본 논문에서는 저작권 보호를 위하여 하다마드 변환을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 하다마드 변환은 간단한 행렬값으로 사용할 수 있고. 고속변환이 가능하여 영상적용에 용이한 변환이다. 제안한 알고리즘은 원 영상을 8$\times$8의 크기를 갖는 블록으로 나누어서 H$_3$행렬값을 사용하여 하다마드 변환을 한 후, LSB값과 워터마크의 계수간을 XOR하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 추출은 워터마크 삽입 영상의 하다마드 변환 계수값과 원영상을 XOR하여 추출한다. 실험결과 압축이나 이미지 영상처리 공격에 대해서 강인하게 워터마크가 추출되었고, 추출된 워터아크의 왜곡정도가 양호하여 시각적으로 인지가 가능하였다.
본 논문에서는 저작권 보호를 위하여 칼라 영상에서의 하다마드 변환을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 하다마드 변환은 간단한 행렬값으로 사용할 수 있고, 고속변환이 가능하여 영상적용에 용이한 변환이다. 제안한 알고리즘은 RGB 영상을 YIQ 영역으로 전환한 후, Y 영상을 $8{\times}8$의 크기를 갖는 블록으로 나누어서 $H_{3}$ 행렬값을 사용하여 하다마드 변환을 한 후, PN-Code를 이용하여 좌표를 결정하여 워터마킹 알고리즘에 의하여 워터마크를 삽입한다. 실험결과 압축이나 이미지 영상처리 공격에 대해서 강인하게 워터마크가 추출되었고, 추출된 워터마크의 왜곡정도가 양호하여 시각적으로인지가 가능하였다.
기존의 LMS 알고리듬을 이용한 적응필터에 비해 연산횟수를 줄이고 입력신호의 통계적 특성에 덜 민감한 적응필터를 제안한다. 입력 신호와 기준신호에 대한 고속 하다마드 변환을 수행한 후 하다마드 변환 영역에서 LMS 알고리듬을 적용한다 기존의 적응필터와 비교하여 필터의 입력신호 추정 성능은 유지하면서 고속 하다마드 변환으로 인해 적응과정에서의 곱셈연산이 크게 줄어드며 잡음의 분산값 변화와 같은 입력신호의 변화에 대한 필터의 안정도와 강인성이 크게 향상됨을 보인다.
현재 광 정렬 시스템에 채용하고 있는 다채널 광 파워미터는 측정 채널의 수가 증가하는 상황이다. 그러나 기존 시스템 제어를 통한 각 채널의 정밀한 정렬은 다 채널 광 파워미터 기술에 적합하지 않은 방식이다. 그러므로 본 논문에서는 기존 방식을 채택한 광 정렬 방식을 개선하기 위해 하다마스 변환 복원 알고리즘을 이용한 광 능동 정렬 검출 방법을 제안한다. 다채널 광학 정렬 시스템에서 가장 중요한 문제는 채널의 증가에 따라 채널별 정렬의 정밀도가 떨어진다. 기존 정렬 시스템에서 채용하고 있는 다채널 광 파워미터의 기술 수준은 약 4채널까지 동시 측정이 가능하였다. 이 방법은 채널 양쪽에 검출기를 설치하여 광량의 최대 지점을 최적 정렬 위치로 결정한다. 그러나 시스템 채널이 증가할 수록 안쪽에 위치한 광소자를 정렬을 무시하기 때문에 정확한 정렬에 적합하지 않다. 그리고 고속, 대용량의 데이터 처리요구에 맞추기 위한 64채널 광소자 생산을 위해서는 16개의 4채널 광 파워미터를 사용하는 방법이 있으나 이는 신뢰할 만한 수준의 측정치를 제공하지 못한다. 따라서 새로운 개념을 적용한 다채널 동시측정을 위한 광소자 측정 기술 및 광 파워미터의 개발이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 하다마드 변환 복원 알고리즘을 이용한 광 능동 정렬 검출 시스템은 이러한 요구를 충족시킬 수 있다. 그러므로 본 논문은 하다마드 변환 복원 알고리즘을 이용한 광 능동 정렬 검출 시스템이 기존의 시스템보다 우수한 알고리즘과 성능을 가지고 있음을 실험을 통해 입증한다.
H.264/AVC는 부호화되는 잉여 데이터의 유형에 따라 3개의 변환을 사용할 수 있다. $4{\times}4$ DCT 변환은 항상 수행되며, $16{\times}16$ 인트라 모드인 경우에는 추가적으로 휘도 DC 계수에는 $4{\times}4$ 하다마드 변환을 수행하고, 색체 DC 계수에는 $2{\times}2$ 하다마드 변환을 수행한다. 변환 코딩을 완료한 이후에 한층 더한 데이터 압축을 위해 양자화가 수행된다. 본 논문에서는 H.264/AVC에 중요한 역할을 하는 DCT 변환, 하다마드 변환 및 양자화에 대한 하드웨어적인 구현에 대해 연구하였다. 특히 파이프라인 기법을 적용하여 33클럭의 대기지연시간 이후에는 매 클럭 당 1개의 양자화된 결과를 출력할 수 있는 아키텍쳐를 제안하였다. 제안한 아키텍쳐는 Verilog HDL로 코딩되고, Xilinx 7.1i ISE툴을 사용하여 합성하고 검증하였다. 합성 결과 SPARTAN3S-1000 디바이스에서 동작 주파수는 106MHz이다. $1920{\times}1080$ HD 영상 프레임의 경우 최대 33프레임을 처리할 수 있다.
본 논문에서는 하다마드 변환을 이용하여 워터마크 정보를 삽입 및 추출하는 손실압축에 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 하다마드 행렬은 1과 -1로 구성된 행렬이므로 계산이 빠르고 또한 역변환이 가능한 행렬이므로 워터마크 구현에 사용 가능하다. 워터마크 삽입과정에서, 워터마크는 하다마드 계수중의 중간 주파수 계수 10개를 선택하여 워터마크 패턴을 이용하여 삽입하였다. 워터마크 추출과정에서는, 삽입 시 사용했던 워터마크 패턴을 이용하여 비교하는 방법을 사용하여 워터마크 정보를 추출하였다. 실험결과, 하다마드 도메인에서 40%비트의 이진 로고영상을 삽입하였을 때 PSNR(Peok Signal To Noise Rate)이 $36{\sim}46dB$사이에서 BER(Bit Error Rate)이 $3.9{\sim}12.5%$에 달하는 성능을 나타내었고 JPEG 압축에 대해서는 QF(Quality Factor)가 30에서부터 육안으로 구분할 수 있을 정도의 로고를 추출해 낼 수 있었다. 본 논문에서는 하다마드 도메인에서의 성능을 증명하기 위하여 DCT, FFT, DWT등과 비교하여 실험한 결과 하마다드 도메인에서 가장 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 $4{\times}4$ 단위의 하다마드 변환을 이용한 새롭고 효과적인 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 하다마드 변환은 덧셈과 뺄셈으로만 이루어져 있기 때문에 고속 알고리즘에 적합하다는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘은 세 단계로 이루어져 있다. 먼저 하다마드 DC(Direct Current) 계수를 이용하여 움직임 추정의 조기종결여부를 블록의 특성에 적응적으로 적용하고 이전 프레임의 움직임 벡터를 이용할지를 결정한 다음, 하다마드 AC(Alternating Current) 계수를 이용하여 영상의 복잡도를 구하여 정합 스캔 순서를 적응적으로 결정한다. 마지막으로 제안하는 알고리즘을 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 적용했다. 모의 실험 결과 제안하는 알고리즘은 계산 속도와 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 면에서 MVFAST와 PMVFAST 알고리즘에 비해 매우 효율적임을 나타냈다.
본 논문에서는 고속 리버스 자켓 역변환(inverse fast Reverse Jacket transform, 간략히 IFRJT)을 제안하며 이방법은 역변환을 explicit 하게 표현한다. 이 알고리즘의 장점은 중앙가중치 하다마드 변환보다 더 빠르고 쉽게 주어진 행렬의 역을 구한다는 점이다. 우리는 얼마나 간단히 IFRJT를 얻을 수 있는지를 예제를 통해 보여준다.
개선된 리버스 자켓 행렬(Reverse Jacket matrix)의 정의와 함께 그의 역행렬을 소개한다. 새로이 정의된 리버스 자켓 행렬은 실베스터 타입의 하다마드 행렬을 이용하여 더욱 일반화되었다. 이 논문에서는 고속 리버스 자켓 변환(fast Reverse Jacket transform)을 제시하며 또한 이 알고리즘이 4점 이산 푸리에 변환으로 응용이 됨을 보여준다.
본 논문에서는 하드웨어의 제한된 자원을 이용하여 HEVC 코덱을 구현할 때 DCT 와 엔트로피 부호화를 사용하지 않고 율 및 왜곡값을 예측하여 고효율의 부호화를 수행하는 방법에 대하여 제안한다. HEVC 는 기존의 부호화기에 비하여 계층적 부호화 구조와 함께 큰 블록 크기를 갖는 DCT 와 엔트로피 부호화를 반복적으로 수행하기 때문에 하드웨어 구현 시 그 복잡도가 매우 크게 증가한다. 먼저 DCT 는 하다마드변환 행렬과 또 다른 정규 직교 변환 행렬의 곱으로 표현될 수 있는 성질을 이용하여 부호화 변환 시 생성된 하드마드변환 행렬에 저복잡도의 정규 직교 변환 행렬을 곱하여 DCT 변환 계수를 생성한 후 변환 및 양자화를 수행한다. 왜곡값의 경우, 이 때 생성된 양자화 계수와 변환 계수 간의 차이를 변환도메인에서 제곱합을 이용하여 계산하여 역변환을 생략함으로써 복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 텍스처에 대한 비트율 예측은 각 CU 블록내의 양자화 계수의 수를 더하여 계산하여 엔트로피를 수행하지 않고 예측할 수 있다. 그리고 비 텍스처에 대한 비트율 예측의 경우 움직임벡터의 비트에 대한 Pseudo CABAC 코드를 수행하여 예측할 수 있다. 이러한 저 복잡도의 텍스처 및 비텍스처 비트와 왜곡을 예측함으로써 하다마드변환만을 이용하여 부호화하였을 때에 비해 최대 33%의 비트율 감소를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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