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JPEG2000에서 마스크 패턴을 이용한 빠른 관심영역 처리 기법
이점숙(Jum-Sook Lee),하석운(Seok-Woon Ha),박재흥(Jae-Heung Park),서영건(Yeong-Geon Seo),강기준(Ki-Jun Kang),홍석원(Seok-Won Hong),김상복(Sang-Bok Kim) 한국컴퓨터정보학회 2010 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.15 No.6
JPEG2000 이미지에서 사용자의 관심영역에 따라 동적으로 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 것이 관심 영역 처리기법이다. 작은 이미지는 큰 의미가 없지만, 큰 이미지에서는 화면에 출력되는 속도가 느리기 때문에 사용자가 먼저 보고자하는 영역을 지정함으로써 지정된 부분을 우선처리하게 된다. 사용자는 대략의 이미지 중에서 관심영역을 지정하면 지정된 영역의 범위를 마스킹 하여 이미지를 전송한 곳으로 보내게 된다. 관심영역 마스킹 정보를 얻은 서버는 우선적으로 마스킹 되어 있는 코드 블록을 우선적으로 전송한다. 여기서, 빠르게 마스킹 정보를 생성하는 것이 중요한데, 본 연구에서는 미리 만들어 놓은 48개의 마스킹 패턴을 사용하여, ROI(Region-of-Interest)와 배경의 분포에 따라 마스킹 패턴 중에 하나를 선택함으로써 마스킹 영역을 계산하는 시간을 현저히 줄였다. 이 패턴이 적용되는 블록은 한 블록 내에 ROI 영역과 배경 영역이 섞여 있는 블록이다. 한 블록 전체가 ROI 이거나 배경이면 이 패턴은 사용되지 않는다. 실험한 결과, ROI와 배경을 정확하게 분리하여 처리하는 방법에 비하여 약간의 품질은 떨어지지만, 처리시간은 현저히 줄었음을 보였다. An region of interest processing technique is to handle preferentially some part of an image dynamically according to region of interest of the users in JPEG2000 image. A small image is not important, but in a big image the specified region that the user indicated has to be handled preferentially because it takes long time to display the whole image. If the user indicates a region of the outline image, the browser masks the region and sends the mask information to the source that transmitted the image. The server which got the mask information preferentially sends the code blocks matching the masks. Here, quickly generating mask information is important, so, in this paper using predefined 48 mask patterns, selecting one of the patterns according to the distribution of ROI(Region-of-Interest) and background, we remarkably reduced the time computing the mask region. Blocks that the patterns are applied are the blocks mixed of ROI and background in a block. If a whole block is an ROI or a background, these patterns are not applied. As results, comparing to the method that precisely handles ROI and background, the quality is unsatisfactory but the processing time remarkably reduced.
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JPEG2000의 동적 ROI 코딩에서 개략적인 분할을 이용한 빠른 마스크 생성 기법
박재흥,이점숙,서영건,홍도순,김현주,Park, Jae-Heung,Lee, Jum-Sook,Seo, Yeong-Geon,Hong, Do-Soon,Kim, Hyun-Joo 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지B Vol.17 No.6
It takes a long time for the users to view a whole image from the image server under the low-bandwidth internet environments or in case of a big sized image. In this case, as there needs a technique that preferentially transfers a part of image, JPEG2000 offers a ROI(Region-of-Interest) coding. In ROI coding, the users see the thumbnail of image from the server and specifies some regions that they want to see first. And then if an information about the regions are informed to the server, the server preferentially transfers the regions of the image. The existing methods requested a huge time to compute the mask information, but this thesis approximately computes the regions and reduces the creating time of the ROI masks. If each code block is a mixed block which ROI and background are mixed, the proper boundary points should be acquired. Searching the edges of the block, getting the two points on the edge, to get the boundary point inside the code block, the method searches a mid point between the two edge points. The proposed method doesn't have a big difference compared to the existing methods in quality, but the processing time is more speedy than the ones. 인터넷이 느린 환경이나 이미지가 큰 경우에 서버로부터 이미지를 전부 보는 데는 시간이 걸린다. 이를 위해, 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 방법이 필요하여, JPEG2000에서는 ROI(Region-of-Interest) 코딩으로 제공하고 있다. ROI 코딩은 이미지의 thumbnail을 사용자에게 보내어 개략적인 이미지를 보고 먼저 보고 싶어 하는 영역을 지정하면, 이 영역에 관한 정보가 서버로 전달되어, 서버는 사용자에게 이 영역을 우선적으로 전송한다. 이를 처리하기 위해, 기존의 방법은 사용자가 지정한 영역을 계산할 때, 섬세하게 계산을 함으로써 영역에 관한 마스크 정보 생성 시간을 많이 요구하였는데, 본 연구에서 제안하는 방법은 개략적으로 영역을 계산하고, ROI 마스크의 생성시간을 줄이는 방법을 제안한다. 각 블록에서 ROI와 배경이 섞여 있는 블록이면 적절한 경계선을 찾기 위하여 코드블록의 가장자리를 이진 탐색하여 두 경계지점을 얻고, 두 점 간의 중간에 위치한 코드블록 내의 경계점을 얻기 위하여, 두 점 간의 중간 지점을 이진 탐색한다. 이렇게 얻어진 세 점을 지나는 두 직선의 방정식을 이용해서 개략적인 ROI 코딩을 한다. 제안한 방법은 품질 면에서는 큰 차이가 없지만 실행 속도 면에서는 현저하게 빠르다는 것을 보인다.
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Landsat TM/ETM+ 위성영상을 이용한 함평만지역 지표면온도와 NDVI의 상관관계 분석
박민호(Park Min Ho),이점숙(Lee Jum Sook),박정일(Park Jung Il) 한국지적정보학회 2008 한국지적정보학회지 Vol.10 No.2
본 연구는 인공위성 영상을 이용하여 연안지역에서의 지표면온도와 식생지수를 산출하고 이들의 상관관계를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 함평만지역을 대상으로 Landsat TM/ETM+ 자료를 활용하여 분석을 실시하였다. 기존의 연구 대부분이 육지지역을 대상으로 연구하였지만, 본 연구에서는 갯벌지역의 생태연구에 주안점을 두고 육지와 갯벌로 구분하여 상관분석을 실시하였다. 그 결과 육지부에서는 지표면온도와 NDVI 간에 음의 상관관계가 성립한 반면 갯벌지역에서는 양의 상관관계가 성립하였다. 이에 염생식물의 경우 적절한 온도가 유지되어야 더 많은 Chlorophyll-a를 생산할 수 있는 것으로 판단된다. This paper is prove a relationship among land surface temperature, NDVI (normalized difference vegetation index) in seashore. This experiment and research applied Landsat TM/ETM+ artificial satellite images in relationship of temperature and NDVI in Hampyeong bay. Most of the land area of the research was to study. However this research at the regional attributes, separated by land and beach on the analysis of the matter. Then detected proportional correlation relationship between land surface temperature and NDVI which expect R=minus in land, but exceeded R=plus in tidal plat. If you supply the appropriate temperature more able to produce more with the Chlorophyll-a could be inferred.
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JPEG2000에서 ROI 코딩 품질에 영향을 미치는 요소의 성능 평가
강기준(Ki Jun Kang),이점숙(Jum Sook Lee),김현주(Hyun Joo Kim) 한국컴퓨터정보학회 2006 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.11 No.4
정지 영상 압축 표준인 JPEG2000의 가장 큰 특징 중의 하나는 관심영역(ROI) 코딩이다. JPEG2000은 다양한 ROI 기법과 ROI 파리미터를 제공하는데, 이것을 특정 응용 프로그램에 적용하기 위해서는 적절한 값을 선택해야 한다. 본 논문에서는 JPEG2000 성능에 영향을 미치는 ROI 코딩 기법과 ROI 파라미터가 ROI 품질과 전체 영상 품질에 어떤 영향을 미치는지를 평가한다. 평가에 사용된 ROI 기법은 Maxshift 방법과 Implicit 방법이며, 평가된 파라미터는 타일 크기와 ROI 크기, 코드블록의 크기, DWT 분해 레벨의 수, ROI 중요도가 사용된다. 타일 크기가 크면 품질은 좋아지며, ROI가 크면 품질은 떨어지며, 코드블록은 Maxshit와 Implicit 모두에서 32X32가 최고의 품질을 보이며, ROI 중요도가 커지면 품질은 떨어지고, 분해 레벨의 수가 증가할수록 품질은 떨어진다. One of the most significant characteristics of JPEG2000, the emerging still image standards, is the ROI (Region of Interest) coding. JPEG2000 provides a number of ROI coding mechanisms and ROI parameters. To apply them to an application, it must select the applicable values. In this paper, we evaluate how the ROI coding mechanisms and the ROI parameters influencing JPEG2000 quality affect the ROI quality and the whole image quality. The ROI coding mechanisms are Maxshift and Implicit, and the parameters are tile size and ROI size, codeblock size, number of DWT decomposition levels and ROI importance. The bigger the tile size, the better the quality. The bigger the ROI size, the ROI importance and the number of DWT decomposition levels, the worse the quality. In code block 32X32 of Maxshift and Implicit, it has the best quality.
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