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송원선(Wonseon Song),김범수(Beomsu Kim),홍민철(Min-Cheol Hong) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7
In this paper, we present the method of skipping the quantization for fast video encoding. Based on the theoretical analyzes for the integer transform and quantization in H.264 video coder, we can derive a sufficient threshold under which each quantized coefficient becomes zero. In addition, in order to reduce the complexity of the fast video encoding, complexity is improved, leading to improvement of total encoding time saving for given threshold. The simulation results show the capability of the proposed algorithm.
고속 동영상 방식의 스킵 블록 예측을 이용한 변환 및 양자화 과정 생략 기법
송원선(Song Wonseon),홍민철(Hong Min-Cheol) 한국방송·미디어공학회 2009 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2009 No.11
본 논문에서는 고속 동영상 방식의 스킵 블록 예측을 이용한 변환 과정 및 양자화 과정 생략 기법에 대해 제안한다. 정수여현 변환과 양자화 과정을 이용하여 생략 가능 블록을 예측하고, 이를 이용하여 압축 효율에 영향 없이 효과적으로 양자화 생략하는 방식에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안 방식을 이용한 예측된 블록이 부가적인 계산 없이 효과적으로 예측되어 생략되었음을 확인할 수 있었다.
고속 동영상 압축을 위한 변환 과정 및 양자화 과정 생략 기법
송원선(Wonseon Song),최권열(Kwon-Yul Choi),홍민철(Min-Cheol Hong) 대한전자공학회 2006 대한전자공학회 학술대회 Vol.2006 No.11
In this paper, we present the skipping method of transform and quantization for fast H.264 video encoding. In order to reduce the complexity of transform and quantization that are coupled in order to handle IDCT mismatch, the rigorous analysis for the integer transform and quantization in H.264 is induced. Based on the analysis, we derive a sufficient condition under which each quantized coefficient becomes zero. The simulation results show the capability of the proposed algorithm.
응웬뚜안안(Nguyen Tuan-Anh),송원선(Song Wonseon),홍민철(Hong Min-Cheol) 한국방송·미디어공학회 2009 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2009 No.11
In this paper, we propose an adaptive noise detection and modified Gaussian removal algorithm using local statistics for impulse noise. In order to determine constraints for noise detection, the local mean, variance, and maximum values are used. In addition, a modified Gaussian filter that integrates the tuning parameter to remove the detected noises. Experimental results show that our method is significantly better than a number of existing techniques in terms of image restoration and noise detection.