• Title/Summary/Keyword: HVS(human visual system)

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Rubust Wavelet Watermarking in Medical Image using Human Visual System (HVS기법을 이용한 의료영상에서의 강인한 워터마킹)

  • Ko, Jin-Su;Hwang, Rim-Woo;Kim, Sang-Ho;Kim, Young-Seop;Rhee, Sang-Burm
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.171-174
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    • 2005
  • 의료기기의 디지털화로인해 의료영상분야도 디지털화되고 있다. 본 논문에서는 의료영상에서 발생하는 기하학적 변형에서도 개인정보를 인증할 수 있는 디지털 워터마킹을 제안한다. 제안한 방법은 디지털 영상을 주파수 공간으로 변환시킨 후 효과적인 워터마크 삽입을 위해 인간의 감지능력이 떨어지는 주파수 영역과 중요한 주파수 영역을 선택하였다. 그 다음 영상 전체에 반복적이며, 그 내용에 따라 적응적인 워터마크를 삽입하는 방법을 제시하였다.

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Residual Pre-filter for Improving Performance of H.264 Video Coder (H.264 동영상 표준 부호화 방식 성능 향상을 위한 잔여 신호 전처리 필터)

  • Kim Do-Ryung;Song Won-Seon;Hong Min-Cheol
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2004.11a
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    • pp.39-42
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    • 2004
  • 본 논문은 H.264 동영상 표준 부호화 방식의 성능 향상을 위한 잔여 신호 전처리 필터에 대해 제안한다. 영상의 화질에 대한 최종적인 판단은 인간의 시각에 의하므로 HVS(Human Visual System)을 영상 압축에 적용한 수 있다(1,2,3). 잔여 신호 전처리 필터는 원 영상으로부터 중요하지 않은 부분을 제거하여 영상의 화질을 주어진 비트율로 최대화 시켜 부호화 율을 향상시키는데 목적을 둔다(4). 부호화 방식의 형태에 따라 잔여신호(DFD: Displaced Frame Difference)에 잔여 신호 전처리 필터 알고리즘을 적용하여 노이즈를 제거하고 전송 비트율을 감소시킬 수 있다 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인할 수 있다

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Video Watermarking Method Using Global Masking (전역 마스킹을 이용한 비디오 워터마킹 방법)

  • 문지영;호요성;이승욱
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.163-168
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    • 2002
  • 본 논문에서는 워터마크의 기본적인 요구사항인 비가시성(invisibility)을 유지하면서 강인함(robustness)을 최대로 하기 위해 워터마크를 삽입할 때 인간시각 특성(Human Visual System, HVS)을 이용한다. 특히, 주파수 마스킹(frequency masking), 공간 마스킹(spatial masking), 그리고 움직임 마스킹(motion masking)을 결합한 전역마스킹(global masking) 기법을 제안한다. 주파수 마스킹은 프레임을 DCT 변환한 후 주파수 민감도 표(frequency sensitivity table)를 이용해 위치 정보를 구한다. 공간 마스킹은 밝기(luminance) 및 윤곽선(edge) 정보를 이용해서 구하며. 움직임 마스킹은 이웃하는 프레임간의 움직임 변화를 이용하여 프레임간의 상관성을 고려한다. 본 논문에서는 키(key) 값에 의해 발생된 랜덤시퀀스와 로고의 배타적 논리합(exclusive OR)에 의해 결합된 워터마크를 전역 마스킹 결과에 따라 압축되지 않은 비디오 프레임에 직접 적용했으며, 실험을 통해 MPEG 부호화 및 재부호화 공격에 대해서 제안한 방법이 강인함을 확인했다.

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New Distortion Measure for Vector Quantization of Image

  • Lee, Kyeong-Hwan;Park, Jung-Hyun;Jung, Tae-Yeon;Kim, Duk-Gyoo
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.07a
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    • pp.54-57
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    • 2000
  • In vector quantization (VQ), mean squared difference (MSD) is a widely used distance measure between vectors. But the distance between the means of each vector elements appears as a dominant quantity in MSD. In the case of image vectors, the coincidence of edge patterns is also important when the human visual system (HVS) is considered. Therefore, we propose a new distance measure that uses the variance of differences to encode vectors and to design codebooks. It can choose more proper codewords to reduce edge degradations and make a useful codebook, which has lots of various edge codewords in place of redundant shades.

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Image Enhancement by using Signal Direction Adaptive Multiband Energy Scaling Method (신호 방향에 적응적인 Multiband Energy Scaling을 이용한 영상 화질 향상 기법)

  • Bang, Seang-Bae;kim, won-ha
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2015.11a
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    • pp.154-156
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    • 2015
  • 본 논문은 human visual system(HVS)에 따른 주파수 민감도와 공간에서 다양한 특성들을 구현하기 위한 신호처리 방법을 개발하였다. 인간의 눈은 주파수 성분에 따라 민감도가 다르며 초점에서 멀수록 인지 가능한 해상도가 떨어진다. 주파수 민감도를 구현하기 위해서 본 논문은 영상 신호의 에너지 스펙트럼 모양이 contrast sensitivity function(CSF)의 모양이 되도록하여 영상 신호의 에너지를 증가시켰으며 신호 방향에 적응적인 multiband energy scaling 방법을 개발하였다. 기존의 시스템에서 능률만을 향상시키는 기존의 분석 모델과 비교하면 개발한 방법은 HVS에 좀 더 적절하고 선호되게 영상 신호를 처리할 수 있다.

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Multiband Energy Scaling Method and Signal Direction for Image Enhancement (Multiband Energy Scaling 방법과 신호의 방향을 이용한 영상 화질 향상 기법)

  • Bang, Seang-Bae;kim, won-ha
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.494-496
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    • 2015
  • 본 논문은 human visual system(HVS)에 따른 주파수 민감도와 공간에서 다양한 특성들을 구현하기 위한 신호처리 방법을 개발하였다. 인간의 눈은 주파수 성분에 따라 민감도가 다르며 초점에서 멀수록 인지 가능한 해상도가 떨어진다. 주파수 민감도를 구현하기 위해서 본 논문은 영상 신호의 에너지 스펙트럼 모양이 contrast sensitivity function(CSF)의 모양이 되도록 하여 영상 신호의 에너지를 증가시켰으며 신호 방향에 적응적인 multiband energy scaling 방법을 개발하였다. 기존의 시스템에서 능률만을 향상시키는 기존의 분석 모델과 비교하면 개발한 방법은 HVS에 좀 더 적절하고 선호되게 영상 신호를 처리할 수 있다.

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Digital Video Watermarking Based on SPHIT for I-frame Using Motion Vector Analysis (움직임 벡터 분석을 이용한 I 프레임에서의 SPIHT 기반 디지털 비디오 워터마킹)

  • 황의창;강경원;김희정;문광석;권기룡
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.167-170
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    • 2004
  • 본 논문에서는 다양한 디지털 컨텐츠들 중에 디지털 비디오에 대한 워터마킹 방법을 제안하였다. 현재 비디오 압축 부호화의 기본 알고리즘으로 사용되는 DCT(discrete cosine transform)는 고압축을 수행할 경우 블록킹 현상이 심하게 나타나는 단점이 있다. 제안한 방법은 이러한 단점을 극복하고 점진적 전송 특성을 갖는 비디오를 위해 웨이브릿 변환 영역에서 SPIHT(set partitioning in hierarchical trees)를 이용한 비디오 부호화 과정에 워터마크를 삽입하였다. SPIHT 부호화 과정에서 비디오 신호의 시간 중복성을 이용한 I 프레임에 대한 이전 프레임의 움직임 벡터를 이용하여 I 프레임에 워터마크를 삽입한다. 워터마크 삽입 시 HVS(human visual system)를 이용하여 움직임 벡터 분석에 의해 선택된 영역에서 지각적 중요 계수 (PSC :perceptual significant coefficient)를 선택하여 워터마크를 삽입한다. 실험 결과 시간 중복성과 HVS를 이용하여 I 프레임에 워터마크를 삽입하였기 때문에 비가시성과 강인성이 우수함을 확인하였다.

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Method for enhancing local contrast using DCT based energy Scaling (DCT 기반 Energy Scaling 이용한 Local Contrast 향상 기법)

  • Bang, Seang-Bae;Kim, Won-Ha
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.1585-1588
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    • 2015
  • 본 논문은 human visual system(HVS)에 따른 주파수 민감도와 공간에서 다양한 특성들을 구현하기 위한 신호처리 방법을 개발하였다. 인간의 눈은 주파수 성분에 따라 민감도가 다르며 초점에서 멀수록 인지 가능한 해상도가 떨어진다. 주파수 민감도를 구현하기 위해서 본 논문은 영상 신호의 에너지 스펙트럼 모양이 contrast sensitivity function(CSF)의 모양이 되도록 하여 영상 신호의 에너지를 증가시켰으며 신호 방향에 적응적인 multiband energy scaling 방법을 개발하였다. 기존의 시스템에서 능률만을 향상시키는 기존의 분석 모델과 비교하면 개발한 방법은 HVS에 좀 더 적절하고 선호되게 영상 신호를 처리할 수 있다.

VCM based on Compression Neural Network for Multi-task (Multi-task 수행을 위한 압축 심층신경망 기반 VCM)

  • Lee, Haelim;Lee, Jooyoung;Cho, Seunghyun
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.43-46
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    • 2021
  • 최근 기계 임무수행에 사용되는 데이터양이 증가함에 따라 기계를 위한 효율적인 영상 압축방식의 필요성이 높아졌다. 기존의 비디오 코덱은 HVS (Human Visual System) 특성을 고려한 기술이기 때문에 부호화 과정에서 기계 임무수행에 필요하지 않은 정보를 효과적으로 제거할 수 없다. 반면 심층신경망 기반 압축네트워크의 경우, 원본 영상으로부터 기계 임무수행에 필수적인 데이터만을 추출하여 부호화 하도록 학습할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 압축 심층신경망과 기계 임무수행 네트워크로 구성되는 VCM (Video Coding for Machine) 프레임워크를 제안하고 학습에 의한 압축효율 향상을 검증한다. 이를 위해 압축 심층신경망을 객체탐지 임무수행 네트워크와 함께 학습시킨 결과, VVC (Versatile Video Coding) 대비 평균 61.16%의 BD-rate 감소가 확인되었다. 뿐만 아니라, 학습된 압축 심층신경망은 객체분할 임무수행에서도 VVC 대비 평균 58.43%의 BD-rate 감소를 보여 다중 기계 임무의 효율적 수행이 가능함을 확인할 수 있었다.

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Comparison of Image Compression Performance based on RoI Extraction Methods for Machines Vision (RoI 추출 방법에 따른 기계를 위한 영상 압축 성능 비교)

  • Lee, Yegi;Kim, Shin;Yoon, Kyoungro
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.06a
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    • pp.146-149
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    • 2022
  • 기존 RDO(Rate Distortion Optimization) 기반 압축 방식은 압축 성능에 초점을 두기 때문에 영상 내 인지 특성이 무시될 수 있다. 따라서 RoI(Region of Interest)을 기반으로 압축률을 조절하는 연구가 고안[1, 2, 3, 4] 되었으며, HVS(Human Visual System) 관점에서 영상 내 중요한 부분에 대해 더 높은 품질로 영상을 압축하는 연구가 대부분이다. 최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 지능형 영상 분석에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라 머신 비전을 위한 영상 부호화 및 효율적인 전송에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 dQP(delta Quantization Parameter)를 활용하여 RoI(Region of Interest) 기반압축 방법을 제안하고, 두가지의 RoI 추출 방식을 소개한다. Detectron2 Faster R-CNN X101-FPN [5]의 첫번째 탐지기를 통해 후보 영역 기반 RoI 을 추출하고, 두번째 탐지기를 통해 객체 기반 RoI 을 추출하여, 영상 내 객체 부분과 비객체 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 압축을 수행하였으며, 이에 따른 성능을 비교하고자 한다.

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