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저자정보
박수용 (경희대학교) 김종욱 (경희대학교) 조현동 (경희대학교) 김휘용 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
268 - 271 (4page)

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종단간 이미지 압축 모델의 기술을 이용한 국제표준인 JPEG-AI는 현재 2024년 10월 Part 1의 국제 표준 문서 발간을 목표로 작업되고 있다. 기존 종단간 이미지 압축 모델과 비교하였을 때 JPEG-AI의 가장 큰 특징 중 하나는 종래 코덱의 블록과 유사한 패치라는 개념을 도입하여, 메모리 제약이 있는 디바이스에서도 큰 크기의 이미지를 블로킹 아티팩트 없이 부· 복호화할 수 있도록 한다는 점이다. 본 논문에서는 JPEG-AI의 패치 기반 처리 방법을 소개하며, 합성곱 신경망의 누적 수용 영역 관점에서 JPEG-AI의 방법이 어떻게 이미지를 블로킹 아티팩트 없이 처리할 수 있는지 고찰한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. JPEG-AI의 패치 기반 처리 고찰
4. 실험 결과
5. 결론
참고 문헌

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