Journal of The Korean Association of Information Education
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v.15
no.3
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pp.517-524
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2011
This paper presents a fast blind deconvolution method that produces a deblurring result from a single image in only a few seconds. The high speed of our method is enabled by considering the Discrete Fourier Transform (DFT), and its relation to filtering and convolution, and fast computation of Moore-Penrose inverse matrix. How can we predict the behavior of an arbitrary filter, or even more to the point design a filter to achieve certain specifications. The idea is to study the frequency response of the filter. This concept leads to an useful convolution formula. A Matlab implementation of our method usually takes less than one minute to deblur an image of moderate size, while the deblurring quality is comparable.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.255-258
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2003
본 논문에서는 JPEG 압축 이외의 블러링(blumng) 및 샤프닝(sharpening) 등의 허용 가능한 이미지 조작에도 정보가 유지될 수 있는 내용 적응(content adaptive) 서명(signature) 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 블록의 이미지 내용의 특성을 사용하여, 기존의 이미지 블록 사이의 DCT 계수 차이가 유지되는 DCT를 기반으로 한 Chang의 서명 방법의 단점을 개선하였다. 즉, 허용 가능한 이미지 조작에 대하여 에러 발생 확률이 높은 블록을 피하여 서명을 생성하였다 Lenna를 포함한 여러 표준 영상을 사용하여 실험한 결과, 제안한 랑법은 Chang의 방법에서 발생하는 서명의 비트 스트림 에러보다 에러 발생 빈도가 블러링 이미지에서는 평균 약 55%, 사프닝 이미지에서는 평균 약 51% 더 낮았다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.19
no.1
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pp.139-148
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2015
The purpose of image fusion is to combine the relevant information from a set of images into a single image, where the resultant fused image will be more informative and complete than any of the input images. Image fusion techniques can improve the quality and increase the application of these data important applications of the fusion of images include medical imaging, remote sensing, and robotics. In this paper, we suggest a new method to generate a fusion image using the close relation of image features obtained through maximum entropy threshold and mutual information. This method represents a good image registration in case of using a blurring image than other image fusion methods.
본 논문은 핀홀 카메라 모델에 의해 렌더링한 컬러와 깊이 이미지의 후처리에 의한 실시간 필드심도 렌더링 방법을 제안한다. 필드심도 렌더링은 최근의 향상에도, 큰 스케일의 블러링에 필요한 계산 때문에 실용적으로 사용되지 못해 왔다. 본 방법은 이방성 가우시안 필터로 생성된 밉맵 이미지들을 비선형으로 보간하여 필드심도 효과에 필요한 블러링을 수행한다. 모든 계산 과정은 GPU로 가속되어, 안정적이고 확장 가능한 실시간 수행 성능을 확보한다. 또한, 후처리 방식의 두 가지 결점인 강도 누출과 블러링 불연속성을 이방성 가우시안 필터와 블러링 정도를 부드럽게 하여 제거한다. 본 방법은 뛰어난 실시간 성능과 함께 고품질의 필드심도 효과를 생성한다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.109-112
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2000
고역의 주파수 성분이 감쇠되어 선명도가 저하된 이미지나 선형 보간법에 의해 확대된 이미지의 계단모양 왜곡을 감소시킴으로써 경계선의 선명도가 저하된 이미지들을 위해 형태학적 처리(morphological processing)에 의한 이미지 윤곽선의 선명도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 블러링(blurring)된 이미지를 화소의 명암에 따라 다수개의 평판 이미지(slice image)로 나누고 각 평판 이미지에 대해 반복적인 최대/최소값 필터(min/max filter)의 적용으로 얻어진 윤곽선의 중심을 기준으로 하여 팽창(dilation)과 침식(erosion)을 수행함으로 이미지의 윤곽선에서의 명암 변화에 대한 경사도를 크게 만들고 이로써 이미지 윤곽선의 선명도를 향상시키는 방법을 사용하였으며 모의 시험결과를 통하여 고역 주파수 강조에 의한 방법에 비하여 인위적인 잡음(artifact)없이 효과적으로 선명도를 향상시킬 수 있음을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.357-360
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2007
초해상도 영상 복원은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환하는 기술이다. 저해상도를 고해상도로 변환 시 정보가 없는 화소에 대한 정확한 화소값을 예측하는 보간법을 이용하게 되며 영상의 스케일링에 따른 앨리어싱 (aliasing) 이 발생하는 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 Sobel 연산자를 통해 구한 에지 성분의 크기와 방향성을 이용하여, 초해상도 영상의 앨리어싱과 블러링(blurring) 을 줄이는 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11c
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pp.1881-1884
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2003
본 논문은 시각적 워터마크의 삭제나 수정을 방지하기 위해 블록 기반 내용 인증(Block-wise content authentication) 방법을 제안한다. 제안한 방법은 원본 이미지와 워터마크 이미지를 사용하여 DCT 기반의 시각적 워터마크(Visible watermark)가 삽입된 이미지로 만든다. 다음, 블록 기반 서명(Block-wise signature)을 삽입하여 JPEG 과 같은 허용 가능한 이미지 조작에서는 정보가 유지되고, 워터마크의 삭제와 같은 악의적인 이미지 조작에는 인증을 허용하지 않는다. 또한 이미지의 조작된 부분을 알 수 있도록 로컬라이제이션(Localization)을 이용하여 조작된 부분의 위치를 파악한 수 있다. Lena를 포함한 여러 표준 영상을 사용하여 실험한 결과, 제안한 방법은 시각적 워터마크에 대한 다양한 공격에서 조작된 위치를 정확하게 표현할 수 있었다. 그리고 Photoshop 7.0의 Quality factor 11인 JPEG-90 압축에서 약 99%의 인증이 가능하였고, 블러링(Blurring)이나 샤프닝(Sharpening)과 같은 기타 공격에서는 각각 51%, 50%로 인증이 허용되지 않았다.
Kim, Min-jeong;Lee, Soo-young;Lee, Jiyoung;Ham, Na-youn
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.152-155
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2019
클라우드가 대중화되어 많은 모바일 유저들이 자동 백업 기능을 사용하면서 민감한 개인정보가 포함된 사진들이 무분별하게 클라우드에 업로드 되고 있다. 개인정보를 포함한 클라우드가 악의적으로 해킹 될 시, 사진에 포함된 지문, 자동차 번호판, 카드 번호 등이 유출됨에 따라 대량의 개인정보가 유출될 가능성이 크다. 이에 따라 적절한 기준에 맞게 사진 속 개인 정보 유출을 막을 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다. 현재의 클라우드 시스템의 문제를 해결하고자 본 연구는 모바일 기기에서 클라우드 서버로 사진을 백업하는 과정에서 영역 검출과 블러링의 과정을 제안하고 있다. 클라우드 업로드 과정에서 사진 속의 개인 정보를 검출한 뒤 이를 블러링하여 클라우드에 저장함으로써 악의적인 접근이 행해지더라도 개인정보의 유출을 방지할 수 있다. 머신러닝과 computer vision library등을 이용하여 이미지 내에 민감한 정보를 포함하고 있는 영역을 학습된 모델을 통해 검출한 뒤, OpenCV를 이용하여 블러링처리를 진행한다 사진 속에 포함될 수 있는 생체정보인 지문은 손 영역을 검출한 뒤, 해당 영역을 블러링을 하여 업로드하고 카드번호나 자동차 번호판이 포함된 사진은 영역을 블러링한 뒤, 암호화하여 업로드 된다. 후에 필요에 따라 본인인증을 거친 후 일정기간 열람을 허용하지만 사용되지 않을 경우 삭제되도록 한다. 개인정보 유출로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 지금, 사진 속의 개인 정보를 보호하는 기술은 안전한 통신과 더불어 클라우드의 사용을 더 편리하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.529-531
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2000
웨이블릿 디노이징 기법은 웨이블릿 계수들의 thresholding 에 의해 부가적인 가우시안 노이즈들을 제가하는데 사용된다. 필터에 기반한 다른 많은 변환들처럼, 웨이블릿 scaling 방법들은 이미지의 경계선들의 근처에 블러링 현상이나 인공적인 잡음들이 나타나게 된다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웨이블릿 변환 필터의 구현 배경은 경계선 부분의 손실없이 이미지의 노이즈 제거를 위한 것이다. 많은 이미지 향상과 회복기법들은 이러한 붕괴처리의 효과들을 위한 보상으로 개발되었다. 또한 뉴럴 필터, 퍼지 필터, LMS L-filter, quadratic filter, sigma filter 등은 이러한 이미지의 질을 개선하기 위한 수학적인 도구들이라고 할 수 있다. [1]
Digital watermarking provides electronic means for proving the copyrights of distributed digital media copies. Research on digital watermarking for images is recently directed toward that for color images extensively used in real life, based on the substantial results in digital watermarking for gray-scale images. Color images have multiple channels, each of which corresponds to a gray-scale image. While there are some watermarking techniques for color images that just apply those for gray-scale images to one channel of the color images, the correlation characteristics between the channels are not considered in them. This paper proposes a zero-watermarking technique that makes keys via combining an image dependent watermark, created through comparing two channels of the color image and copyright watermark scrambled. Due to zero-watermarking, it does not change anything of cover(host) images. Watermark images are robust against some common attacks such as sharpening, blurring, JPEG lossy compression, scaling, and cropping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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