• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.287-290
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• 2002

본 논문에서는 디지털 컨텐츠 저작권 보호를 위해 강인성과 비가시성의 유지를 위한 보다 효과적인 방법으로 웨이브릿 변환에서 적응적 워터마크 삽입강도를 갖는 지각적 데이터 은닉 모델을 제안한다. 먼저 영상을 9/7 쌍직교 웨이브릿 필터를 사용해 4레벨로 다해상도 분해한다. 다음으로 연속부대역 양자화(successive subband quantization)를 통한 시각적 중요계수(perceptually significant coefficient: PSC)들을 선정하여 선택된 계수들에 대해서만 워터마크 정보를 삽입한다. 지각 모델은 정상상태의 일반화 가우시안 모델(generalized gaussian model)로 추정된 NVF(noise visibility function)로 에지와 텍스쳐영역 그리고 평탄영역에 따라 각각 적응적으로 삽입되게 한다. 이는 각 서브밴드 내의 분산과 형상계수(shape parameter)에 의해 결정된다. 적응적 워터마크의 삽입강도를 갖기 위해 에지와 텍스쳐영역의 삽입강도는 각 서브밴드의 주파수 감도(frequency sensitivity)로 결정되고, 평탄영역의 삽입강도는 영상의 국부적 특성에 근거한 통계적 가중치를 사용한다. 삽입되는 워터마크는 랜덤시퀀스로 N(0,1)이다. 여러 가지 공격에 대한 실험으로 제안한 방법의 비가시성과 강인성을 확인한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.5 s.305
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• pp.95-102
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• 2005

When images compressed with block-based compression techniques are transmitted over a noisy channel, unexpected block losses occur. In this paper, we present a post-processing-based block recovery scheme using Haar wavelet features. No consideration of the edge-direction, when recover the lost blocks, can cause block-blurring effects. The proposed directional recovery method in this paper is effective for the strong edge because exploit the varying neighboring blocks adaptively according to the edges and the directional information in the image. First, the adaptive selection of neighbor blocks is performed based on the energy of wavelet subbands (EWS) and difference of DC values (DDC). The lost blocks are recovered by the linear interpolation in the spatial domain using selected blocks. The method using only EWS performs well for horizontal and vertical edges, but not as well for diagonal edges. Conversely, only using DDC performs well diagonal edges with the exception of line- or roof-type edge profiles. Therefore, we combined EWS and DDC for better results. The proposed methods out performed the previous methods using fixed blocks.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.1
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• pp.658-665
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• 2015

In the production of medical images, noise reduction and contrast enhancement are important methods to increase qualities of processing results. By using the edge-based denoising and adaptive nonlinear histogram stretching, a novel medical image enhancement algorithm is proposed. First, a medical image is decomposed by wavelet transform, and then all high frequency sub-images are decomposed by Haar transform. At the same time, edge detection with Sobel operator is performed. Second, noises in all high frequency sub-images are reduced by edge-based soft-threshold method. Third, high frequency coefficients are further enhanced by adaptive weight values in different sub-images. Finally, an adaptive nonlinear histogram stretching method is applied to increase the contrast of resultant image. Experimental results show that the proposed algorithm can enhance a low contrast medical image while preserving edges effectively without blurring the details.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.4
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• pp.118-118
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• 2001

본 논문에서는 블록 분류와 적응적 필터링을 이용하여 블록 기반 부호화에서의 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 블록 분류, 적응적인 블록 간 필터링, 및 블록 내 필터링의 단계로 이루어진다. 먼저, 각 블록을 8x8 DCT 계수 분포에 따라 7개의 클래스로 분류하고, 인접한 두 클래스 정보에 따라 적응적인 블록 간 필터링을 수행한다. 그리고 에지 블록으로 분류된 블록에 대하여 에지맵을 이용한 블록 내 필터링을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 측면에서는 유사하지만, 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2387-2390
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• 2003

움직이는 물체의 자동 분할은 컴퓨터 비젼의 여러 응용분야에서 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 감시 시스템에서 에지와 적응적 임계값을 이용한 효과적인 자동 움직임 분할 방법을 제안하였다. 먼저 연속 영상에서 현재 영상과 배경 영상과의 차를 얻어서 그 히스토그램을 만든다. 이 때 앞에서 얻은 히스토그램은 영상 잡음의 평균이 0 인 가우시안 분포를 가진다고 가정한다. 그리고, 이 히스토그램을 이용하여 영상잡음의 분산을 찾는다 이 분산 값을 이용하여 적응적 임계값과 움직임 영역창을 결정한다. 적응적 임계값에 의한 결과 영상에서 움직이는 물체를 분할하기 위해 본 논문에서는 움직임 영역창을 이용하는 방법을 제안하였다. 이 움직임 영역창에 의해 더욱 효과적인 움직임 분할이 이루어진다. 또, 잡음의 제거를 위해 수학적 모폴로지(mathematical morphology)와 화소의 연결성이 이용된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.3
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• pp.27-34
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• 2011

In this paper, the novel approach for image contrast enhancement is introduced. The method is based on the unsharp mask and directional information of images. Since the unsharp mask techniques give better visual quality than the conventional sharpening mask, there are much works on image enhancement using unsharp masks. The proposed algorithm decomposes the image to several blocks and extracts directional information using DCT. From the geometric properties of the block, each block is labeled as appropriate type and processed by adaptive unsharp mask. The masking process is skipped at the flat area to reduce the noise artifact, but at the texture and edge area, the adaptive unsharp mask is applied to enhance the image contrast based on the edge direction. Experiments show that the proposed algorithm produces the contrast enhanced images with superior visual quality, suppressing the noise effects and enhancing edge at the same time.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.12 no.1
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• pp.39-45
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• 2007

In this paper, we present a new postprocessing algorithm using interpolation and signal adaptive filter according to the each block characteristic which is acquired in block classification process. We applied blocking artifact reduction algorithm for four neighbor low frequency block and ringing artifacts is removed with preserving edges by applying a signal adaptive filter in high frequency block based on edge map. The computer simulation results confirmed a better performance by the proposed method in both the subjective and objective image qualities.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.77-80
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• 2006

본 논문에서는 블록 기반의 영상압축에 있어서 선택적 방향성 보간을 이용하는 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 기존의 공간적 경계 정합 기법은 에지가 단순한 영역에서는 좋은 성능을 보이지만, 손실 블록 내에서 에지의 변화가 큰 영역에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 제안된 기법은 이웃한 상하 블록들을 이용하여 에지의 연결성을 추정하고, 이에 따라 공간적 경계정합 기법과 이동 스트라이프 정합 기법을 선택적으로 이용한다. 따라서 에지변화에 적응적으로 대응함으로써 우수한 복원영상을 구할 수 있다. 제안된 기법은 슬라이스 단위의 에러에 대해 적합한 방식으로써, 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 객관적 주관적으로 우수한 복원 화질을 얻게 해준다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.399-402
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• 2001

본 논문에서는 항공 영상에서 직선 성분을 강건하게 추출하기 위한 새로운 영상 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 지상 구조물의 추출에 유용한 직선 특징을 이루는 에지와 비직선 특징을 이루는 에지의 대비도를 증가시키기 위하여 비선형, 비등방 확산 기법 [2]을 영상에 적응적으로 적용한다. 이를 위하여 확산 매개변수를 제안하는 새로운 직선성 척도로 설정하고 영상의 각 점에서의 직선성 값에 따라 적응적으로 확산을 시킴으로써 확산 과정에서 직선 특징을 잘 보존하고 비직선 특징을 효과적으로 제거한다. 본 논문에서는 직선성 척도로서 에지 체인 위의 점들의 방향성 엔트로피를 제안하고 다양한 영상에 대한 실험을 통해서 엔트로피 척도가 영상에서의 직선 특징을 추출하는데 효율적임을 보인다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.561-564
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• 2001

잡음에 의해 훼손된 영상 신호를 복원할 때 쓰이는 Wiener filter는 국부영역의 잡음 분산과 신호 분산을 가지고 적응적으로 필터의 파라미터를 조절한다. 그러나 기존의 Wiener filter는 고정된 필터 마스크를 사용함으로써, 평탄 영역의 잡음을 크게 제거하면, 에지 부분의 잡음이 살고, 에지 부분의 잡음을 제거하면, 평탄영역의 잡음이 사는 특성이 있다. 본 논문은 Kirsh mask로 에지와 그 방향성을 판별한 후, 에지 부분의 잡음을 제거하면서 평탄 영역의 잡음도 동시에 제거하기 위해 가변적인 필터 마스크를 사용했으며, 잡음에 의해 훼손된 방향성 정보를 살러 주기위해 필터 마tm크와 훼손된 영상 이미지에 방향성 정보를 추가했다. 제안된 방법으로 실험한 결과 주관적 비교에서 에피 부분이 잡음을 제거하고 방향성을 살렸으며, PSNR을 이용한 객관적 비교에서도 기존알고리즘보다 개선된 성능을 보였다.