영상 압축을 위한 블록 크기 분류 알고리즘

김장원,한상수,강경인 경원전문대학 1997 論文集 Vol.19 No.1

본 논문에서는 먼저, 인간의 시각 체계에 따라 영상을 8x8 블록의 평탄 블록과 에지 블록으로 나눈다. 평탄블록은 DC 계수만을 유효 계수로 간주하고, DC 계수에 대해서만 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행한다. 에지 블록에 대해서는 양자화 계수가 0이 되는 위치를 예측하여 축소된 영역 내에서 DCT를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 제안한 알고리즘은 FDCT(Forward DCT)와 IDCT(Inverse DCT)의 계산 량을 줄여 부호화 시간과 복호화 시간을 감소시킬 뿐만 아니라, 허프만 부호화 시에도 각각의 블록에 대하여 분류된 블록 크기에 따라 각기 다른 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 압축률을 증가시킨다. 기존의 영상 부호화 방법은 모든 블록에 대하여 똑같은 DCT 계산과 지그재그 스캔을 행한다. 그렇지만, 제안한 알고리즘은 부호화 시에 분류된 블록 크기 밖의 양자화 계수에 대해 DCT를 계산하는 대신에 0을 대입함으로써 FDCT 계산 시간을 줄인다. 또한. 복호화시에는 분류된 블록 크기 내에 존재하는 역양자화 계수만을 가지고 IDCT를 수행함으로써 IDCT 계산 시간을 줄인다. 추가하여, 제안한 알고리즘은 분류된 블록 특성에 적합한 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 Run-Length를 줄이고, 그로 인해 향상된 압축률을 제공한다. 한편, 제안한 알고리즘은 DCT에서 압축률과 화질면에서 는 최적이지만 부호화 시간과 복호화 시간이 많이 걸리는 16x16 블록의 처리에도 적용되어질 수 있다. 또한, 실시간을 요구하는 동영상 부호화로 확장되어질 수 있다.

연구자 홈페이지 내 콘텐츠 유형에 따른 세부적인 정보 블록 분류 및 식별 방법

신동욱(Dongwook Shin),김태환(Taehwan Kim),최중민(Joongmin Choi),김정선(Jungsun Kim) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.4

웹 마이닝과 정보 추출의 성능을 높이기 위해 유용한 정보와 불필요한 데이터가 함께 혼재된 형태의 웹 페이지를 블록으로 분할 후 해당 블록을 주 콘텐츠(primary contents)를 포함하였는지 아닌지 여부에 따라 정보 유형 혹은 비정보 유형으로 분류하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 본 논문에서는 비정형화된 구조를 가지고 다양한 정보를 포함하는 연구자 홈페이지를 대상으로 콘텐츠 특징을 활용하여 정보 블록을 식별하고 해당 정보 블록을 콘텐츠 유형에 따라 세부적으로 분류하기 위한 DIRTA(Discovering Informative blocks and Recognizing content Types of blocks for Academic homepages)를 제안한다. 또한 실제 웹상의 연구자 홈페이지를 기반한 일련의 실험을 통해 제안한 DIRTA의 효율성을 평가하였다. 블록 분류의 경우 정확률 88%, 재현률 89%, F1-measure 88%로 만족할만한 성능을 보이고 특히 비정보 블록의 분류 성능은 정확률 88%, 재현률 98%, F1-measure 93%로 비정보 블록을 올바르게 필터링하는 것을 확인할 수 있다. To improve the performance of Web mining and information extraction, previous studies, which segment Web pages consisting of a mixture of useful information and noise data into blocks and then classify those blocks to an informative type or a non-informative type depending on whether a block includes primary contents or not, are actively progressed. In this paper, we propose DIRTA (Discovering Informative blocks and Recognizing content Types of blocks for Academic homepages) in order to discover informative blocks and to classify them into the content types of blocks in detail. Experiments were carried out with the academic homepages that actually exist on the Web and the results are satisfactory in the sense that the precision, recall and F1-measure of block classification of DIRTA are 88%, 89% and 88%, respectively, and in particular, the performance of classifying non-informative blocks shows the precision 88%, recall 98% and F1-measure 93%, which means DIRTA correctly filters non-informative blocks.

블록 분류와 MLP를 이용한 블록 부호화 영상에서의 적응적 블록화 현상 제거

권기구,김병주,이석환,이종원,권성근,이건일,Kwon, Kee-Koo,Kim, Byung-Ju,Lee, Suk-Hwan,Lee, Jong-Won,Kwon, Seong-Geun,Lee, Kuhn-Il 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.39 No.4

본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 분류 (block classification)와 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron, MLP) 모델을 이용한 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록을 DCT 계수의 분포 특성에 따라 네 개의 클래스로 분류한 다음, 인접한 두 블록의 클래스 정보에 따라 수평 및 수직 블록 경계 영역에 대하여 적응적으로 신경망 필터를 적용한다. 즉, 평탄한 영역, 수평 방향 에지 영역, 수직 방향 에지 영역, 및 복잡한 영역에 대하여 각각 서로 다른 신경망 필터를 수평 및 수직 방향으로 적용하여 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다. In this paper, a novel algorithm is proposed to reduce the blocking artifacts of block-based coded images by using block classification and MLP. In the proposed algorithm, we classify the block into four classes based on a characteristic of DCT coefficients. And then, according to the class information of neighborhood block, adaptive neural network filter is performed in horizontal and vertical block boundary. That is, for smooth region, horizontal edge region, vertical edge region, and complex region, we use a different two-layer neural network filter to remove blocking artifacts. Experimental results show that the proposed algorithm gives better results than the conventional algorithms both subjectively and objectively.

블록 경계 영역 특성을 이용한 블록 부호화 영상에서의 양자화 잡음 제거

권기구,양만석,마진석,임성호,임동선,Kwon Kee-Koo,Yang Man-Seok,Ma Jin-Suk,Im Sung-Ho,Lim Dong-Sun 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.3

본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 경계 영역 특성에 따른 적응적 필터링을 이용한 양자화 잡음 제거 알고리즘을 제안하였다 제안한 방법에서는 블록 경계에 인접한 네 개 화소들의 통계적 특성을 이용하여 각 블록 경계 영역을 평탄 부영역(smooth sub-region)과 복잡 부영역(complex sub-region)으로 분류한 후, 인접 블록간 영역 특성을 이용하여 서로 다른 블록간 필터링을 수행한다. 먼저 인접 블록 모두 평탄 부영역인 경우에는 평탄 블록 경계 영역 중 블록화 현상이 발생하지 않은 영역도 존재하기 때문에 계산량을 줄이기 위하여 평탄 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역만을 검출하여 필터링을 수행한다. 그리고, 두 부영역이 서로 다른 부영역인 경우에 대하여서는 기존의 방법들과는 달리 실제 에지 성분을 보존하면서 블록화 현상과 에지 주위에서 발생하는 링잉 현상을 동시에 제거하기 위하여 인접 블록의 영역 특성에 따라 적응적으로 일차원 필터링을 수행한다. 두 부영역이 모두 복잡 부영역일 경우에는 블록화 현상을 제거하면서 실제 에지를 보존하기 위하여 블록화 강도 및 양자화 파라미터에 따라 블록 경계 영역의 두 화소에 대하여 필터링을 수행한다. 모의실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다. In this paper, we propose a novel post-filtering algorithm with low computational complexity that improves the visual quality of decoded images using block boundary classification and simple adaptive filter (SAF). At first, each block boundary is classified into smooth or complex sub-region. And for smooth-smooth sub-regions, the existence of blocking artifacts is determined using blocky strength. And simple adaptive filtering is processed in each block boundary area. The proposed method processes adaptively, that is, a nonlinear 1-D 8-tap filter is applied to smooth-smooth sub-regions with blocking artifacts, and for smooth-complex or complex-smooth sub-regions, a nonlinear 1-D variant filter is applied to block boundary pixels so as to reduce the blocking and ringing artifacts. And for complex-complex sub-regions, a nonlinear 1-D 2-tap filter is only applied to adjust two block boundary pixels so as to preserve the image details. Experimental results show that the proposed algorithm produced better results than those of conventional algorithms both subjective and objective viewpoints.

이미지 분류를 위한 대화형 인공지능 블록 개발

박영기,신유현 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.6

엔트리, Machine Learning for Kids, Teachable Machine과 같이 블록 기반 프로그래밍 언어에서 활용할 수 있도록 인공지능을 간단히 학습시킬 수 있는 다양한 플랫폼들이 존재한다. 그러나 이와 같은 플랫폼들은 별도의 메뉴를 통해 인공지능 학습을 진행한 다음, 학습된 모델을 코드 에디터에서 활용하는 방식을 따르고 있다. 이와 같은 방식은 학습되는 과정을 학생들이 더 직관적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만, 학습 메뉴와 코드 에디 터를 모두 활용해야 한다는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 코드 에디터에서 인공지능 학습과 코딩을 모두 진 행할 수 있는 인공지능 블록을 개발한다. 본 인공지능 블록은 스크래치 블록으로 제시되지만 실제 학습 과정은 파이썬 서버를 통해 수행된다. 파란색 펜과 빨간색 펜을 분류하는 모델, 덴탈 마스크와 KF94 마스크를 분류하는 모델을 학습하는 과정을 통해 본 블록에 대해 상세히 기술한다. 또, 학습 성능 면에서 Teachable Machine와 큰 차이가 없음을 실험적으로 나타내었다. There are various educational programming environments in which students can train artificial intelligence (AI) using block-based programming languages, such as Entry, Machine Learning for Kids, and Teachable Machine. However, these programming environments are designed so that students can train AI through a separate menu, and then use the trained model in the code editor. These approaches have the advantage that students can check the training process more intuitively, but there is also the disadvantage that both the training menu and the code editor must be used. In this paper, we present a novel artificial intelligence block that can perform both AI training and programming in the code editor. While this AI block is presented as a Scratch block, the training process is performed through a Python server. We describe the blocks in detail through the process of training a model to classify a blue pen and a red pen, and a model to classify a dental mask and a KF94 mask. Also, we experimentally show that our approach is not significantly different from Teachable Machine in terms of performance.

블록의 속성과 질감특징을 이용한 문서영상의 블록분류

장영내(Young-Nae Jang),김중수(Joong-Soo Kim),이철희(Cheol-Hee Lee) 한국멀티미디어학회 2007 멀티미디어학회논문지 Vol.10 No.7

SGLDM을 이용한 문서영상의 블록 분류

김중수(Joong-Soo Kim) 한국멀티미디어학회 2005 멀티미디어학회논문지 Vol.8 No.10

프랙탈 부호화용 블럭 분류기의 설계

이상훈 ( Sang-hoon Lee ),김정일 ( Jeong-il Kim ) 한국고등직업교육학회 2001 한국고등직업교육학회논문집 Vol.2 No.4

In this paper, we propose a block classifier to predict the block type using characteristics of DCT. This classifier has merits to enhance the quality of decoded images as well as to reduce the encoding time by meeting fractal features. AC coefficient values in frequency domain make it possible to predict various types of blocks. As the results, the number of comparisons between a range block and the corresponding domain blocks to reach an optimal affined transformation point can be reduced. Specially, signs of DCT coefficients help to find the optimal affined transformation point with only two isometric transformations by eliminating unnecessary isometric transformations among eight isometric transformations used in traditional fractal coding.

돌출 발열블록표면에서의 충돌분류 열전달 특성에 관한 연구

정인기,박시우,박수철,Jeong, In-Gi,Park, Si-U,Park, Su-Cheol 대한기계학회 2000 大韓機械學會論文集B Vol.24 No.12

An experimental investigation on heat transfer characteristics of two-dimensional heated blocks using a confined impinging slot jet has been performed. The effect of jet Reynolds number(Re=3900, 5800, 9700), streamwise block spacing(p/w=0.5, 1, 1.5) and dimensionless nozzle to block distance(H/B=1, 2, 4, 6) have been examined with five isothermally heated blocks. With the measurement of jet mean velocity and turbulence intensity distributions at nozzle exit, initially turbulent regimes, are classified. To clarify local heat transfer characteristics, naphthalene sublimation technique as used. The maximum Nusselt number at the stagnation point for the jet Reynolds number is occurred at H/B=4. Besides, the local and a average heat transfer of heated blocks increase with decreasing streamwise block spacing and increasing jet Reynolds number.

통합 영상 특징에 의한 지폐 분류 시스템의 구현

강현인,최태완,Gang, Hyeon-In,Choe, Tae-Wan 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.4

본 논문에서는 블록화된 영상의 관심영역 가중치 비교 알고리즘과 형상특징 가중치 비교 알고리즘을 결합하여 지폐를 실시간으로 분류하는 시스템을 하드웨어로 구현하였다. 구현된 시스템은 영상획득부, 전처리 및 영상처리부로 구성되어 있다. 영상획득부는 CIS(contact image sensor)에 의해 영상이 얻어지고, A/D 변환기와 PLD에서 전처리를 한다. 영상처리부는 전처리된 영상을 제안된 알고리즘에 의해 DSP에서 수행한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통해 질의영상과 비교영상간의 식별율을 높일 수 있고 오염되거나 회전, 이동된 지폐에서도 향상된 성능을 가진다. 그리고 제안 방법은 영상의 블록화 효과에 따른 계산량의 감소와 병렬처리를 할 수 있는 시스템으로 구성할 수 있어서 검색율을 높이거나 검색시간을 줄일 수 있는 장점이 있다. In this paper, we implemented a real-time system improving the performance of the paper currency discrimination by integrating a weighted region of interest matching algorithm with a weighted shape feature matching algorithm of the blocked image. The system classifies the paper currency by comparing a query image with compared images based on the database that contain images of paper currency. Especially, the system has good efficiency at the contaminated, rotated, and translated paper currency. The system hardware consists of three parts as follows : the paper currency image acquired by CIS(contact image sensor) is applied to the pre-processing part with A/D converter and PLD. Finally the pre-processed image data are classified by the main image processing part with a high-speed DSP based on the proposed algorithm.