본 논문에서는 웨이블릿에 의한 원 영상의 주파수 성분들을 스케일링에 의한 해상도 변화를 이용하여, 여러개의 서브밴드들로 나누어질 수있다는 성질을 이용하여 각각의 서브밴드들을 이용하여 워터마크를 삽입·검출하는 기법을 제안하고 있다. 보통 디지털 워터마크는 크게 주파수 영역 워터마크와 공간 영역 워터마크의 두 가지 분야로 분류될 수 있다. 주파수 영역 워터마크는 영상 데이터를 주파수 공간으로 변환하고 그 주파수 영역들 중에서 인간의 시각에 덜 민감한 성분에 워터마크를 삽입하게 되고, 이는 인간 시각 시스템을 더 효과적으로 활용한 것으로 인간시각으로 감지할 수 없는 영역인 고주파수 성분에 워터마크를 삽입하게된다.
이 논문은 직교 주파수 분할 다중화 시스템에 사용하는 공간 주파수 블록 코딩에서의 부호 반전 채널 스위칭 알고리즘을 제안한다. 소스 데이터를 다른 안테나로 보내는 경우에는 수신기는 바뀐 그 채널에 적합하도록 결합 방법을 바꾸어야 한다. 만일 미리 정의된 채널 스위칭 시퀀스를 모르는 수신기라면, 수신한 데이터를 정확하게 복호할 수 없게 된다. 채널 스위칭을 위한 송신 데이터를 바꾸는 경우에는 데이터 심볼들을 공간 주파수 블록 코딩 형식에 맞추어서 바꾸어야 한다. 이 논문에서는 송신 안테나 간의 데이터 심볼들을 바꾸는 것이 아닌 단지 부호 반전 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 다른 결합 방법을 발생시킴으로써 수신기에서 간단한 암호화로 동작함을 보였다.
IPTV, 블루레이 디스크, DMB 등과 같은 멀티미디어 서비스에서 H.264/AVC 비디오 표준기술을 채택하고 있다. 따라서 H.264/AVC 비트스트림을 고속으로 인덱싱하기 위한 썸네일 기술이 요구 된다. 그러나 H.264/AVC는 기존 표준기술과는 다르게 인트라 모드에서도 예측방법을 이용하기 때문에 새로운 썸네일 추출방법이 요구되어 최근에 H.264/AVC 비트스트림 상에서 썸네일을 추출하는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법에서는 인트라 $16{\times}16$ 모드와 연관된 블록에서 심각한 화질의 저하가 발생하며, QP 값이 커질수록 그 증상이 더 심해지는 문제점이 있다. 그리고 공간주파수 영역에서 처리하기 때문에 예측 모드에 따라 연산오류가 발생하여 이 오류가 파급되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 공간주파수 영역에서 H.264/AVC 썸네일을 추출할 때 인트라 $16{\times}16$ 예측 모드에서도 오류가 발생하지 않도록 하는 방법과 공간주파수 영역에서 발생하는 연산 오류를 보상하는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 다양한 시험 비디오 시퀀스에 적용하여 이전 썸네일 추출 방법과 비교하여 프레임에 따라 최대 PSNR 약 4dB 증가 및 주관적 화질을 향상시켰다.
음영 지역 해소 및 셀 커버리지 확대를 위하여 중계기를 활용하는 이동 통신 시스템이 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 중계기를 통해 다중 경로가 확보된 음영 지역에서 주파수 공간 블록 부호를 적용한 OFDMA(orthogonal frequency division multiple access) 전송 시스템을 제안한다. 다중 중계기에서 복원된 전송 신호에 대하여 주파수 공간 블록 부호를 적용하여 재전송함으로서 음영 지역 내 단말기의 수신 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 실험을 통해, 제안된 주파수 공간 블록 부호화 OFDMA 전송 시스템의 성능이 기존의 단일 경로 OFDMA 전송 시스템의 성능보다 우수함을 확인한다.
워터마크의 실현방법은 크게 두 가지로 나누어지는데, 하나는 공간영역에서 처리방법이고 다른 하나는 주파수영역에서 처리방법이다. 초기에는 공간영역에서 처리가 많이 연구되었으나 공간영역에서의 워터마크 삽입방법은 주로 least significant bit(LSB)을 조작하기 때문에 주파수영역의 방법보다 각종 신호처리에 의해 워터마크가 쉽게 없어지는 단점이 생긴다. 따라서 현재는 그런 단점들을 잘 극복할 수 있는 방법으로 주파수 영역에서의 워터마크 삽입 방법이 많이 쓰인다. 본 논문에서는 디지털 영상을 위한 다해상도 이산 웨이브렛 변환을 사용한 워터마킹 방법을 제안하였다.
공간 주파수 대역 변화로 대표되는 이심률(eccentricity)에 따른 시각 정보처리의 특성 변화는 많은 시각연구에서 보고된 바 있다. 그러나, 연구된 시자극들의 단순성에 의하여 이 특성의 인공시각 기술개발에의 활용에는 어려운 부분이 많았다. 이에 본 연구에서는 실생활에서 쉽게 접하는 얼굴영상을 이용하여 이심률에 따른 공간 주파수 대역 변화를 정량화 하였다. 이 결과는 최근 관심이 고조되고 있는 생물 시각체계의 인공시각 기술개발의 다양한 방면에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
멀티미디어 장치와 사용자의 욕구가 다양해짐에 따라 이를 충족시키기 위하여 이미지 크기는 장치에서 지원하는 해상도나 사용자의 욕구에 맞게 조정되어야 한다. 이미지 업샘플링 방법은 크게 공간 도메인과 주파수 도메인에서 수행될 수 있다. 일반적으로 공간 도메인에서의 업샘플링 방법은 주파수 도메인의 업샘플링에 비해 상대적으로 주관적인 화질 측면에서 좋은 성능을 나타내지만 객관적인 성능이 낮다. 반대로 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법은 객관적인 화질이 좋고 주관적인 화질 측면에서 상대적으로 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 공간 도메인과 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법을 블록의 특성에 따라 적응적으로 업샘플링 방법을 선택하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 방법은 객관적 성능 뿐 아니라 주관적 성능까지도 향상 시킬 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬에 비해 PSNR 측면에서 0.87dB~1.15dB 증가하고, 주관적 화질도 향상됨을 알 수 있다.
GAN은 이미지 생성모델로서 이미지 공간에서 좋은 결과를 보여왔다. 우리는 이러한 GAN의 능력을 더욱 향상하기 위하여 본 연구에서 주파수 영역에서 이미지를 학습하고 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 학습데이터를 2D FFT로 주파수 영역으로 변환한 후 변환된 학습데이터를 GAN이 학습하게 한다. 학습 후에 GAN은 새로운 이미지를 생성하며 생성된 이미지를 2D IFFT하여 이미지 공간으로 변환한다. 이렇게 주파수 영역에서 이미지를 생성하는 방법은 이미지 공간에서 생성하는 방법보다 다양한 장점이 있다. 생성된 이미지의 품질을 평가하기 위하여 4개 데이터 셋에 4개의 평가지표를 사용하여 평가한 결과 주파수 영역에서 생성한 이미지가 IS, P&R, D&C 측면에서 더 좋은 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 디지털 영상 데이터에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제시한다. 디지털 데이터를 주파수 공간으로 변환시켜 인간이 잘 감지 못하는 주파수 영역과 중요한 주파수를 선택하여 대역확산통신(Spread Spectrum Communication)에서 사용되는 유사한 방법으로 워터마크를 삽입하였다. Fourier 스펙트럼 공간에서 JPEG 압축의 다양한 양자화 단계를 거쳐도 변화가 덜 민감한 Phase에서 워터마크를 삽입할 주파수 영역을 찾았다. 원본과 워터마크가 삽입된 데이터를 가지고 워터마크는 자기상관관계 특성으로 추출하였다. 그리고 다양한 신호처리(손실 압축, 필터링, 양자화)에도 워터마크를 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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