• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.101-109
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• 2006

본 논문에서는 DCT 도메인에서 영상의 블록에 대한 분류에 따라 다른 블록들에 삽입될 워터마크의 강도를 적용적으로 조절하여 워터마크를 삽입하기 위해 인간 시각 시스템(HVS)과 선경회로망 중 SOM(Self-Organizing Map)을 이용한 적용적 디지털 이미지 워터마킹을 제안한다. 인간 시각 시스템을 기반으로 하여 블록의 특정벡터를 찾아낸다. 블록의 특정벡터를 입력으로 SOM에 의해 블록들은 4등급으로 분류된다. 이들 중 3개의 등급에 속하는 블록을 선택하여 DCT 계수들 중 DC성분을 제외한 저주파 성분을 가지는 6개의 계수들을 선택하여 워터마크를 삽입한다. 실험을 통해 새로 제안된 알고리즘은 좋은 화질을 얻을 수 얻을 수 있었고 JPEG 압축, 영상처리, 기하학적 변환과 잡음과 같은 공격에 아주 강인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.493-496
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• 2005

본 논문에서는 번호판 고유의 복합 색상 정보와 수직 에지 정보를 이용한 번호판 후보 영역 추출기법을 제안한다. 또한 추출된 번호판 영역의 정확성을 높이기 위해서, Fast DCT를 거쳐 압축된 이미지에 대하여 Support Vector Machines(SVM)을 이용한 검증 과정을 제안한다. 제안하는 기법은 차량번호판 인식의 대상이 되는 자동차의 위치가 정면, 후면을 구분하지 않는 다양함을 가지고, 주변 배경이 충분히 포함되는 상황에서 다양한 크기를 가지는 355장의 영상들을 대상으로 한다. 실험 결과, SVM을 이용한 검증 과정을 거친 방법이 그렇지 않은 경우보다 20%이상 향상된 번호판 추출 성공률을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.653-656
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• 2019

현대 사회에서의 생체인식 기술의 발전을 통해 홍채, 지분 등의 정보를 사용하여 사용자의 신원확인 등이 가능하게 되었으며, 생체정보의 유출/위조 방지에 대한 중요성이 높아지면서 관련 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 본 논문에서는 홍체 전체의 이미지에 삽입하거나 동공의 중심에 가까운 DCT(Discrete Cosine Transform)영역에 삽입방법, 동공 중심과 눈매의 영역을 검출하여 거리 및 DC 계수를 통하여 삽입 위치를 선택하는 방법 등 홍채영상 속 워터마크를 삽입하여 유출/위조된 홍채 영상을 검출하는 방법에서의 워터마크 삽입위치에 관한 방법을 연구하고, CASIA Irisimage Database ver 4.0의 워터마크를 삽입하여 NC(Normalized Correlation)의 값을 비교하여 워터마크 삽입 실험을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.434-453
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• 2010

본 논문에서는 H.264/AVC에서 사용하는 정수형 변환을 $4{\times}4$ 블록 단위로 적용하고 인접 네 개의 $4{\times}4$ 블록의 같은 주파수 위치의 계수값을 모아서 추가로 $4{\times}1$ 블록 단위로 1차원 변환하는 3차원 변환(3DT : Dimensional Transform)을 기반으로 부호화 방법을 통합한 환경인 3DTE(3DT Environment)를 제안한다. 제안하는 방법에서 사용하는 변환인 3DT는 H.264/AVC가 가지는 예측오차를 유지하면서 인접블록 간에 남아있을 공간적 중복도를 추가로 줄일 수 있고 이와 같은 특성에 적합한 방법을 적용하였다. 본 논문의 실험에서 제안하는 방법은 JM11.0과 비교 실험했을 때 대표적인 시험 시퀀스에 대하여 High profile 환경에서 평균적으로 약 3.58% 정도의 비트율 절감을 얻었다. 특히 HD급과 같이 해상도가 높은 영상에서 평균 약 5.40% 정도의 높은 비트율 절감을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.59-68
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• 2005

본 논문에서는 3차원 영상의 압축 전송을 위하여 3차원 영상에 대해 3차원 DCT를 수행하고 원 영상과의 비교에 따라 영상의 3차원 블록들을 계층적으로 분할하여 각 블록에 대해 유한상태 벡터 양자화를 수행하는 알고리듬을 제안한다. 3차원 DCT의 계수 특징을 이용하여 영상을 크기가 큰 배경 블록과 크기가 작은 윤곽선 블록으로 계층적으로 분할하고, 블록 계층분할 정보를 전송한다. 각 계층에 속한 블록들에 대해 따로 부호책을 설계하고 부호 비트 수를 줄이기 위해 유한상태 벡터양자화를 이용하여 부호단어의 인덱스를 계층 분할 정보와 함께 전송한다. Small Lobster와 Head 영상에 대하여 본 알고리듬으로 부호화했을 때 기존의 HFSVQ를 이용한 알고리듬보다는 각각 1.91 dB과 1.47 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.11-17
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• 2023

This paper proposes a lightweight deep learning network for detecting an image splicing forgery. The research on image forgery detection using CNN, a deep learning network, and research on detecting and localizing forgery in pixel units are in progress. Among them, CAT-Net, which learns the discrete cosine transform coefficients of images together with images, was released in 2022. The DCT coefficients presented by CAT-Net are combined with the JPEG artifact learning module and the backbone model as pre-learning, and the weights are fixed. The dataset used for pre-training is not included in the public dataset, and the backbone model has a relatively large number of network parameters, which causes overfitting in a small dataset, hindering generalization performance. In this paper, this learning module is designed to learn the characterization depending on the DCT domain in real-time during network training without pre-training. The DCT RRU-Net proposed in this paper is a network that combines RRU-Net which detects forgery by learning only images and JPEG artifact learning module. It is confirmed that the network parameters are less than those of CAT-Net, the detection performance of forgery is better than that of RRU-Net, and the generalization performance for various datasets improves through the network architecture and training method of DCT RRU-Net.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2C호
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• pp.132-140
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• 2007

본 논문에서는 디지털화된 형태로 취득 및 저장된 홀로그램 신호를 부호화하는 새로운 기술을 제안한다. 디지털 홀로그램의 독특한 특성을 파악하여 적절한 형태의 데이터로 변환한 후에 현재 널리 사용되고 있는 표준 압축 기술들에 적용하고자 한다. 전처리과정 이후에 부호화를 위해 추출된 홀로그램은 위치적인 다시점 특성을 이용하여 분할된다. 분할된 홀로그램은 2차원의 여러 시점에서 객체를 촬영한 것과 유사한 특성을 보인다. 시각적으로 잡음과 유사한 형태로 관찰되는 홀로그램의 회절 패턴은 그 자체로써 압축에 이용하기 어렵다. 따라서 홀로그램 생성 원리와 유사하면서 고속 변환이 가능한 2차원 DCT (Discrete Cosine Transform)를 이용하여 분할된 홀로그램을 주파수 변환한다. 주파수 변환된 분할 영역들은 시간적 및 공간적 상관도에 따라서 3차원 스캔 과정을 거치면서 하나의 비디오 스트림으로 구성된다. 비디오 스트림의 한 프레임에 해당하는 분할된 영역들은 다양한 범위를 가지는 계수들로 구성되는데 이를 재구성한 후에 부호화 알고리즘을 이용하여 압축한다. 실험 결과를 살펴보면 제안한 알고리즘은 기존의 기술에 비해서 16배 이상의 높은 압축율에서 더 좋은 복원 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.494-499
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• 2012

본 논문에서는 해양 환경에서 선박의 안전 운행에 위험 요소인 해상 물표를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 해양 환경에서 획득한 적외선 영상에 대한 분석을 통하여, 우리는 해수면과 같은 배경 영역들에서는 주로 수직 방향 에지가 나타나는 반면에, 해상 물표 영역은 수직 및 수평 방향 에지가 모두 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 따라서 우리는 IR 영상에 대해서 수평 및 수직 에지 특징 추출에 기반한 물체 영역 검출 방법을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째 단계에서는, 통계적 필터링 방법을 이용하여 해수면의 반짝임과 복잡한 클러터와 같은 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있는 영상 개선 작업을 수행한다. 두 번째 단계에서는 1-D Discrete Cosine Transform(DCT) 기법을 이용하여 수직 방향 에지의 정보를 나타내는 수직 에지 지도 영상, 수평 방향 에지의 정보를 나타내는 수평 에지 지도 영상을 생성한다. 그런 다음, 수직 및 수평 에지 지도 영상들을 하나의 에지 지도 영상으로 통합한다. 세 번째 단계에서는 적응적인 문턱치 방법을 사용하여 물표 후보 영역을 검출한다. 마지막 단계에서는 IR 영상에서 검출한 물표 후보 영역들에 대해서 모폴로지 연산을 수행하여 배경 및 잡음 영역을 제거함으로써 정확한 물표 영역을 검출한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권5호
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• pp.72-78
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• 2008

H.264 비디오 부호화 표준 방식은 널리 사용되고 있지만, 고화질 비디오의 해상도에 비해 상대적으로 작은 크기의 매크로블록을 사용하기 때문에 고화질 비디오를 부호화하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 고화질 비디오 부호화를 위해 기존의 매크로블록의 크기를 확장하고, 확장된 매크로블록을 기반으로 새로운 화면내 부호화 방법을 제안한다. 휘도 신호의 경우, 기존의 인트라 $4{\times}4$ 예측과 인트라 $16{\times}16$ 예측을 각각 인트라 $8{\times}8$ 예측과 인트라 $32{\times32}$ 예측으로 확장한다. 색차 신호의 경우에는, 인트라 ${8\times}8$ 예측을 인트라 $16{\times}16$ 예측으로 확장한다. 또한 매크로블록의 확장으로 기본 부호화 블록의 크기가 $8{\times}8$로 커짐에 따라, $8{\times}8$ 정수 이산 코사인 변환을 사용한다. 이 논문에서 제안한 방법을 사용하여 고화질 비디오를 부호화 할 경우, 기존의 방법에 비해 약 5.32% 정도 비트수가 감소했으며 약 0.23dB 정도 화질이 개선되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권5호
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• pp.42-53
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• 2000

전처리 필터링은 카메라로부터 들어오는 잡음을 제거하여 부호화 효율을 높여주기 때문에， 전처리 과정의 효과적인 구현은 동영상 압축에서 중요한 연구분야 중의 하나였다 본 논문에 근사화된 일반화 위너 필터링(approximated generalized Wiener filtering)과 이차원 DCT의 분해(factorization)를 바탕으로, 부호화기 내부에서 수행되는 효과적인 전처리 필터링 방법을 제안한다 제안한 전처리 필터링은 원 영상 블록 (original image block)과 움직임 보상된 차 영상 블록(motion-compensated error block)의 DCT계수들에 적절한 값들을 곱하는 것으로 수행된다 전처리 필터링이 동영상 압축기에 깊이 파묻혀 있지만, 전처리 과정으로 인한 연산량의 증가는 전체 부호화 과정에 비해 크지 않으며, 전통적인 블록 부호화 기법의 틀은 그대로 유지한다 간결한 구조와 연산에도 불구하고 제안한 방법은 잡음이 있는 동영상에 대해서 좋은 필터링 및 부호화 성능을 나타낸다.