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동영상에서의 확장된 시공간 적응적 Auto-regressive 모델의 연구
두석주,강문기,Doo, Seok-Joo,Kang, Moon-Gi 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, S Vol.s36 No.11
본 논문에서는 보다 정확한 선형예측을 위해 시공간적응적 기반영역에 바탕을 둔 확장된 auto regressive(AR) 모델을 제안한다. 기존의 AR 모델에서 영상 전체에 걸쳐 사용되는 직사각형 형태의 기반영역은 영상의 경계선 영역에서는 더 이상 정상상태(stationarity)의 조건을 만족시키지 않음으로써 경계선 영역에서 예측오차가 증가하는 결점을 갖는다. 그래서 제안된 방법은 AR 모델에서 시공간적응적 기반영역이라 불리는 정상상태의 기반영역을 구성하는데 중점을 둔다. 시공간적응적 기반영역은 영상의 경계선 특성과 관련되는 공간적응적 기반영역과 시간축의 불연속 개념과 관련되는 시간적응적 기반영역으로 구성되어진다. 제안된 AR 모델은 동영상 복원 실험간 좀 더 정확한 모델 파라미터를 산출하였을 뿐만 아니라 복잡한 계산과정을 단순화하는 이점을 가진다. In this paper, a generalized auto-regressive(AR) model is proposed for linear prediction based on adaptive spatio-temporal support region(ASTSR). The conventional AR model suffers from the drawback that the prediction error increases in the edge region because the rectangular support region of the edge does not satisfy the stationary assumption. Thus, the proposed approach puts an emphasis on the formulation of a spatio-temporally adaptive support region for the AR model, called ASTSR. The ASTSR consists of two parts: the adaptive spatial support region(ASSR) connected with edges and the adaptive temporal support region(ATSR) related to temporal discontinuities. The AR model based on ASTSR not only produces more accurate model parameters but also reduces the computational complexity in the motion picture restoration.
에지 적응적 유사 화소 판별을 통한 잡음 제거 알고리즘
장준영(Joonyoung),강문기(Moon Gi Kang) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.11
본 논문에서는 CCD나 CMOS센서와 같은 영상 획득 장치에서 발생하는 잡음을 컬러 보간 이전이나 이후에서 효과적으로 제거하는 방법을 제시한다. 제안하는 알고리즘은 경계(edge)영역에서의 잡음을 효과적으로 제거하기 위하여 경계의 특성을 분석하고 경계(edge)의 급함 정도에 따라 공간 적응적인 문턱값 마스크를 결정한다. 생성된 문턱값 마스크는 센서에서 얻어진 베이어 패턴(Bayer pattern) 영상이나 영상의 휘도 성분에 적용되어 잡음을 제거하여 화질을 개선한다. 특히 베이어 패턴 영상에 적용될 경우, 컬러 보간으로 인한 컬러 얼룩을 줄일 수 있으며 처리 시간도 줄일 수 있다. 실험 결과애서는 제안하는 잡음 제거 알고리즘이 영상의 지역적인 특성이 반영된 문턱값 마스크를 통하여 영상의 고주파 성분을 보존하고 효율적이면서도 자연스럽게 잡음을 제거하는 것을 확인할 수 있다.
편미분 방정식을 이용한 purple fringing 제거
강희(Hee Kang),유두식(Du Sic Yoo),강문기(Moon Gi Kang) 대한전기학회 2009 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2009 No.10
본 논문에서는 디지털 영상에서 흔히 발생하는 문제 중에 하나인 purple fringing 현상을 편미분 방정식을 통해 제거하는 방식에 대해 제안한다. 이를 위해 제안하는 방식은 기존의 purple fringing이 일어나는 영역을 무채색으로 변환하는 방식과 달리 편미분 방정식을 이용해 RGB 채널의 기울기를 맞추는 방법을 통해 자연스러운 결과 영상을 얻는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 이용된 편미분 방정식은 purple fringing 영역에서 G채널의 기울기에 R채널과 B채널의 기울기의 차이를 최소화시키는 방법으로 설계함으로써 보정할 영역의 주변 영역을 경계 조건으로 사용함으로 인해 자연스러운 영상을 얻을 수 있다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 우수함을 보여준다.
동영상에서의 모양 정보 부호화를 위한 정점 선택 알고리즘
서종열,김경중,강문기,Suh, Jong-Yeul,Kim, Kyong-Joong,Kang, Moon-Gi 대한전자공학회 2000 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.37 No.4
본 논문에서는 동영상에 효과적으로 적용 가능한 정점 기반 모양 정보 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 영상 사이에 존재하는 시간적 중복성을 해결하기 위해 현재 영상의 외곽선으로부터 정점을 선택 할 뿐 아니라 이미 근사화 되어 부호화된 이전 영상으로부터도 정점을 선택하여 상대적으로 부호화하였으며 고정된 오차 한계 이내에서 비트 발생량이 최소가 되도록 정점을 선택한다. 이는 코드표현 방법이 정해져 있을 때 비율-왜곡 측면에서 최적이다. 쟁점 선택은 가중치를 갖는 방향그래프에서의 최단 경로 탐색으로 모델링되어 최적의 정점을 선택하도록 하였으며 실험 결과 기존의 모양 정보 부호화 방법보다 적은 비트율을 요구하였다. 제안한 방법은 실시간 부호화를 필요로 하지 않는 저장 매체를 위한 객체 기반 부호화 시스템 및 웹을 통한 동영상 전송에 이용될 수 있다. The vertex-based boundary encoding scheme is widely used in object-based video coding area and computer graphics due to its scalability with natural looking approximation. Existing single framebased vertex encoding algorithm is not efficient for temporally correlated video sequences because it does not remove temporal redundancy. In the proposed method, a vertex point is selected from not only the boundary points of the current frame but also the vertex points of the previous frame to remove temporal redundancy of shape information in video sequences. The problem of selecting optimal vertex points is modeled as finding shortest path in the directed acyclic graph with weight The boundary is approximated by a polygon which can be encoded with the smallest number of bits for maximum distortion. The temporal redundancy between two successive frames is efficiently removed with the proposed scheme, resulting in lower bit-rate than the conventional algorithms.
하이브리드 업샘플링을 이용한 베이시안 초해상도 영상처리
朴鍾鉉(Jong-Hyun Park),姜文基(Moon-Gi Kang) 대한전기학회 2008 전기학회논문지 Vol.57 No.2
In this paper, we present a new image up-sampling method which registers low resolution images to the high resolution grid when Bayesian super-resolution image processing is performed. The proposed up-sampling method interpolates high-resolution pixels using high-frequency data lying in all the low resolution images, instead of up-sampling each low resolution image separately. The interpolation is based on B-spline non-uniform re-sampling, adjusted for the super-resolution image processing. The experimental results demonstrate the effects when different up-sampling methods generally used such as zero-padding or bilinear interpolation are applied to the super-resolution image reconstruction. Then, we show that the proposed hybird up-sampling method generates high-resolution images more accurately than conventional methods with quantitative and qualitative assess measures.