본 논문에서는 복소 가우시안 영상 (Complex Extended Gaussian Image, CEGI)을 이용한 3D 메쉬 모델의 블라인드 워터마킹을 제안하였다. CEGI는 메쉬의 법선 벡터 분포를 나타내는 3차원 방향 히스토그램으로, 이는 메쉬의 면적 및 임의의 기준점에 대한 거리로 표현되는 복소 가중치의 합으로 구현된다. 제안한 방법에서는 먼저 3D 메쉬 모델을 모델의 형상에 따라 여러개의 패치로 분할한다. 그리고 워터마크를 삽입하기 위하여 각 패치별로 CEGI를 구한 후에 복소 가중치의 크기가 큰 셀을 선택하여, 각 패치 CEGI 상에 통일한 순위의 셀들에 각각 삽입한다. 그리고 패치의 중점 좌표 및 셀 순위표를 이용하여 원 메쉬 모델없이 워터마크를 추출한다. 이 때, 회전과 같은 아핀 변환된 모델에서는 오일러 각을 이용한 재배열 과정을 수행한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 절단, 아핀 변환, 및 랜덤 잡음 첨가등의 기하학적 공격 및 메쉬 간단화 등의 위상학적 공격에 견고하였으며 또한 워터마크의 비가시성을 확인하였다.
본 논문에서는 16위도 X 8비트 Content Addressable and Reentrant Memory(CARM)를 설계하였다. CARM은 읽기, 저장, 매칭, 리엔트린트(Reentrant)의 4가지 동작 모드를 수행한다. CARM의 읽기와 저장 동작은 기존의 스태틱 RAM과 같다.CARM은 집 장에서 레영역 회수(Garbate collection)를 조건적으로 수행할 수 있는 리엔트런트 동작을 가지고 있다. 이러한 기능은 다이내믹 데이타 플로우 컴퓨터의 고속 매칭 유닛에 사용될 수 있다. CARM은 또한 매칭어드레스를 그들의 우선권에 따라 순차적으로 인코딩을 할 수 있는 기능을 가지고 있다. 이러한 CARM은 전체적으로 메모리 셀, 순차적 어드레스 인코더(Sequential Address Encoer, S.A.E), 리엔트런트 동작, 읽기/저장 제어, 데이타/마스크 레지스터, 감지 증폭기, 인코더, 디코더 등의 8개의 블럭으로 구성된다.CARM은 데이타 플로우 컴퓨터, 패턴 인식,테이블 룩업(Table look-up), 영상처리 등에 응용될 수 있을 것이다. 설계된 회로에 대해 각 동작별로 Apollo 워크스테이션의 QUICKSIM을 이용하여 논리 시물레이션을 하였고, 각 블럭별 회로의 SPICE 시뮬레이션을 하였다. 시뮬레이션결과 액세스 타임은 26ns였고, 매치 동작을 수행하는 데에는 4lns의 자연시간이 소요됐다. 결체 레이아웃은 3{\;}\mu\textrm{m} n well CMOS 공정에 따른 설계 규칙을 이용하여 수행하였다.
본 논문에서는 영상 객체 (object) 의 모양 정보를 효율적으로 부호화 하는 기법을 제안한다. 다각 근사화 기법은 손실 부호화 기법으로써 객체의 모양을 근사화 하는데 가장 널리 사용되고 있다. 제안된 기법은 최대 허용 오차를 만족하면서 정점을 선택할 때 기존의 순환 정점 선택 (IRM: iterated refinement method) 이나 순차적 정점 선택 (PVS: progressive vertex selection) 보다 적은 수의 정점을 선택함으로써 비트량을 줄인다. 기존의 순차적인 정점 선택 기법을 기반으로 하여 새로운 정점 선택 조건을 제안하여 비트량-왜곡면에서 우수한 성능을 가지는 부호화기를 구현하였다. 실험 결과에서 제안된 기법이 기존의 정점 선택 기법들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있다.
Zhu, Fuquan;Wang, Huajun;Yang, Liping;Li, Changguo;Wang, Sen
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3295-3311
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2020
With the wide application of hyperspectral images, it becomes more and more important to compress hyperspectral images. Conventional recursive least squares (CRLS) algorithm has great potentiality in lossless compression for hyperspectral images. The prediction accuracy of CRLS is closely related to the correlations between the reference bands and the current band, and the similarity between pixels in prediction context. According to this characteristic, we present an improved CRLS with adaptive band selection and adaptive predictor selection (CRLS-ABS-APS). Firstly, a spectral vector correlation coefficient-based k-means clustering algorithm is employed to generate clustering map. Afterwards, an adaptive band selection strategy based on inter-spectral correlation coefficient is adopted to select the reference bands for each band. Then, an adaptive predictor selection strategy based on clustering map is adopted to select the optimal CRLS predictor for each pixel. In addition, a double snake scan mode is used to further improve the similarity of prediction context, and a recursive average estimation method is used to accelerate the local average calculation. Finally, the prediction residuals are entropy encoded by arithmetic encoder. Experiments on the Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) 2006 data set show that the CRLS-ABS-APS achieves average bit rates of 3.28 bpp, 5.55 bpp and 2.39 bpp on the three subsets, respectively. The results indicate that the CRLS-ABS-APS effectively improves the compression effect with lower computation complexity, and outperforms to the current state-of-the-art methods.
For precise motion control, S-curve velocity profile is generally used but it has disadvantage of relatively long calculation time for floating-point arithmetics. In this paper, we present a new generating method for velocity profile to reduce delay time of profile generation so that it overcomes such disadvantage and enhances the efficiency of precise motion control. In this approach, the velocity profile is designed based on the gamma correction expression that is generally used in image processing to obtain a smoother movement without any critical jerk. The proposed velocity profile is designed to support both T-curve and S-curve velocity profile. It can generate precise profile by adding an offset to the velocity profile with decimals under floating point that are not counted during gamma correction arithmetic operation. As a result, the operation time is saved and the efficiency is improved. The proposed method is compared with the existing method that generates velocity profile using ring buffer on a 8-bit low-cost MCU. The result shows that the proposed method has no delay in generating driving profile with good accuracy of each cycle velocity. The significance of the proposed method lies in reduction of the operation time without degrading the motion accuracy. Generated driving signal also shows to verify effectiveness of the proposed method.
본 논문에서는 멀티미디어에 내재한 무수한 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 기반 병렬 프로세서를 소개한다. 또한, 인텔사의 대표적인 멀티미디어 전용 명령어인 MMX (MultiMedia eXtension)타입 명령어를 병렬 프로세서에 구현하여 성능을 평가하고 결과를 분석한다. 16개의 32-비트 프로세서로 구성된 병렬프로세서를 이용하여 1280x1024픽셀 이미지의 JPEG 압축 애플리케이션을 구현하고 모의 실험한 결과, 동일한 병렬프로세서 기반에서 MMX타입 명령어는 베이스라인 명령어보다 약 50%의 성능 향상을 보였다. 또한, MMX타입 명령어는 베이스라인 명령어보다 에너지 효율에서 100%, 시스템 면적 효율에서 51%의 향상을 보였다. 이러한 결과는 MMX를 포함한 멀티미디어 전용 명령어들이 현재 널리 사용되고 있는 매니코어 GPU(Graphics Processing Unit) 및 다양한 형태의 병렬프로세서에서도 잠재 가능성이 있음을 보여준다.
다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 Bi 계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 Fraunhofer-HHI의 계층적 B화면 구조보다 최대 6.5(Kbps) 감소하였다.
Sound based machine fault diagnosis is the process consisting of detecting automatically the damages that affect the machines by analyzing the sounds they produce during their operating time. The collected sounds being inevitably corrupted by random disturbance, the most important part of the diagnosis consists of discovering the hidden elements inside the data that can reveal the faulty patterns. This paper presents a novel feature extraction methodology that combines various digital signal processing and pattern recognition methods for the analysis of the sounds produced by the drills. Using the Fourier analysis, the magnitude spectrum of the sounds are extracted, converted into two-dimensional vectors and uniformly normalized in such a way that they can be represented as 8-bit grayscale images. Histogram equalization is then performed over the obtained images in order to adjust their very poor contrast. The obtained contrast enhanced images will be used as the features of our diagnosis system. Finally, principal component analysis is performed over the image features for reducing their dimensions and a nonlinear classifier is adopted to produce the final response. Unlike the conventional features, the results demonstrate that the proposed feature extraction method manages to capture the hidden health patterns of the sound.
디스크형 기록매질을 사용하는 홀로그래픽 메모리에서 뒤틀린 니매틱 액정 디스플레이를 사용하여 세기와 위상을 동시에 변조하는 방법을 제안한다. 세기변조에 대해서 액정 디스플레이 픽셀의 밝고 어두운 상태에 따라 2진의 off (0) 과 on (1)을 표현하기 때문에 기존의 방식과 다를 짓이 없다. 그러나 우리의 방식에서는 on의 상태에서 서로 다른 2가지의 위상지연을 만들 수 있다. 이 2 가지의 위상지연이 180도에 가까울 경우, Fourier 면 홀로그램을 기록할 때 데이터 영상의 dc 성분을 감소시켜 기록면에서의 빔 세기 분포를 향상시킬 수 있다. 제안한 방식에 대한 유용성을 실험으로 데모하였다.
본 논문에서는 정보은닉을 이용하여 동영상 데이터의 전송오류를 보정하는 방법을 제안하고 있다. 수신단에서 전송오류가 발생한 위치를 구하기 위해 송신단에서는 동영상 데이터의 부호화 과정 동안 마크로 블록 별로 한 비트씩의 데이터를 은닉하여 전송한다. 수신단에서는 복호화 과정 동안 은닉된 정보를 검출하며, 이 정보와 원래 데이터와의 비교에 의해 오류가 발생된 위치를 구하고 이를 보정함으로써 복원된 영상의 화질을 개선하도록 한다. 또한, 은닉된 정보는 동영상 데이터에 대한 저작권 정보로도 활용될 수 있다. 각각 150 프레임씩으로 구성되는 3개의 QCIF 크기의 동영상 데이터에 대한 실험 결과 은닉된 정보가 부호화된 스트림에 미치는 화질의 저하는 미세하며, 수신단에서의 오류를 교정한 결과 잡음이 많은 채널에서는 복원된 영상의 화질을 5dB 가까이 개선할 수 있음을 확인하였다. 또한, 영상의 복원 과정에서 동영상에 대한 저작권 정보도 효과적으로 구할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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