• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.9 no.5
• /
• pp.601-608
• /
• 2014

In this study we propose an image denoising algorithm appropriate for mobile smart phone equipped with limited computing ability, which has better performance and at the same time comparable quality comparing with previous studies. The proposed image denoising algorithm for mobile smart phone cameras in low level light environment reduces computational complexity and also prevents edge smoothing by extracting just Gaussian noises from the noisy input image. According to the experiment result, we verified that our algorithm has much better PSNR value than methods applying mean filter or median filter. Also the result image from our algorithm has better clear quality since it preserves edges while smoothing input image. Moreover, the suggested algorithm reduces computational complexity about 52% compared to the method applying original Laplacian mask computation, and we verified that our algorithm has good denoising quality by implementing the algorithm in Android smart phone.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.51 no.4
• /
• pp.173-180
• /
• 2014

Compressive sensing is a new signal acquisition paradigm that enables sparse/compressible signal to be sampled under the Nyquist-rate. To fully benefit from its much simplified acquisition process, huge efforts have been made on improving the performance of compressive sensing recovery. However, concerning color images, compressive sensing recovery lacks in addressing image characteristics like energy distribution or human visual system. In order to overcome the problem, this paper proposes a new group-sparsity hard thresholding process by preserving some RGB-grouped coefficients important in both terms of energy and perceptual sensitivity. Moreover, a smoothed group-sparsity iterative hard thresholding algorithm for compressive sensing of color images is proposed by incorporating a frame-based filter with group-sparsity hard thresholding process. In this way, our proposed method not only pursues sparsity of image in transform domain but also pursues smoothness of image in spatial domain. Experimental results show average PSNR gains up to 2.7dB over the state-of-the-art group-sparsity smoothed recovery method.

• Journal of IKEEE
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.272-281
• /
• 2014

In electrical impedance tomography (EIT), modified Newton Raphson (mNR) method is widely used inverse algorithm for static image reconstruction due to its convergence speed and estimation accuracy. The unknown conductivity distribution is estimated iteratively by minimizing a cost functional such that the residual error namely the difference in measured and calculated voltages is reduced. Although, mNR method has good estimation performance, EIT inverse problem still suffers from ill-conditioned and ill-posedness nature. To mitigate the ill-posedness, generally, regularization methods are adopted. The inverse solution is highly dependent on the choice of regularization parameter. In most cases, the regularization parameter has a constant value and is chosen based on experience or trail and error approach. In situations, when the internal distribution changes or with high measurement noise, the solution does not get converged with the use of constant regularization parameter. Therefore, in this paper, in order to improve the image reconstruction performance, we propose a new scheme to determine the regularization parameter. The regularization parameter is computed based on residual error and updated every iteration. The proposed scheme is tested with numerical simulations and laboratory phantom experiments. The results show an improved reconstruction performance when using the proposed regularization scheme as compared to constant regularization scheme.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.31 no.11
• /
• pp.1543-1550
• /
• 2004

Modeling from images is a cost-effective means of obtaining 3D geometric models. These models can be effectively constructed from classical Structure from Motion algorithm. However, it's too difficult to reconstruct whole scenes using SFM method since general sites contain a very complex shapes and brilliant colours. To overcome this difficulty, the current paper proposes a new reconstruction method based on a moving Planar mirror. We devise the mirror posture instead of scene itself as a cue for reconstructing the geometry That implies that the geometric cues are inserted into the scene by compulsion. With this method, we can obtain the geometric details regardless of the scene complexity. For this purpose, we first capture image sequences through the moving mirror containing the interested scene, and then calibrate the camera through the mirror's posture. Since the calibration results are still inaccurate due to the detection error, the camera pose is revised using frame-correspondence of the comer points that are easily obtained using the initial camera posture. Finally, 3D information is computed from a set of calibrated image sequences. We validate our approach with a set of experiments on some complex objects.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.239-242
• /
• 2009

본 논문은 최근에 휘도 영상 부호화를 위해서 제안된 에지 선 기반의 쿼드트리 영상 압축 기법을 기초로 해서 이를 컬러 영상을 압축하도록 확장하고, 확장된 알고리즘을 C-언어를 사용해서 실제로 구현한 쿼드트리 영상 코덱을 소개한다. 개발된 코덱의 부호율-왜곡 성능과 복원영상의 주관적 화질을 JPEG과 비교할 때, 컬러 영상을 고화질로 부호화하는 경우에 개발된 쿼드트리 코덱의 성능이 특히 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.138-146
• /
• 2004

원격탐지된 디지털 영상은 각 밴드별로 다른 특성의 정보를 기록하고 있음으로 밴드별 조합에 의한 칼라영상 생성시 전혀 다른 특성만을 이용하게 되므로 활용목적에 맞게 최적의 영상을 얻기 위한 밴드조합이 매우 중요한 과정이 될 수 있다. 본 연구에서는 약 20년 전에 댐의 건설로 물속으로 사라진 약 60여개의 마을을 원격탐사기법으로 복원하기 위하여 현재 그 지역의 과거 자료를 획득할 수 없으므로, 원격탐지 방법으로 수집 가능한 과거의 자료를 현재의 측지좌표 공간으로 보정처리하고 채널간의 생성되는 영상을 비교함으로서 최적의 솔루션을 찾아내는 실함을 실시하였다. 과거지도와 참조지도와 좌표변환을 통하여 정위치의 중첩오차를 최소화시키고, 영상 복원 시 손실정보를 최소화하기 위한 최적채널결정을 밴드조합 방법으로 하여 그 특징과 결과를 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.523-525
• /
• 1998

웨이브렛 변환을 사용한 영상은 인간의 시각체계(HVS)에 적적한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 부분을 더 정확하게 부호화 하고, 그렇지 못한 부분에서는 적절한 정보의 손실을 허용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이브렛 변환영상의 통계적 특성을 이용한 제로트리 부호화 기법은 중요한 영상계수를 선별하여 영상전체에서 의미있는 계수를 순서대로 부호화 함으로써 매입 파일(Embeded File)을 생성한다. 본 연구에서는 제로트리 부호화 과정중 불확실 구간(Uncertainty Interval)에서 발생하는 오차(Error)를 줄이기 위하여 LBG(Line Bute Gray) 알고리즘을 도입하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 사용함으로써 결과의 향상을 보였다. 오차교정(Error Correction)은 EZW(Embeded Zerotee Wavelet) 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한(detail) 성분을 살리는데 효과적이다. JPEG과 같은 DCT 기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성능을 보일뿐아니라, DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.907-910
• /
• 2001

본 논문에서는 저작권자의 개인 ID 를 직접 행렬 대역확산(Direct Matrix-Spread Spectrum) 방식을 이용하여 워터마크 영상을 부호화한 후, 주파수 영역에서 원 영상에 삽입하고 검출하는 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크 영상은 시각적으로 인식 가능한 패턴(마크, 로고, 심볼, 인장 또는 서명)을 사용한다. 워터마크가 삽입된 영상의 화질저하를 추정하기 위해 PSNR 을 계산하고, 검출된 워터마크의 복원률을 구하여 외부공격에 대한 워터마크의 강인성을 확인한다. 여러 표준영상에 적용해 본 결과 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR 은 93.2 dB 로 우수한 화질을 얻을 수 있었으며, JPEG 손실 압축에서는 83.6 % 이상의 워터마크 복원률을 얻을 수 있었고 영상변형 및 잡음하에서도 효과적인 워터마크 검출 능력을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.523-526
• /
• 2012

영상의 위변조를 탐지하거나 무결성을 인증하기 위해서는 가역 워터마킹 기법은 유용하다. 기존 워터 마킹 연구들은 원본 복원이 불가능하였으나, 가역 워터마킹은 워터마크를 검출한 후, 아무런 손상없이 영상을 원본 상태로 복원할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 차이값 히스토그램에 기반한 가역 워터 마킹을 통해 위변조된 영역을 탐지하는 블록단위 인증 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상 각 블록에 대하여 영상의 특징값을 추출하고, 사용자의 정보와 결합하여 인증 코드를 생성한다. 생성된 인증코드는 가역 워터마킹을 통하여 콘텐츠 자체에 직접 삽입한다. 영상의 인증을 위해서는 추출된 인증코드와 새로 생성된 인증코드의 비교를 수행한다. 다양한 영상들에 대하여 비교 분석하였고, 그 결과 제안한 알고리즘은 완전한 가역성과 함께 낮은 왜곡을 유지하면서도 97% 이상 인증률을 얻을 수 있었다.

• Korean Journal of Optics and Photonics
• /
• v.17 no.6
• /
• pp.507-513
• /
• 2006

In this paper, we propose an improved image encryption and fault-tolerance decryption method using phase wrapping and phase encoding in the frequency domain. To generate an encrypted image, an encrypting key which denotes the product of a phase-encoded virtual image, not an original image, and a random phase image is zero-padded and Fourier transformed and its real-valued data is phase-encoded. The decryption process is simply performed by performing the inverse Fourier transform for multiplication of the encrypted key with the decrypting key, made of the proposed phase wrapping method, in the output plane with a spatial filter. This process has the advantages of solving optical alignment and pixel-to-pixel mapping problems. The proposed method using the virtual image, which does not contain any information from the original image, prevents the possibility of counterfeiting from unauthorized people and also can be used as a current spatial light modulator technology by phase encoding of the real-valued data. Computer simulations show the validity of the encryption scheme and the robustness to noise of the encrypted key or the decryption key in the proposed technique.