초록
본 논문에서는 영상에서 역 s-순으로 스캔된 주변 픽셀 값들을 이용하여 픽셀 값을 정밀하게 예측할 수 있는 효율적인 픽셀 값 예측 기법을 제안하였다. 영상에는 일반적으로 인접 픽셀 값들 사이에 비슷한 값을 갖는 유사성(similarity)이 존재하고, 방향성이 있는 에지 특성(directional edge characteristics)이 존재할 수 있다. 인접 픽셀간의 유사성과 에지 특성을 이용하여 픽셀 값을 예측하는 GAP(Gradient Adjacent Pixel) 기법을 개선하여 픽셀 값 예측 정확도를 향상시키는 기법을 본 논문에서 제안하였다. 제안된 기법에서는 주변 픽셀들의 위치별 가중치를 사용하여 픽셀 값을 정밀하게 예측하도록 함으로 예측 픽셀 값의 정확도를 증가시켰다. 실제 영상에 대한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 확인하였다. 제안된 기법은 가역 데이터 은닉, 가역 워터마킹 및 데이터 압축 등의 응용들에 유용하게 사용될 수 있다.
In this paper, we propose an efficient pixel value prediction algorithm that can accurately predict pixel value using neighboring pixel values scanned in reverse s-order in the image. Generally, image has similarity with similar values between adjacent pixel values, and may have directional edge characteristics. In this paper, we proposed a method to improve pixel value prediction accuracy by improving GAP(Gradient Adjacent Pixel) algorithm for predicting pixel value by using similarity between adjacent pixels and edge characteristics. The proposed method increases the accuracy of the predicted pixel value by precisely predicting the pixel value using the positional weights of the neighboring pixels. Experiments on real images confirmed the superiority of the proposed algorithm. The proposed algorithm is useful for applications such as reversible data hiding, reversible watermarking, and data compression applications.