제로-워터마킹은 디지털 콘텐츠에 워터마크를 삽입하지 않음으로써 데이터 왜곡과 품질 저하를 피할 수 있는 디지털 워터마킹 기법이다. 이 논문에서는 DCT 영역에서 CRT를 기반으로 한 제로-워터마킹 기법인 DCT0CRT를 제안한다. 무질서한 방식으로 선택된 DCT 블록의 DC 또는 낮은 주파수의 AC 계수들 중에서, 워터마크 정보와 매칭되는 CRT 기반 조건을 만족하는 것을 선택하고, 이러한 선택 정보를 키로 생성함으로써, DCT 영역에서 제로-워터마킹이 가능하도록 지원한다. 이 워터마킹 기법은 이미지에 어떤 변경도 하지 않기 때문에, 이 워터마킹 기법을 적용한 이미지의 품질은 다른 CRT 기반 워커마킹 기법에 비하여 우수하며, 샤프닝, 블러링, JPEG 손실 압축 등을 이용한 공격에도 워터마크가 강인함을 보여준다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 계수간의 특성을 이용한 효과적인 워터마크 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상을 2단계 웨이블릿 변환 후 비가시성과 강인성을 고려하여 기저대역과 고주파 대역을 제외한 중간 대역에 이진 워터마크를 삽입하였다. 각종 공격으로 변형된 영상에서 워터마크론 효과적으로 김출하기 위해 계수 선택 임계치를 삽입시보다 검출시에 보다 높게 설정하는 비대칭 임계치 워터마킹 방법을 사용하였다. 또한 워터마크 검출시 선택된 웨이블릿 변환 계수 쌍의 차이가 일정 이하일 경우에 검출값을 그대로 유지하는 방법으로 검출 강도를 높였다. 실험 결과 제안한 방법은 비교적 우수한 화질에서 손실 JPEG 압축, 잡음 첨가, 클로핑, 블러링 등의 공격에 강임함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 computer-aided analysis 의 일환으로 X-ray 심혈관 조영도를 이용하여 관상동맥의 구조를 보여주는 방법에 대해 제시하고자 한다. 관상동맥 폐색증 환자들에게 시술되는 스텐트 삽입 시술이나 관상동맥 우회로 시술을 할 때에는 X-ray 의 조영 영상이 매우 중요한 시술의 기준이 되고 있으며, 조영 영상에서 혈관을 빠르고 정확하게 인식하는 것은 시술의 필수 조건이다. 이러한 시술중의 혈관구조 인식을 돕기 위하여 본 논문에서는 심혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 골격을 추출하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 혈관 구조 추출을 위하여 3 단계 알고리즘을 제시한다. 첫번째 단계에서는 조영도에서 잡음을 제거하기 위하여 동질영역을 블러링할 수 있는 speckle reducing anisotropic diffusion 을 이용한 이미지 필터링을 수행한다. 이 필터링은 영상내 잡음을 제거하고 혈관의 경계선을 강화하여 정확한 영상인식을 가능하게 한다. 두번째 단계에서는 영상 내에서 보여지는 주요 혈관을 분할하는 것이다. 이 영상분할에는 canny edge detection 과 개선된 영역확장법(adaptive region growing)을 동시에 이용하는 복합적 분할기법이 수행된다. 세번째 단계에서는 형태학적 기법(Morphology)을 이용하여 분할결과의 부족한 부분을 보완하고 골격화를 수행하여 정확한 혈관 구조를 추출해낸다. 실험을 위해서는 정상인의 관상동맥 영상 뿐 아니라 혈관이 가늘어지는 폐색이 관찰되는 환자의 영상에 대해서도 실험하였다. 또한 논문에서 제시한 알고리즘에 대한 검증을 위하여 실험 결과들은 의료진의 감수를 거쳤다.
본 논문에서는 효율적인 장면 전환 검출을 위하여 압축된 MPEG 비디오 시퀀스로부터 특징 요소를 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 압축된 MPEG 비디오 시퀀스로부터 일부만을 복원하여 각 DCT 블록의 주요 5개의 AC 계수를 추출하고, 이로부터 각 블록의 에지 정보를 구하여 에지 영상을 얻는다. 제안된 에지 추출 방법에서는 기존의 DC 계수를 이용하여 에지를 검출하는 방법에서 생기는 블러링 (blurring) 문제를 해결할 수 있다. 또한 제안된 방법에 의해 얻어진 에지 영상을 각 프레임의 내용 정보를 포함하고 있으므로 장면 전환 검출뿐만 아니라 내용기반 (content-based) 검색 등에도 효과적으로 이용될 수 있다. 실험 결과, AC 계수를 이용하여 구한 에지 영상은 DC 계수를 이용하여 구한 에지 방법보다 원 영상의 정보를 더 잘 나타내었으며 장면 전환 검출에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 적목현상 보정을 위한 알고리즘에 관한 것이다. 자연스러운 보정을 위해 적목현상이 발생한 이미지에서 적목현상이 발생한 위치를 추정하고 적목현상의 정도를 판단하여 적절한 보정을 적응적으로 적용할 수 있도록 하였다. 붉은 색, 피부색, 반사광색을 이용하여 적목현상이 발생했을 가능성이 있는 픽셀을 추출하고 픽셀들을 그룹화하여 레이블링 하였다. 레이블링 된 각 그룹들 중에서 그룹의 가로와 세로의 비율, 크기, 밀도, 흰자위색과 피부색등을 이용하여 어떠한 그룹이 적목현상이 발생한 그룹인지를 판단하였다. 적목현상이 발생한 위치는 블러링 효과를 만들어 자연스럽게 보정하였다. 제안된 알고리즘을 하드웨어로의 설계 할 경우 하드웨어 자원의 효율성을 극대화하기 위해 알고리즘을 최소한의 메모리를 사용하여 개발하였다.
최근 많은 멀티미디어 제품에서 영상 보간 시스템을 사용하지만, 대부분의 영상 보간 시스템은 보간과정에서 블러링 등의 원치 않는 인공물이 발생된다. 제안하는 보간법은 주어진 영상의 화소와 최적화된 거리가중치 매개변수를 통해 왜곡거리를 구한다. 보간에 참조되는 새로운 왜곡거리는 화소의 주파수성분을 고려하여 보간의 성능을 향상시킨다. 컴퓨터 실험 결과를 통해 제안하는 보간법이 효율적으로 인공물을 개선하면서 이전의 선형 보간법들보다 성능이 우수함을 입증한다.
In contemporary society, heterotopia is the law dominates thoughts and is the concept reconstituted spaces calls order in chaos. And that is the place which refuses the paradoxical and social custom and sometimes poses a danger and rise in rebel. The purpose of this study is to study how forms of clothing fluid form images are expressed in modern fashion develop body around in the spatial relationship between the body and its environment. The study method consider changed characterastics of fluid space through the heterotopia thinking system of Foucault Michel. Based on this method, the heterotopia space that appeared in the plastic arts in aspects of artistic significance and aesthetic value was examined. Based on the above discussion on modern fashion Fluid Form were expressed in any formative characteristics were considered. The results of this study are as follows. Fluidity is the transformed interaction. It expanded external representation of organic body structure and reconstructed flexible forms of dynamic structures continuously. Transformation is the new space structure. It constructed invisible transformation and developed convertible dress space by combining a variety of functional overlap and fold. Deconstruction was expressed structural forms, expanding the existing forms in the open structure which have ambiguous boundaries.
본 논문에서는 웨이블릿 기반의 자기참조 기법을 이용한 블라인드 워터마킹 방법을 제안한다. 먼저 원 영상을 웨이블릿 변환 한다. 다음 저주파 대역을 제외한 모든 부대역을 영(zero)으로 설정한 후 웨이블릿 역변환을 거쳐 자기참조 영상을 만든다. 그리고 원 영상과 자기참조 영상의 화소 값의 차이에 따른 특정 영역을 선택하여 랜덤 시퀀스를 만든 후 워터마크로 사용하여 삽입한다. 다양한 영상에 대해 워터마크의 삽입과 추출 실험한 결과 제안한 방법은 충실도가 높을 뿐만 아니라 JPEG 압축, 필터링, 샤프닝, 블러링 등의 영상처리, 그리고 노이즈에 안정성을 가지고 있다.
최근 촬영 기기의 기술발전으로 인해 디지털 영상의 해상도가 증가함에 따라 선명한 디지털 영상에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에도 불구하고 디지털 영상 내 가우시안 잡음 (gaussian noise)은 촬영기기를 통해 영상 획득 및 처리 과정에서 발생하여 화질을 열화 시킨다. 디지털 이미지에서 발생하는 가우시안 잡음을 제거하기 위해서 기존의 저대역 통과 필터 (low-pass filter: LPF)를 사용하면 잡음은 제거되지만, 블러링 현상 (blurring phenomenon)이 나타난다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 소벨 연산자 (sobel operator)를 사용하여 영상 내 에지 맵 (edge-map)을 생성하여 에지 영역과 동질 영역을 구분한다. 에지영역에서는 약한 저역 필터 (weak low-pass filter)를 사용하고, 그 외의 이미지 영역에서는 강한 저역 필터 (strong low-pass filter)를 사용하는 알고리듬을 제안하였다. 그리고 다양한 이미지에 대하여 기존 알고리듬과 제안한 알고리듬의 적용한 결과를 통해 주관적 화질 비교하였고 객관적 지표로 최대 신호 대 잡음비 (peak signal-to noise ratio: PSNR)와 구조 유사성 (structural similarity: SSIM)을 사용하여 성능을 평가하였다. 실험결과를 통해 제안된 알고리듬이 잡음 제거 및 외곽선 보존의 우수함을 확인하였다.
영상처리는 인공지능과 스마트팩토리, IoT 산업 등 4차 산업혁명의 중요한 분야에서 다양한 형태로 사용되고 있다. 특히 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 스위칭 퍼지 가중치를 사용한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크의 표준편차에 저주파 영역과 고주파 영역을 구분하여 퍼지 함수를 스위칭하였으며, 퍼지 가중치에 따라 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 개선된 결과를 보였으며, 고주파 성분이 강하게 나타나는 영역에서 우수한 특성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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