본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.
From 1980's, the DWT(Discrete Wavelet Transform) is applied to the data/image processing. Many people use the DWT in remote sensing for diversity purposes and they are satisfied with the wavelet theory. Though the algorithm for wavelet is very diverse, many people use the standard wavelet such as Daubechies D4 wavelet and biorthogonal 9/7 wavelet. We will overview the wavelet theory for discrete form which can be applied to the image processing. First, we will introduce the basic DWT algorithm and review the wavelet algorithm: EZW (Embedded Zerotree Wavelet), SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees), Lifting scheme, Curvelet, etc. Finally, we will suggest the properties of wavelet algorithm; and wavelet filter for each image processing in remote sensing.
In this paper, we describe an approach for image denoising using the lifting construction, with the spatial adaptive wavelet transform. The adaptive lifting scheme is implemented in spatial domain to be adjusted thresholds to reduce noise. In this approach we represent adaptive characteristics of biorthogonal wavelets for choosing predictors effectively. Predict filter is changed from sample to sample according to local signal features with their vanishing moments. We in this approach have implemented and applied to image denoising by finding a relevant minimax threshold. Experimental results show that the adaptive method of denoising process is compared with existing ones, such as non-adaptive wavelet, CRF(13, 7) and SWE(13, 7) wavelets used by JPEG2000.
This paper introduces an adaptive wavelet transform based on the lifting scheme, which is applied to signal denoising. The wavelet representation using orthogonal wavelet bases has received widespread attention. Recently the lifting scheme has been developed for the construction of biorthogonal wavelets in the spatial domain. Wavelet transforms are performed through three stages: the first stage or Lazy wavelet splits the data into two subsets, even and odd, the second stage calculates the wavelet coefficients (highpass) as the failure to interpolate or predict the odd set using the even, and the third stage updates the even set using neighboring odd points (wavelet coefficients) to compute the scaling function coefficients (lowpass). In this paper, we adaptively find some of the prediction coefficients for better representation of signals and this customizes wavelet transforms to provide an efficient framework for denoising. Special care has been given to the boundaries, where we design a set of different prediction coefficients to reduce the prediction error.
본 논문에서는 영상에 쌍직교 웨이블릿 변환(BOWT:Biorthogonal Wavelet Transform)을 사용하여 인간 시각 시스템(Human Visual System)에 덜 민감한 고주파 영역에 워터마크를 삽입한다. 추출 시 워터마크가 삽입된 영상과 워터마크와의 계층적 상관관계(Hierarchical Correlation)를 구하여 임계값 이상이면 영상에 대하여 저작권을 주장할 수 있다. 본 논문에서 사용한 워터마크는 seed값을 갖는 정규분포로부터 무작위로 생성된 실수열의 집합이다. 바코드(Bar-Code)를 워터마크(Watermark)로 사용하므로써 저작권 보호뿐 아니라 바코드가 가지고 있는 바코드 체계를 이용하여 멀티미디어의 컨텐츠를 자동관리 하는데 적합하다.
디지털 컨텐츠의 저작권 보호와 위변조 탐지를 위해 사용되는 비가시적인 워터마킹 기법은 워터마킹된 영상의 화질저하를 최소로 하면서 화질이 현격히 저하되기 전에는 워터마크가 제거되지 않는 견고성을 갖도록 해야한다. 본 논문에서는 워커마킹된 영상에서 원영상을 사용하지 않고 저작권자를 탐지할 수 있는 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 기법은 크게 내장단계와 탐지단계로 나뉜다. 내장단계에서는 워터마킹된 영상의 화질이 크게 저하되지 않도록 시각적 마스킹 효과를 고려한다. 워터마크 탐지과정은 원 영상을 사용하지 않고 저작권 분쟁이 발생한 영상과 저작권 주장하는 사람이 제시한 해당 워터마크만을 사용하여 이루어진다. 본 논문에서 제안된 디지털 워터마킹 방법은 일반적인 영상의 변형에 상당히 견고한 특성을 가지며, 변형이 가해지지 않은 워터마킹된 영상을 저작자가 보관함으로써 다중 소유권 주장 문제에 대해서도 저작권 주장이 가능하다.
ATM과 같은 광대역 통신망을 위한 영상 부호화기는 다해상도 영상의 지원과 영상의 점진적 전송, 셀손실로 인한 피해의 최소화 등 망의 특성을 고려해야만 한다. 기존의 변환 부호화기방식으로는 이런 특성의 고려가 불가능하며, 따라서 다해상도 부호화 기법이 요구된다. 다해상도 부호화 기법으로는 기존의 대역분할 부호화가 있으나, 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 방법이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 스플라인 함수를 이용하여 설계된 웨이브렛 기저를 사용하여 대역 분할을 시도하고, 분할된 각 대역 별로 엔트로피 제한 벡터 양지화를 행하는 다해상도 영상 부호화기를 생각해 본다. 특별히 광대역 망에서의 셀 손실을 대비하기 위해 스플라인 웨이브렛으로 변환된 영상의 대역별 특성을 분석하여, 각 대역별 우선 순위를 설정하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안한 부호화기는 기존의 일반적인 벡터양자화기보다 약 3dB 이상의 성능 향상을 보였고, 다른 웨이브렛 기저를 사용한 엔트로피 제한 벡터양자화기 보다는 비트율에 따라서 $0.5\sim2dB$ 정도의 성능 향상을 가져옴을 볼 수 있었다.
This paper proposes a new technique of optimal codebook design in multistage gain-shape vector quantization (MS-GS VQ) for wireless image communication. An original image is divided into a smany blocks as possible in order to get strong robustness to channel transmission errors: the original image is decomposed into a number of subband images, each of which contains a sperate spatial frequency information and is obtained by the biorthogonal wavlet transform; each subband is separated into several consecutive VQ stages, where each stage has a residual information of the previous stage; one vector in each stage is divided into two components-gain and shape. But, this decomposition genrates too many blocks and it thus makes the determination of optimal codebooks difficult. We overcome this difficulty by evolving each block's codebook independently with different genetic algorithm that uses each stage's individual training vectors. Th eimpact of th eproposed VQ technique on the channel transmission errors is compared with that of other VQ techniques. Simulation results show that the proposed VQ technique (MS-GS VQ) with the optimal codebook designe dy genetic algorithms is very robust to channel transmission errors even under the bursty and high BER conditions.
Gaboury, Sebastien;Ozarslan, Mehmet Ali;Tremblay, Richard
대한수학회논문집
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제28권4호
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pp.783-797
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2013
Recently, Liu et al. [Bilateral generating functions for the Chan-Chyan-Srivastava polynomials and the generalized Lauricella function, Integral Transform Spec. Funct. 23 (2012), no. 7, 539-549] investigated, in several interesting papers, some various families of bilateral generating functions involving the Chan-Chyan-Srivastava polynomials. The aim of this present paper is to obtain some bilateral generating functions involving the Chan-Chyan-Sriavastava polynomials and three general classes of multivariable polynomials introduced earlier by Srivastava in [A contour integral involving Fox's H-function, Indian J. Math. 14 (1972), 1-6], [A multilinear generating function for the Konhauser sets of biorthogonal polynomials suggested by the Laguerre polynomials, Pacific J. Math. 117 (1985), 183-191] and by Kaano$\breve{g}$lu and $\ddot{O}$zarslan in [Two-sided generating functions for certain class of r-variable polynomials, Mathematical and Computer Modelling 54 (2011), 625-631]. Special cases involving the (Srivastava-Daoust) generalized Lauricella functions are also given.
본 논문에서는 쌍직교 웨이브릿 영역에서 워터마크를 삽입할 수 있는 연속 부대역 양자화 및 스토케스틱 다해상도 특성을 갖는 지각 모델을 제안한다. 적응 워터마킹 알고리즘을 갖는 지각모델은 보다 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)에 의해서 텍스쳐 및 에지 영역에 삽입한다. 워터마크 삽입은 국부 영상 특성을 갖는 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이 방법은 워터마크가 노이즈 특성을 갖기 때문에 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary state) 가우스 모델과 정상상태(stationary state) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한다. 정상상태 GG모델의 삽입은 다해상도 내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. 형상계수를 추정하기 위하여 모멘트 정합 방법을 사용한다. 비정상상태 가우스 모델은 각 부대역의 국부 평균 및 분산을 이용한다. 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였으며, 공격에 대한 실험으로 Stirmark 3.1 benchmark test를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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