텍스처 이미지가 다양한 산업 애플리케이션 분야에 널리 사용됨에 따라, 이러한 이미지들의 저작권 보호는 중요한 이슈가 되어왔다. 이러한 이유로, 본 논문은 이미지에 내재한 텍스처 특성을 이용한 칼라 텍스처 이미지 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 퍼지 클러스터링을 위한 입력으로써 그레이 레벨 동시발생 행렬의 에너지와 동질성 특징을 사용하여 워터마크를 삽입하기 위한 적당한 블록들을 선택한다. 워터마크를 삽입하기 위해 먼저 선택된 블록들에 이산 웨이블릿 변환을 수행하고, 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 하나를 선택한다. 그런후에 이 워터마크를 중간 대역의 이산 코사인 변환 계수에 삽입한다. 또한, 본 논문은 워터마크 삽입 후 비인지성과 다양한 형태의 워커마킹 공격에 대해 강인성이 뛰어난 이득 계수들과 이산 웨이블릿 변환의 서버밴드들의 효과를 탐색한다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 이득 계수가 42이고 HH 밴드에 워터마크를 삽입하였을 때 높은 PSNR 값 (47.66 dB to 48.04 dB) 및 낮은 M-SVD 값 (8.84 to 15.6)을 얻었다. 또한 제안한 알고리즘은 노이즈 첨가, 필터링, 잘라내기 및 JPEG 압축과 같은 다양한 이미지 처리 공격에서도 높은 상관 값 (0.7193 to 1)을 보였다.
공간 해상도 1m 이하의 고해상도 원격 탐사 영상의 민간 활용이 활발해 짐에 따라, 이를 위한 전문 분야 별 영상 분석 방법의 개발 요구가 증가하고 있다. 다양한 영상분석 기법 중에, 주변 화소들간의 공간 분포 관계에 의해 특성이 결정되는 텍스처 영상의 분석은 이러한 목적을 위한 유용한 영상 분석 방법 중 하나이다. 이 연구에서는 원시 영상으로부터 GLCM 알고리즘에 의해 생성된 텍스처 영상에 대해서 방향 인자, 마스킹 커널의 크기, 변수의 종류에 따른 결과를 비교, 분석한 뒤 각각의 결과 영상의 지형공간 특성 분석의 적용성에 대하여 알아보았다. 또한 원시 영상과 텍스처 영상에서 특성 정보를 포함하는 템플레이트를 설정하고 이를 기준으로 반복적인 패턴을 자동으로 검색하는 템플레이트 정합 프로그램을 구현하여 이를 원시 영상과 텍스처 영상에 적용하였고, 처리 결과에 기초하여 향후 적용 가능성을 검토하였다. 이 연구의 결과는 일정한 패턴으로 나타나는 지구과학적인 지형 특성이나 고해상도 위성영상 정보를 이용한 인공 지형지물의 파악 및 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구는 중심합성계획법에 따라 쌀가루 기준으로 프락토올리고당(95%)은 0, 3, 6, 9 또는 12% 농도로 첨가하고, 유화제 SSL-90은 0, 0.3, 0.6, 0.9 또는 1.2% 농도로 혼합사용하여 제조한 가래떡을 $5^{\circ}C$ 저장 2시간과 24시간 후 텍스처 변화를 Texture Analyzer에 의해 측정하였고, $5^{\circ}C$ 저장 2시간과 24시간 후 관능적 묘사특성 효과를 분석하였다. 떡의 텍스처 변화에서 제조 2시간과 24시간 후 실험군간 차이가 있었던 특성은 씹힘성, 검성 및 경도였으며, 탄성과 응집성 특성에서는 각 실험군 간의 차이가 없었다. 관능적 묘사특성 효과분석에서는 유화제 SSL-90의 함량이 높을수록 경도가 낮은 반면 프락토올리고당(95%)의 함량이 높을수록 단맛이 증가하는 경향을 보여주었다. 그리고 떡의 텍스처 변화와 관능적 특성 간의 상관관계를 분석한 결과 기계적 텍스처 변화 중에서 씹힘성, 검성, 부착성 및 경도 등은 관능적 특성 부착성, 경도 및 응집성과 높은 상관관계를 나타내었다. 따라서 프락토올리고당(95%)과 유화제 SSL-90의 혼합사용의 경우 프락토올리고당(95%) 9%와 유화제 SSL-90 0.9% 농도 수준으로 혼합 첨가하면 기계적 텍스처 변화와 관능적 특성의 변화를 보여주어 저장 중 떡의 노화 억제에 효과가 있는 것으로 나타났다.
이 논문의 목적은 기하급수적으로 늘어나고 있는 이미지 데이터의 효율적인 검색을 위해 텍스처의 특징을 추출하여 이미지를 검색하는 방법을 제시하고, 다중 필터를 이용한 이미지 검색 기술을 보여주는 것이다. 본 논문에서는 텍스처 이미지 분석에 다양하게 이용되고 있는 Gabor Filtering 기술을 이용하여 질의 이미지에 대한 최적 필터를 선택하는 과정과 선택된 필터를 적용하여 최적의 이미지를 검색하는 프로세스를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 3차원 그래픽의 래스터라이제이션 단계에서 발생하는 메모리 트래픽 문제를 해결하기 위해 사용되는 텍스처 및 픽셀 캐쉬에 대한 성능을 분석하였다. 이를 위해 화면의 해상도, 컬러 정보, 깊이 정보 및 캐쉬 구성의 변화에 따른 이들 캐쉬의 성능변화를 살펴보았으며 실험결과 텍스처 캐쉬와 픽셀 캐쉬의 설계 시에 블록 크기에 의한 영향이 매우 중요함을 알 수 있었다. 특히 픽셀 캐쉬의 경우에는 시간적 지역성은 거의 없으며 매우 큰 공간적 지역성을 보이므로 이를 잘 반영할 수 있는 캐쉬 구조가 필요하다.
멀티미디어가 발달함에 딸 이를 위한 다양한 검색 기법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 WeCAM 시스템에서 비디오 검색을 하기 위한 텍스처 성분과 영상의 윤곽선 특징을 동시에 이용한 검색 기법을 제안한다. 텍스처 특성 추출에는 8$\times$8 블록 DCT를 기반으로한 DCT-par와 DCT-energy 기법을 적용하고 윤곽선 추출에는 DCT의 대각선 계수를 이용하는 기법을 이용한다. WebCAM으로 생성된 비디오는 MPEG표준을 따르는 것으로 가정하고 있으며, 압축된 데이터에 디코딩 과정없이 직접 검색 기법을 적용함으로써 처리 시간을 단축할수 있다는 장점이 있다.
구면 파노라마 영상에서는 심한 구면 왜곡으로 인하여 기존의 평면 패턴의 탐색 방법인 SURF가 올바르게 작동되지 않는다. 평면 패턴은 구면 영상에서 왜곡되어 나타나므로 구면 파노라마 영상에서의 패턴 탐색 및 다른 텍스처로의 대치는 평면 영상의 경우와 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상을 큐브맵 영상으로 변환하고 구면 왜곡이 제거된 평면 영상에서 SURF를 사용하여 패턴을 탐색하고 해당 평면 텍스처를 대치한 후 다시 구면 파노라마 영상으로 변환하는 구면 파노라마 영상에서의 평면 대치 방법을 제안한다.
본 논문은 지역적 엔트로피 기반의 히스토그램을 이용한 문서영상의 분할과 텍스처 기반의 주성분 분석을 이용한 구성요소인 글자, 그림, 그래프 등의 구성요소 분류방안을 제안한다. 지역적 엔트로피와 히스토그램을 이용함으로써 문서영상의 다양한 변형이나 잡음에 강건하며 빠르고 손쉬운 이진화가 가능하다. 그리고 문서영상 내 존재하는 구성요소들이 각기 다른 텍스처 정보를 가지고 있다는 것에 착안하여 각 분할 영역의 텍스처 정보를 기반으로 주성분분석을 수행하였으며 이를 통해 사전에 구성요소들에 대한 구조정보를 설정할 필요가 없다는 장점을 가진다. 실험결과에서 다양한 문서영상의 분할 및 분류결과를 보였으며, 기존 방법보다 우수한 성능을 가져 그 유효함을 보였다.
본 논문은 회전 및 천이 불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극 좌표계에서 동일한 공간주파수에서 각도방향으로 투영을 함으로써 각도 투영법을 만들어 냈으며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수의 합과 표준 편차를 특징벡터로 이용하였다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위하여 극 좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검 색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등 방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에서 효율적인 검색률을 보인다.
텍스처 영상 압축은 JPEG과 같은 영상 압축 표준을 사용한다. 일반 텍스처 영상에는 JPEG으로도 좋은 압축 성능을 내지만 패치 텍스처 영상은 이러한 영상 압축 기술로 압축했을 때 좋은 압축 성능을 보이지 못하였다. 이를 보완하고 압축 성능을 높이기 위해 기존의 패치 텍스처 영상에 주변 화소간에 색차를 줄이기 위한 전처리 기술을 소개하고, 제안된 기술과 JPEG 압축을 순서대로 적용하였을 때 압축 성능이 23%에서 45%까지 향상됨을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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