KR20130096475A - 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명은, 다수의 고정 카메라로부터 입력받은 비디오 데이터 중 최소한의 비디오 데이터만을 사용함으로써, 입력되는 비디오 데이터의 모든 프레임을 처리하여 재생하는 것이 아니라, 입력되는 비디오 데이터의 처리 후 재생을 입력받은 프레임만으로 재생 가능하게 하여 지능형 감시 시스템의 성능을 향상시키는 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법 및 시스템을 제공한다.
본 발명에 의하면, 다수의 고정 카메라로부터 입력받은 비디오 데이터의 모든 프레임을 처리하여 재생하는 것이 아니라, 입력되는 비디오 데이터의 처리 후 재생을 입력받은 프레임만으로 재생 가능하게 하여 지능형 감시 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다는 효과가 있다.

Description

최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR IMPROVING PERFORMANCE OF INTELLIGENT SURVEILL SYSTEM USING PSNR}
본 발명은 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다수의 고정 카메라로부터 입력받은 비디오 데이터 중 최소한의 비디오 데이터만을 사용함으로써, 입력되는 비디오 데이터의 모든 프레임을 처리하여 재생하는 것이 아니라, 입력되는 비디오 데이터의 처리 후 재생을 입력받은 프레임만으로 재생 가능하게 하여 지능형 감시 시스템의 성능을 향상시키는 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법 및 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 지능형 감시 시스템의 데이터 처리는 각각의 입력되는 비디오 데이터를 모두 처리하는 형식으로 이루어지고 있다. 그런데 이러한 종래의 방법은 비디오 데이터를 입력받는 고정 카메라의 숫자가 늘어나거나, 고정 카메라의 성능이 좋아져 비디오 데이터의 크기가 커지는 경우에, 비디오 데이터를 처리하는 컴퓨터 또는 그외 주변 기기들의 성능을 향상시킴으로써 처리해야 하는 비디오 데이터의 과부하 문제를 해결하려 하고 있다. 하지만, 이러한 경우에도, 입력되는 비디오 데이터의 속도보다 처리된 비디오 데이터의 비디오 재생 속도가 늦게 되는 경우가 많아 실시간 비디오 데이터 처리에 어려움을 겪고 있는 실정이다.
따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해, 입력받는 비디오 데이터의 초당 프레임수(FPS: Frames Per Second)를 낮추어 처리하여야 하는 데이터 자체를 감소시키는 방법이 종래에 수행되고 있고, 또는 영상의 화질을 낮추어서 비디오 데이터의 양을 줄이는 방법이 이용되고 있다.
상기한 문제점을 해결하기 위해 본 발명은, 다수의 고정 카메라로부터 입력받은 비디오 데이터 중 최소한의 비디오 데이터만을 사용함으로써, 입력되는 비디오 데이터의 모든 프레임을 처리하여 재생하는 것이 아니라, 입력되는 비디오 데이터의 처리 후 재생을 입력받은 프레임만으로 재생 가능하게 하여 지능형 감시 시스템의 성능을 향상시키는 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 일괄적인 입력 영상의 FPS(Frames Per Second) 감소가 아닌 영상의 비교를 통해 필요 영상만을 사용하여 영상 처리를 단순화시키고 재생을 보다 원활하게 하는 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적에 의하면, 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 시스템에 있어서, 비디오 영상을 촬영하여 비디오 신호를 생성 및 송출하는 비디오 취득부; 비디오 신호를 저장하는 버퍼; 상기 버퍼에 저장되어 있는 저장 비디오 신호와 상기 비디오 취득부에서 송출된 입력 비디오 신호를 수신하여, 상기 저장 비디오 신호와 상기 입력 비디오 신호 간의 최대 신호 대 잡음비를 산출하여 전송하는 PSNR 산출부; 상기 PSNR 산출부에서 수신된 상기 최대 신호 대 잡음비가 기설정된 제1값 미만의 값인 경우 상기 입력 비디오 신호를 상기 버퍼에 저장하게 하고, 기설정된 제1값 이상의 값인 경우는 상기 입력 비디오 신호를 상기 버퍼에 저장하지 않게 하는 갱신 판단부; 및 상기 버퍼에 새로운 비디오 신호가 저장되면 저장된 상기 비디오 신호의 영상을 분석하는 영상 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 시스템을 제공한다.
또한, 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법에 있어서, (a) 비디오 영상을 촬영하여 비디오 신호를 생성 및 송출하는 단계; (b) 버퍼에 저장되어 있는 저장 비디오 신호와 상기 단계 (a)에서 송출된 입력 비디오 신호를 수신하여, 상기 저장 비디오 신호와 상기 입력 비디오 신호 간의 최대 신호 대 잡음비를 산출하는 단계; (c) 상기 단계 (b)에서 산출된 상기 최대 신호 대 잡음비가 기설정된 제1값 미만의 값인 경우 상기 입력 비디오 신호를 상기 버퍼에 저장하고, 기설정된 제1값 이상의 값인 경우는 상기 입력 비디오 신호를 상기 버퍼에 저장하지 않는 단계; 및 (d) 상기 버퍼에 새로운 비디오 신호가 저장되면 저장된 상기 비디오 신호의 영상을 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법을 제공한다.
본 발명에 의하면, 다수의 고정 카메라로부터 입력받은 비디오 데이터의 모든 프레임을 처리하여 재생하는 것이 아니라, 입력되는 비디오 데이터의 처리 후 재생을 입력받은 프레임만으로 재생 가능하게 함으로써 지능형 감시 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다는 효과가 있다.
즉, 고정 카메라 환경에서 n-x번째 비디오 데이터부터 n번째 비디오 데이터 사이의 데이터 처리가 생략됨으로써 복수 개의 고정 카메라로부터 입력받은 비디오 데이터의 실시간 처리능력을 매우 향상시킬 수 있다는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 시스템을 나타낸 블록도,
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 과정을 나타낸 순서도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 시스템은 비디오 취득부(100), 버퍼(102), PSNR 산출부(104), 갱신 판단부(106) 및 영상 분석부(108) 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 비디오 취득부(100)는 카메라가 고정된 상태에서 비디오 영상을 촬영하여 비디오 신호를 생성하고 후술할 PSNR 산출부(104)로 이를 송출한다. 비디오 취득부(100)는 일반적으로 비디오 영상을 촬영하기 위하여 사용되는 폐쇄회로 TV(CC-TV) 또는 CCD 카메라 등이 될 수 있으며, 이의 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 버퍼(102)는 비디오 신호를 저장한다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 버퍼(102)는 비디오 취득부(100)로부터 첫 번째로 입력되는 비디오 데이터의 첫 프레임을 저장하고, 그 이후부터는 후술할 갱신 판단부(106)의 판단에 의해 특정 비디오 신호가 저장된다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 PSNR 산출부(104)는 버퍼(102)에 저장되어 있는 이전 프레임의 저장 비디오 신호와 비디오 취득부(100)에서 송출된 입력 비디오 신호를 수신하여, 상기 저장 비디오 신호와 상기 입력 비디오 신호 간의 최대 신호 대 잡음비(PSNR: Peak Signal-to-noise ratio)를 산출하고, 후술할 갱신 판단부(106)로 전송한다.
저장 비디오 신호와 입력 비디오 신호 간의 최대 신호 비 잡음비(PSNR)는 다음 수학식 1에 의해 산출된다.
Figure pat00001
여기서 MAXI 는 해당 영상의 최대값으로서, 해당 채널의 최대값에서 최소값을 빼서 구할 수 있다. 예를 들어, 8bit 그레이스케일 영상의 경우는 255 (255 - 0)가 된다.
또한, MSE는 다음 수학식 2에 의해 산출된다.
Figure pat00002
여기서, i, j는 해당 영상의 픽셀 좌표값, m, n은 해당 영상의 가로/세로 길이, I(i, j) - K(i, j)는 버퍼(102)에 저장되어 있는 이전 프레임의 저장 비디오 신호와 비디오 취득부(100)에서 송출된 입력 비디오 신호 간의 손실값을 나타내는 함수를 나타낸다.
수학식 1에 나타난 바와 같이, PSNR은 로그 스케일에서 측정하기 때문에, 단위는 db이며, 손실이 적을수록 높은 값을 가진다. 즉, 무손실 영상의 경우에는 MSE가 0이기 때문에 PSNR은 정의되지 않는다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 갱신 판단부(106)에서는 PSNR 산출부(104)에서 수신된 최대 신호 대 잡음비가 기설정된 제1값 미만의 값인 경우 입력 비디오 신호를 버퍼(102)에 저장하게 하고, 기설정된 제1값 이상의 값인 경우는 입력 비디오 신호를 버퍼(102)에 저장하지 않게 한다.
즉, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 갱신 판단부(106)에서는 PSNR 산출부(104)에서 산출된 값을 이용하여 영상의 갱신 여부를 판단하는 것이다. 여기서, 영상의 갱신 여부는 제1값을 기준으로 하여 결정되는데, PSNR이 제1값 미만이면 버퍼(102)의 영상을 갱신하고, 제1값 이상이면 갱신하지 않는다. 여기서 제1값은 개발자가 각각의 목적에 따라 수정하여 사용 가능하다. 예를 들어, 새로운 사람이 영상에 추가되거나 기존에 존재하던 사람이 사라질 경우 등을 기준으로 하여 제1값을 정하여 갱신 여부를 결정할 수 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 갱신 판단부(106)는 기설정된 제2값의 프레임 동안 버퍼(102)로 새로운 비디오 신호가 저장되지 않는 경우, 기설정된 제2값에 해당하는 프레임의 비디오 데이터를 버퍼(102)에 저장하게 한다. 즉, 계속하여 PSNR 값이 제1값 이상이어 버퍼(102)의 비디오 신호를 갱신할 필요가 없더라도 일정 기간이 지나면 비디오 신호를 갱신하여 너무 오랫동안 이전 데이터를 사용하는 것을 방지한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 분석부(108)는 버퍼(102)에 새로운 비디오 신호가 저장되면 저장된 비디오 신호의 영상을 분석한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 고정 카메라 환경하에서 취득된 비디오로부터 입력되는 n-x 번째 비디오 데이터와 n 번째 비디오 데이터의 각 화소의 데이터를 비교하여 최대 신호 대 잡음비를 산출하고, 그 결과값을 토대로 n번째 비디오 데이터의 데이터 처리를 생략하게 되어 지능형 감시 시스템의 성능을 향상시키는 것이다.
즉, 개발자가 정하는 일정 주기 단위(제2값)로 n-x번째 비디오 데이터를 n번째 비디오 데이터로 갱신할 수 있고, n-x부터 n번째 비디오 데이터까지의 각각의 최대 신호 대 잡음 비를 산출하여 개발자가 정하는 일정 수치(제1값) 이하의 최대 신호 대 잡음 비 값이 산출될 경우 일정 주기에 도달하기 이전이라도 n-y번째 비디오 데이터가 n번째 비디오 데이터로 갱신되는 것이다
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 과정을 나타낸 순서도이다.
우선, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 비디오 취득부(100)에서는 비디오 영상을 촬영하여 비디오 신호를 생성하고, PSNR 산출부(104)로 송출한다(S200).
수신된 비디오 신호가 첫 번째 프레임인지 여부를 판단하고(S202), 첫 번째 프레임인 경우, 이를 바로 버퍼(102)에 저장한다(S210). 이렇게 새로 버퍼(102)에 저장된 비디오 신호를 이용하여 영상 분석을 실시한다(S212).
S202의 판단 결과, 첫 번째 프레임이 아닌 경우, 현재 기설정된 제2값의 프레임 동안 버퍼(102)로 새로운 신호가 저장되었는지 여부를 판단한다(S204). 판단 결과, 제2값의 프레임 동안 버퍼(102)로 새로운 신호가 저장되지 않았으면, 입력 비디오 신호를 버퍼(102)에 저장하고(S210), 이렇게 새로 버퍼(102)에 저장된 비디오 신호를 이용하여 영상 분석을 실시한다(S212). 즉, 예컨대 제2값을 20이라 설정한 경우, 버퍼(102)의 갱신이 20 프레임 동안 한 번도 이루어지지 않은 경우 강제적으로 영상 데이터를 버퍼(102)에 저장하는 것이다.
S204의 판단 결과, 제2값의 프레임 동안 버퍼(102)로 새로운 신호가 저장되었으면, PSNR 산출부(104)에서는 버퍼(102)에 저장되어 있는 저장 비디오 신호와 비디오 취득부(100)에서 송출된 입력 비디오 신호를 수신하여, 저장 비디오 신호와 입력 비디오 신호 간의 최대 신호 대 잡음비를 산출한다(S206). 여기서, PSNR 값의 산출 방식은 상술하였으므로 그 자세한 설명은 생략한다.
다음으로, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 갱신 판단부(106)에서는, PSNR 산출부(104)에서 산출된 PSNR이 기설정된 제1값 미만인지 여부를 판단하여(S208), 기설정된 제1값 미만의 값인 경우는 입력 비디오 신호를 버퍼(102)에 저장하고(S210), 기설정된 제1값 이상의 값인 경우는 입력 비디오 신호를 버퍼(102)에 저장하지 않고, 다음 프레임으로 진행하게 한다.
즉, 본 발명의 바람직한 실시예에서는, 기저장된 버퍼(102)의 비디오 데이터와 다음으로 입력되는 비디오 데이터의 최대 신호 대 잡음 비를 측정하여 제1값 이상의 값을 가지게 되면 영상 분석을 실시하지 않고 버퍼(102)를 이용하여 분석된 데이터를 그대로 사용하는 것이다. 또한, 제1값 미만의 값을 가질 때에는 비디오 데이터를 버퍼(102)에 새로 저장하고 새로 저장된 버퍼(102)의 비디오 데이터를 이용하여 영상 분석을 실시한다(S212). 즉, 입력되는 영상에 움직이는 객체가 없을 경우에 PSNR이 높은 값을 유지하므로, 이 경우 이전의 데이터를 이용할 수 있게 하는 것이다.
한편, 전술한 S204의 판단 과정은 개발자의 필요에 따라 생략할 수 있는 과정이다.
이상 설명한 본 발명은 백화점이나 대형 마트 등에서 다수의 고정 카메라를 이용하는 환경을 위해 효과적으로 이용될 수 있다. 즉, 다수의 고정 카메라(CCTV)를 가지는 지능형 매장 영상 감지 서버에서는 각각 30 FPS(Frames Per Second)로 영상을 입력받는데, 사람이 많지 않아 영상의 변화가 없는 경우까지 영상 분석을 실시하게 되면 입력되는 비디오 데이터의 양과 처리되어야 하는 비디오 데이터의 양이 너무 많기 때문에 실시간으로 처리되기 힘들게 된다. 따라서, 본 발명에서처럼 영상의 변화가 없는 경우는 데이터 처리를 생략하게 되면 비디오 데이터의 실시간 처리 능력을 매우 향상시키게 되는 것이다.
이상의 설명은 본 발명을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가지는 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 사상과 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 비디오 취득부
102: 버퍼
104: PSNR 산출부
106: 갱신 판단부
108: 영상 분석부

Claims (6)

  1. 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 시스템에 있어서,
    비디오 영상을 촬영하여 비디오 신호를 생성 및 송출하는 비디오 취득부;
    비디오 신호를 저장하는 버퍼;
    상기 버퍼에 저장되어 있는 저장 비디오 신호와 상기 비디오 취득부에서 송출된 입력 비디오 신호를 수신하여, 상기 저장 비디오 신호와 상기 입력 비디오 신호 간의 최대 신호 대 잡음비를 산출하여 전송하는 PSNR 산출부;
    상기 PSNR 산출부에서 수신된 상기 최대 신호 대 잡음비가 기설정된 제1값 미만의 값인 경우 상기 입력 비디오 신호를 상기 버퍼에 저장하게 하고, 기설정된 제1값 이상의 값인 경우는 상기 입력 비디오 신호를 상기 버퍼에 저장하지 않게 하는 갱신 판단부; 및
    상기 버퍼에 새로운 비디오 신호가 저장되면 저장된 상기 비디오 신호의 영상을 분석하는 영상 분석부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 갱신 판단부는,
    기설정된 제2값의 프레임 동안 상기 버퍼로 새로운 비디오 신호가 저장되지 않는 경우, 상기 기설정된 제2값에 해당하는 프레임의 비디오 데이터를 상기 버퍼에 저장하게 하는 것을 특징으로 하는 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 PSNR 산출부에서 산출되는 상기 최대 신호 대 잡음비(PSNR)는 다음 수학식을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 시스템.
    Figure pat00003

    Figure pat00004

    (MAXI는 해당 영상의 최대값, i, j는 해당 영상의 픽셀 좌표값, m, n은 해당 영상의 가로/세로 길이, I(i, j) - K(i, j)는 상기 버퍼에 저장되어 있는 저장 비디오 신호와 상기 비디오 취득부에서 송출된 입력 비디오 신호 간의 손실값을 나타내는 함수)
  4. 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법에 있어서,
    (a) 비디오 영상을 촬영하여 비디오 신호를 생성 및 송출하는 단계;
    (b) 버퍼에 저장되어 있는 저장 비디오 신호와 상기 단계 (a)에서 송출된 입력 비디오 신호를 수신하여, 상기 저장 비디오 신호와 상기 입력 비디오 신호 간의 최대 신호 대 잡음비를 산출하는 단계;
    (c) 상기 단계 (b)에서 산출된 상기 최대 신호 대 잡음비가 기설정된 제1값 미만의 값인 경우 상기 입력 비디오 신호를 상기 버퍼에 저장하고, 기설정된 제1값 이상의 값인 경우는 상기 입력 비디오 신호를 상기 버퍼에 저장하지 않는 단계; 및
    (d) 상기 버퍼에 새로운 비디오 신호가 저장되면 저장된 상기 비디오 신호의 영상을 분석하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 단계 (b)에서 상기 최대 신호 대 잡음비를 산출하기 이전에,
    기설정된 제2값의 프레임 동안 상기 버퍼로 새로운 비디오 신호가 저장되지 않은 경우에 해당한다고 판단되면, 현재 프레임의 비디오 데이터를 상기 버퍼에 저장한 후, 상기 단계 (d)를 수행하는 것을 특징으로 하는 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 최대 신호 대 잡음비(PSNR)는 다음 수학식을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 최대 신호 대 잡음비를 이용한 지능형 감시 시스템의 성능 향상 방법.
    Figure pat00005

    Figure pat00006

    (MAXI는 해당 영상의 최대값, i, j는 해당 영상의 픽셀 좌표값, m, n은 해당 영상의 가로/세로 길이, I(i, j) - K(i, j)는 상기 버퍼에 저장되어 있는 저장 비디오 신호와 상기 비디오 취득부에서 송출된 입력 비디오 신호 간의 손실값을 나타내는 함수)
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105681784A (zh) * 2016-01-20 2016-06-15 中山大学 一种基于h264/avc视频的psnr盲估计方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4706076B2 (ja) * 2005-07-22 2011-06-22 株式会社メガチップス セキュリティシステム
CN100576919C (zh) * 2006-08-08 2009-12-30 佳能株式会社 运动矢量检测设备及运动矢量检测方法
JP2009081622A (ja) * 2007-09-26 2009-04-16 Oki Semiconductor Co Ltd 動画像圧縮符号化装置
KR100945116B1 (ko) * 2008-04-05 2010-03-02 이시우 영상 비교, 변화감지와 영상 재생 장치 및 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105681784A (zh) * 2016-01-20 2016-06-15 中山大学 一种基于h264/avc视频的psnr盲估计方法
CN105681784B (zh) * 2016-01-20 2018-07-06 中山大学 一种基于h264/avc视频的psnr盲估计方法

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