영상을 적은 비트로 표현할 때 먼저 양자화를 이용하여 칼라맵을 생성한다. 그리고 적은 비트의 칼라맵으로도 인간의 시각에 적합하게 표현하기 위해 디더링을 결합한다. 본 논문에서는 디더링 기법중 오차확산법이 주변화소로 양자화 에러를 확산한다는 것을 고려하여 칼라맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 LBG 알고리즘의 개선하여 클러스터의 양자화 벡터를 구하는 각각의 반복단계에서 현재 양자화 벡터와 새로운 중심값(centroid)을 연결하는 직선 상에서 새로운 양자화벡터를 구하는 기존의 알고리즘에 에러를 고려하여 새로운 양자화 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 제안방법을 적용하였을 때 기존의 LBG 알고리즘에 비해 양자화 영상과 디더영상의 화질이 개선되었다. 또한 각 칼라별 MSE 와 영상전체 MSE 에 대해서도 제안방법은 기존의 LBG 알고리즘에 대해 개선되었다.
최근 생활 공간 상에서 공간 정보의 활용 요구가 증대되면서 GIS의 상업적 가치가 증대되고 있다. 또한 GIS는 전문 시스템이 아닌 일반 사용자가 접근할 수 있고, 다양한 콘텐츠와 결합된 GIS 맵 데이터를 서비스하는 통합정보시스템으로 확장되고 있다. 그러나 GIS 맵 데이터의 불법 복제 및 유통이 증가하고 있는 추세이나, GIS 맵 데이터의 저작권 보호 기술은 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 GIS 맵 데이터의 저작권 보호를 위한 폴리라인 워터마킹 방법을 제시한다. 제안한 방법에서는 GIS의 국내 표준 데이터를 분석한 다음, 폴리라인 구성 요소간의 거리를 이용하여 워터마크를 적응적으로 삽입한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 다양한 기학학적 공격에 강인하며, 또한 비가시성이 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 벡터 데이터의 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 벡터 데이터를 구성하고 있는 포인트들의 최단 거리를 구하고 그 거리를 이용하여 워터마크를 삽입하도록 하였다. 워터마크를 삽입한 실험 데이터에 다양한 공격을 한 후 워터마킹 방법의 강인성을 테스트하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 방법보다 강인함을 나타내었다. 그리고 워터마크를 삽입한 후에도 위상이 변하지 않아 제안한 방법은 GIS환경에서의 벡터 데이터를 고려한 방법이 될 수 있음을 알 수 있었다.
특징정보를 기반으로 한 유사 이미지 검색은 이미지 데이타베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 이미지 데이타의 특징정보는 각 이미지를 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기 조직화 맵 기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기 조직화 맵은 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑하여 위상특징 맵을 생성한다. 위상특징 맵은 입력 데이타의 특징공간과 상호관계(유사성)를 가지고 있으며, 인접노드에 서로 유사한 특징벡터가 클러스터링된다. 그러므로 위상특징 맵상의 각 노드에는 노드 벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사 이미지가 분류된다. 이러한 자기 조직화 맵에 의한 유사 이미지 분류결과에 대하여 k-NV 탐색을 구현하기 위하여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제 이미지로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사 이미지 검색에 유효한 견과를 얻을 수 있었다.
정보통신 기술의 발달과 더불어 여러 데이터를 디지털화함에 따라 데이터 소유자의 권리를 보호하고자 하는 저작권 보호에 대한 관심이 많아졌다. 디지털 워터마킹은 저작권 보호를 위한 강력한 방법 중에 하나이다. GIS에서 많이 사용되는 벡터 맵 데이터에 대한 저작권 보호를 위해 본 연구에서는 새로운 디지털 워터마킹 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 CRC의 원리를 이용하여 워터마크를 삽입하고 검출하는 방법으로 실험 결과 여러 공격에서도 삽입한 워터마크를 검출하여 데이터 소유권을 보호할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안하는 방법은 벡터 맵 데이터의 소유권을 보호하기 위한 방법으로 활용 가능할 것으로 기대된다.
특징정보를 기반으로 한 유사화상 검색은 화상 데이터베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 화상 데이터의 특징정보를 각 화상을 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기조직화 맵기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기조직화 맵은 학습을 통하여 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑함으로서 위상 특징맵을 생성한다. 위상 특징맵은 입력 데이터의 특징공간의 상호간의 유사성을 가지고 있으며, 각 노드는 노드벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사화상이 분류된다. 이러한 자기조직화 맴에 의한 유사화상 분류결과에 대한 k-NN 탐색을 구현하기 위한여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제화상으로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사화상 검색에 유효한 결과를 얻을 수 있었다.
벡터변형은 벡터 양자화(VQ)와 부호화를 통합한 새로운 방법이다. 최근까지 부호화에 적용된 코드북 생성은 LBG 알고리즘이었으나 신경회로망을 기반으로 한 자기생성 특성맵(SOFM: Self Organizing Feature Map)의 장점을 이용하면 시스템의 성능을 개선할 수 있다는 점에 착안하였다. 본 논문에서는 SOFM 알고리즘을 적용한 VTC(Vector Transformation coding)코드북 생성과 LBG 알고리즘의 부호화률에 대한 결과를 비교하여 분석하였다. 벡터 양자화의 문제점은 계산의 복잡성과 코드북 생성에 있으므로 본 연구에서는 이 문제의 해결을 위해 신경망 접근법을 제안한다.
본 논문에서는 비대칭적 화질을 갖는 스테레오스코픽 영상에서 화질개선을 위해 사용되는 부가정보를 효율적으로 부호화하기위한 방안을 제안한다. 부가정보의 대부분은 좌영상과 우영상의 높은 상관도를 기반으로 하는 양안시차 벡터맵으로 구성되며, 이것을 부호화하기 위해 분포 특성을 분석하였고, 이에 맞는 엔트로피 부호화 방식인 지수 골롬 부호를 적용하였다. 또한, 양안시차 벡터맵의 공간적 데이터의 중복성을 없애기 위해 DPCM을 적용하여 부호화의 효율성을 높였다.
벡터 맵 데이터는 다른 멀티미디어에 비하여 높은 가치를 지님에도 불구하고 데이터의 불법복제와 저작권에 대한 인식과 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 벡터 맵 데이터의 저장 구조를 고려하여 다양한 공격에 대하여 강인한 워터마킹 기법을 제안하고자 한다. 워터마킹 알고리즘의 설계를 위하여 여섯 가지 접근 방법을 고안하였다(포인트 기반의 접근, 최소 둘레 삼각형 구성, 길이 비율에 대한 워터마크 삽입, 워터마크 이미지의 위치를 참조, 그룹화, 일방함수의 사용). 제안 방법은 입력 효과성, 오검출률, 충실도의 특성을 만족하고 강인성 측면에서 노이즈 첨가를 제외한 모든 공격에서 강인함을 보였다. 또한 제안 방법은 원본 데이터가 필요 없는 Blind 방식이며, 데이터 의존적이지 않은 장점을 갖는다. 추가로 단순화 공격에 대하여 단순화 정도가 심해짐에 따라 강인성이 저하되는 선행 연구의 문제점을 해결할 수 있었다.
DTV Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간(MCFI)이 사용되고 있다. MCFI는 움직임 정보를 이용하여 삽입될 화면을 보간하는데 이러한 움직임 정보를 후처리 없이 바로 사용하는 건 많은 열화 현상 및 보간 된 물체의 구조 변형 결과를 초래한다. 이에 본 논문에서는 움직임 벡터 후처리 가법으로서 에지 방향 정보기반 가변 가중치 벡터 중앙값 필터를 이용하여 움직임 벡터 처리 기법을 제안한다. 제안한 움직임 벡터 처리 가법은 먼저 소벨 마스크와 가중치 최대빈도필터를 통해 에지 정보맵을 생성한다. 그리고 $3{\times}3$ 윈도우 내 움직임 벡터들의 중앙값을 구한 후 그 중앙값과 윈도우 내 움직임 벡터들과의 변위 값을 이용하여 이상치(outlier) 움직임 벡터를 제거한다. 마지막으로 에지 정보맵의 에지방향 연속성과 움직임 벡터와의 공간적 상호 연관성을 고려하여 가중치 벡터 중앙값 필터를 적용한다. 실험 결과 PSNR은 "0.5 ~ 1" dB, 유사성 명가 지표인 SSIM은 "0.4 ~ 0.8" %의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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