저층 라플라시안 피라미드 영상의 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 근본적으로 영역 분리와 벡터양지화 방법을 이용하였다. 저층 라플라시안 영상은 고층에 비하여 분산이 매우 작지만 공간 면적이 넓어 압축율에 크게 영향을 미친다. 바로 이 점에서 저층 영상을 분산값의 크기로 평탄/윤곽 영역으로 분리하여 평탄 영역은 평균값으로, 윤곽 영역은 벡터 양자화 방법으로 부호화하였다. 이 방법은 윤곽 영역만을 벡터 양자화함으로써 보다 효율적으로 윤곽 정보를 나타낼 수 있어서 평탄 영역에 의한 약간의 PSNR감소를 수반하지만 높은 압축율을 얻을수 있는 것이 장점이다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로 기존의 벡터 양자화 방법보다 압축율면이나 처리 시간면에서 효율적이라는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 멀티미디어 저작권 보호를 위한 회전, 크기, 이동 (RST: Rotation, Scale, Translation) 변환 공격에 견디는 강인한 로고 삽입 방법을 제안한다. 기하학적인 처리는 영상의 화질을 많이 훼손하지 않으면서 워터마크의 탐지 과정을 매우 복잡하고 어렵게 한다. 정규화된 영상 (Normalized image)에 워터마크를 삽입하는 방법은 영상의 정규화 과정에서 보간에 의해 평탄화 (Smoothing effect) 현상이 발생하는 단점이 있다. 이것은 워터마크를 정규화된 영상에 직접 삽입하는 대신, 영상 정규화를 변환 파라미터를 계산하는데 사용함으로써 해결할 수 있다. RST 변환에 대응하기 위한 기존의 방법은 주로 전체 영상에 대해 DFT 변환을 수행한다. 그러나 이 방법은 전체 영상에 변환을 취함으로써 효과적인 마스킹 방법의 적용이 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 $8\times8$ 블록 DCT (Discrete Cosine Transform)를 채용하고 $8\times8$ 블록 DCT 계수의 공간-주파수 국부화 특성을 이용한 마스킹 방법을 사용한다. 실험결과, 제안된 방법이 영상 압축과 기하학적 처리를 포함한 다양한 공격에 강인한 특성을 보였다.
X-ray는 촬영 방식의 한계로 진단하기 어려운, 품질 낮은 영상을 다수 발생시킨다. 이러한 저품질 영상은 임상 현장에서의 진단이 어려울 뿐만 아니라, 진단 보조 도구를 개발함에 모델의 성능과 신뢰도를 떨어뜨리는 주요 요소가 된다. 특히 투과도가 낮은 영상은 학습 성능에 악영향을 미친다는 것이 입증된 바 있다. 따라서 본 연구는 투과도가 낮은 영상을 진단에 부적합한 영상으로 정의하여, 이를 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 민감도 94.9%. 특이도 96.0%의 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 실시간 비디오 서비스에 적합한 MPEG2 인코더-Splitted Intra-refresh[3]의 성능을 검증, 과시한다. 여기서는 M value에 따른 분석 및 양자화 인수에 따른 성능, 입력 영상의 종류에 따른 효과 등을 비교, 검토한다. 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 비트율의 오차헤드는 적으면서도 비트율 평탄화 효과가 뛰어나며 셀손실율 역시 낮게 나타났다. 그러나 허용하는 지연이 짧을 경우에는(50msec 이하) 매우 효과적이나 지연이 클 경우(100msec 이상)에는 효과가 없다. 따라서 제안한 방법은 짧은 지연을 요구하는 실시간 VBR 비디오 데이터의 ATM 전송에 적합하다.
본 논문에서는 원영상의 주파수특성 성형에 의한 오차확산 영상이진화 기법을 제안하였다. 오차확산에 의한 영상이진화 처리에서 이진화영상에 내재하고 있는 에지정보의 열화를 감쇄하기 위한 방법으로 원영상의 주파수특성을 활용하는 기법을 도입하였다. 주파수특성은 원영상에서 수평방향과 수직방향으로 얻고, 이들 각각에 가중치를 부여하였다. 수평과 수직의 주파수특성을 성형한후, 영상이진화 기법에서 양자화처리 수행시 이를 활용하였다. 주파수특성 성형을 위한 필터는 2종을 제안하여 적용하였다. 제안한 필터를 적용한 오차확산 영상이진화 처리를 수행한 후, 실험결과를 고찰시 이진화영상의 평탄영역은 기본특성을 유지하면서 에지정보의 특성이 부각되는 주관적인 화질특성이 얻어짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 멀티미디어 저작권 보호를 위한 회전(Rotation) 변환 공격에 견디는 강인한 로고 삽입 방법을 제안한다. 기하학적인 처리는 영상의 화질을 많이 훼손하지 않으면서 워터마크 탈지 과정을 매우 복잡하고 어렵게 한다. 정규화 된 영상 (Normalized Image)에 워터마크를 삽입하는 방법은 영상의 정규화 과정에서 보간에 의해 평탄화 (Smoothing effect) 현상이 발생하는 단점이 있다. 이것은 워터마크를 정규화 된 영상에 직접 삽입하는 대신, 영상 정규화를 변환 파라미터를 계산하는데 사용함으로써 해결할 수 있다. 회전 변환에 대응하기 위한 기존의 방법은 주로 전체 영상에 대해 DFT 변환을 수행한다. 그러나 이 방법은 전체 영상에 변환을 취함으로써 효과적인 마스킹 방법의 적용이 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 DCT를 채용하고 계수의 공간-주파수 특성을 이용한 마스킹 방법을 사용한다. 실험결과. 제안된 방법이 회진변환 공격에 강인한 특성을 보였다.
본 논문에서는 주어진 영상을 필터링하여 영상의 스타일을 제거하는 방법을 제시한다. 스타일이 제거된 영상은 영상분류, 특징점 인식, 영상 분할 등의 다양한 용도에 쓰일 수 있다. 또한 원래 영상과 스타일이 제거된 영상을 비교하여 영상의 스타일을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 주어진 영상에서 스타일 벡터를 계산한 후 계산된 스타일벡터를 이용하여 영상에 양방향 필터링을 적용한다. 이 때 영상의 경계 부분에서 스타일을 효과적으로 분리하는 방법과 다중 해상 처리 방법을 적용하여 다양한 크기와 방향의 스타일을 찾아낸다. 그 결과 주어진 영상에서 다양한 크기와 방향의 스타일을 제거하고 영상의 중요한 내용만을 효과적으로 나타낸다.
최근 멀티미디어 트래픽의 증가로 인해 효율적인 전송방법이 대두되고 있다. 분할된 인코딩 영상의 Intra frame의 주기와 GOP 사이즈와 같게 하되, Intra frame의 시작시간을 달리하여 영상 bit rate의 fluctuation을 감쇄 및 평탄화 한다. 이를 활용해 같은 대역폭 상황에서 기존의 기술보다 원활한 Conversation Service가 효율적으로 이루어지도록 하는 방법을 제안한다.
영상은 주파수 분포로 볼 때, 크게 에지 영역과 평탄 영역으로 구분할 수 있다. 또한 각 영역 안에서도 다양한 주파수 분포를 가지고 있다. 기존의 가중치 합(weighted-sum)기반의 방법으로는 다양한 주파수 변화를 포괄하기가 어렵고, 특히 고주파 성분을 효과적으로 보전할 수 없다. 이런 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 영상의 국부 영역의 주파수 특성에 기반을 둔 deinterlacing 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선 영상을 에지 영역과 평탄 영역으로 구분하였다. 그런 다음, 각 영역에 대해 신경 회로망을 할당하였다. 또한 각 영역에 대해서 저주파 성분과 고주파 성분으로 모듈화된 신경 회로망을 사용하여 각 영역 안에서의 주파수 특성의 변화에 잘 반응할 수 있게 하였다. 모의 실험에서 제안 알고리즘은 단일 신경 회로망의 경우나 기존의 다른 알고리즘들보다 개선된 성능을 보여주었다
영상은 일반적으로 에지 영역과 평탄 영역으로 나누어 질 수 있다. 평탄 영역은 대부분 저주파 성분으로 이루어져 있지만, 에지 영역에서는 고주파 성분이 주가 된다. 따라서, 각 영역에 따른 특성을 고려한 deinterlacing 방법이 효율적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 국부 영역의 분산을 사용하여 영상을 에지 영역과 평탄 영역으로 분리하고 분리된 에지 영역과 평탄 영역에 대하여 모듈화된 신경 회로망을 사용한 deinterlacing 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 모듈화된 구조로 인해 각 영역의 신경회로망이 유사한 데이터들만을 집중적으로 학습할 수 있고 서로 다른 영역의 데이터들로 인한 학습방해가 적은 장점이 있다. 또한 신경 회로망의 입력으로 국부 평균을 제거한 값을 사용함으로써 화소의 국부 평균 밝기값의 변화로 인한 학습 성능 저하를 방지할 수 있다. 모의 실험에서 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘들보다 개선된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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