본 논문에서는 최근 제정된 국제 영상압축 표준안인 JPEG2000 시스템에 쉽게 내장할 수 있는 새로운 디지털 워터마킹 방법 을 제안한다. 웨이블릿 변환 후 워터마크를 삽입하는 기존 웨이블킷 변환 기반 워터마킹 방식들과는 달리. 제안된 방식은 웨이블 릿 변환을 위한 lifting 과정 중에 발생된 변환 계수 값에 워터마크를 삽입하는 방식이다. 제안된 방식은 워터마크가 삽입될 계수 의 주파수 성분을 사용자가 선택할 수 있기 때문에 압축을 위한 웨이블릿 변환 필터군이 노출된 경우에도 삽입된 워터마크를 제 거 또는 변형하기가 쉽지 않다는 특성을 가지고 있다. 시뮬레이션을 통해, 제안된 방법이 각종 공격에 강인하며, 웨이블릿 변환 후 워터마크를 삽입하는 기존 웨이블릿 변환 기반 워터마킹 방식에 비해 보다 안전한 방식임을 보였다
그린함수의 효율적인 표현을 위하여 파수영역 웨이블릿 변환 개념을 이용하였다. 파수영역 웨이블릿 변환을 공간영역에서 가변 윈도우를 사용하여 등가적으로 구현하였다. 제안된 방법은 공간영역 그린함수에 대하여 윈도우 함수를 이용한 필터링과정, 고유함수의 전개를 통한 중심이동과정, 그리고 푸리에 변환과정으로 이루어진다. 파수영역 이산 웨이블릿 변환이 적용된 그린함수의 수식을 유도하였고, 근거리 그린함수와 원거리 그린함수를 표현하여 파수영역에서 비교하여 특성에 대하여 논의하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 흥채의 특징을 추출하는 기법에 대해 제안한다. 웨이블릿 변환은 수행 속도가 빠르며 신호의 에너지를 저주파 대역으로 잘 모아주는 우수한 국소화 특징을 갖고 있으며, 특히 저주파 대역을 효율적인 특징 벡터로 사용한 수 있다. 한편 인식에 사용하고자 하는 흥채 영역에 눈꺼풀, 눈썹, 반사광, 안경의 흠집 등으로 인한 잡음이 포함될 수 있다. 이러한 잡음은 그 자체로도 홍채 패턴을 크게 변형시키며, 웨이블릿, 가보 등의 필터 기반 특징 추출 알고리즘은 잡음을 전체 영역으로 확산시킨다. 즉 잡음은 흥채 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 이를 막기 위해 본 논문에서는 홍채 템플릿을 여러 개의 영역으로 분할하여 각 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행함으로써 잡음의 영향을 제한된 영역에 국한시킨다. 실험에서 웨이블릿 방법이 기존의 Gabor 변환을 이용한 특징 추출 방법과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있으며 영역 분할로 인해 성능 개선이 되었다.
본 논문에서는 선형계수확장 기반의 웨이블릿 워터마킹 기법을 제안하였다. 워터마크의 안정성을 위하여 먼저 워터마크에 대하여 Amold 변환을 진행한다. 다음 워터마크와 원 영상에 웨이블릿 변환을 진행한다. 워터마크의 크기를 원 영상의 1/4 정도로 선택하였기 때문에 선형계수확장을 적용하여 워터마크를 원 영상 크기만큼 확대한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 웨이블릿 변환된 영상의 저주파대에 일정한 강도로 워터마크를 삽입한다. 워터마크의 추출 시에 기존 방법과 달리 F 노름(norm) 함수를 적용하여 추출된 워터마크와 원 워터마크의 유사도를 비교한다.
본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 인터넷을 이용 원거리에 있는 Device를 PDA로 제어하는 영상감시 솔루션에 대해 연구하였다. 우선 서버는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 획득한 영상에 대해 2단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통해 Client(PDA)로 전송한다. PDA는 수신한 프레임만을 가지고 역 웨이블릿 변환을 하고 사용자에게 영상을 보여주게 된다. 카메라는 스텝 모터와 마이크로프로세서 80C196KC에 의해서 컨트롤되고, 사용자는 서버에서 보내는 영상을 PDA를 이용해서 감시한다. 그리고 PDA를 이용 원거리에 있는 서버 80C196KC에 제어 신호를 보내고 자신이 원하는 영상을 감시할 수 있다.
본 논문은 웨이블릿 변환 계수의 특성을 이용하여 영상에 워터마킹을 하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 영상을 3단계 웨이블릿 변환 후 워터마크의 견고성(robustness)을 고려하여 저주파 영역 계수의 경우 인접계수간의 차이를 기준으로 워터마크를 삽입하고, HVS(Human Visual System)를 고려하여 고주파 영역 계수의 절대치를 기준으로 워터마트를 삽입하였다. 또 대역별로 반감확률을 적용한 스케일 변수를 다르게 부여함으로써 워터마크된 영상의 화질 열화를 줄일 수 있었고, 워터마크의 견고성을 증가시킴으로써 보다 안전한 디지털 컨텐츠 보호에 중점을 두고자 하였다.
본 논문은 Daubechies 정상 웨이블릿 변환을 이용하여 무인항공기 항공촬영 영상의 성능을 향상하기 위한 기법에 대해 연구하였다. 무인항공기에서 획득된 영상이 가장 일반적이고 보편적으로 적용되는 가우시안 잡음에 의하여 손상되었을 경우, 영상의 성능을 개선하기 위한 실험을 수행하였다. 정상 웨이블릿 변환은 DWT (discrete wavlet transform)에서 다운샘플링에 의해 발생하는 문제점을 해결하기 위한 변환방법으로써 잡음제거에 DWT보다 효과적이라고 알려져 있다. 또한 Haar 웨이블릿은 불연속 함수인 이유로 매끄러운 신호나 영상처리에 효과적이지 못하다. 이에 본 연구에서는 daubechies 정상 웨이블릿을 이용하여 잡음을 제거하였으며 기존 haar 정상 웨이블릿을 적용하였을 때 보다 더 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 논문은 문서 분할, 웨이블릿 리프팅, 그리고 비트 평면 부호화에 기반한 문서 압축과 복원 시스템을 제시한다. 압축 과정에서 문자들의 모양을 유지하기 위하여 문서 분할을 사용한다. 웨이블릿 변환 방법으로는 웨이블릿 리프팅을 사용하며 웨이블릿 계수 값에 대하여 비트 평면을 구성하여 중요 서브블럭 단위로 압축을 수행한다. 중요 서브블록 부호화를 통하여 압축율을 높임과 동시에 압축속도 향상도 이룩하였다. 양자화로는 서브밴드 단위의 비 트 쉬프트 방법을 사용하였다. 웨이블릿 리프팅의 전단계로 색차변환, 부표본화를 수행하였으며, 서브블록 부호화의 전단계로 그레이코드 변환을 수행하였다. 여러 영상과 문서를 대 상으로 실험하여 시스템의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 통해 추출된 동작신호에 대해 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform : DWT)과 선형 판별분석(Linear Discriminant Analysis : LDA), Support Vector Machine(SVM)을 사용하는 동작 분류 시스템을 제안한다. EPIC 센서 신호에 대해 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 웨이블릿 계수인 근사계수(approximation coefficients)와 상세계수(detail coefficients)를 구한 후, 각각의 웨이블릿 계수에 대해 특징 파라미터를 추출한다. 이 때, 특징 파라미터는 14개의 통계적 특징 추출 파라미터 중에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 통하여 선택한 우수한 특징 파라미터이다. 웨이블릿 계수들에서 추출한 특징 파라미터는 선형 판별분석을 적용하여 차원을 축소하고 SVM의 훈련 및 분류에 사용한다. 실험결과, 4가지 동작에 대한 EPIC 센서 신호분류에서 제안된 방법의 분류율이 99.75%로 원신호에 대한 HMM 분류율 97% 보다 높은 정확률을 보여주었다.
본 논문은 이산 웨이블릿 변환의 스케일러빌리티(scalability)를 활용한 VOD 트래픽 모델링에 대하여 소개한다. VOD는 사용자의 요구에 대하여 비디오 데이터를 제공하는 시스템이다. 비디오 데이터는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 첫 번째 특징은 데이터 양이 상당히 많다는 점이다. 그리고 데이터 양이 비디오 데이터가 전달되는 시간축에 따라서 변화가 많다는 점이다. 그리고 두 번째 특징은 비디오 데이터는 전송되는 양상이 시간축에 대하여 거의 끊김이 없어야 한다는 점이다. 이러한 점들 때문에 VOD 트래픽을 정확하게 모델링하는 것은 상당히 어렵게 생각되었다. 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)은 함수에 대한 근사이다. 우수한 점은 함수에 대한 근사가 상당히 용이하고 또 유연하다는 점이다. 다시 말하면 함수 근사의 정밀도를 용이하게 조절할 수 있다는 점이다. 또 다른 우수한 점은 시간과 공간 양쪽에 대하여 함수 근사를 할 수 있다는 점이다. 본 논문은 VOD server와 client 사이의 트래픽을 이산 웨이블릿 변환인 스케일러빌리티를 활용하여 모델링하여 server와 client 사이에 보다 효과적인 네트워크 트래픽 제어를 할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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