The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.5
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pp.155-161
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2009
This paper proposes a high capacity data hiding method using modulus function of pixel-value differencing (PVD) and least significant bit (LSB) replacement method. Many novel data hiding methods based on LSB and PVD methods were presented to enlarge hiding capacity and provide an imperceptible quality. A small difference value for two consecutive pixels is belonged to a smooth area and a large difference one is located on an edge area. In our proposed method, the secret data are hidden on the smooth area by the LSB substitution method and PVD method on the edge area. From the experimental results, the proposed method sustains a higher capacity and still a good quality compared with other LSB and modified PVD methods.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2003.09a
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pp.80-80
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2003
디지털 의료영상 획득기술과 컴퓨터 및 네트워크 기술의 발달로 현재 각 병원에서는 PACS(Picture Archiving and Communication System)를 설치하여 필름을 사용하지 않고 진단과 진료를 하는 병원이 증가하고 있으며, 이에 따라 기존 필름상태의 의료영상은 필름디지타이저로 디지털 영상화한 후 모니터를 통하여 판독과 진료에 이용하고 있다. 본 연구에서는 현재 세브란스병원에서 사용되고 있는 CCD 방식 필름디지타이저와 레이저 스캐너방식 필름디지타이저의 픽셀값 균일도에 대해 중점적으로 비교, 분석하고자 한다. 픽셀값 균일도 측정을 위해 필름프린터를 이용하여 균일한 광학밀도를 가진 필름을 출력하였다. 그 테스트 필름은 각 사분면에 각기 다른 광학밀도를 가지고 있었으며, 그 광학밀도 값은 각각 0.19, 0.71, 1.41, 그리고 3.10 이었다. 제작된 필름은 레이저 (Model 2905, Array Corp., Japan) 방식과 CCD 방식 (SEDAS Media Film Scanner, Kodak, japan) 디지타이저에 의해 디지털화 되었다. 그 영상들은 다시 분석을 위해 PACS를 통해 PC로 전송되어졌고 자체 제작된 소프트웨어를 이용하여 균일도에 대한 분석을 수행하였다. 하나의 사분면 영상에 대하여 일정한 간격과 크기로 20개의 ROI를 만들고, 그 내부의 픽셀값들의 평균값을 구하여 그 영역의 대푯값으로 하였다. 그 대푯값들 중 최대값과 최소값의 차이에 대한 백분율로써 균일도를 표시하였다. 그 결과 광학밀도가 0.19인 사분변의 영상에서의 균일도는 레이저 방식 및 CCD 방식 각각에서 99.8%, 94.3%였으며, 0.71인 사분면에서는 99.4%, 75.6%, 1.41 일때는 97.9%, 62.96%, 그리고 3.1인 사분면에서는 82.7%, 53.7%였다. 같은 광학밀도를 가진 사분면에서는 레이저방식의 균일도가 CCD 방식에 비해 더 우수함을 알 수 있었으며, 같은 방식에서 얻은 영상이라 할지라도 광학 밀도값이 높은 사분변에서 얻은 영상일수록 균일도가 떨어짐을 알 수 있었다. 결론적으로, 레이저 방식 필름 디지타이저는 균일도 면에서도 CCD 방식에 비해 우수함을 알 수 있었으며 CCD 방식은 백라이트의 균일도가 영상의 균일도에 영향을 미칠수도 있는 만큼 향후 거기에 대한 연구도 이루어져야 할 것으로 생각된다.
Kerr microscopy was assembled to observe magnetic domain image of ultra thin 3 %Si-Fe by using parts of an optical microscope. Digital images were obtained from CCD camera attached to the microscopy. A method was suggested to decide a boundary between magnetic domain regions in this study. The method was using some operations such as subtraction, integration and least mean square approximation for pixel values in the digital image. The method has a strong point that high priced image processor is not needed in the Kerr microscopy system. From the results that three different domain walls were observed and magnetic flux density of 0.085 [T], this method could be applied in the magnetic domain regions having a straight $180^{\circ}$ domain wall.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.6
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pp.79-84
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2015
In a distribution of digital image, there is a serious problem that is a distribution of the altered image by a forger. For the problem solution, this paper proposes a median filtering (MF) image forensic decision algorithm using a feature vector according to the pixel value's gradients. In the proposed algorithm, AR (Autoregressive) coefficients are computed from pixel value' gradients of original image then 1th~6th order coefficients to be six feature vector. And the reconstructed image is produced by the solution of Poisson's equation with the gradients. From the difference image between original and its reconstructed image, four feature vector (Average value, Max. value and the coordinate i,j of Max. value) is extracted. Subsequently, Two kinds of the feature vector combined to 10 Dim. feature vector that is used in the learning of a SVM (Support Vector Machine) classification for MF (Median Filtering) detector of the altered image. On the proposed algorithm of the median filtering detection, compare to MFR (Median Filter Residual) scheme that had the same 10 Dim. feature vectors, the performance is excellent at Unaltered, Averaging filtering ($3{\times}3$) and JPEG (QF=90) images, and less at Gaussian filtering ($3{\times}3$) image. However, in the measured performances of all items, AUC (Area Under Curve) by the sensitivity and 1-specificity is approached to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed algorithm is 'Excellent (A)'.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.490-492
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2001
세선화 알고리즘은 문자 인식에서 인식율을 높이기 위한 전처리과정으로 대상물체에 대하여 1픽셀 두께가 될 때까지 적용시키는 알고리즘으로 그 중요성과 필요성으로 인하여 수많은 논문들이 발표되었다. 본 논문에서는 인터넷 정보검색을 목적으로 하는 회색조(Gray) 영상에 대한 이진화 및 세선화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 해당 픽셀과 이웃 화소 간의 픽셀값 차이를 이용하여 일정값을 증감시키는 방법으로, 이미지의 중심으로 픽셀이 응집하게 하는 과정을 통해 이진화 및 세선화를 시켰으며, 병렬 구현이 용이하다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 회색조 영상에 대해 기존 알고리즘들을 적용한 결과와 비교, 분석하여 소개하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.11a
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pp.105-107
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2012
본 논문에서는 영상의 잡음제거에 주로 적용되어 왔던 양방향 필터(bilateral filter) 기법을 개량하여 에지 정보를 더 잘 살리게 하는 방법을 제안한다. 우선, 잡음 영상에서 에지의 위치를 파악하기 위한 방법으로, 이웃픽셀값들의 분산을 이용하는 방법을 제안한다. 또한 에지와의 거리를 기반으로 필터의 계수를 조정하는 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 알고리즘을 적용하여 잡음 제거를 수행하면 기존의 잡음 제거율을 유지하면서도 에지정보를 보존한 결과를 얻을 수 있다.
Data hiding is one of protective methods that can authenticate the completeness of digital information and protect intelligent property rights and copyright through secret communications. In this paper, we propose a data hiding method using pixel-value modular operation that has a high capacity while maintaining a good visual quality. The proposed method can embed secret data on the every pixel of a cover image by modular operation. The experiment results demonstrate that the proposed method has a high capacity and good visual quality where the embedding capacity is 91,138 bytes, the PSNR is 47.94dB, and the Q index is 0.968.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.261-264
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2003
얼굴인식은 동일 사람의 얼굴이라도 조명변화나 얼굴 표정변화에 따라 매우 다른 영상들로 나타나기 때문에 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 조명변화에도 강인하고 얼굴영상에 대해 높은 얼굴 인식률을 얻기 위해 2D-HMM(Hidden Markov Model) 얼굴인식 방법을 제안하고 실험하였다. 제안된 방법은 조명변화에 대해서 조명변화 함수인 $\delta$(delta) 함수를 0, 40, 60, 80으로 변화해 가면서 이미지 보정을 실험하였으며, 계산의 복잡성을 줄이고 얼굴영상에 대한 높은 인식률을 얻기 위해 기존의 픽셀값 대신에 2D-DCT 계수를 관측벡터로 사용하였다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 정량적 평가방법은 FAR(False Accpt Rate)와 FRR(False Reject Rate)를 측정하여 비교하였으며, 기존의 얼굴인식 방법인 PCA, 1차원 HMM과 비교분석하였다. 실험결과 2D-HMM의 경우 FAR(False Accept Rate)가 5.08%로 ID-HMM 5.18%, PCA 10.16%보다 높은 성능을 보였으며, FRR(False Reject Rate)의 경우에도 0.01%로 10.16%인 PCA보다 좋은 성능을 보였다. 이로서 조명변화에 대해서는 PCA보다 2D-HMM 얼굴인식 방법이 우수함을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.377-380
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2007
본 논문은 에러블록에 대해 인트라 프레임 예측모드를 이용하여 효율적인 공간적 에러 은닉 방법을 제안한다. 먼저, 에러블록내 픽셀값 복원을 위한 에러블록의 에지방향 예측은 주변 블록의 변환영역 예측모드를 이용한다. 예측된 에러블록의 정확한 에지방향은 인접한 두 에지방향과 비교하여 결정한다. 에러블록의 에지방향 예측을 주변블록의 예측모드를 이용함으로써, 기존의 에지방향 계산을 단축시킴으로써 효율적인 에러 은닉을 가능하게 한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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