본 논문은 웨이블릿 패킷 변환과 AA(절대평균)임계값 설정 기반에 의한 영상의 노이즈를 제거하여 영상을 복원하는 연구이다. 웨이블릿 패킷 변환은 웨이블릿 변환보다 고주파부분에서 노이즈 제거가 효과적이다. 또한 기존에 사용된 임계값 결정은 표준편차 추정치를 사용하므로 노이즈 크기가 커지면 임계값이 증가하고 영상도 손상되고, 노이즈 크기에 비례하여 임계값이 설정되므로 영상이 변해도 동일한 임계값이 적용되어 복원 영상의 PSNR이 저하된다. 반면 AA임계값 적용기법은 극단적인 영향을 피할 수 있고 분해된 영상의 통계량에 따라 임계값이 결정되므로 영상의 변화에 적응적이다. 실험 결과 표준편차 추정 임계값을 적용한 웨이블릿 변환기법과 비교하여 10%, 웨이블릿 패킷 기반 노이즈 제거기법과는 5% PSNR이 증가하였다.
본 논문은 절대평균 임계값을 웨이블릿 패킷에 적용하여 영상의 노이즈를 제거하기 위한 연구이다. 기존에 사용된 임계값은 표준편차 추정치를 사용하므로 노이즈 크기가 커지면 임계값이 증가하고 영상도 손상된다. 또한 노이즈 크기에 비례하여 임계값이 설정되므로 영상이 변해도 동일한 임계값이 적용되어 복원영상의 PSNR이 저하된다. 반면 절대평균의 임계값을 적용기법은 극단적인 영향을 피할 수 있고 분해된 영상의 통계량에 따라 임계값이 결정되므로 영상의 변화에 적응적이다. 실험 결과 표준편차 추정 임계값을 적용한 웨이블릿 변환기법과 비교하여 12%, 웨이블릿 패킷 기반 노이즈 제거기법과는 6% PSNR이 증가하였다.
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.
본 논문은 인지 모델과 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 단일 채널에서 유색잡음 또는 비정지적 성격의 잡음을 제거하는데 목적을 두고 있다. 이러한 잡음은 부대역을 나누어 접근해야하며, 잔여잡음과 음성의 왜곡으로 인한 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 패킷 변환 후 웨이블릿 계수 문턱값을 적절히 개선해야 한다. 본 논문에서 부대역은 웨이블릿 패킷변환 후에 스케일과 임계대역을 매칭하여 설계하였으며, 웨이블릿 계수 문턱값은 세그멘탈 신호대잡음비 (seg_SNR)와 노이즈마스킹 임계값 (Noise Masking Threshold W)을 이용하여 적응적으로 계산했다. 결과적으로 TTA 표준인 EVRC 잡음 제거기와 유사한 성능을 가졌으며, 웨이블릿 변환 후 웨이블릿 계수에 Universal 문턱값을 적용하는 것보다 PESQ-MOS 값이 0.29 높았다. 인코딩과 디코딩 후 PESQ-MOS 값은 EVRC 잡음 제거기보다 0.23 정도 우수한 성능을 가졌다.
본 논문에서는 저작권 보호를 위하여 임계값과 Ph코드를 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 저작권을 보호하기 위하여 원 영상을 웨이블릿 변환하여 얻어진 웨이블릿(wavelet) 계수의 LSB(least significant bit)와 워터마크 영상을 동적 임계값을 적용하여 생성한 6장의 이진영상을 각 주파수 영역 HL1, LH1, HL2, LH2, HL3, LH3에 PN코드를 이용하여 좌표를 결정하고 XOR 연산을 하여 워터마크를 삽입한다. 화질 열화가 많은 저주파 영역과 손실압축에 약한 고주파 영역을 제외한 영역에 워터마크를 삽입하였다. 실험결과로써, 화질의 열화가 적은 워터마크 삽입영상을 얻을 수 있었으며, 강인하게 워터마크가 추출이 되었다.
본 눈문에서는 표면의 에지를 잘 나타내는 웨이블릿을 이용한 3차원 얼굴 인식 알고리듬을 제안한다. 먼저 얼굴영역을 추출하고 정규화과정을 수행한다. 코는 얼굴에서 가장 높고 기준점의 역할을 하므로 반복 선택방법을 이용해서 코끝을 찾는다. 코끝 최고점을 기준으로 깊이값 20, 30, 40인 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행하여 얼굴마다 저주파와 고주파들을 생성하는데, 저주파를 제외한 고주파들에 대하여 히스토그램을 특징벡터로 사용하였다 유사도의 비교는 L$_1$거리함수를 사용하여 수평, 수직, 대각고주파, 그리고 이 고주파들의 유사도 비교치를 합한 합성의 경우 각각에 대하여 실험하였다. 깊이값에 따른 영역에서 고주파별로 실험한 결과, 순위 임계값이 10위를 기준으로 깊이값 30 대각고주파에서 91%가 나타났고 합성에서는 93%의 인식률이 나왔다.
본 논문은 웨이블릿 패킷과 노이즈 분산에 의한 영상의 복원에 관한 연구이다. 영상을 노이즈제거 하기 위해 웨이블릿 패킷변환하고 임계값 설정은 노이즈의 분산에 기반한 절대평균값을 적용하였다. 실험결과 단순 웨이블릿 변환을 적용한 영상복원 결과보다 10%, 웨이블릿 패킷 기반의 노이즈 제거 기법보다 5% 이상 개선되었다.
본 논문에서는 디지털 영상 워터마킹을 위해 멀티 해상도 웨이블릿 변환을 적용했다. 본 논문에서는 워터마킹 기법 중에 각종 시퀀스를 이용한 워터마크 삽입 방법에 대해서 실험했고, 각 대역별로 가중치와 임계값을 설정하였다. 대역별 다중 임계값은 각 부대역의 시각적 특성을 고려하여 결정한다. 제안한 방법에 대해 몇몇 영상을 대상으로 워터마킹해 본 결과 시각적으로 손상이 적고, 영상압축 및 기하학적인 변화 등에서도 강인한 워터마킹 방법임을 확인했다.
본 논문에서는 저작권 보호를 위하여 임계값을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다 저작권을 보호하기 위하여 원 영상을 웨이블릿 변환하여 얻어진 웨이블렛 계수의 LSB(least significant bit)와 워터마크 영상을 동적 임계값을 적용하여 생성한 4장의 이진영상을 각 주파수 영역 HL1, LH1, HL2, LH2에서 XOR연산을 하여 워터마크를 삽입한다. 화질 열화가 많은 저주파 영역과 손실압축에 약한 고주파 영역을 제외한 영역에 워터마크를 삽입하였다. 실험결과로써, 화질의 열화가 적은 워터마크 삽입영상을 얻을 수 있었으며, 강인하게 워터마크가 추출이 되었다.
본 논문은 웨이블릿 영역에서 인간지각시스템 특성, 적응 스케일(Scale) 개수와 가중치 함수를 이용하고 실험적 임계값을 적용하여 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 실험적 임계값을 기초로 하여 웨이블릿 영역에서 중요 계수를 찾아 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 워터마크를 삽입하였다. 원본영상을 3-레벨(Level)로 웨이블릿 변환하여, 저주파에 해당하는 기저대역을 제외한 나머지 모든 부대역을 워터마크 정보를 삽입하였다. 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위하여 인간시각시스템 특성을 근거로 한 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 고려되었으며, 이 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 강인성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크는 가우시안 랜덤 시퀀스로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 상관도를 이용하여 워터마크의 삽입 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 모의 실험한 결과 비교적 우수한 화질에서 JPEG 손실 압축, 잡음 첨가, 잘라내기, 흐림, 예리화, 그리고 선형 및 비선형 필터링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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