본 논문은 비디오 영상에서 블록기반 차영상을 이용한 연기검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 배경으로부터 변경된 영역 검출 단계, 배경영상 갱신단계, 검출된 영역이 연기인지를 판단하는 단계의 세 단계로 구성된다. 입력 비디오에서 각 프레임의 블록 평균영상을 계산하였으며, 변화영역을 검출하기 위하여 배경영상의 블록평균영상과 입력영상의 블록평균영상의 차이를 사용한다. 블록기반 차영상을 투영하여 변화된 사각영역을 검출한다. 차영상의 투영을 이용한 배경블록평균영상의 갱신방법을 제안한다. 변화영역의 중심위치 및 YUV 색상의 시간적 특징을 이용하여 연기영역을 판단한다.
A number of techniques have been proposed for 3D display using view-difference of two eyes. These methods do not express enough reality like real world. The display images have to change according to the position of a viewer to improve reality. In this paper, we present an approach for generating intermediate image between two different view images by applying new image interpolation algorithm The interpolation algorithm is designed to cope with complex shapes. The proposed image interpolation algorithm generates rotated image about vertical axes by any angle from base images. Each base image that was obtained from CCD camera has an view-angle difference of $3^{\circ}C$, $5.5^{\circ}C$, $^{\circ}C$, $22^{\circ}C$, and $45^{\circ}C$. The proposed into mediate image generation method uses the geometric analysis of image and depth information through the block-based matching method.
본 논문에서는 질감분류를 위해 블록영상 내에서 인접 화소사이의 다차원 명암차이를 이용한 local binary pattern(LBP) 기법을 제안한다. 여기서 블록영상 내 화소 간 명암차는 4방향(세로, 가로, 대각, 역대각) 각각의 인접 화소 간 밝기변화를 고려한 것으로 영상의 질감분류에 이용되는 히스토그램의 레벨수를 감소시켜 계산 부하를 줄이기 위함이다. 또한 블록 내 명암관계를 이진패턴으로 나타낸 것으로 영상의 국부적 속성을 더욱 더 정확하게 반영하여 효과적인 질감분류를 가능하게 함이다. 제안된 기법을 128*128 픽셀의 그레이 영상 USC Texture Mosaic #2을 대상으로 크기와 질감이 다른 24개의 블록영상 각각을 분류하는 실험결과, 기존의 LBP에 비해 빠른 분류속도를 가지며, 임의 크기 블록영상의 분류도 가능함을 확인하였다. 특히 블록영상의 크기가 증가할수록 히스토그램의 레벨 감소폭이 더욱 더 크게 되어 분류속도의 개선정도도 증가함을 알 수 있다.
In this paper, A progressive coding of mean difference pyramid by Hadamard transform of the difference between two successive pyramid levels has been studied. A block adaptive bit allocation method based on ac energy of each sub-block has been proposed, which efficiently reduces the final distortion in the progressive transmission of image parameters. In our scheme, the dc energy equals the sum of the quantization errors of the Hadamard transform coefficients at previous level. Therefore proposed allocation method includes the estimation of dc energy at each pyramid level. Computer simulation results show some improvements in terms of MSE and picture quality over the conventional fixed allocation scheme.
지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템의 구축에 매우 중요하다. 하지만 지문영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 달라지기 때문에 지문인식 시스템에서의 영상 전처리 과정은 시스템의 성능에 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 지문영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록 방향성 차, 방향성 변화도, 융선과 골의 두께 비율 등의 5가지 특징을 추출하고 계층적 클러스터링 알고리즘으로 클러스터링하여 영상의 품질 특성을 분석한 후 습성(oily), 보통(neutral), 건성(dry)의 특성에 적합하게 영상을 개선하는 지식기반 전처리 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이타를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링 기법이 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 방법의 성능 평가를 위해 품질 지수와 블록 방향성 차이를 측정하여 일반적인 전처리 방법보다 지식기반 전처리 방법이 품질 지수와 블록 방향성 차이를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
For efficient transmission and storage of digital images, the requirements of image compression is incresing. Because the medical images contain diagnostic information small distortion has been more important factor than the low rate in such images. Generally the distortion in image is the difference of pixel values. However the image is percieved by human visual systems. So it is reasonable that human visual system characteristics be used as criteria of the image compression. In this paper, the Just Noticeable Difference curve is used as criteria of determining the homogeniety of a block and acceptibility of distortions. And Block Truncation Coding using spatial masking effect of eyes is adopted to code the blocks which contain line components. And small blocks which varies slowly can be approximated to polynomial functions successfully. We proposed the hybrid block coding scheme based on the block characteristics and human visual system characteristics. Simulation to several kinds of the medical images using this method showed that medical images can be compressed 5:1 - 10:1 without noticeable distortion.
This paper proposes a novel reversible data hiding scheme based on a Vector Quantization (VQ) codebook. The proposed scheme uses the principle component analysis (PCA) algorithm to sort the codebook and to find two similar codewords of an image block. According to the secret to be embedded and the difference between those two similar codewords, the original image block is transformed into a difference number table. Finally, this table is compressed by entropy coding and sent to the receiver. The experimental results demonstrate that the proposed scheme can achieve greater hiding capacity, about five bits per index, with an acceptable bit rate. At the receiver end, after the compressed code has been decoded, the image can be recovered to a VQ compressed image.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권2호
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pp.457-476
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2011
This paper presents an improved XOR-based Data Hiding Scheme (XDHS) to hide a halftone image in more than two halftone stego images. The hamming weight and hamming distance is a very important parameter affecting the quality of a halftone image. For this reason, we proposed a method that involves minimizing the hamming weights and hamming distances between the stego image and cover image in $2{\times}2$-pixel grids. Moreover, our XDHS adopts a block-wise operation to improve the quality of a halftone image and stego images. Furthermore, our scheme improves security by using a block-wise operation with A-patterns and B-patterns. Our XDHS method achieves a high quality with good security compared to the prior arts. An experiment verified the superiority of our XDHS compared with previous methods.
컬러 영상 처리 기반의 연기 검출은 화재의 조기 검출에 적합한 검출 대상이다. 연기 검출을 위한 방법으로 움직임과 색상이 전처리로서 처리되며, 확산, 질감, 형태, 방향성 등의 성질이 후처리로서 사용된다. 본 논문은 연기의 특성 중 밀도적인 분포 특성 검출 방법을 제안한다. 연기의 움직임을 10Frame 간격으로 1초 동안 축적한 이미지에 색상을 문턱치 처리해 후보영역을 생성하고, OBTP(Object Block Ternary Pattern)을 적용해 연기의 패턴임을 확인한다. 모든 처리는 Block 기반으로, 움직임 검출은 차분 영상에 적응 문턱치를 적용해 움직이는 물체의 후보영역을 결정했다. 결정된 후보영역을 1초간 축적하고 연기 색상의 문턱치 조건을 적용한다. 각각의 연기 후보 영역을 특정 위치의 16개 Block 값을 중앙 Block 값과 비교하고 삼진화 된 패턴을 연기의 패턴과 비교하여 연기를 결정한다.
이 논문에서는 비디오 영상에서의 블록 모션 측정을 위한 통계학적인 특징에 기반 한 알고리즘을 제안한다. 우선 참조 블록의 통계학적인 특징을 구하고, 이를 참조 블록의 통계적 특징과 정규 시작점 패턴 (SPP) 에 퍼져 있는 블록에서의 특징을 비교하여, SPP에서의 시작점 (SP) 후보를 선택하는 데에 적용한다. 최종적인 SP 들은 SP 후보 들에서의 평균절대차이 (MAD) 값으로 구한다. 마지막으로 기존의 고속탐색 알고리즘인 BBG나 DS 그리고 TSS중 하나를 이용하여 참조블록의 모션 벡터를 최종 SP를 시작점으로 하여 계산하였다. 실험결과는 기대 했던 바와 같이 최종 SP로부터의 시작점들이 전역최소값 (global minimum)에 근접함을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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