결합을 일반적인 DCT와 마찬가지로 하나의 행렬로 표현하였다. 따라서 주어진 파라미터에 따라 각각 다른 새로운 WDCT 행렬을 정의할 수 있으므로 WDCT의 결과는 행렬과 벡터의 곱으로 얻어진다. WDCT를 이용한 영상 압축의 결과는 높은 비트율과 고주파 성분이 많은 영상에 대하여 DCT의 성능보다 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 DCT계수의 특성을 이용하여 조명조건이나 얼굴의 크기에 무관하게 얼굴특징영역을 검출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 영상을 DCT변환하면 영상의 에너지가 저주파영역에 집중되는 특성을 가지나 얼굴 특징요소들은 얼굴영상에서 비교적 고주파 성분들을 포함하고 있기 때문에 저주파에 해당되는 DCT계수들의 일부를 제거한 후 역변환을 취하면 얼굴특징영역이 강조된 영상을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 DCT변환된 영상으로부터 저주파 계수의 일부를 제거하여 얼굴특징요소 후보들을 추출한 후 템플릿을 적용하여 얼굴특징요소 영역을 결정한다. 얼굴특징요소 영역이 결정되면 얼굴특징요소 추출 알고리즘을 적용하여 눈. 코, 입을 구별한다. 제안된 알고리즘을 MIT의CBCL DB와 Yale facedatabase B 에 적용하여 실험하였다. 실험결과 DCT변환된 영상에서 저주파 일부의 계수를 제거한 후 얼굴 특징영역을 검출했을 경우 그렇지 않은 영상보다 영상의 크기와 조명조건의 변화에 무관하게 인식성능이 향상됨을 알 수 있었다.
DCT(Discrete Cosine Transform)는 공간 영역과 주파수 영역을 균등하게 분할함으로써 인간의 시각특성을 제대로 반영하지 못하는 단점이 있다. DCT의 영역 분할에 대한 단점을 극복할 수 있는 알고리듬으로 웨이브렛 변환을 이용하여 영상을 부호화하는 여러 가지 기법들이 있지만, 본 논문에서는 DCT와 웨이브렛 변환의 장점을 결합한 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안 방법은 DCT의 DC 계수에 에너지 집중도가 좋은 장점을 효과적으로 이용함과 더불어 이들 계수들을 웨이브렛 변환 형식에 적용한다. 웨이브렛 상의 대역간 상관 관계와 대역내 상관 관계를 동시에 효율적으로 이용하고 각 대역 특성별로 양자화를 수행하며, 부호화 방법에 대해서도 중요 계수 정보·지 양자화 계수들은 대칭적인 분포를 나타내며 절대값이 커질수록 발생확률이 감소하는 특징을 이용하여 알고리듬이 간단하고 복호화 시간이 빠른 장점을 가지는 대칭적 양방향 트리 구조의 새로운 방법을 제시한 전지 영상 압축 부호화 알고리듬을 제안하였다. JPEG 알고리듬과 제안 알고리듬을 비교하였을 때, 동일한 비트율에서 제안 알고리듬이 객관적 화질뿐만 아니라 주관적으로도 높은 화질의 영상을 얻을 수 있었다.
This paper presetns a 2-D DCT architecture adopting accurac y compensator for reducing the hardware complexity and increasing processing speed in VL\ulcornerSI implementation. In the application fields such as moving pictures experts group (MPEG) and joint photographic experts group (JPEG), 2-D DCT processor must be implemented precisely enough to meet the accuracy specifications of the ITU-T H.261. Almost all of 2-D DCT processors have been implemented using many multiplications and accumulations of matrices and vectors. The number of multiplications and accumulations seriously influence on comlexity and speed of 20D DCT processor. In 2-D DCT with fixed-point calculations, the computation bit width must be sufficiently large for the above accuracy specifications. It makes the reduction of hardware complexity hard. This paper proposes the accuracy compensator which compensates the accuracy of the finite word length calculation. 2-D DCT processor with the proposed accuracy compensator shows fairly reduced hardware complexity and improved processing speed.
In this paper, we propose a novel architecture, which is based on DCT (Discrete Cosine Transform), for ME (Motion Estimation) and MC (Motion Compensation). The traditional algorithms of ME and MC based on DCT did not suffer the advantage of the coarseness of the 2-dimensional DCT (2-D DCT) coefficients to reduce the operational time. Therefore, we derive a recursion equation for transform-domain ME and MC and design the structure by using highly regular, parallel, and pipeline processing elements. The main difference with others is removing the IDCT block by using to transform domain. Therefore, the performance of our algorithm is more efficient in practical image processing such as DVR (Digital Video Recorder) system. We present the simulation result which is compare with the spatial domain methods. it shows reducing the calculation cost. compression ratio. and peak signal to noise ratio (PSNR).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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