KR102195669B1 - Apparatus for transmitting image - Google Patents
Apparatus for transmitting image Download PDFInfo
- Publication number
- KR102195669B1 KR102195669B1 KR1020190159330A KR20190159330A KR102195669B1 KR 102195669 B1 KR102195669 B1 KR 102195669B1 KR 1020190159330 A KR1020190159330 A KR 1020190159330A KR 20190159330 A KR20190159330 A KR 20190159330A KR 102195669 B1 KR102195669 B1 KR 102195669B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- unit
- resolution image
- image
- resolution
- low
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 63
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 17
- 208000037170 Delayed Emergence from Anesthesia Diseases 0.000 claims description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 4
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract description 25
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 14
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 10
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
- H04N21/23—Processing of content or additional data; Elementary server operations; Server middleware
- H04N21/234—Processing of video elementary streams, e.g. splicing of video streams or manipulating encoded video stream scene graphs
- H04N21/2343—Processing of video elementary streams, e.g. splicing of video streams or manipulating encoded video stream scene graphs involving reformatting operations of video signals for distribution or compliance with end-user requests or end-user device requirements
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
- H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
- H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
- H04B7/0413—MIMO systems
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/60—Network structure or processes for video distribution between server and client or between remote clients; Control signalling between clients, server and network components; Transmission of management data between server and client, e.g. sending from server to client commands for recording incoming content stream; Communication details between server and client
- H04N21/63—Control signaling related to video distribution between client, server and network components; Network processes for video distribution between server and clients or between remote clients, e.g. transmitting basic layer and enhancement layers over different transmission paths, setting up a peer-to-peer communication via Internet between remote STB's; Communication protocols; Addressing
- H04N21/631—Multimode Transmission, e.g. transmitting basic layers and enhancement layers of the content over different transmission paths or transmitting with different error corrections, different keys or with different transmission protocols
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
일 실시예에 따른 이미지 송신 장치는, 원본 고해상도 이미지를 다운 샘플링하여 저해상도 이미지로 변환하는 다운 샘플링부와, 저사양 단말(small user) 및 고사양 단말(big user) 각각에 의해 디코딩 가능한 제1 코딩 기법에 기초해서, 상기 저해상도 이미지를 코딩하는 제1 코딩부와, 상기 다운 샘플링부에 의해 변환된 상기 저해상도 이미지를 입력받으면, 상기 원본 고해상도 이미지보다 품질이 낮은 가공 고해상도 이미지를 출력하도록 기 학습된 초해상화부와, 상기 원본 고해상도 이미지와 상기 가공 고해상도 이미지 간의 차이를 연산해서 잔차맵(residual map)의 형태로 제공하는 잔차맵 제공부와, 상기 고사양 단말에 의해 디코딩 가능한 제2 코딩 기법에 기초해서, 상기 잔차맵을 코딩하는 제2 코딩부를 포함한다.An image transmission apparatus according to an embodiment includes a down-sampling unit for down-sampling an original high-resolution image and converting it into a low-resolution image, and a first coding technique that can be decoded by each of a small user and a large user. Based on the first coding unit for coding the low-resolution image, and when receiving the low-resolution image converted by the down-sampling unit, a pre-learned super-resolution unit to output a processed high-resolution image of lower quality than the original high-resolution image And, a residual map providing unit that calculates a difference between the original high-resolution image and the processed high-resolution image to provide a residual map in the form of a residual map, and a second coding technique that can be decoded by the high-end terminal, the residual It includes a second coding unit for coding the map.
Description
본 발명은 이미지 송신 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an image transmission apparatus.
일반 데이터 통신에서는 압축 수행시 왜곡(distortion)을 허용하지 않는데 반해서 영상, 음성 등의 멀티미디어 신호는 일정량의 왜곡을 허용함으로써 압축효율을 더 높이게 된다.In general data communication, distortion is not allowed when performing compression, whereas multimedia signals such as video and audio allow a certain amount of distortion to further increase compression efficiency.
이 때, 수신단의 단말이 저사양 단말(small user)인 경우 뿐 아니라 고사양 단말(big user)인 경우 각각을 고려해서, 일정량의 왜곡을 허용하고 이에 따라 압축을 하는 기법에 대한 수요가 있다.In this case, there is a demand for a technique of allowing a certain amount of distortion and compressing accordingly, taking into account not only the case where the terminal at the receiving end is a small user but also a large user.
본 발명의 해결하고자 하는 과제는, 서로 상이한 개수의 안테나를 가지면서 서로 상이한 화면 해상도를 갖는 단말에게 효과적으로 이미지를 전달하는 것과 관련된 기술을 제공하는 것이다.The problem to be solved of the present invention is to provide a technology related to effectively transmitting images to terminals having different number of antennas and having different screen resolutions.
다만, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 해결하고자 하는 과제는 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the problem to be solved of the present invention is not limited to the ones mentioned above, and another problem to be solved that is not mentioned can be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description. will be.
일 실시예에 따른 이미지 송신 장치는, 원본 고해상도 이미지를 다운 샘플링하여 저해상도 이미지로 변환하는 다운 샘플링부와, 저사양 단말 (small user) 및 고사양 단말(big user) 각각에 의해 디코딩 가능한 제1 코딩 기법에 기초해서, 상기 저해상도 이미지를 코딩하는 제1 코딩부와, 상기 다운 샘플링부에 의해 변환된 상기 저해상도 이미지를 입력받으면, 상기 원본 고해상도 이미지보다 품질이 낮은 가공 고해상도 이미지를 출력하도록 기 학습된 초해상화부와, 상기 원본 고해상도 이미지와 상기 가공 고해상도 이미지 간의 차이를 연산해서 잔차맵(residual map)의 형태로 제공하는 잔차맵 제공부와, 상기 고사양 단말에 의해 디코딩 가능한 제2 코딩 기법에 기초해서, 상기 잔차맵을 코딩하는 제2 코딩부를 포함한다.An image transmission apparatus according to an embodiment includes a down-sampling unit for down-sampling an original high-resolution image and converting it into a low-resolution image, and a first coding technique that can be decoded by each of a small user and a high-end terminal. Based on the first coding unit for coding the low-resolution image, and when receiving the low-resolution image converted by the down-sampling unit, a pre-learned super-resolution unit to output a processed high-resolution image of lower quality than the original high-resolution image And, a residual map providing unit that calculates a difference between the original high-resolution image and the processed high-resolution image to provide a residual map in the form of a residual map, and a second coding technique that can be decoded by the high-end terminal, the residual It includes a second coding unit for coding the map.
또한, 상기 제1 코딩 기법은 알라마우티(Alamouti) 기법일 수 있다.In addition, the first coding technique may be an Alamouti technique.
또한, 상기 제2 코딩 기법은 골든 코딩(Golden coding) 기법일 수 있다.In addition, the second coding technique may be a golden coding technique.
또한, 상기 초해상화부는 컨볼루션 레이어 및 ReLU 레이어는 포함하지만 배치 정규화(batch normalization) 레이어는 포함하지 않도록 구성된 잔차 블록부를 복수 개 포함할 수 있다.In addition, the super-resolution unit may include a plurality of residual block units configured to include a convolution layer and a ReLU layer but not include a batch normalization layer.
또한, 상기 잔차맵 형성부는 컨벡스 최적화(convex optimization) 기법에 기초해서 상기 잔차맵을 제공할 수 있다.In addition, the residual map forming unit may provide the residual map based on a convex optimization technique.
일 실시예에 따르면, end-to-end 관점에서 봤을 때 최적의 성능 발휘가 가능하고, 특히, 서로 상이한 개수의 안테나를 가지면서 서로 상이한 화면 해상도를 갖는 단말, 예컨대 저사양 단말과 고사양 단말이 같은 구역 내에 있더라도, 이들 각각의 단말에게 효과적으로 이미지가 전달될 수 있다.According to an embodiment, optimal performance can be exhibited from an end-to-end point of view, and in particular, terminals having different number of antennas and having different screen resolutions, such as low-end and high-end terminals, in the same area Even if it is inside, the image can be effectively transmitted to each of these terminals.
도 1은 일 실시예에 따른 이미지 송신 장치의 구성을 개략적으로 나타내는 구성도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 고사양 단말(big user)의 구성을 개략적으로 나타내는 구성도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 저사양 단말(small user)의 구성을 개략적으로 나타내는 구성도이다.1 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an image transmission apparatus according to an embodiment.
2 is a block diagram schematically showing the configuration of a high-end terminal (big user) according to an embodiment.
3 is a block diagram schematically showing the configuration of a low-end terminal (small user) according to an embodiment.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Advantages and features of the present invention, and a method of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in a variety of different forms, and only these embodiments make the disclosure of the present invention complete, and are common knowledge in the technical field to which the present invention pertains. It is provided to completely inform the scope of the invention to those who have, and the invention is only defined by the scope of the claims.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In describing the embodiments of the present invention, if it is determined that a detailed description of a known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in an embodiment of the present invention, which may vary according to the intention or custom of users or operators. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout this specification.
도 1은 일 실시예에 따른 이미지 송신 장치(100)에 대한 구성을 개략적으로 나타내는 구성도이다.1 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an
도 1을 참조하면, 이미지 송신 장치(100)는 다운 샘플링부(110), 이미지 소스 코딩부(120), 제1 전처리부(130), 제1 코딩부(140), 제1 먹스부(150), 초해상화부(160), 잔차맵 제공부(170), 제2 전처리부(180), 제2 코딩부(190) 및 제2 먹스부(191)를 포함한다. 다만, 도 1에 도시된 이미지 송신 장치(100)에 대한 구성은 예시적인 것에 불과하다. 예컨대, 실시예에 따라 이미지 송신 장치(100)는 도 1에 도시된 것과 상이하도록 구현 내지 구성될 수 있다.Referring to FIG. 1, the
먼저, 이미지 송신 장치(100), 그리고 이러한 이미지 송신 장치(100) 각각에 포함된 구성들은, 이하에서 설명될 기능을 수행하도록 구현된 명령어를 저장하는 메모리, 그리고 이러한 메모리에 저장된 명령어를 실행하는 마이크로프로세서에 의해 구현 가능하다. First, the
우선, 이미지 송신 장치(100)는 원본 고해상도(high resolution, HR) 이미지(10)를 입력받는다. 그러면, 이렇게 입력받은 원본 고해상도 이미지(10)는 저해상도(low resolution, LR) 이미지(11)로 변환된 뒤, 알라마우티(Alamouti) 기법 등에 기초해서 코딩된다. 여기서, 저해상도 이미지에 대한 코딩 기법이 이에 한정되는 것은 아니다.First, the
아울러, 이미지 송신 장치(100)가 입력받은 전술한 원본 고해상도 이미지(10)는 저품질(low quality)의 가공 고해상도 이미지로 변환되고, 이 후 이러한 가공 고해상도 이미지와 원본 고해상도 이미지(10) 간의 차이를 나타내는 잔차맵(residual map)이 생성된다. 이렇게 생성된 잔차맵은 골든 코드(Golden code) 기법 등에 기초해서 코딩된다. 여기서, 잔차맵에 대한 코딩 기법이 이에 한정되는 것은 아니다.In addition, the above-described original high-
그러면, 앞서 살펴본, 알라마우티 기법 등에 기초해서 코딩된 저해상도 이미지(11)와 골든 코드 기법 등에 기초해서 코딩된 잔차맵은 도 1에는 도시되지 않은 이미지 수신 장치, 예컨대 저사양 단말 또는 고사양 단말에게 전달된다.Then, the low-
여기서 저사양 단말(small user)이란, 1개의 안테나 및 저해상도(low resolution)를 지원하는 화면을 갖는 단말을 지칭한다. 이와 달리, 고사양 단말(big user)이란, 복수 개(예컨대 2개)의 안테나 및 고해상도(high resolution)를 지원하는 화면을 갖는 단말을 지칭한다.Here, a low-end terminal (small user) refers to a terminal having one antenna and a screen supporting low resolution. In contrast, a high-end terminal (big user) refers to a terminal having a plurality of (for example, two) antennas and a screen that supports high resolution.
고사양 단말에서는, 이렇게 전달받은 저해상도 이미지(11)와 잔차맵을 이용해서, 원본 고해상도 이미지에 최대한 가까운 이미지, 즉 복원 고해상도 이미지가 생성된다. 여기서, 복원 고해상도 이미지의 생성 과정에서는, 전술한 알라마우티 기법 또는 골든 코드 기법 등이 이용될 수 있다.In a high-end terminal, an image as close as possible to the original high-resolution image, that is, a reconstructed high-resolution image, is generated using the received low-
반면, 저사양 단말에서는, 이렇게 전달받은 저해상도 이미지(11)만을 이용해서 이미지가 복원 및 생성된다. 이러한 복원 과정에는, 전술한 알라마우티 기법 등이 이용될 수 있다.On the other hand, in the low-end terminal, the image is restored and generated using only the low-
이하에서는, 전술한 이미지 송신 장치(100) 자체에 대해 보다 자세하게 살펴보기로 한다.Hereinafter, the above-described
다운 샘플링부(110)는 원본 고해상도 이미지(10)를 다운 샘플링하도록 구성된다. 즉, 다운 샘플링부(110)에 의해, 원본 고해상도 이미지(10)는 저해상도 이미지(11)로 변환한다. The
여기서, 도 1에는 도시되지 않았지만, 다운 샘플링부(110)는 안티-알리아싱(anti-aliasing) 저역 통과 필터를 추가로 포함하도록 구현 가능하며, 이 경우 다운 샘플링부(110)에서는 원본 고해상도 이미지(10)에 대한 다운 샘플링 뿐 아니라 안티-알리아싱 저역 통과 필터링 기능이 수행될 수도 있다.Here, although not shown in FIG. 1, the down-
이미지 소스 코딩부(120)는 저해상도 이미지(11)에 대해 소스 코딩을 수행하도록 구성된다. 여기서 이미지에 대한 소스 코딩 작업은 공지된 기술이므로, 이에 관한 상세한 설명은 생략하기로 한다. 아울러, 이미지 소스 코딩부(120)는 실시예에 따라 이미지 송신 장치(100)에 포함되지 않을 수도 있다. 이 경우, 다운 샘플링부(110)로부터의 저해상도 이미지(11)는 바로 후술할 초해상화부(160) 및 제1 전처리부(130)에게 전달될 수 있다. 다만, 이하에서는 이미지 소스 코딩부(120)가 이미지 송신 장치(100)에 포함되는 것을 전제로 설명하기로 한다.The image
제1 전처리부(130)는 이미지 소스 코딩부(120)로부터, 소스 코딩이 수행된 저해상도 이미지(11)를 전달받아서 소정의 전처리를 수행하도록 구성된다. 여기서의 전처리에는 예컨대 에러 검출 및 교정 코딩(error detection and correction coding)이 포함될 수 있으며, 또한 constellation symbol mapping이 포함될 수도 있다. 다만, 제1 전처리부(130)는 실시예에 따라 이미지 송신 장치(100)에 포함되지 않을 수도 있다. 이 경우, 이미지 소스 코딩부(120)로부터의 저해상도 이미지(11)는 후술할 제1 코딩부(140)에게 전달될 수 있다. 다만, 이하에서는 제1 전처리부(130)가 이미지 송신 장치(100)에 포함되는 것을 전제로 설명하기로 한다.The
제1 코딩부(140)는 제1 전처리부(130)로부터, 전술한 전처리가 수행된 저해상도 이미지(11)를 전달받아서 제1 코딩 기법에 기초하여 이러한 저해상도 이미지(11)를 코딩하도록 구성된다. 여기서의 제1 코딩 기법은 예컨대 알라마우티(Alamouti) 기법일 수 있으며, 다만 이에 한정되는 것은 아니다.The
한편, 초해상화부(160)는 이미지 소스 코딩부(120)로부터, 소스 코딩이 수행된 저해상도 이미지(11)를 전달받아서, 초해상화(super-resolution), 즉 해상도를 높이도록 구성될 수 있다. 초해상화가 진행된 결과물에 대해, 이하에서는 '가공 고해상도 이미지'라고 지칭하기로 한다.Meanwhile, the
여기서, 이러한 초해상화부(160)는 저해상도 이미지를 입력받으면 가공 고해상도 이미지를 출력하도록 기 학습된 것일 수 있다. 이하에서는 이러한 초해상화부(160)를 학습시키는 과정에 대해 보다 자세하게 살펴보기로 한다.Here, the
먼저, 초해상화부(160)를 학습시키기 위한 학습용 데이터가 마련된다. 학습용 데이터는 예컨대 잘 알려진 DIV2K 데이터셋일 수 있다. DIV2K 데이터셋에는 복수 개의 원본 고해상도 이미지가 포함되어 있다.First, learning data for learning the
그러면, 도 1에는 도시되지 않았지만 별도의 다운 샘플링 모듈에 의해, DIV2K 데이터셋에 포함된 복수 개의 원본 고해상도 이미지 각각이 다운 샘플링된다. 이 때, 실시예에 따라, 복수 개의 원본 고해상도 이미지 각각은 안티-알리아싱 저역 통과 필터를 통과할 수도 있다. 이 후, 이렇게 다운 샘플링된 복수 개의 원본 고해상도 이미지 각각은 여러가지 상이한 압축률(compression rate)에 따라, 별도의 압축 모듈에 의해 압축될 수 있다. 예컨대 이 때의 압축률은 0.05, 0.1, 0.15, ... 2.0 bpp일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 그 결과, 서로 상이한 압축률로 압축된 저해상도 이미지 복수 개가 마련될 수 있다.Then, although not shown in FIG. 1, each of a plurality of original high-resolution images included in the DIV2K dataset is down-sampled by a separate down-sampling module. In this case, according to an embodiment, each of the plurality of original high-resolution images may pass through an anti-aliasing low-pass filter. Thereafter, each of the plurality of original high-resolution images down-sampled in this way may be compressed by a separate compression module according to various different compression rates. For example, the compression rate at this time may be 0.05, 0.1, 0.15, ... 2.0 bpp, but is not limited thereto. As a result, a plurality of low-resolution images compressed at different compression rates may be provided.
이 후, 별도의 학습 모듈에 의해, 전술한 바와 같이 마련된 복수 개의 원본 고해상도 이미지를 정답으로 하고, 서로 상이한 압축률로 압축된 저해상도 이미지 복수 개를 입력으로 해서, 초해상화부(160)가 학습될 수 있다. 여기서의 '학습'이란 머신 러닝, 예컨대 딥러닝일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.Thereafter, by a separate learning module, a plurality of original high-resolution images prepared as described above are used as correct answers, and a plurality of low-resolution images compressed with different compression rates are input as inputs, so that the
이 때, 학습에 이용되는 저해상도 이미지는 전술한 바와 같이 서로 상이한 압축률로 압축된 것일 수 있다. 예컨대 원본 고해상도 이미지가 100장이 있을 때, 2.0 bpp로 압축된 저해상도 이미지가 100장, 1.95 bpp로 압축된 저해상도 이미지가 100장, ... 0.05 bpp로 압축된 저해상도 이미지가 100장과 같이 마련될 수 있다.In this case, the low-resolution images used for learning may be compressed at different compression rates as described above. For example, when there are 100 original high-resolution images, 100 low-resolution images compressed with 2.0 bpp, 100 low-resolution images compressed with 1.95 bpp, ... 100 low-resolution images compressed with 0.05 bpp can be prepared. have.
아울러, 학습 과정에서는 2.0 bpp로 압축된 저해상도 이미지 및 이에 대응되는 원본 고해상도 이미지를 가지고 300 epoch만큼 초해상화부(160)에 대해 학습이 수행될 수 있고, 학습이 종료되면 또 다른 값의 bpp로 압축된 저해상도 이미지 및 이에 대응되는 고해상도 이미지를 가지고 150 epoch만큼 초해상화부(160)에 대해 학습이 수행될 수 있다. 여기서 학습이 수행될 때 이용되는 저해상도 이미지에 대한 압축률 및 각각에서 언급된 epoch의 값은 예시적인 것에 불과하다.In addition, in the learning process, learning can be performed on the
한편, 전술한 초해상화부(160)는 복수 개의 잔차(residual) 블록부를 포함할 수 있다. 이 때, 이러한 복수 개의 잔차 블록부 각각은 컨볼루션 레이어 및 ReLU 레이어를 포함하도록 구성될 수 있지만, 배치 정규화(batch normalization) 레이어는 포함하지 않도록 구성될 수 있다. 복수 개의 잔차 블록부 각각이 이와 같이 구성됨으로써, 메모리 풋프린트가 더 적어질 수 있고 성능은 더 개선될 수 있다.Meanwhile, the above-described
잔차맵 제공부(170)는 잔차맵을 제공하도록 구성된다. 잔차맵이란, 전술한 가공 고해상도 이미지 및 전술한 원본 고해상도 이미지(10) 간의 차이를 나타내는, 매트릭스 형태의 맵을 지칭한다. 이러한 잔차맵은 컨벡스 최적화(convex optimization) 기법에 기초해서 제공될 수 있으며, 다만 이에 한정되는 것은 아니다. 여기서 컨벡스 최적화 그 자체는 이미 공지된 기술이므로 이에 대한 설명은 생략하기로 하되, 일 실시예에서는 이러한 잔차맵에 의해 원본 고해상도 이미지에 보다 가까운 복원 고해상도 이미지가 생성될 수 있도록, 잔차맵에 대한 한정사항(constraint)이 도입된다.The residual map providing unit 170 is configured to provide a residual map. The residual map refers to a map in the form of a matrix representing the difference between the above-described processed high-resolution image and the above-described original high-
이러한 한정사항에 대해 살펴보기 위해, 먼저, 원본 고해상도 이미지를 U0, 가공 고해상도 이미지를 U1, 잔차맵을 R이라고 하고, 이들 U0, U1 및 R 각각이 NHR x NHR의 매트릭스라고 가정하자. 여기서, NHR x NHR은 U0, U1 및 R 각각에 대한 해상도를 의미할 수 있다. 이 때, R에 포함된 엘리먼트의 총 개수를 NHR 2라고 하면, 이러한 엘리먼트 중 0이 아닌 값을 갖는 엘리먼트는 최대 L(L은 NHR 2 미만의 자연수)개라는 것이 한정사항일 수 있다. 이 때 L의 값은 압축률 또는 비트 버짓(budget)에 근거한 값을 가질 수 있다.To examine these limitations, first, the original high-resolution image is called U 0 , the processed high-resolution image is called U 1 , and the residual map is called R. Each of these U 0 , U 1 and R is called a matrix of N HR x N HR . Let's assume. Here, N HR x N HR may mean the resolution for each of U 0 , U 1 and R. In this case, if the total number of elements included in R is N HR 2 , the maximum number of elements having a non-zero value among these elements may be L (L is a natural number less than N HR 2 ). In this case, the value of L may have a value based on a compression rate or a bit budget.
제2 전처리부(180)는, 잔차맵 제공부(170)로부터 잔차맵을 전달받아서 소정의 전처리를 수행하도록 구성된다. 여기서의 전처리에는 예컨대 에러 검출 및 교정 코딩(error detection and correction coding)이 포함될 수 있으며, 또한 constellation symbol mapping이 포함될 수도 있다. 다만, 제2 전처리부(180)는 실시예에 따라 이미지 송신 장치(100)에 포함되지 않을 수도 있다. 다만, 이하에서는 제1 전처리부(130)가 이미지 송신 장치(100)에 포함되는 것을 전제로 설명하기로 한다.The
제2 코딩부(190)는 제2 전처리부(180)로부터, 전술한 전처리가 수행된 잔차맵을 전달받아서 제2 코딩 기법에 기초하여 이러한 잔차맵을 코딩하도록 구성된다. 여기서의 제2 코딩 기법은 예컨대 골든 코딩(Golden coding) 기법일 수 있으며, 다만 이에 한정되는 것은 아니다.The
제1 먹스부(150)는 제1 코딩부(140)로부터 제1 코딩 기법에 기초해서 코딩된 저해상도 이미지(11)를 전달받고, 또한 제2 코딩부(190)로부터 제2 코딩 기법에 기초해서 코딩된 잔차맵을 전달받은 뒤, 이렇게 전달받은 것들에 대해 멀티플렉싱 연산을 수행하도록 구성된다. 멀티플렉싱 연산이 된 결과는, 도 1에 도시된 안테나를 통해 이미지 수신 장치에게 전달될 수 있다.The
마찬가지로, 제2 먹스부(191)는 제1 코딩부(140)로부터 제1 코딩 기법에 기초해서 코딩된 저해상도 이미지(11)를 전달받고, 또한 제2 코딩부(190)로부터 제2 코딩 기법에 기초해서 코딩된 잔차맵을 전달받은 뒤, 이렇게 전달받은 것들에 대해 멀티플렉싱 연산을 수행하도록 구성된다. 멀티플렉싱 연산이 된 결과는, 도 1에 도시된 안테나를 통해 이미지 수신 장치에게 전달될 수 있다.Similarly, the
즉, 일 실시예에 따르면, 이미지 송신 장치(100)에서는 원본 고해상도 이미지에 기초해서 저해상도 이미지가 생성되고, 이렇게 생성된 저해상도 이미지에 기초해서 저품질의 가공 고해상도 이미지가 생성되며, 저품질의 가공 고해상도 이미지와 전술한 원본 고해상도 이미지 간의 차이를 나타내는 잔차맵이 생성된다. 아울러, 이렇게 생성된 잔차맵 및 전술한 저해상도 이미지가 각각 소정의 코딩 기법에 기초해서 코딩되어서 이미지 수신 장치에게 각각 전달된다.That is, according to an embodiment, in the
이하에서는 이러한 이미지 수신 장치에 대해 살펴보기로 한다. 이미지 수신 장치에는 전술한 바와 같이 고사양 단말과 저사양 단말이 있을 수 있는 바, 이하에서는 먼저 고사양 단말에 대해 먼저 살펴보기로 한다.Hereinafter, such an image receiving device will be described. As described above, the image receiving apparatus may include a high-end terminal and a low-spec terminal. Hereinafter, a high-end terminal will be first described.
도 2는 일 실시예에 따른 고사양 단말(200)에 대한 구성을 개략적으로 나타내는 구성도이다.2 is a diagram schematically showing a configuration of a high-
도 2를 참조하면, 고사양 단말(200)은 제1 디먹스부(210), 제1 디코딩부(220), 제1 후처리부(230), 이미지 소스 디코딩부(240), 초해상화부(250), 제2 디먹스부(211), 제2 디코딩부(260) 및 제2 후처리부(270)를 포함한다. 다만, 도 2에 도시된 고사양 단말(200)에 대한 구성은 예시적인 것에 불과하다. 예컨대, 실시예에 따라 고사양 단말(200)는 도 2에 도시된 것과 상이하도록 구현 내지 구성될 수 있다.Referring to FIG. 2, the high-
먼저, 고사양 단말(200), 그리고 이러한 고사양 단말(200) 각각에 포함된 구성들은, 이하에서 설명될 기능을 수행하도록 구현된 명령어를 저장하는 메모리, 그리고 이러한 메모리에 저장된 명령어를 실행하는 마이크로프로세서에 의해 구현 가능하다. First, the high-
우선, 고사양 단말(200)는 도 2에 도시된 2개의 안테나를 통해, 이미지 송신 장치(100)로부터 전술한 2가지의 데이터를 전달받는다. 1개는 잔차맵이고 또 하나는 저해상도 이미지이다. 여기서, 잔차맵은 전술한 바와 같이 제1 코딩 기법에 의해 코딩된 상태이고 저해상도 이미지는 제2 코딩 기법에 의해 코딩된 상태이다.First, the high-
제1 디먹스부(210)와 제2 디먹스부(211)는 각각 제1 디코딩부(220)와 제2 디코딩부(260)에게 제1 코딩 기법에 의해 코딩된 잔차맵, 그리고 제2 코딩 기법에 의해 코딩된 저해상도 이미지를 제공한다.The
그러면 제1 디코딩부(220)는 이렇게 전달받은 것들에 기초해서 디코딩을 수행한다. 디코딩시, 알라마우티 디코딩 기법이 채용될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.Then, the
제1 디코딩부(220)에 의해 디코딩된 결과물은 제1 후처리부(230)에게 전달된다. 제1 후처리부(230)는 constellation symbol mapping을 수행하도록 구성될 수 있고, 또한 에러 검출 및 교정을 하도록 구성될 수 있다.The result decoded by the
제1 후처리부(230)에 의해 후처리된 결과물은 이미지 소스 디코딩부(240)에게 전달된다. 이미지 소스 디코딩부(240)는 제1 후처리부(230)로부터 전달받은 결과물에, 예컨대 소스 디코딩을 수행해서 저해상도 이미지를 출력하도록 구성될 수 있다.The result processed by the
한편, 제2 디코딩부(260)는 제1 디먹스부(210)와 제2 디먹스부(211)로부터 전달받은 것들에 대해 디코딩을 수행한다. 디코딩시, 골든 코딩 기법이 채용될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.Meanwhile, the
제2 디코딩부(260)에 의해 디코딩된 결과물은 제2 후처리부(270)에게 전달된다. 제2 후처리부(270)는 constellation symbol mapping을 수행하도록 구성될 수 있고, 또한 에러 검출 및 교정을 하도록 구성될 수 있다.The result decoded by the
초해상화부(250)는, 이미지 소스 디코딩부(240)로부터의 결과물은 저해상도 이미지(20)와 제2 후처리부(270)로부터의 결과물인 잔차맵에 기초해서 복원 고해상도 이미지(21)를 생성한다. 여기서 초해상화부(250)가 복원 고해상도 이미지를 생성하는 과정은 아래의 수학식 1과 같다.The
[수학식 1][Equation 1]
U2 = U1 +G RU 2 = U 1 +GR
여기서, U2는 초해상화부(250)에 의해 생성된 복원 고해상도 이미지를 나타내고, U1는 저해상도 이미지로부터 가공된 가공 고해상도 이미지를 나타내며, R은 잔차맵, G는 사전 정의된 2차원 컨벌루션 커널을 나타낸다. 여기서의 G는 아래의 수학식 2와 같은 가우시안 컨볼루션 필터일 수 있으나, 이에 한정되는 것만은 아니다.Here, U2 denotes a reconstructed high-resolution image generated by the
이하에서는 도 1과 도 2를 참조해서, 원본 고해상도 이미지가 이미지 송신 장치(100)에 입력된 뒤, 종국에는 고사양 단말(200)에서 복원 고해상도 이미지가 출력되는 과정에 대해 살펴보기로 한다.Hereinafter, with reference to FIGS. 1 and 2, after the original high-resolution image is input to the
원본 고해상도 이미지(10)는 다운 샘플링부(110)에 의해 다운 샘플링된다. 이 때 실시예에 따라 안티-알리아싱 저역 통과 필터를 이러한 원본 고해상도 이미지(10)가 통과할 수도 있음은 전술한 바와 같다.The original high-
다운 샘플링부(110)는 원본 고해상도 이미지(10)가 입력된 것에 대응해서 저해상도 이미지(11)를 출력한다. 그러면 이미지 소스 코딩부(120)는 다운 샘플링부(110)가 출력한 결과물에 소정의 소스 코딩을 수행한다.The down-
그러면, 제1 전처리부(130)는 이미지 소스 코딩부(120)가 출력한 결과물에 소정의 전처리를 수행하고, 제1 코딩부(140)는 제1 전처리부(130)가 출력한 결과물을 제1 코딩 기법에 기초해서 코딩한다.Then, the
한편, 이미지 소스 코딩부(120)가 출력한 결과물은 초해상화부(160)에게도 전달된다. 그러면 초해상화부(160)는 이에 대응해서 저품질의 고해상도 이미지를 출력한다. 그러면 잔차맵 제공부(170)는 원본 고해상도 이미지(10)와 초해상화부(160)의 결과물은 저품질의 고해상도 이미지 간의 차이에 기초해서, 이러한 차이를 나타내는 잔차맵을 매트릭스 형태로 제공한다.Meanwhile, the result output by the image
제2 전처리부(180)는 이러한 잔차맵에 대해 소정의 전처리를 수행하고, 제2 코딩부(190)는 제2 전처리부(180)의 결과물을 제2 코딩 기법에 기초해서 전처리한다.The
그러면, 제1 먹스부(150)는 제1 코딩부(140)의 결과물과 제2 코딩부(190)의 결과물을 전달받아서 멀티플렉싱 연산을 수행하고, 제2 먹스부(191) 역시 제1 코딩부(140)의 결과물과 제2 코딩부(190)의 결과물을 전달받아서 멀티플렉싱 연산을 수행한다. 멀티플렉싱된 결과물은 각각 도 1에 도시된 안테나를 통해 고사양 단말(200)에게 전달된다.Then, the
다음으로, 저사양 단말에 대해 살펴보기로 한다. 도 3은 일 실시예에 따른 저사양 단말(300)에 대한 구성을 개략적으로 나타내는 구성도이다.Next, we will look at the low-end terminal. 3 is a diagram schematically showing the configuration of a low-
도 3을 참조하면, 저사양 단말(300)은 제1 디먹스부(310), 제1 디코딩부(320), 제1 후처리부(330) 및 이미지 소스 디코딩부(340)를 포함한다. 다만, 도 3에 도시된 저사양 단말(300)에 대한 구성은 예시적인 것에 불과하다. 예컨대, 실시예에 따라 저사양 단말(300)은 도 3에 도시된 것과 상이하도록 구현 내지 구성될 수 있다.Referring to FIG. 3, the low-
먼저, 저사양 단말(300), 그리고 이러한 저사양 단말(300) 각각에 포함된 구성들은, 이하에서 설명될 기능을 수행하도록 구현된 명령어를 저장하는 메모리, 그리고 이러한 메모리에 저장된 명령어를 실행하는 마이크로프로세서에 의해 구현 가능하다. First, the low-
우선, 저사양 단말(300)는 도 3에 도시된 1개의 안테나를 통해, 이미지 송신 장치(100)로부터 저해상도 이미지를 전달받는다. 여기서, 저해상도 이미지는 앞서 살펴본 제2 코딩 기법에 의해 코딩된 상태이다.First, the low-
제1 디먹스부(310)는 제1 디코딩부(320)에게 제2 코딩 기법에 의해 코딩된 코딩된 저해상도 이미지를 제공한다.The
그러면 제1 디코딩부(320)는 이렇게 전달받은 것들에 기초해서 디코딩을 수행한다. 디코딩시, 알라마우티 디코딩 기법이 채용될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.Then, the
제1 디코딩부(320)에 의해 디코딩된 결과물은 제1 후처리부(330)에게 전달된다. 제1 후처리부(330)는 constellation symbol mapping을 수행하도록 구성될 수 있고, 또한 에러 검출 및 교정을 하도록 구성될 수 있다.The result decoded by the
제1 후처리부(330)에 의해 후처리된 결과물은 이미지 소스 디코딩부(340)에게 전달된다. 이미지 소스 디코딩부(340)는 제1 후처리부(330)로부터 전달받은 결과물에, 예컨대 소스 디코딩을 수행해서 저해상도 이미지를 출력하도록 구성될 수 있다.The result post-processed by the
이상에서 살펴본 바와 같이, 일 실시예에 따르면, end-to-end 관점에서 봤을 때 최적의 성능 발휘가 가능하고, 특히, 서로 상이한 개수의 안테나를 가지면서 서로 상이한 화면 해상도를 갖는 단말, 예컨대 저사양 단말과 고사양 단말이 같은 구역 내에 있더라도, 이들 각각의 단말에게 효과적으로 이미지가 전달될 수 있다.As described above, according to an embodiment, optimal performance can be exhibited from an end-to-end perspective, and in particular, terminals having different number of antennas and having different screen resolutions, such as low-end terminals Even if the and high-end terminals are in the same area, images can be effectively transmitted to each of these terminals.
한편, 일 실시예에 따르면, 이미지 송신 방법은, 일 실시예에 따른 이미지 송신 장치(100)에 의해 수행될 수 있으며, 이들 각각의 방법에 포함될 수 있는 단계들은, 이러한 단계들을 수행하도록 프로그램된 명령어를 저장하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장될 수 있다.Meanwhile, according to an embodiment, the image transmission method may be performed by the
본 발명에 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.Combinations of each block in the block diagram attached to the present invention and each step in the flowchart may be performed by computer program instructions. Since these computer program instructions can be mounted on a processor of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing equipment, the instructions executed by the processor of the computer or other programmable data processing equipment are shown in each block or flow chart of the block diagram. Each step creates a means to perform the functions described. These computer program instructions can also be stored in computer-usable or computer-readable memory that can be directed to a computer or other programmable data processing equipment to implement a function in a particular way, so that the computer-usable or computer-readable memory It is also possible to produce an article of manufacture in which the instructions stored in the block diagram contain instruction means for performing the functions described in each block or flow chart. Computer program instructions can also be mounted on a computer or other programmable data processing equipment, so that a series of operating steps are performed on a computer or other programmable data processing equipment to create a computer-executable process to create a computer or other programmable data processing equipment. It is also possible for the instructions to perform the processing equipment to provide steps for performing the functions described in each block of the block diagram and each step of the flowchart.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.In addition, each block or each step may represent a module, segment, or part of code comprising one or more executable instructions for executing the specified logical function(s). In addition, it should be noted that in some alternative embodiments, functions mentioned in blocks or steps may occur out of order. For example, two blocks or steps shown in succession may in fact be performed substantially simultaneously, or the blocks or steps may sometimes be performed in the reverse order depending on the corresponding function.
이상의 설명은 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely illustrative of the technical idea, and those of ordinary skill in the technical field to which the present invention belongs will be able to make various modifications and variations without departing from the essential characteristics. Accordingly, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical idea, but to describe it, and the scope of the technical idea is not limited by these embodiments. The scope of protection should be interpreted by the claims below, and all technical thoughts within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the rights.
Claims (5)
저사양 단말 (small user) 및 고사양 단말(big user) 각각에 의해 디코딩 가능한 제1 코딩 기법에 기초해서, 상기 저해상도 이미지를 코딩하는 제1 코딩부와,
컨볼루션 레이어 및 ReLU 레이어를 포함하도록 구성된 잔차 블록부를 복수 개 포함하고, 상기 다운 샘플링부에 의해 변환된 상기 저해상도 이미지를 입력받으면, 상기 원본 고해상도 이미지보다 품질이 낮은 가공 고해상도 이미지를 출력하도록 기 학습된 초해상화부와,
상기 원본 고해상도 이미지와 상기 가공 고해상도 이미지 간의 차이를 연산해서 잔차맵(residual map)의 형태로 제공하는 잔차맵 제공부와,
상기 고사양 단말에 의해 디코딩 가능한 제2 코딩 기법에 기초해서, 상기 잔차맵을 코딩하는 제2 코딩부를 포함하는
이미지 송신 장치.A downsampling unit that downsamples the original high-resolution image and converts it into a low-resolution image,
A first coding unit that codes the low-resolution image based on a first coding technique that can be decoded by each of a small user and a large user,
It includes a plurality of residual block units configured to include a convolutional layer and a ReLU layer, and when the low-resolution image converted by the down-sampling unit is input, it is previously learned to output a processed high-resolution image of lower quality than the original high-resolution image. With a super resolution unit,
A residual map providing unit that calculates a difference between the original high-resolution image and the processed high-resolution image and provides it in the form of a residual map,
Including a second coding unit for coding the residual map based on a second coding technique that can be decoded by the high-end terminal
Image sending device.
상기 제1 코딩 기법은,
알라마우티(Alamouti) 기법인
이미지 송신 장치.The method of claim 1,
The first coding technique,
Alamouti technique
Image sending device.
상기 제2 코딩 기법은,
골든 코딩(Golden coding) 기법인
이미지 송신 장치.The method of claim 1,
The second coding technique,
Golden coding technique
Image sending device.
상기 잔차 블록부는,
상기 컨볼루션 레이어 및 상기 ReLU 레이어는 포함하지만 배치 정규화(batch normalization) 레이어는 포함하지 않도록 구성된,
이미지 송신 장치.The method of claim 1,
The residual block unit,
Configured to include the convolutional layer and the ReLU layer, but not include a batch normalization layer,
Image sending device.
상기 잔차맵 제공부는,
컨벡스 최적화(convex optimization) 기법에 기초해서 상기 잔차맵을 제공하는
이미지 송신 장치.The method of claim 1,
The residual map providing unit,
Providing the residual map based on a convex optimization technique
Image sending device.
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR20180153816 | 2018-12-03 | ||
KR1020180153816 | 2018-12-03 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20200067114A KR20200067114A (en) | 2020-06-11 |
KR102195669B1 true KR102195669B1 (en) | 2020-12-28 |
Family
ID=71070548
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020190159330A Active KR102195669B1 (en) | 2018-12-03 | 2019-12-03 | Apparatus for transmitting image |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102195669B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20230101520A (en) | 2021-12-29 | 2023-07-06 | 경희대학교 산학협력단 | Apparatus for detecting ascites using based on deep learning algorithm and method thereof |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101425602B1 (en) | 2008-03-12 | 2014-07-31 | 삼성전자주식회사 | Method and apparatus for encoding/decoding image |
US20170295382A1 (en) | 2016-04-07 | 2017-10-12 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Backward-compatible hdr codecs with temporal scalability |
KR101885855B1 (en) | 2017-03-30 | 2018-08-07 | 단국대학교 산학협력단 | transmission of images based on techniques estimating high resolution |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
ZA200607434B (en) * | 2004-03-09 | 2008-08-27 | Thomson Res Funding Corp | Reduced resolution update mode for advanced video coding |
KR101076272B1 (en) * | 2010-01-08 | 2011-10-26 | 한국과학기술원 | Method for extracting region of interest based on pixel domain for distributed video coding and computer readable medium thereof |
KR20170047489A (en) | 2015-10-23 | 2017-05-08 | 삼성전자주식회사 | Apparatus for Processing Images, Method for Processing Images, and Computer Readable Recording Medium |
-
2019
- 2019-12-03 KR KR1020190159330A patent/KR102195669B1/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101425602B1 (en) | 2008-03-12 | 2014-07-31 | 삼성전자주식회사 | Method and apparatus for encoding/decoding image |
US20170295382A1 (en) | 2016-04-07 | 2017-10-12 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Backward-compatible hdr codecs with temporal scalability |
KR101885855B1 (en) | 2017-03-30 | 2018-08-07 | 단국대학교 산학협력단 | transmission of images based on techniques estimating high resolution |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20230101520A (en) | 2021-12-29 | 2023-07-06 | 경희대학교 산학협력단 | Apparatus for detecting ascites using based on deep learning algorithm and method thereof |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20200067114A (en) | 2020-06-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111868753B (en) | Data compression using conditional entropy model | |
CN110490082B (en) | Road scene semantic segmentation method capable of effectively fusing neural network features | |
US20200107023A1 (en) | Method and apparatus for image processing using context-adaptive entropy model | |
JP4718609B2 (en) | Multidimensional digital signal filtering method and apparatus, and related encoding / decoding method and apparatus | |
US9462152B2 (en) | System and method for hiding reversible information | |
CN110348487A (en) | A kind of method for compressing high spectrum image and device based on deep learning | |
CN109191411B (en) | Multitask image reconstruction method, device, equipment and medium | |
WO2016127271A1 (en) | An apparatus and a method for reducing compression artifacts of a lossy-compressed image | |
CN111641826A (en) | Method, device and system for encoding and decoding data | |
CN110956671A (en) | An Image Compression Method Based on Multi-scale Feature Coding | |
KR20210018668A (en) | Downsampling image processing system and mehod using deep learning neural network and image streaming server system | |
CN111800630A (en) | Method and system for reconstructing video super-resolution and electronic equipment | |
CN113436107B (en) | Image enhancement method, smart device, computer storage medium | |
KR102195669B1 (en) | Apparatus for transmitting image | |
US20130129197A1 (en) | Image restoration by vector quantization utilizing visual patterns | |
CN112580381A (en) | Two-dimensional code super-resolution reconstruction enhancing method and system based on deep learning | |
CN119444578B (en) | Image super-resolution reconstruction method and system based on mixed expert and stable diffusion | |
KR102698525B1 (en) | Super-Resolution Using Deep Learning Algorithm Based on Deep Residual Dense Networks | |
KR102273113B1 (en) | Apparatus for transmitting image | |
US11483577B2 (en) | Processing of chroma-subsampled video using convolutional neural networks | |
WO2024240496A1 (en) | Method and device for encoding and decoding images | |
CN117649574A (en) | Training method, training device and storage medium for image generation model | |
KR20200035879A (en) | Method and apparatus for image processing using context-adaptive entropy model | |
KR20230127851A (en) | Method for improving the efficiency of deep learning-based feature map compression | |
CN115345801A (en) | Image compression and filter removal method and system based on image denoising idea |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20191203 |
|
PA0201 | Request for examination | ||
PN2301 | Change of applicant |
Patent event date: 20200317 Comment text: Notification of Change of Applicant Patent event code: PN23011R01D |
|
PG1501 | Laying open of application | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20200916 Patent event code: PE09021S01D |
|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20201126 |
|
GRNT | Written decision to grant | ||
PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20201221 Patent event code: PR07011E01D |
|
PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20201221 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
PG1601 | Publication of registration | ||
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20230921 Start annual number: 4 End annual number: 4 |