• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.624-632
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• 2017

영상을 이용한 나비 종 자동 인식 기법은 생물종 다양성 연구 및 종의 진화, 발달 과정의 연구를 위한 기초 작업을 돕는 것으로 연구자들의 관심이 높다. 기계학습 기반의 나비 종 인식 시스템은 사용하는 특징 추출 방법에 성능이 크게 좌우되는 성질을 가지고 있다. 본 논문은 나비 영상이 가진 색채 강도의 분포를 이용하는 색채 강도 (Color Intensity) 엔트로피를 제안하고 기존에 제시된 가지 길이 유사성 (Branch Length Similarity) 엔트로피와 함께 사용할 경우 10% 이상의 인식률 향상을 얻을 수 있음을 보인다. 제안한 방법의 신뢰성 있는 성능 평가를 위해 영상 인식에 자주 사용되는 대표적인 특징 추출 방법인 아이겐 이미지, 2D 푸리에 변환, 2D 웨이블릿 변환 방법들을 비교 대상으로 다양한 기계학습을 이용해 성능을 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.972-980
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• 2022

영상을 이용한 기계학습 기반의 나비 종 인식 기술은 나비 종의 다양성 및 개체 수, 종의 서식 분포 등을 파악하는데 관련 분야 종사자의 많은 시간과 비용 감소의 효과를 가져온다. 나비 종 분류의 정확성과 시간 효율을 높이기 위해 기계학습 모델의 입력으로 사용되는 여러 가지 특징들이 연구되었다. 그중 엔트로피 개념을 이용한 가지 길이 유사성 엔트로피나 색채 강도 엔트로피 방법이 푸리에 변환이나 웨이블릿 등 다른 특징들에 비해 높은 정확성과 적은 학습 시간을 보여주었다. 본 논문은 나비의 컬러 영상에 대한 RGB 색채 강도 엔트로피를 이용한 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 특징 추출 방법과 대표적인 앙상블 모델들을 결합한 나비 인식 시스템을 개발하고 성능을 평가한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.380-385
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• 2016

그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상이지만 위성 영상 분석에 부정적인 영향을 미치는 요소로 컴퓨터 비전의 전처리 과정에서 그림자 검출 과정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 싱글 영상 기반의 위성 영상에서 효과적인 영상 분석을 위해 그림자를 검출하는 방법으로 크로스 엔트로피와 밝기 영상을 이용해 그림자를 검출하는 방법을 제안하였다. 칼라 영상을 그레이 레벨 영상으로 변환한 후 크로스 엔트로피를 기반으로 최적의 임계값을 추정하여 첫 번째 그림자 후보 영역으로 판별하였고, 칼라 영상의 밝기 영상을 이용해 최종 그림자 영역을 검출하였다. 제안하는 방법의 타당성을 위해 위성 영상들을 대상으로 실험하였고, 실험 결과 제안하는 그림자를 검출 방법이 효과적으로 수행됨을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.333-337
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• 2002

A content-based image retrieval method using color, texture, and shape features is proposed in this paper. A region segmentation technique using PIM(Picture Information Measure) entropy is used for similarity indexing. For segmentation, a color image is first transformed to a gray image and it is divided into n$\times$n non-overlapping blocks. Entropy using PIM is obtained from each block. Adequate variance to perform good segmentation of images in the database is obtained heuristically. As variance increases up to some bound, objects within the image can be easily segmented from the background. Therefore, variance is a good indication for adequate image segmentation. For high variance image, the image is segmented into two regions-high and low entropy regions. In high entropy region, hue-saturation-intensity and canny edge histograms are used for image similarity calculation. For image having lower variance is well represented by global texture information. Experiments show that the proposed method displayed similar images at the average of 4th rank for top-10 retrieval case.

• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.157-168
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• 2014

본 논문에서는 자연영상에 대한 돌출영역을 자동으로 검출하고 이를 분할하기 위한 새로운 인공시각집중모델을 제안한다. 제안된 모델은 인간의 생물학적 시각인지 기반이며 주된 특징은 다음과 같다. 먼저 영상의 강도특징과 색상특징을 사용하는 대립과정이론 기반의 새로운 인공시각집중모델의 구조를 제안하고, 돌출영역을 인지하기 위해 영상의 강도 및 색상 특징채널의 정보량을 고려하는 엔트로피 필터를 설계하였다. 엔트로피 필터는 높은 정확도와 정밀도로 돌출영역에 대해 검출 및 분할이 가능하다. 마지막으로 최종 돌출지도를 효율적으로 구성하기 위한 적응 조합 방법 또한 제안되었다. 이 방법은 각 인지 모델로부터 검출된 강도 및 색상 가시성지도에 대하여 평가하며 평가된 점수로부터 얻어진 가중치를 이용해 가시성 지도들을 조합한다. 돌출지도에 대해 ROC분석을 이용한 AUC를 측정한 결과 기존 최신의 모델들은 평균 0.7824의 성능을 나타낸 반면 제안된 모델의 AUC는 0.9256으로서 약 15%의 성능 개선을 보였다. 또한 돌출영역 분할에 대해 F-beta를 측정한 결과 기존 최신의 모델은 0.5178이고 제안된 모델은 0.7325로서 분할 성능 또한 약 22%의 성능 개선을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권2호
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• pp.271-286
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• 2013

Recently, a pixel-chaotic-shuffling (PCS) method has been proposed by Huang et al. for encrypting color images using multiple chaotic systems like the Henon, the Lorenz, the Chua, and the Rossler systems. All of which have great encryption performance. The authors claimed that their pixel-chaotic-shuffle (PCS) encryption method has high confidential security. However, the security analysis of the PCS method against the chosen-plaintext attack (CPA) and known-plaintext attack (KPA) performed by Solak et al. successfully breaks the PCS encryption scheme without knowing the secret key. In this paper we present an improved shuffling pattern for the plaintext image bits to make the cryptosystem proposed by Huang et al. resistant to chosen-plaintext attack and known-plaintext attack. The modifications in the existing PCS encryption method are proposed to improve its security performance against the potential attacks described above. The Number of Pixel Change Rate (NPCR), Unified Average Changed Intensity (UACI), information entropy, and correlation coefficient analysis are performed to evaluate the statistical performance of the modified PCS method. The simulation analysis reveals that the modified PCS method has better statistical features and is more resistant to attacks than Huang et al.'s PCS method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.192-210
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• 2024

Most frequency-domain remote sensing image watermarking algorithms embed watermarks at random locations, which have negative impact on the watermark invisibility. In this study, we propose an adaptive watermarking scheme for remote sensing images that considers the information complexity to select where to embed watermarks to improve watermark invisibility without affecting algorithm robustness. The scheme converts remote sensing images from RGB to YCbCr color space, performs two-level DWT on luminance Y, and selects the high frequency coefficient of the low frequency component (HH^Y₂) as the watermark embedding domain. To achieve adaptive embedding, HH^Y₂ is divided into several 8*8 blocks, the entropy of each sub-block is calculated, and the block with the maximum entropy is chosen as the watermark embedding location. During embedding phase, the watermark image is also decomposed by two-level DWT, and the resulting high frequency coefficient (HH^W₂) is then embedded into the block with maximum entropy using α- blending. The experimental results show that the watermarked remote sensing images have high fidelity, indicating good invisibility. Under varying degrees of geometric, cropping, filtering, and noise attacks, the proposed watermarking can always extract high identifiable watermark images. Moreover, it is extremely stable and impervious to attack intensity interference.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1418-1432
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• 1997

일반적인 내용기반 화상 검색 기법은 검색 인덱스로서 칼라와 텍스쳐를 사용하며, 칼라기법인 칼라히스토그램과 칼라쌍 검색 기법은 공간정보와 텍스트가 부족하다. 따라서 본 논문은 칼라공간과 키워드를 결합한 내용 기반 화상 검색시스템을 설계하고 구현하였다. 화상검색을 위한 전처리기에서는 기존의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 좌표계를 사용하였고, 화상으로부터 색채 영역과 비색채영역을 검출해 내었다. 화상의 크시는 200*N 또는 N*200으로 정규화하고 256칼라로 변환시킨다. 칼라 공간으로 칼라 선택을 결정하기 위해서는 배경과 색채를 위한 2개의 칼라히스토그램을 사용한다. 공간정보는 최대 엔트로피 이산화를 사용함으로써 얻어진다. 키워드는 화상의 종류, 칼라, 모양, 위치, 크기를 선택 가능하도록 했으며, 입력되는 색채에 대해서는 한국 공업 규격의 유채색과 무채색 15가지 색으로 제한하였다. 화상검색 방법은 유사도 검색의 특징 키로 사용하였고, 화상 검색시 특정 성분의 가중치에 따른 검색을 위해 사용자는 질의어 입력시 칼라공간 ${\alpha}(%),\;키워드\;{\beta}(%)$등의 가중치를 화상 내용 특징에 따라 그 값을 조절하여 부여할 수 있는 방안을 개발하였다. 질의 화상에 대한 칼라공간, 키워드와 같은 추출된 특징중 하나의 특징으로 검색 실험한 결과는 가중치를 부여하여 실험한 결과보다 검색 효율이 낮았으며 가중치를 부여한 경우 측정된 파라메타의 평균치는 Precision(0.858), Recall(0.936), RT(1), MT(0)를 보임으로써 칼라공간, 키워드 내용기반 화상 검색 시스템들 보다 높은 검색 효율을 입증해 보였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제25권2호
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• pp.131-139
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• 2008

This paper presents a new saliency map which is constructed by providing dynamic weights on individual features in an input image to search ROI(Region Of Interest) or FOA(Focus Of Attention). To construct a saliency map on there is no a priori information, three feature-maps are constructed first which emphasize orientation, color, and intensity of individual pixels, respectively. From feature-maps, conspicuity maps are generated by using the It's algorithm and their information quantities are measured in terms of entropy. Final saliency map is constructed by summing the conspicuity maps weighted with their individual entropies. The prominency of the proposed algorithm has been proved by showing that the ROIs detected by the proposed algorithm in ten different images are similar with those selected by one-hundred person's naked eyes.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.165-171
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• 2018

그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상으로 지능형 비디오 감시, 교통 감시 및 항공 영상 분석 등과 같은 다양한 영상처리 시스템에 부정적인 영향을 미치는 요소이다. 따라서 그림자의 검출은 컴퓨터 비전의 전 분야에서 전처리 과정으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 참조 영상이 필요 없는 단일 자연 영상에서 그림자 검출을 위한 다양한 특징 요소들을 정의하고 분석하였다. 그림자 요소들은 영상의 밝기, 색도, 조도불변, 색상불변 및 정보의 불확실성을 의미하는 엔트로피 영상 등을 기술하였으며, 분석 결과 색도와 조도불변 영상이 그림자 검출 및 복원에 효과적임을 알 수 있었다. 향후 다양한 그림자 특징 요소들의 퓨전 맵을 정의하고, 다양한 조명 수준에 적응 가능한 그림자 검출 및 색도와 조도불변 영상을 이용한 그림자 제거 연구를 계속하고자 한다.