본 논문에서는 3차원 디지털 시네마 영상의 압축을 위하여 다해상도 기반 렌더링(MultiResolution-based Rendering, MRBR) 기법을 이용한 JPEG2000 압축코덱 구조에 대하여 제안하였다. 스테레오 영상에 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform, DWT)과 다해상도의 웨이블릿 영역에서 스테레오 정합(stereo matching)기법을 적용하여 변이정보를 추출하고 기준영상과 같이 전송한다. 또한 추출된 다른 시점의 영상은 비폐색영역으로 인한 화질열화가 발생하므로 이를 보상하기 위하여 비폐색영역이 포함된 원 주파수정보와 대상 시점에서 주파수정보의 차이를 같이 전송한다. 변이정보는 변이공간에서의 동적계획법(dynamic programming)을 이용하여 추출하였다. DWT의 특성상 상위 부대역은 하위 부대역과 높은 상관성을 갖는다. 따라서 coarse-to-fine 방법을 이용하여 상위 부대역에서 얻어진 변이정보를 하위 부대역에 적용하여 탐색영역을 제한함으로써 일반적인 동적계획법에 비하여 연산량을 단축시켰으며 정확도를 향상시켰다.
본 연구는 청소년의 가족건강성과 자아존중감이 신체상에 미치는 영향을 확인하기 위한 서술적 조사연구이다. 자료수집은 J시에 소재한 3개 중학교에 재학 중인 140명의 청소년을 대상으로 2017년 3월 15일부터 3월 29일까지 실시하였다. 수집된 자료는 IBM SPSS Statistics 20.0 프로그램을 사용하여 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson's correlation, 다중회귀분석으로 분석하였다. 본 연구결과 청소년의 신체상은 가족건강성, 자아존중감과 유의미한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 다중회귀분석결과 신체상에 영향을 주는 요인으로 자아존중감(${\beta}=.24$, p<.05), 가족건강성(${\beta}=.19$, p<.05), 성별(${\beta}=.16$, p<.05)이었고, 이들의 설명력은 17.9%로 확인되었다(F=11.10, p<.001). 따라서 본 연구결과를 토대로 청소년의 올바른 신체상을 확립하기 위해서는 자아존중감과 가족건강성을 강화시키는 중재프로그램의 개발이 필요할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 디지털 영상의 워터마킹 방법에 적용하였다. 변환된 주파수 영역에서 SVD의 특이값 또는 주성분을 이용한 4가지 워터마크 삽입과 추출 알고리즘을 제안한다. 삽입한 워터마크는 2차원 영상이고, 삽입한 워터마크와 추출한 워터마크 사이의 유사성을 측정하기 위하여 시각적인 판단뿐만 아니라 정규화된 상관값을 계산하였으며, 제안한 4가지 방법의 성능을 다양한 공격에 대해서 비교하였다. 가장 낮은 수평 또는 수직 교류 주파수 성분에 워터마크를 삽입하는 GCST-SVD 방법이 여러 공격에 대한 실험 결과로부터 높은 상관값과 시각적인 워터마크 특징을 잘 나타내므로 좋은 워터마킹 방법으로 사용할 수 있음을 볼 수 있다.
This paper presents a wavelet-based digital watermarking technique for still images. The digital watermarking considering human visual system (HVS) to increase the robustness and perceptual invisibility of digital watermark. The watermarking embedding is modified discrete wavelet transform (DWT) coefficients of the subbands of the images. The human visual system is number of factors that effect the noise sensitivity of human eyes that is considered to increase the robustness and perceptual invisibility of digital watermark. The watermark detection is blind watermark ( original image is not required ). Experimental results successful against attacks by image processing such as add noise, cropping, filtering, JPEG and JPEG2000 compression.
워터마크란 저작권 보호를 위해 영상과 같은 멀티미디어에 심어두는 보이지 않는 신호를 말한다. 많은 경우에 워터마크 검출기법은 상관성을 구한 후, 그 값을 정해진 임계값과 비교하는 과정으로 이루어지는데 상관성을 구할 매 원영상의 사용 유무에 따라 2가지 부류로 나누어진다. Typel검출기는 원영상(original image)과 테스트할 입력영상과의 차신호를 상관기의 입력으로 사용 하는 경우이고, Type2검출기는 입력영상을 직접 상관기의 입력으로 사용하는 경우이다. Typel검출기는 올바른 저작권을 증명하 는데 어려움을 가진다. 반면. Type2 검출기는Typel검출기와 비교할 때, 올바른 저작권 증명에 있어서는 유리하지만 Typel검출기 가 가지지 않은 문제점을 안고 있다. 그 문제점은 워터마크와 워터마킹할 원영상 사이의 상관성이 워터마크의 에너지로 정규화할 때 그 값이 무시할 수 없을 정도로 크다는 점이다. 따라서 본 논문에서는 그 상관성이 워터마크 검출의 성능에 미치는 영향을 분석하면서 그 영향을 최소화하는 새로운 기법을 제안하고 제안된 기법의 성능을 분석한다.
A high resolution digital cinematic Particle Image Velocimetry(PIV) has been developed. The system consists of a high speed CCD camera, a continuous Ar-ion laser and a computer with camera controller. To improve the spatial resolution, we adopt a Recursive Technique for velocity interrogation. At first, we obtain a velocity vector for a larger interrogation window size based on the conventional two-frame cross-correlation PIV analysis using the FFT algorithm. Based on the knowing velocity information, more spatially resolved velocity vectors are obtained in the next iteration step with smaller interrogation windows. The correct velocity vector at the first step is found to be critical, so we apply a Multiple Correlation Validation(MCV) technique in order to decrease the spurious vectors. The MCV technique turns out to improve SNR(Signal to Noise Ratio) of the correlation table. The developed cinematic PIV method has been applied to the measurement of the unsteady flow characteristics of a Rushton turbine mixer. A total of 3,245 instantaneous velocity vectors were successfully obtained with 4 ms time resolution. The acquired spatial resolution corresponds the performance of the conventional high resolution digital PIV system using a $1K{\times}1K$ CCD camera.
Spatial variability is an inherent characteristic of soil, and auto-correlation length (ACL) is a very important parameter in the reliability or probabilistic analyses of geotechnical engineering that consider the spatial variability of soils. Current methods for estimating the ACL need a large amount of laboratory or in-situ experiments, which is a great obstacle to the application of random field theory to geotechnical reliability analysis and design. To estimate the ACL reasonably and efficiently, we propose a micro-structure based numerical simulation method. The quartet structure generation set algorithm is used to generate stochastic numerical micro-structure of soils, and scanning electron microscope test of soil samples combined with digital image processing technique is adopted to obtain parameters needed in the QSGS algorithm. Then, 2-point correlation function is adopted to calculate the ACL based on the generated numerical micro-structure of soils. Results of a case study shows that the ACL can be estimated efficiently using the proposed method. Sensitivity analysis demonstrates that the ACL will become stable with the increase of mesh density and model size. A model size of $300{\times}300$ with a grid size of $1{\times}1$ is suitable for the calculation of the ACL of clayey soils.
For the purpose of predicting credit card customer churn accurately through data analysis Detecting and tracking objects in continuous video is essential in self-driving cars, security and surveillance systems, sports analytics, medical image processing, and more. Correlation tracking methods such as Normalized Cross Correlation(NCC) and Sum of Absolute Differences(SAD) are used as an effective way to measure the similarity between two images. NCC, a representative correlation tracking method, has been useful in real-time environments because it is relatively simple to compute and effective. However, correlation tracking methods are sensitive to rotation and size changes of objects, making them difficult to apply to real-time changing videos. To overcome these limitations, this paper proposes an object tracking method using the Histogram of Oriented Gradients(HOG) feature to effectively obtain object data and the Convolution Neural Network(CNN) algorithm. By using the two algorithms, the shape and structure of the object can be effectively represented and learned, resulting in more reliable and accurate object tracking. In this paper, the performance of the proposed method is verified through experiments and its superiority is demonstrated.
This study presents in-line digital particle holography and its application to spray droplets to measure the characteristics of spray droplets. Several important parameters at the time of hologram recording such as the object distance and the region of laser beam used were verified. The correlation coefficient method with important parameters such as the reconstruction interval and the correlation interval was used for determination of the focal planes of particles. The optimal values of all these parameters are obtained by either numerical simulation of holograms or experiments. Using these optimal parameters, double pulse digital spray holograms in a short time interval were recorded with the synchronization system for the time control. The spatial positions of droplets that are used for the evaluation of the three dimensional droplet velocities can be easily located, which proves the feasibility of the digital holographic technology for measurements of several important features of spray droplets.
In general, Harris detector is commonly used for finding salient points in watermarking systems using feature points. Harris detector is a kind of combined comer and edge detector which is based on neighboring image data distribution, therefore it has some limitation to find accurate salient points after watermark embedding or any kinds of digital attacks. In this paper, we have used cross reference points which use not data distribution but geometrical structure of a normalized image in order to avoid pointing error caused by the distortion of image data. After normalization, we find cross reference points and take inverse normalization of these points. Next, we construct a group of triangles using tessellation with inversely normalized cross reference points. The watermarks are affine transformed and transformed-watermarks are embedded into not normalized image but original one. Only locations of watermarks are determined on the normalized image. Therefore, we can reduce data loss of watermark which is caused by inverse normalization. As a result, we can detect watermarks with high correlation after several digital attacks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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