본 논문에서는 복잡한 배경영상에서 움직이는 물체를 자동으로 추적하는 표적중심 추적기의 효과적인 전처리 방법을 제안하였다. 이진 표적중심 추적기의 성능은 다음과 같은 요소가 추적성능을 좌우한다: (1) 효과적인 실시간 전처리 방법 (2) 복잡한 배경영상에서의 정확한 표적 추출방법 (3) 지능적인 표적창 크기 조절법. 본 논문에서 제안하는 표적중심 추적기는 배경과 움직이는 표적을 좀 더 쉽게 판별할 수 있도록 추적필터를 이용한 효과적인 실시간 전처리 방법에 의한 적응적인 표적분할방법을 사용한다. 효과적인 전처리 방법이란 추적필터에 의해 추정된 표적중심을 중심으로 입력영상에 다른 가중치를 줌으로써 표적과 배경을 더 쉽게 분리할 수 있다. 제안한 방법은 합성영상 및 실제 적외선 영상을 이용한 다양한 추적실험을 통하여 그 효용성 및 성능을 검증하였다.
디지털 워터마킹은 데이터 내부에 지각적으로 인식되지 않는 신호를 삽입하여 저작권을 보호하기 위한 방법으로 압축, 기하학적 변환, 크기변환 등의 공격도 영상 데이터가 견고한 특성을 나타낼 수 있는 방법을 중심으로 연구되어 왔으나 프린트 영상에 대하여 저작권을 보호하는 연구는 그다지 활발하지 않았다. 본 논문에서는 이진 프린트 영상에 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 영상을 디더링 한 후 $16\times{16}$ 크기의 블록에서 1(백화소)의 개수를 카운팅하고 카운팅 배열을 $2\times{2}$ 블록씩 나누어 워터마크 값에 따라 다르게 정의된 기준 블록 패턴과 비교함으로 워터마크를 삽입한다. 워터마크 정보는 '1' 과 '0'의 두 가지를 사용하여 동일한 워터마크 비트로 더 많은 정보를 표현할 수 있다. 워터마크 검출은 워터마크가 삽입된 영상과 기준 블록 패턴을 이용해 워터마크 정보를 재구성하고, 재구성된 워터마크와 디더 영상에 삽입된 원본의 워터마크 정보와 비교함으로 가능하다. 성능평가는 워터마크 삽입영상을 프린트 한 후 스캔하여 기존의 방법과 검출 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 이진위상 컴퓨터형성홀로그램(binary phase computer generated hologram;BPCGH)과 다중 XOR 연산을 이용하여 영상의 암호화를 개선시키는 방법을 제안하고자 한다. 먼저 암호화를 위해 원영상을 재생할 수 있는 BPCGH를 반복 알고리듬을 이용하여 설계하며, 이를 암호화할 영상으로 간주하여 랜덤하게 발생시킨 위상 키 영상과의 XOR 연산을 통해 암호화한다. 암호화된 영상을 다시 XOR 연산을 통해 여러 개의 슬라이드 영상으로 나눔으로써 암호화를 개선시킨다. 홀로그램의 복호화 과정은 암호화된 슬라이드 영상과 암호화시에 사용된 무작위 위상 키 영상을 직렬 정합시킨 후, 기준파와의 간섭에 의해 수행된다. 그리고 복호화 된 홀로그램 영상은 위상 변조한 후, 역푸리에 변환하여 최종적으로 구한다. 그리고 슬라이드 영상의 패턴을 적절히 바꾸어 주면 다양한 형태의 복호화된 BPCGH 영상을 생성할 수 있다. 제안된 암호화 방법은 암호화시에 사용된 무작위 키 영상 정보가 없으면 원영상이 전혀 복원되지 않고, 암호화된 슬라이드 영상을 달리함에 따라 복원되는 홀로그램의 패턴을 다양하게 얻을 수 있으므로 차별화 된 인증 시스템에 활용할 수 있다.
컴퓨터의 발달과 의료기기의 디지털화로 인해 의료영상 분야도 디지털화되었다. 그 결과 디지털 의료영상의 불법복제, 소유권 및 데이터 인증 문제 또한 발생하고 있다. 이러한 환경 하에서 환자의 사생활 보호와 의료영상 자체의 소유권, 재산권의 여부 및 데이터 변형 여부의 판별을 위하여 디지털 워터마킹이 사용되고 있다. 기존에 제안된 여러 가지 워터마킹 기법들은 Non-Blind 방식에서는 원 영상이 필요하다는 점과 Blind 방식을 사용할 경우에는 육안으로는 식별이 힘든 양극 워터마크를 사용한다는 단점이 있다. 본 논문은 Blind 워터마킹에서 양극 워터마크를 삽입하는 방식을 따르지 않고, 시각적으로 인지하기 쉽도록 하기 위하여 이진 워터마크 영상을 다중 웨이블릿 변환하고, 원 영상을 이산 푸리에 변환하여 영상의 중간 주파수대에 Circular Input 방식을 이용하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였고 그 방법은 상관도 0.97이라는 우수한 결과를 얻었다.
기존의 이진 위상 홀로그램 사용시 재생되는 불필요한 영상을 효과적으로 제거할 수 있는 결합형 이진 위상 홀로그램을 개발하였다. 두 개의 이진 위상 홀로그램을 이용하는 결합형 이진 위상 홀로그램은 제작이 용이하고 효율이 높아 광 연결이나 광 정보처리에 매우 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 결합형 이진 위상 홀로그램의 원리와 특성 및 실험 결과들을 나타내었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권4호
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pp.229-236
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2017
This paper presents an efficient object-based color image-retrieval algorithm that is suitable for the classification and retrieval of images from small to mid-scale datasets, such as images in PCs, tablets, phones, and cameras. The proposed method first finds salient regions by using regional feature vectors, and also finds several dominant colors in each region. Then, each salient region is partitioned into small sub-blocks, which are assigned 1 or 0 with respect to the number of pixels corresponding to a dominant color in the sub-block. This gives a binary map for the dominant color, and this process is repeated for the predefined number of dominant colors. Finally, we have several binary maps, each of which corresponds to a dominant color in a salient region. Hence, the binary maps represent the spatial distribution of the dominant colors in the salient region, and the union (OR operation) of the maps can describe the approximate shapes of salient objects. Also proposed in this paper is a matching method that uses these binary maps and which needs very few computations, because most operations are binary. Experiments on widely used color image databases show that the proposed method performs better than state-of-the-art and previous color-based methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2078-2093
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2019
Visual smoke recognition is a challenging task due to large variations in shape, texture and color of smoke. To improve performance, we propose a novel smoke recognition method by combining dual-encoded features that are extracted from both spatial and Curvelet domains. A Curvelet transform is used to filter an image to generate fifty sub-images of Curvelet coefficients. Then we extract Local Binary Pattern (LBP) maps from these coefficient maps and aggregate histograms of these LBP maps to produce a histogram map. Afterwards, we encode the histogram map again to generate Dual-encoded Local Binary Patterns (Dual-LBP). Histograms of Dual-LBPs from Curvelet domain and Completed Local Binary Patterns (CLBP) from spatial domain are concatenated to form the feature for smoke recognition. Finally, we adopt Gaussian Kernel Optimization (GKO) algorithm to search the optimal kernel parameters of Support Vector Machine (SVM) for further improvement of classification accuracy. Experimental results demonstrate that our method can extract effective and reasonable features of smoke images, and achieve good classification accuracy.
Recently, several steganographic algorithms for two-color binary images have been proposed. In this paper, we propose a steganographic algorithm which embeds a secret message into bitmap images and palette-based images. To embed a message, the suggested algorithm divides a bitmap image into bit-plane images from LSB-plane to MSB-plane for each pixel, and considers each bit-plane image as a binary one. The algorithm splits each bit-plane image into m$\times$n blocks. and embeds a r-bit(r=[log$_2$(mn+1]-1) message into the block. And our schemes embed a message to every bit-plane from LSB to MSB to maximize the amount of embedded message and to minimize the degradation. The schemes change at most two pixels in each block. Therefore, the maximal color changes of the new algorithm are much smaller than other bit-plane embedding schemes' such as the substantial substitution schemes.
The Hausdorff distance is commonly used as a similarity measure between two-dimensional binary images. Since the document images may be contaminated by a variety of noise sources during transmission, scanning or conversion to digital form, the measure should be robust to the noise. Original Hausdorff distance has been known to be sensitive to outliers. Transforming the given image to grayscale image is one of methods to deal with the noises. In this paper, we propose a Hausdorff distance applied to grayscale images. The proposed method is tested with synthetic images with various levels of noises and compared with other methods to show its robustness.
The environmental control based on interactive thermoregulatory behavior for swine production has many advantages over the conventional temperature-based control methods. Therefore, this study was conducted to compare various feature selection methods using postural images of growing pigs under various environmental conditions. A color CCD camera was used to capture the behavioral images which were then modified to binary images. The binary images were processed by thresholding, edge detection, and thinning techniques to separate the pigs from their background. Following feature were used for the input patterns to the neural network ; \circled1 perimeter, \circled2 area, \circled3 Fourier coefficients (5$\times$5), \circled4 combination of (\circled1 + \circled2), \circled5 combination of (\circled1 + \circled3), \circled6 combination of (\circled2 + \circled3), and \circled7 combination of (\circled1 + \circled2 + \circled3). Using the above each input pattern, the neural network could classify training images with the success rates of 96%, 96%, 96%, 100%, 100%, 96%, 100%, and testing images with those of 88%, 86%, 93%, 96%, 91%, 90%, 98%, respectively. Thus, the combination of perimeter, area and Fourier coefficients of the thinning images as neural network features gave the best performance (98%) in the behavioral classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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