Image resizing is to change an image size by upsampling or downsampling of a digital image. Most still images and video frames are given in a compressed domain on digital media. Image resizing of a compressed image can be performed in a spatial domain via decompression or recompression. In general, resizing of a compressed image in a compressed domain is much faster than that in a spatial domain. In this paper, we propose an approach to resize images in the integer discrete cosine transform (DCT) domain, which exploits the multiplication-convolution property of DCT.
Digital watermarking of multimedia data is a very active research area that has enjoyed a considerable amount of attention in recent years. In this paper, we propose an algorithm for embedding/detecting a fragile watermark in MPEG-4 compressed video domain (Simple and Advance Simple Profiles). The watermark bits are put directly into Huffman VLC-codespace of quantized DCT domain. The advantage of watermark embedding into the compressed domain is the significant savings for a real-time implementation as it does not require a full decoding operation. The watermark embedding does not change the video file size. The algorithm demonstrates high watermarking capacity, thereby providing reliable foolproof authentication. The results of experimental testing demonstrate that watermark embedding preserves the video quality. Watermark detection is performed without using the original video.
본 논문에서는 압축도메인 특징을 이용한 오디오 핑거프린팅 방법을 제안하였다. 압축도메인을 이용함으로써 계산량과 시간을 크게 줄일 수 있는 장점이 있다. 특히 오디오 압축에 널리 쓰이고 있는 MDCT 도메인을 이용하였으며, MDCT 도메인을 부밴드로 나누고 대표적인 모멘트 특징인 에너지, 무게중심, 평탄도로 부터 각각 핑거프린트를 얻었다. 추출된 특징을 차분 필터링하고 부호를 취하여 이진 핑거프린트를 얻었다. 실험을 통해서 고려한 MDCT 도메인 특징들로부터 얻은 핑거프린트들의 인식 성능을 비교하였다. 수 천곡 규모의 오디오에 대해서 다양한 변환에 대한 인식 성능을 고려하였으며, 실험결과 부밴드 에너지가 가장 우수한 핑거프린팅 성능을 보였다.
본 논문에서는 사용자가 하나의 화면을 가진 장치에서 원하는 여러 비디오 콘텐츠를 동시에 볼 수 있도록 하는 새로운 실시간 H.264/AVC 압축 영역에서의 영상 합성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 사용자의 요청에 따른 다수 비트스트림들을 압축 영역에서의 하나의 비트열으로 합성한다. 즉, 압축 영역에 있는 다수 영상들의 경계면에 있는 매크로블록들에 대해서 화면 내 예측 모드와 화면 간 예측 MVD를 다시 계산하고 변환 오차 계수 테이블을 수정 하여 경계 매크로블록 확정하는 방법, 영상의 나머지 부분에서 매크로블록 데이터를 단순히 복사하는 방법으로 이뤄진다. 실험 결과, 제안 알고리즘은 480p 크기의 4개 영상을 1초에 103장 이상 합성할 수 있어, 실시간 적용의 가능함을 보여주고 있다.
Scene change detection is the fundamental process of automatic video indexing and retrieving. In this paper we propose a method which utilizes both compressed and uncompressed domain methods to detect scene change in a video. Candidate locations for scene change are estimated from DC images and motion vector information in compressed domain. And candidate frames are verified using edge histogram distance and color histogram distance, in uncompressed domain. The experimental results show that scene change can be detected fast and correctly by proposed method.
Due to development of Internet network environments and data compression techniques, the size and amount of multimedia data has greatly increased. They are compressed before transmission or storage. Dealing with these compressed data such as video retrieval or indexing requires the decoding procedure most of the time. In video retrieval and indexing a color histogram is one of the most frequently used tools. We propose a novel scheme for extracting color histograms from images transformed into the compressed domain using $8{times}8$ DCT(Discrete Cosine Transform). In this scheme an averaged version of original image is obtained by filtering DCT coefficients with a filter we destined.
Due to development of internet network environments and data compression techniques, the size and amount of multimedia data has greatly increased. They are compressed before transmission or storage. Dealing with these compressed data such as video retrieval or indexing requires decompression procedure in most cases. This causes additional computations and increases the processing time. In various applications a histogram is one of the most frequently used tools. Efficiency of extracting such histograms will drop down if decompression is involved. We propose a novel scheme for extracting histograms from images that are transformed into the compressed domain by 8x8 DCT(Discrete Cosine Transform). In this scheme an averaged version of original image is obtained by a simple linear combination of DCT coefficients with the sets of coefficients we designed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.58-78
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2016
Compressed sensing (CS) possesses the potential benefits for spectrum sensing of wideband signal in cognitive radio. The sparsity of signal in frequency domain denotes the number of occupied channels for spectrum sensing. This paper presents a scheme of adaptively adjusting the number of compressed measurements to reduce the unnecessary computational complexity when priori information about the sparsity of signal cannot be acquired. Firstly, a method of sparsity estimation is introduced because the sparsity of signal is not available in some cognitive radio environments, and the relationship between the amount of used data and estimation accuracy is discussed. Then the SNR of the compressed signal is derived in the closed form. Based on the SNR of the compressed signal and estimated sparsity, an adaptive algorithm of adjusting the number of compressed measurements is proposed. Finally, some simulations are performed, and the results illustrate that the simulations agree with theoretical analysis, which prove the effectiveness of the proposed adaptive adjusting of compressed measurements.
본 논문에서는 기존의 데이터 은닉 기법들을 개선하는 스테가노그라피 방법을 제시한다. 이 방법은 이미지의 압축 도메인(JPEG)에서 동작한다. 현재 정보은닉 방법의 대부분은 일반적으로 정보를 숨길 계수를 변경한다. 그리고 몇 가지 방법은 매트릭스 인코딩을 포함하는 F5 같은 일반적인 스테가노그라피 방법의 성능을 향상시키기 위해 노력하였다. 이러한 논문들은 압축 도메인 계수에 데이터를 숨길 때 발생하는 왜곡을 감소시키는 목적을 달성하였다. 제안 논문에서는 압축 도메인에서 데이터를 숨기는 동안 양자화 테이블의 효과를 분석 하였다. 결과적으로, 스테가노그라피 기술의 적용에서 발생하는 왜곡을 양자화 테이블의 효율적 이용에 의해 감소시킬 수 있음을 알아냈다. 본 논문에서는 이미지 품질의 관점에서 일부(최대: 약 6.5%) 더 개선 된 결과를 제공한다. 제안한 논문에서 개발한 알고리즘은 JPEG 외의 압축영역 정보 은닉 기법들의 성능 개선에 도움을 줄 수 있다.
본 논문은 H.264/AVC 비디오 압축영역에서 비디오 복제 방지기법의 일종인 CBCD(Content Based Copy Detection)에 사용 될 수 있는 비디오 시그너쳐 (Video Signature) 추출 방법을 제안한다. 기존의 비디오 시그너쳐 추출방법은 모두 비디오 공간영 역에서 수행되기 때문에 압축된 비디오 스트립으로부터 시그너쳐를 추출하기 위해서는 비디오를 모두 복호해야 하는 단점을 가지고 있었다. 하지만 제안하는 방법에서는 비디오 압축영역에서 섬네일(Thumbnail)을 빠르게 구성하고 구성된 섬네일을 이용하여 비디오 시그너쳐를 추출하여 이와 같은 단점을 극복하였다. 밝기 순서 정보를 추출하는 실험결과로부터 제안하는 방법은 기존의 방법보다 80.98%의 정확도를 유지하면서 약 2.8배 빠르게 시그너쳐를 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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