• Title/Summary/Keyword: 화소강도

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샘플 확장을 이용한 공간영역 블라인드 워터마킹 (A Spatial Domain Blind Watermarking by Sample Expansion)

  • 김진호;장호욱;황영하
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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    • pp.169-174
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    • 2001
  • 본 논문에서는 패치워크 방식을 변형한 공간영역상의 블라인드 이미지 워터마킹을 제안한다. 패치워크 알고리즘에 기반한 기존의 방식에서는 샘플당 화소수가 1로 제한되었으나, 여기서 제시한 알고리즘에서는 1 보다 큰 샘플당 화소수를 가질 수 있도록 샘플 확장계수를 도입하여 기존 방식을 개선하였다. 또한 이미지 특성에 따라 워터마크를 삽입하기 위해 샘플군의 평균값에 비례하도록 워터마크 삽입강도를 조절하였다. 샘플 확장계수에 의해 샘플당 4화소 이상을 할당하는 다양한 조건하에서 모의실험을 수행하였고, 샘플 확장계수의 도입으로 인한 성능개선을 확인할 수 있었다.

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색조영상에서 랜덤결측화소값 대체를 위한 EM 알고리즘 기반 기법 (An EM Algorithm-Based Approach for Imputation of Pixel Values in Color Image)

  • 김승구
    • 응용통계연구
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    • 제23권2호
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    • pp.305-315
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    • 2010
  • 본 논문에서는 색조영상의 R-, G-, B-성분에서 랜덤결측된 화소값들의 대체를 위한 프리퀀티스틱(frequentictic) 기법을 제공한다. 이 기법은 관측영상을 가우시안 마코프 랜덤필드 상의 실현치로서 가정하고, 주어진 화소 내의 근방 화소들이 에지 강도에 따른 서로 다른 분산을 가지는 정규분포를 따른다고 설계함으로써 에지에서 결측화소 대체값이 이질적 색상에 영향 받지 않도록 한다. 이러한 모형하에서 우도가 최대화하도록 결측화소값들을 근사 EM 알고리즘에 기반 한 방법으로 모수들을 추정하고 결측화소를 대체한다. 제안된 방법의 결과들은 보간법에 기초한 대체법과 비교하여 그 유효성을 보인다.

저복잡도 비디오 코덱을 위한 화면 내 예측 부호화에서의 디블록킹 필터 알고리듬 (Deblocking Filter Algorithm in Intra Prediction Coding for Low Complexity Video Codec)

  • 윤장혁;전광길;정제창
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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    • pp.330-332
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    • 2012
  • H.264/AVC를 비롯한 대부분의 동영상 압축 표준에 의해 부호화 및 복호화된 영상은 블록화 현상(blocking artifacts)이 생긴다. 이러한 화질 열화 현상은 블록 기반의 정수형 이산코사인 변환(Integer DCT)을 수행한 후 계수를 양자화 하기 때문에 발생한다. 이러한 블록화 현상을 줄이기 위해 H.264/AVC에서는 디블록킹 필터를 이용한다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 디블록킹 필터의 복잡도를 감소시키면서 화질을 유지하는 알고리듬을 제안하고 실험을 통한 평가를 제시한다. 복잡도를 줄이기 위해 제안하는 알고리듬에서는 블록 경계강도(Bs) 결정 과정에서 한 화소 줄의 경계강도를 이용하여 네 화소 줄 모두에 적용한다. 실험결과 경계강도 결정의 계산량을 줄이면서 주관적, 객관적 화질 또한 향상되는 결과를 보였다.

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다중영상 영역기반 영상정합을 위한 유사성 측정방법 분석 (An Analysis of Similarity Measures for Area-based Multi-Image Matching)

  • 노명종;김정섭;조우석
    • 한국측량학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.143-152
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    • 2012
  • 항공영상을 이용하여 수치표면자료와 같은 3차원 자료를 자동으로 제작하기 위해서는 영상정합이 반드시 필요하다. 최근 사용되고 있는 항공 디지털 프레임 영상은 과거의 아날로그 영상에 비해 폐색지역이 적은 고중복도 다중 스트립 영상으로 촬영되기에 용이하다. 최근 다중 스트립 영상을 이용한 다중영상정합 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며, 특히 각 영상에서 추출된 점(point feature)이나 형상(linear feature)의 유사성 측정 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 수직궤적 기반 다중영상정합을 대상으로 영역기반 유사성 측정 방법으로 SNCC(Sum of Normalized Cross-Correlation)와 SSD(Sum of Squared-Difference) 방법을 비교 분석하였다. 또한 영역기반 유사성 측정에 필요한 요소로 영상의 화소값, 화소값 기울기 강도, 화소값과 화소값 기울기 강도 평균을 각각 사용하여 결과를 비교하였다. 이 외에도 영역기반 유사성 측정에서 중요한 요소인 기준 윈도우의 크기를 비정규 적응형 기준 윈도우 방법과 정규 적응형 윈도우 방법을 적용하여 결과를 비교 분석하였다. 실험을 위하여 사용된 항공영상은 ZI Imaging 사의 DMC (Digital Modular Camera)에 의해 종중복도는 80%, 횡중복도는 60%로 촬영되었으며, 3개의 스트립으로 구성되었다. 다양한 방법으로 실험을 수행한 결과에 따르면 유사성 측정 방법으로는 SNCC, 유사성 측정 요소로는 화소값과 화소값 기울기 강도 평균, 그리고 비정규 적응형 기준 윈도우가 수직궤적 기반 다중영상정합의 영역기반 유사성 측정에 가장 적합하다는 것을 확인하였다.

색상 기울기 배경 모델 기반 안정적 동적 객체 윤곽 추출 (Robust Contour Extraction of Moving Object based on Hue Gradient Background Model)

  • 이제성;문규형;최유주
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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    • pp.261-264
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    • 2006
  • 본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.

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화소 간 분석을 이용하여 자화율 가중 영상(SWI)에 나타난 위상 마스킹의 효과 분석 (Voxel-based Investigations of Phase Mask Effects on Susceptibility Weighted Images)

  • 황어진;김민지;김혁기;류창우;장건호
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제24권1호
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    • pp.25-34
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    • 2013
  • 이 연구의 목적은 영상의 화소 간 분석(voxel-based analysis)을 이용하여 자화율 가중 영상(SWI)에 나타난 위상 마스킹의 효과를 알아보는 것이었다. 20명의 정상 노인에서 SWI 영상의 정보를 획득하기 위하여 3차원 경사자장 에코 시퀀스를 이용하여 영상을 얻었다. SWI 영상에서의 위상 마스킹의 효과를 관찰하기 위해 원래의 경사자장 크기(magnitude) 영상에 위상 영상을 2번 곱한 SWI2 영상, 4번 곱한 SWI4 영상, 영상 내 정맥 혈관을 강조한 양의 위상 마스크 SWI 영상 (PSWI), 그리고 조직 부분을 강조한 음의 위상 마스크 SWI 영상(NSWI)을 만들었다. paired t-test를 이용한 PSWI와 NSWI간 신호강도의 차이, SWI2와 SWI4간의 신호강도의 차이, 그리고 경사자장 크기영상 영상과 위상 마스킹에서 얻은 SWI 영상의 신호강도의 차이를 voxel-based 분석으로 수행하였다. 신호 강도 차이는 magnitude과 SWI4 영상 간의 차이가 magnitude과 SWI2 영상 간의 차이보다 더 크게 나왔다. 또한, 신호강도 차이는 magnitude과 PSWI 영상 간의 차이가 magnitude과 NSWI보다 더 많았다. 그리고 NSWI2와 NSWI4간의 신호강도 차이가 PSWI2와 PSWI4간의 신호강도 차이 보다 더 크게 나타났으며, 그리고 NSWI4와 PSWI4간의 신호강도 차이가 NSWI2와 PSWI2간의 신호강도 차이보다 더 크게 나타났다. 위 실험은 화소 간 분석을 통한 SWI 영상 연구가 뇌 전체의 자화율 효과를 볼 때 매우 유용할 것이라는 사실뿐만 아니라, 각기 다른 위상 마스킹 방법을 응용함으로써 선택적으로 정맥 혈관 대비, 혹은 뇌 조직 대비를 강조할 수 있다는 사실을 입증하였다. 그러므로, 자화율 가중 영상의 화소 간 분석은 많은 임상 예에 적용될 수 있을 것이다.

제스처 인터렉션 지원을 위한 동적 사용자 특징 추출 (Moving Object Feature Extraction for the Gesture Interaction)

  • 이제성;최유주
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.909-914
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    • 2007
  • 본 논문은 조명변화가 심한 주변환경에서 동적객체의 특징정보를 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선 조명변화의 효과를 최소화 하기위해 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도 및 색상기울기에 대한 평균값과 표준편차 값으로 이루어진 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue) 성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적 객체의 영역으로 판별한다. 마지막으로 모폴로지 연산을 수행하여 배경영상의 노이즈 영역을 제거한다. 본 논문에서는 기존 동적객체 추출기법과 제안기법을 핸드 트래킹과 전체 몸 움직임 추적의 비교실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다. 제안 기법은 극심한 조명변화에 강건하게 동적 객체의 영역정보를 실시간 추출하였다.

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콘크리트 균열 깊이와 이미지 특성정보간의 상관성 분석 (Correlation Analysis between Crack Depth of Concrete and Characteristics of Images)

  • 정서영;유정호
    • 한국건축시공학회:학술대회논문집
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    • 한국건축시공학회 2021년도 봄 학술논문 발표대회
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    • pp.162-163
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    • 2021
  • Currently, the depth of cracks is measured using ultrasonic detectors in maintenance practice. This method consists of measuring the depth of cracks by attaching ultrasonic depth measuring equipment to the concrete surface, and there are restrictions on the timing and location of the inspection. These limitations can be addressed through the development of image-based crack depth measurement AI technology. If crack depth measurements are made based on images, restrictions on the timing and location of inspections can be lifted because images acquired with simple filming equipment can be used as input information. To efficiently develop these artificial intelligence technologies, it is essential to identify the interrelationship between crack depth measurements and image characteristic information. Thus, this study is a basic study of the development of image-based crack depth measurement AI technology and aims to identify image characteristic information related to crack depth.

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유해 이미지 분류 성능 개선을 위한 이중 피부 화소 검출을 이용한 인체 검출 (Body-Detection using Multi Skin-Detection for Improvement of Malicious Image Classifications)

  • 김세민;전재현;민현석;노용만;한승완;최병철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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    • pp.82-85
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    • 2010
  • 인터넷의 급속한 발달과 이미지 콘텐츠 개발 기술의 발달로 현재 누구나 쉽게 이미지 콘텐츠의 공유 및 배급이 용이해졌다. 그러나 이로 인해 누드나 포르노와 같은 불건전한 유해 이미지들의 접근 역시 쉬워지고 있다. 특히, 스마트 폰이나 스마트 TV 등 멀티미디어 기능이 가능한 휴대장치 및 단말기의 비약적인 발전으로 인하여, 언제 어디서나 우리들은 유해 이미지의 노출되어 있다. 따라서 유해 이미지 시청이 적당하지 않은 연령층까지 무방비 상태에 놓여 있기 때문에 이를 막을 수 있는 시급한 대책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 이중 피부 화소 검출에 이용하여 인체 영역 검출해내고 이것을 이용하여 유해 이미지 분류를 위한 방법을 제안하고자 한다. 일반적으로 피부 화소 검출 기법은 오차율을 가지고 있기 때문에 정확한 검출이 힘들다. 따라서 우리는 검출에 대한 강도를 조절하여 이중으로 피부 화소를 검출하여 좀더 정확한 피부 영역을 획득한다. 또한 기존의 방법들은 대체로 일차적인 피부 영역 검출에 초점을 둔 반면, 유해 판별의 주된 기준이 되는 가슴이나 성기, 엉덩이 등을 좀 더 중점적으로 찾으려 하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 검출된 피부 영역에서 유해 부위를 좀 더 집중적으로 찾아 유해 판별 성능을 높이는 방법을 제안하고 실험으로 증명을 하고자 한다.

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Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 다중에코 자기공명영상의 context-dependent 분류 (Context-Dependent Classification of Multi-Echo MRI Using Bayes Compound Decision Model)

  • 전준철;권수일
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • 제3권2호
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    • pp.179-187
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    • 1999
  • 목적 : 본 논문은 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 효과적인 다중에코 자기공명영상의 분류방법을 소개한다. 동질성을 갖는 영역 혹은 경계선부위 등 영역을 명확히 분할하기 위하여 영상 내 국소 부위 이웃시스댐상의 주변정보(contextual information)를 이용한 분류 방법을 제시한다. 대상 및 방법 : 통계학적으로이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로 한 주변정보를 이용한 분류결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을이웃화소시스탬 내에서 정의되는 상호작용 인자의 메커니즘에 의해 분리함으로서 개선시킬 수 있다. 영상의 분류과정에서 분류결과의 정확도를 향상시키기 위하여 분류대상화소의 주변화소에 대한 분류패턴을 이용한다면 일반적으로 발생하는 분류의 모호성을 제거한다. 그러한 이유는 특정 화소와 인접한 주변의 데이터는 본질적으로 특정 화소와 상관관계를 내재하고 있으며, 만일 주변데이터의 특성을 파악할수 있다면, 대상화소의 성질을 결정하는데 도움을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 분류 대상화소의 주변정보와 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 context-dependent 분류 방법을 제시한다. 이 모델에서 주변 정보는 국소 부위 이웃시스댐으로부터 전이확률(tran­s sition probability)을 추출하여 화소간의 상관관계의 강도를 결정하는 상호인자 값으로 사용한다. 결과 : 본논문에서는 다중에코자기공명영상의 분류를 위하여 Bayes의 복합 의사결정모델을 이용한 분류방법을 제안하였다. 주변 데이터를 고려하지 않는 context-free 분류 방법에 비하여 특히 동질성을 강는 영역 혹은 경계선 부위 등에서의 분류결과가 우수하게 나타났으며, 이는 주변정보를이용한 결과이다. 결론 : 본 논문에서는클러스터링 분석과 복합 의사결정 Bayes 모델을 이용하여 다중에코 자기공명영상의 분류 결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였다.

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