본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 필름 영상에 존재하는 선형 스크래치를 검출하고 이를 제거하는 기술을 제안한다. 현재까지 스크래치 검출과 복원에 대한 많은 연구가 독립적으로 진행되어 왔는데, 그 이유는 영화가 요구하는 높은 품질과 그에 필요한 방대한 계산량 등의 문제점 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 영상을 3-레벨 웨이블릿을 변환하고, 웨이블릿 계수축소와 보간법을 이용하여 선형 스크래치의 검출과 제거를 동시에 수행한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 스크래치 제거 방법보다 적은 계산량으로 정확하게 선형 스크래치를 검출하고 제거함을 알 수 있다. 또한 제안하는 방법은 상용화 되어 있는 고전 영화 복원 시스템에 추가하여 사용이 가능하다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 통하며 QRS complex를 검출 하며, 32비트 고정 소수점 연산이 가능한 프로세서에도 동작하도록 알고리즘 최적화 기법을 제시한다. 먼저 입력 ECG 신호를 밴드 패스 필터를 통과 시키고, 3개의 서로 다른 웨이블릿 함수를 하나로 병합한 웨이블릿 함수를 이용하여 웨이블릿 변환을 하며, 다음으로 시간 평균 함수를 뒤에 마지막으로 QRS complex를 검출 한다. 제안 알고리즘은 MIT-BIH arrhythmia database에 적용하여 검증한다. 모든 과정은 32비트 고정 소수점 연산으로 구현되며, 삼각함수 같은 복잡한 연산은 테이블화 하였다. 검출 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가 한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.
본 논문은 2차원 연속 웨이블릿을 이용하여 조명에 의한 불균일한 휘도성분을 제거하여 TFT Display 핵심 부품인 편광필름 영상내의 결함을 검사 할 수 있는 방법을 제안한다. 영상 신호는 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 영상의 2차원 웨이블릿 변환은 스케일이 다른 여러 성분이 중첩된 다해상도 구조를 형성한다. 본 논문에서는 1차원 미분 가우시안 웨이블릿을 적용하여 영상에 중첩되어 있는 다해상도 성분 중 배경 휘도 성분을 효율적으로 추출하여 제거하는 전처리 기법을 제안한다. 이를 이용하여 원 영상에서 배경 성분을 분리할 수 있어 보다 신뢰성 있게 결함을 검출할 수 있다.
일반적으로 토목구조물에서 계측된 가속도 신호의 대부분은 적분이 매우 힘들다. 그 이유는 토목구조에서 계측된 가속도 신호는 일반적으로 비정상신호이며 또한 비가우시안 노이즈와 저주파 노이즈를 포함하고 있어, 저주파 성분이 증폭되는 적분과정에서 수치적 불안정성이 발생할 수 있기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 비정상 신호처리에 탁월한 웨이블릿 변환의 개념을 비가우시안 노이즈와 저주파 노이즈에 대해 확장한 수정된 웨이블릿 변환을 이용한 가속도 기록의 이중 적분방법을 제시하였다. 또한, 예제해석을 통해 제시된 방법이 비정상 신호의 노이즈 및 비가우시안 노이즈와 저주파 노이즈를 제거에 우수한 성능을 보이고 있음을 보였다.
항공이나 위성 영상과 같이 고주파 성분을 많이 포함하고 있는 영상에 워터마크를 삽입하기 위해 웨이블릿 패킷 변환을 이용한 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 최저 주파수대역을 포함한 전대역에 걸쳐 워터마크를 삽입한다. 워터마크는 웨이블릿 패킷 계수 중에서 중요계수를 선택한 후에 원 영상에 삽입된다. 워터마크가 삽입될 위치의 중요계수는 CPSO를 이용하여 웨이블릿 패킷 변환에 제로트리기법을 적용하여 전대역에 걸쳐 선택한다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 비가시적이고 강인함을 보여준다. 특히 고주파 성분이 많이 포함되어 있는 영상을 고압축하는 경우에도 강인함을 보여준다.
본 논문은 주파수 대역 변환 방법을 사용하여 잡음을 제거하는 방법으로, 웨이블릿 변환의 고주파 성분의 통계적 특성을 활용하여 임계값을 선택하는 새로운 방법을 제안한다. 변환 영역의 각 고주파 성분(HL, LH, HH)에 대한 중앙편차를 이용하여 임계값을 설정함으로서 영상의 통계량의 변화에 대응할 수 있고, 잡음 분산의 크기에 적응할 수 있도록 하였다. 실험 결과 잡음 분산을 추정하거나 데이터의 개수를 이용하는 기존의 방법에 비하여 신호 대 잡음비(PSNR)가 향상되었다.
디지털 영상 콘텐츠의 사용이 급증함에 따라 유료 및 비밀유지를 필요로 하는 영상 데이터에 대한 보안문제가 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 깊이정보 영상 콘텐츠를 숨기기 위한 암호화 방식을 제안한다. 이 방식은 웨이블릿 영역에서 주파수 계수들을 대상으로 수행이 된다. 이 방식은 웨이블릿 변환의 레벨과 임계치를 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 실험결과 전체 데이터 중에서 0.048%의 데이터만을 암호화하더라도 원본 깊이 정보 영상의 정보를 확인할 수 없었다. 본 논문에서 제안한 암호화 알고리즘은 암호화 혹은 영상처리 분야의 연구자들에게 하나의 지표가 될 것으로 생각된다.
본 논문은 컬러를 이용한 영상 검색 방법에 관한 것으로 영상 데이터의 효율적인 관리를 위해 먼저 전처리 단계로 웨이블릿 변환을 수행한 후 가장 낮은 저주파 부밴드 영상을 획득한다. 그리고, 변환 후 획득된 영상을 클러스터로 구분한 후, 고유치 및 고유 벡터를 이용하여 특징을 추출하여 색인 정보로 이용하였다. 클러스터링은 영상 화소의 컬러공간 상의 3차원 거리를 클러스터링의 기준으로 삼아 순차 영역 분할(Sequential Clustering) 방법을 적용하였다.
본 논문에서는 비디오 컨텐츠 내에 소유자와 구매자 정보를 함께 포함하는 핑거프린팅 정보를 삽입하여 불법으로 배포된 핑거프린팅 컨텐츠로부터 배포자가 누구인지를 추적할 수 있는 기법을 보인다. 특히, 문헌[1]에서 제시된 시간축 웨이블릿 변환을 이용하여 핑거프린팅 정보가 삽입될 영역을 분리해 주고, 역 변환을 통해 전 영역의 비디오 프레임에 정보가 삽입되게 된다. 이로 인해 핑거프린팅된 컨텐츠의 상이성을 이용한 기존의 여러 공모공격에도 강인함을 보이고 있다. 또한, 비디오 컨텐츠의 특성상 MPEG2의 압축에도 불법 배포자를 추적할 수 있는 강인함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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