본 논문은 블록DCT(Discrete Cosine Transform) 기반의 영상 압축 과정에서 발생하는 블록효과(block artifact)를 제거하기 위해 ALM(Alvarez, Lions, and Morel) 확산 모델에 기반을 둔 새로운 이방성 확산(anisotropic diffusion)을 제안한다. 등방성 확산은 평탄 영역에 나타나는 블록 경계를 제거하는 역할을 하는 반면, 이방성 확산은 윤곽선 영역이나 텍스쳐 영역을 보존하는 역할을 하기 때문에, 제안된 확산 모델은 블록 효과를 제거하면서 윤곽선(edge)을 보존하기 위해 등방성 확산(isotropic diffusion)과 이방성 확산의 비율을 제어하는 확산비율 조절 매개 변수(RCP : rate control parameter)가 제안 되었다. 또한, 텍스쳐 영역의 과도한 평탄화를 막기 위해 속도 매개 변수(SAP : speed control parameter)를 고안하였으며, 이는 텍스쳐 영역의 확산 속도를 감소시기는 역할을 한다.
이미지 압축은 디지털 이미지를 데이터 압축을 적용하는 과정이다. 이산여현변환은 시간 도메인에서 주파수 도메인으로 변환하는 기술이며, 이미지 압축에 널리 사용된다. 먼저, 이미지는 $8{\times}8$ 픽셀 블록으로 분리한다. 위에서 아래로 왼쪽에서 오른쪽으로 처리하면서 DCT 각 블록에 적용한다. 각각의 블록은 양자화를 통해 압축된다. 이미지를 구성하는 압축된 블록 배열의 공간은 크게 줄어든다. IDCT를 통해 이미지를 재구성 한다. 본 연구에서는 이산여현변환 기법을 이용하여 이미지 압축/복원의 전처리 과정을 조망하는 것이 목적이다.
유비쿼터스 통신 환경에서는 영상의 다양한 형태의 변환이 필수적인데, 대부분의 디지털 영상은 DCT (Discrete Cosine Transform)를 기반으로 한 JPEG, MPEG 등의 표준 기법을 이용하여 압축되어 저장되어 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서 영상의 크기를 변환시키는 기존의 여러 가지 알고리즘들을 고찰하고 그 성능을 분석하며, 기존의 방법보다 더 우수한 성능을 보이는 DCT 영역에서의 영상 크기 변환 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 DCT 영역에서 영상의 임의 크기 변환을 위해 여러 개의 $8{\times}8$ DCT 계수 블록을 변환 비율에 따라 변환식을 통하여 하나의 블록으로 변환하고 최적의 zero-padding 및 truncating을 위한 IDCT의 크기를 정하는 방법을 이용하여 영상 크기 변환의 성능을 높인다. 이것은 화소간의 상관도를 최대한 이용하여 DCT 계수를 구하고, 여기서 얻어진 DCT 계수 블록에서 원하는 비율에 따라 최적의 크기를 구함으로써 성능을 높이는 알고리즘이다. 그 성능을 원 영상과 축소하여 다시 확대시킨 영상의 PSNR 비교를 통하여 확인하였고, 제안하는 알고리즘은 특정 비율의 변환에 있어서 기존의 알고리즘을 포괄할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
본 연구는 사람의 시각시스템(Human Visual System, HVS) 특성 및 이산코사인변환 (Discrete Cosine Transform, DCT)을 이용하여 디지털 이미지에 워터마킹(watermarking)하는 방법을 제시한다. 이미지 압축분야에서 연구되어온 사람의 시각 시스템 모델 중 Tong등의 텍스쳐 마스킹(texture mashing). 휘도 마스킹(luminance masking) 모델과 JPEG(Joint Photographic Experts Group)의 양자화 매트릭스(quantization matrix)를 이용한 주파수 마스킹(frequency masking) 기법을 결합하여 워터마크를 삽입한다. 제안한 인지 시각시스템을 이용한 워터마킹 알고리즘은 워터마크를 삽입할 블록이미지의 특성에 따라서 워터마크의 삽입강도를 적응적으로 조절한다. 두가지 형태의 워터마크(의사난수 또는 로고이미지)를 DCT 영역에서 각각 삽입한다. 이를 위하여 이미지를 $8\times8$블록단위로 분할하고 이산코사인 변환을 수행한 후, 변환계수의 저주파 영역에 워터마킹한다. 다양한 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 워터마킹 방법과 비교하여 놀은 화질을 유지하면서 압축과 잡음 등에 견고함을 보인다.
In this paper, we proposed a fast detection method of copy-move forgery image based on low frequency coefficients of the DCT coefficients. We proposed a new matching criterion of copy-moved forgery image detection (MCD) using discrete cosine transform. For each $8{\times}8$ pixel block, the DCT transform is calculated. Our algorithm uses low frequency four (DC, 3 AC coefficient) and six coefficients (DC, 5 AC coefficients) of DCT per $8{\times}8$ pixel block. Our algorithm worked block matching for DCT coefficients of the $8{\times}8$ pixel block is slid by one pixel along the image from the upper left corner to the lower right corner. Our algorithm can reduce computational complexity more than conventional copy moved forgery detection algorithms.
Video compression exploits statistical, spatial, and temporal redundancy, as well as transform and quantization. In particular, the transform in a frequency domain plays a major role in energy compaction of spatial domain data into frequency domain data. The high efficient video coding standard uses the type-II discrete cosine transform (DCT-II) and type-VII discrete sine transform (DST-VII) to improve the coding efficiency of residual data. However, the DST-VII is applied only to the Intra $4{\times}4$ residual block because it yields relatively small gains in the larger block than in the $4{\times}4$ block. In this study, after rearranging the data of the residual block, we apply the DST-VII to the inter-residual block to achieve coding gain. The rearrangement of the residual block data is similar to the arrangement of the basis vector with a the lowest frequency component of the DST-VII. Experimental results show that the proposed method reduces the luma-chroma (Cb+Cr) BD rates by approximately 0.23% to 0.22%, 0.44% to 0.58%, and 0.46% to 0.65% for the random access, low delay B, and low delay P configurations, respectively.
The modified discrete cosine transform (MDCT) and its inverse transform (IMDCT) are employed in subband/transform coding schemes as the analysis/synthesis filter bank based on time domain aliasing cancellation (TDAC). And they are the most computational intensive operations in layer III of the MPEG audio coding standard. In this paper, we propose a new efficient algorithm for the MDCT/IMDCT computation. It is based on the MDCT/IMDCT computation algorithm using the discrete cosine transforms (DCTs), and it employs two discrete cosine transform of type II(DCT-II) to compute the MDCT/IMDCT. In addition to, it takes advantage of ability in calculating the MDCT/IMDCT computation, where the length of a data block is divisible by 4. The proposed algorithm in this paper requires less calculation complexity than the existing methods. Also, it can be implemented by the parallel structure,, and its structure is particularly suitable for VLSI realization.
본 논문은 DCT 질감블록계수를 이용한 강인한 블라인드 워터마킹을 제안하였다. 제안 방법에서는 다양한 외부 공격에 강인하도록 하기 위해서 $8\times8$ 블록 DCT 주파수 영역 계수 값의 절대값을 이용한 질감 블록 계수를 기준으로 $8\times8$ 블록 DCT의 직류성분에 모든 워터마크를 삽입하였다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과 제안 방법이 기존의 방법보다 비가시성 측면 및 다양한 외부 공격인 Dithering, Scaling, Cropping에서 매우 강인함을 확인하였다.
Modified Discrete Cosine Transform (MDCT)와 역변환인 IMDCT는 서브밴드 및 변환 코딩 기법에서 시간 영역 에일리어징 제거(Time Domain Aliasing Cancellation)를 기반으로 하는 분석/합성 필터 뱅크로서 채택되고 있으며, MPEG 오디오 표준의 레이어-Ⅲ에서 가장 많은 연산 량을 필요로 한다 본 논문에서는 MDCT/IMDCT를 효율적으로 계산할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 DCT를 이용하여 MDCT/IMDCT를 계산하는 알고리즘에 기반을 두고 있기 때문에, MDCT/IMDCT 계산을 위해 두 개의 DCT-Ⅱ를 이용한다. 더불어, 제안한 알고리즘은 4로 나누어지는 길이의 입력을 갖는 MDCT/IMDCT의 계산에도 적용할 수 있다. 제안한 알고리즘은 계산 복잡도 면에서 기존의 알고리즘들과 비교하여 적은 계산 량을 필요로 하며, 구조적인 면에서 병렬적인 구조로 나타낼 수 있기 때문에, VLSI 구현에 매우 적합하다.
전 세계적으로 방송사 및 영상 관련 기관들의 비디오 기반 시스템이 디지털로 전환되고 있다. 이송 과정에서 발생하는 디지털 드롭아웃은 콘텐츠의 질을 낮추게 만든다. 게다가 디지털 드롭아웃에 초점이 맞춰진 연구가 매우 미미하며 기존 방법들로 해결하기에는 한계점이 존재한다. 상기 이유로, 우리는 디지털 드롭아웃 블록이 가지는 독특한 패턴들의 주파수 특성을 강조할 수 있도록 이산 코사인 변환 (Discrete Cosine Transform) 계수를 기반으로 하는 새로운 특징표현 방법을 제안한다. 또한, 분류를 위해 특징 벡터를 효율적으로 활용할 수 있는 SVM 기반의 오류블록 분류방법을 활용한다. 더 나아가 이 방법은 기존 방법들의 프레임 간 연속성을 이용해 발생하는 문제점들을 극복하였다. 단독 프레임의 정보만을 이용함으로써 빠른 물체의 존재하에서도 동작이 가능하고, 특정 모델이나 추정이 필요하지 않아 최소의 복잡도 하에 오류 검출이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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