KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.883-900
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2017
In this paper block based blind secure gray image watermarking scheme based on discrete wavelet transform and singular value decomposition is proposed. In devising the proposed scheme, security is given high importance along with other two requirements: robustness and imperceptibility. The use of discrete wavelet transform not only improves robustness but the selection of bands with high tolerance towards noise caused an improvement in terms of imperceptibility. The robustness further improved due to the involvement of singular vectors along with singular values in watermark embedding and extraction process. Finally, to achieve security, the selected DWT band is decomposed into smaller blocks and random blocks are chosen for modification. Furthermore, the elements of left and right singular vectors of selected blocks are chosen based on their dependence upon each other for watermark embedding. Various experiments using different images as host and watermark were conducted to examine and validate the proposed technique. Additionally, the proposed technique is tested against various attacks like compression, affine transformation, cropping, translation, X shearing, scaling, Y shearing, filtering, blurring, different kinds of noises, histogram equalization, rotation, etc. Lastly, the proposed technique is compared with state-of-the-art watermarking techniques and their comparison shows significant improvement of proposed scheme over existing techniques.
The wide dynamic range and severely attenuated contrast in mediastinal area appearing in typical chest radiographs have often caused difficulties in effective visualization and diagnosis of lung diseases. This paper proposes a new adaptive image enhancement technique which potentially solves this problem and there by improves observer performance through image processing. In the proposed method image processing is applied to the chest radiograph with different processing parameters for the lung field and mediastinum adaptively since there are much differences in anatomical and imaging properties between these two regions. To achieve this the chest radiograph is divided into the lung and mediastinum by gray level thresholding using the cumulative histogram and the dynamic range compression and local contrast enhancement are carried out selectively in the mediastinal region. Thereafter a gray scale transformation is performed considering the JND(just noticeable difference) characteristic for effective image displa. The processed images showed apparenty improved contrast in mediastinum and maintained moderate brightness in the lung field. No artifact could be observed. In the visibility evaluation experiment with 5 radiologists the processed images with better visibility was observed for the 5 important anatomical structures in the thorax.
본 논문에서는 Omni-directional Image에서 이동 객체를 추적하고, 이동 객체의 실제 거리 좌표 상에서의 위치를 추정하기 위한 3차원 포물면 좌표 변환 방법을 제안하고 있다. 실시간으로 이동 객체를 추출하기 위해 제안된 색상 정보(Hue) 히스토그램 정합 기법을 사용하였다. 색상 정보 히스토그램 정합 기법에 의해 추출된 이동 객체의 이미지 상의 좌표는 카메라의 높이, 초점 거리 등과 같은 환경 변수와 함께 제안하는 3차원 포물면 좌표 변환 함수에 대입하여 이동 객체의 실제 거리 좌표를 추정한다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법은 빛의 밝기에 비교적 강인하게 이동 객체를 추출할 수 있었고, Omni-directional Image에서 이동 객체의 실제 거리 좌표를 추정할 수 있었다.
The techniques for driving trajectory calculation and driving trajectory distribution calculation are proposed to analyze the durability of ground vehicles effectively. To achieve this aim, the driving trajectory of a vehicle and the driving trajectory distribution of that are needed, in addition to road profile. The road profiles can be measured by a profilometer but a driving trajectory of a vehicle cannot be acquired effectively due to a large position error from a conventional GPS sensor. Therefore two techniques are proposed to reduce the position error of a vehicle and achieve the distribution of driving trajectory of that. The driving trajectory calculation technique produces relative positions by using the velocity, time and heading of a vehicle. The driving trajectory distribution calculation technique produces distributions of the driving trajectory by using axis transformation, estimating reference line, dividing sectors and plotting a histogram of the sectors. As a results of this study, we can achieve the considerably accurate driving trajectory and driving trajectory distribution of a vehicle.
기존의 토큰 기반이나 지식 기반 또는 이 둘을 결합한 하이브리드 방식은 분실, 도청 등의 문제점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 보안성과 편리성이 뛰어난 생체 인증 방법을 이용한 인증 시스템에 대해 다룬다. 특히 생체 특징중 강제성이 없고 비접촉식은 얼굴 생체특징을 이용한 인증 시스템에 대해 제안하고자 한다. 우선 Y-히스토그램을 통해 얼굴의 각 영역들을 분리해 내고 좌표 변환에 의해 기울어진 얼굴 영상에 대한 처리와 카메라 위치에 불변한 스캐일링을 행한다. 그후 각 얼굴요소들간의 거리와 이루는 각 등과 같은 특징점을 추출하고 퍼지 관계 행렬을 통해 유사도를 측정한다. 끝으로 실험을 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
Image registration involves overlapping images of an identical region and assigning the data into one coordinate system. Image registration has proved important in remote sensing, enabling registered satellite imagery to be used in various applications such as image fusion, change detection and the generation of digital maps. The image descriptor, which extracts matching points from each image, is necessary for automatic registration of remotely sensed data. Using contrast enhancement algorithms such as histogram equalization and image stretching, the normalized data are applied to the image descriptor. Drawing on the different spectral characteristics of high resolution satellite imagery based on sensor type and acquisition date, the applied normalization method can be used to change the results of matching interest point descriptors. In this paper, the matching points by scale invariant feature transformation (SIFT) are extracted using various contrast enhancement algorithms and injection of Gaussian noise. The results of the extracted matching points are compared with the number of correct matching points and matching rates for each point.
Multi-temporal satellite imagery can be changed into a transform image that emphasizes the changed area only through the application of various change detection techniques. From the transform image, an automated change detection model calculates the optimal threshold value for classifying the changed and unchanged areas. However, the model can cause undesirable results when the histogram of the transform image is unbalanced. This is because the model uses a single threshold value in which the sign is either positive or negative and its value is constant (e.g. -1, 1), regardless of the imbalance between changed pixels. This paper proposes an advanced method that can improve accuracy by applying separate threshold values according to the increased or decreased range of the changed pixels. It applies multiple threshold values based on the cumulative producer's and user's accuracies in the automated binary change detection model, and the analyst can automatically extract more accurate optimal threshold values. Multi-temporal IKONOS satellite imagery for the Daejeon area was used to test the proposed method. A total of 16 transformation results were applied to the two study sites, and optimal threshold values were determined using accuracy assessment curves. The experiment showed that the accuracy of most transform images is improved by applying multiple threshold values. The proposed method is expected to be used in various study fields, such as detection of illegal urban building, detection of the damaged area in a disaster, etc.
역광 조명에서 촬영된 영상은 한 장면에 지나치게 밝은 부분과 어두운 부분이 혼재되어 있어서 이를 전역적인 처리로 화질을 개선하는데는 한계가 있다. 본 논문은 역광 촬영된 사진을 각각 어두운 영역과 밝은 영역을 개선하는 두 장의 가상 영상으로 만들어 이를 원본 영상과 함께 라플라시안 피라미드로 융합하여 사진의 품질을 개선하는 방안에 대해 소개한다. 제안된 기법은 두 장의 가상 영상을 만들 때 LUT로 단순화할 수 있는 히스토그램 스트레칭과 감마변환을 활용하여 연산 부담을 저감하였다. 또한 색상 강화된 영상을 얻기 위해 HSV 좌표계를 사용하여 휘도에 대해서만 명암 변환을 실시하였다. 제안된 기법은 표준 영상 데이터 세트를 사용하여 몇 가지의 NIQA 지표를 산출하여 그 효용성을 보였다.
방사선 치료 계획의 목적은 정상 조직 부근에서는 최소한의 방사선 조사가 되는 동안 병소에는 동일한 선량이 조사되는 것이다. 선형가속기를 이용한 정위적 방사선 수술시 단일한 구형의 선량분포는 병소에 대하여 균등한 선량분포를 이루고, 병소 내에는 70% 이상의 고선량이 등선량 곡선내에 포함되면서 주위 정상조직에서는 급격히 낮은 선량을 가지게 한다. 또한 이와 같은 방법은 감마나이프를 이용한 정위적 방사선 수술의 경우와 비슷한 치료 계획을 나타낸다. 이처럼 정위적 방사선 수술시 이용되는 구형의 선량분포를 가지는 isocenter는 실제 방사선 수술 계획시 많은 시간과 경험을 바탕으로 수술 계획자에 의해 병소 내에 배치되어 진다. 본 연구는 효율적인 방사선 수술이 수행되도록 수술 계획시 구형 선량분포에 관여하는 빔관련 변수들을 고려하여 병소내 선량분포의 특성을 조사하였다. 이를 위해 불규칙한 형태의 병소를 직육면체형과 원통형으로 가정하여 비교하였고, 동일한 체적의 병소 모델에 대하여 빔관련 변수를 변화시켜 구형 선량분포를 이루는 isocenter들의 위치 및 콜리메이터의 크기를 달리하면서 병소 모델에 대한 선량 분포를 얻었다. 이때, 얻어진 선량분포 Dose Profile과 Dose Volume Histogram (DVH)으로 비교한 결과, 불규칙한 모양의 병소에 대하여 콜리메이터의 크기와 Isocenter의 개수, Isocenter의 간격 등의 빔관련 변수를 최적화함으로서 더 나은 고선량의 등선량 곡선(Isodose Curve)내에 병소를 포함시킬 수 있었다. 이러한 병소내 구형 선량 분포를 가지는 isocenter의 배치에 따른 특성들은 정위적 방사선 수술 계획시 더 효율적이면서, 빠른 수술 계획을 수립하는데 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 영상 내의 객체의 형태(shape)에 기반한 객체 유사성 매칭(matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 객체의 윤곽선(edge)에서 점들(edge points)을 추출하고, 추출된 점들의 위치 관계를 나타내기 위하여 각 점을 기준으로 로그 원형 히스토그램(log polar histogram)을 생성하였다. 객체의 윤곽을 따라가며 각 점에 대한 원형 히스토그램을 순차적으로 비교함으로써 객체간의 매칭이 이루어지며, 데이타베이스로부터 유사한 객체를 검색하기 위하여 사용한 매칭 방식은 널리 알려진 k-NN(nearest neighbor) 질의 방식을 사용하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 기존의 형태 문맥 기법(Shape Context method)과 제안한 방법을 비교하였으며, 객체 유사성 매칭 실험에서 k=5일 때 기존 방법의 정확도가 0.37, 제안한 방법이 0.75-0.90이며, k=10일 때 기존 방법이 0.31, 제안한 방법이 0.61-0.80로서 기존의 방법에 비해 정확한 매칭 결과를 보여 주었다. 또한 영상의 회전 변형 실험에서 기존 방법의 정확도가 0.30, 제안한 방법이 0.69로서 기존 방법보다 회전 변형에 강인한(robust) 특성을 가짐을 관찰할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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