• 한국통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.325-333
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• 1997

In fractral decoding procedure, the reconstructed image is obtained by iteratively applying the contractive transform to an arbitrary initial image. But this method is not suitable for the fast decoding because convergence speed depends on the selection of initial image. Therefore, the initial image to achieve fast decoding should be selected. In this paper, we propose an initial image estimation that can be applied to various decoding methods. The initial image similar to the original image is estimated by using only the compressed data so that the proposed method does not affect the compression ratio. From the simulation, the PSNR of the proposed initial image is 6dB higher han that of ones iterated output image of conventional decoding with Babaraimage. Computations in addition and multiplication are reduced about 96%. On the other hands, if we apply the proposed initial image to other decoding algorithms, the faster convergence speed is expected.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권9A호
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• pp.2355-2364
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• 1998

In conventional fractal decoding procedure, the reconstructed image is obtained by a rpredefined number of iterations starting with an arbitrary initial image. Its convergence speed depends on the selection of the initial image. It should be solved to get high speed convergence. In this paper, we theoretically reveal that conventional method is approximately decomposed into the decoding of the DC and AC components. Based on this fact, we proposed a novel fast fractal decoding algorithm made up of two steps. The averaged-image considered as an optimal initial image is estimated in the first step. In the second step, the reconstructe dimag eis genrated from the output image obtained in the first step. From the simulations, it is shown that the output image of the first step approximately converges to the averaged-image with only 15% calculations for one iteration of conventional method. And the proposed method is faster than various decoding mehtods and evenly equal to conventioanl decoding with the averaged-image. In addition, the proposed method can be applied to the compressed data resulted from the various encoding methods because it does not impose any constraints in the encoding procedure to get high decoding speed.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.434-440
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• 2003

Jacquin에 의해 프랙탈 이론을 이용한 영상 부호화 기법이 소개된 이래로, Fisher와 Beaumont 등에 의하여 낮은 비트율에서도 우수한 화질을 제공하는 프랙탈 영상 압축 기법들이 다수 제안되었다. 그러나 기존에 고안된 기법들이 갖고 있는 하나의 문제점은 복호화가 반복 처리를 통해 구현되며 그 복잡도가 각각의 영상에 따라 상이하다는 것이다. 본 논문에서는 복호 시간을 단축시키기 위해 반복 변환이 필요 없는 프랙탈 영상 복호 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 복호기에서 사용할 초기 영상과 동일한 코드북 영상을 부호기에 보유하고 있는 상태에서 부호화 과정에서는 이 코드북 영상과 부호화하려는 영상의 유사성을 찾아 프랙탈 계수를 구한다. 이후, 복호화 과정에서는 수신된 프랙탈 계수와 기설정된 초기 영상을 이용하여 반복 변환 없이 한 번에 영상을 복호함으로써 복호 시간을 현저하게 단축시킬 수 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.168-173
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• 2011

In this paper, an optical image hiding technique using real-valued decoding key is proposed. In the embedding process, a each zero-padded original image placed in a quadrants on an input plane is multiplied by a statistically independent random phase pattern and is Fourier transformed. An encoded image is obtained by taking the real-valued data from the Fourier transformed image. And then a phase-encoded pattern, used as a hidden image and a decoding key, is generated by the use of multiple phase wrapping from the encoded images. A transmitted image is made from the linear superposition of the weighted hidden images and a cover image. In reconstruction process, the mirror reconstructed images can be obtained at two quadrants by the inverse-Fourier transform of the product of the transmitted image and the decoding key. Computer simulation and optical experiment are demonstrated in order to confirm the proposed technique.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.328-332
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• 2003

Jacquin에 의해 프랙탈 이론을 이용한 영상 부호화기법이 소개된 이래로, Fisher와Beaumont등에 의하여 낮은 비트율에서도 우수한 화질을 제공하는 프랙탈 영상 압축 기법들이 다수 제안되었다. 그러나 기존에 고안된 기법들이 갖고 있는 하나의 문제점은 복호화가 반복 처리를 통해 구현되며 그 복잡도가 각각의 영상에 따라 상이하다는 것이다. 본 논문에서는 복호 시간을 단축시키기 위해 반복 변환이 필요 없는 프랙탈 영상 복호 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 복호기에서 사용할 초기 영상과 동일한 코드북 영상을 부호기에 보유하고 있는 상태에서 부호화 과정에서는 이 코드북 영상과 부호화하려는 영상의 유사성을 찾아 프랙탈 계수를 구한다. 이후, 복호화 과정에서는 수신된 프랙탈 계수와 기설정된 초기 영상을 이용하여 반복 변환 없이 한 번에 영상을 복호함으로써 복호 시간을 현저하게 단축시킬 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.289-296
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• 1999

본 논문에서는 데이타 의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 RGB 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴 될 복원영상을 부호화시 만들어진 변환표의 정보를 바탕으로 참조된 정 의 역 부분이 기존의 독립적인 반복변환에 의해 수렴되었고 참조되지 않은 부분의 정의역은 데이타의존성을 갖는 영역으로 이미 수렴된 부분에 존재하므로 마지막 반복변환시 한번만에 복호화가 가능하다. 데이타의존성 부분이 차지 하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R영역에서 검색한 데이타 의존영역을 G,B영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제5권3호
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• pp.199-204
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• 2004

저비트율에서도 우수한 화질을 제공하는 프랙탈 영상 압축 기법들이 갖고 있는 하나의 문제점은 복호화가 반복 처리를 통해 구현되며 그 복잡도가 각각의 영상에 따라 상이하다는 것이다. 이러한 문제를 해소하기 위해 본 논문은 복호 시간을 단축시키기 위해 반복 변환이 필요 없는 프랙탈 영상 복호 알고리즘을 제안하고 그 성능을 분석함에 그 목적이 있다. 제안된 프랙탈 복호 알고리즘은 복호기에서 사용할 초기 영상과 동일한 코드북 영상을 부호기에 보유하고 있는 상태에서 부호화 과정에서는 이 코드북 영상과 부호화하려는 영상의 유사성을 찾아 프랙탈 계수를 구한다. 이후, 수신단의 복호화 과정에서는 수신된 프랙탈 계수와 기설정된 초기 영상을 이용하여 반복 변환 없이 한 번에 영상을 복호함으로써 반복 변환 횟수의 역수배만큼 복호 소요 시간을 현저하게 단축시킬 수 있었다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 분포 특성을 갖는 복수의 정지 영상과 동영상을 대상으로 복호 소요 시간과 화질 측면에서 그 성능을 평가$\cdot$분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권3C호
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• pp.296-306
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• 2003

본 논문에서는, 무반복 복호화 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 범용 DSP칩을 사용한 프랙탈 영상 복호화기를 설계하고 구현하였다. 무반복 복호화 알고리즘은 치역블록에 대한 정의역 블록이 고정된 Monro and Dudbridge의 알고리즘으로 부호화된 영상에 대하여 끌개영상은 해석식으로 얻을 수 있음을 보여준다. 그리고 얻어진 해석식을 이용하여 끌개영상은 반복없이 얻을 수 있었다. 또한 일반화된 식을 유도하였다. 해석식의 성능평가를 위하여, 여러 테스트 영상에 대한 해석식을 이용하는 방법과 이전의 반복적인 방법의 시뮬레이션 결과를 비교하였다. 그 결과 해석식을 이용하는 방법은 복호화 시간을 5배 이상 향상시킬 수 있었다. 제작된 프랙탈 영상 복호화기는 2개의 ADSP2181을 가지고 3단계 파이프라인 구조로 복호화 과정이 수행된다. QCIF 형식에 대한 정지영상에 대하여, 구현된 복호화기의 성능은 프레임당 최대 31.2㎳ 소요된다. 그 결과, 초당 30 frames/sec 이상의 실시간 처리 가능함을 보였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권8호
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• pp.74-83
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• 1997

In this paper, we propose a new fractal image decoding algorithm with fast convergence speed by using the data dependence and the improved initial image estimation. Conventional method for fractal image decoding requires high-degrdd computational complexity in decoding process, because of iterated contractive transformations applied to whole range blocks. On proposed method, Range of reconstruction imagte is divided into referenced range and data dependence region. And computational complexity is reduced by application of iterated contractive transformations for the referenced range only. Data dependence region can be decoded by one transformations when the referenced range is converged. In addition, more exact initial image is estimated by using bound () function in case of all, and an initial image more nearer to a fixed point is estimated by using range block division estimation. Consequently, the convergence speed of reconstruction iamge is improved with 40% reduction of computational complexity.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.815-823
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• 2009

Most of existing watermarking schemes insert and extract a watermark, focusing on the visual conservation of an original image. However, existing watermarking schemes could be difficult for a watermark detection in case of various distortion caused by display-capture devices. Therefore, we propose a new display-capture based mobile watermarking scheme. The proposed watermarking scheme is a new concept for embedding a watermark, which uses the generated image instead of a given original image. For effective watermark decoding, we also present a method for detecting the background image whose error bit can not be corrected because of various heavy distortion and for avoiding it from the decoding process. For this scheme, we adopt distortion coefficients of camera calibration when we separate a background image from a captured image. For finding available correction bits of ECC through the decoding process, we capture 30,000 images and then calculate the separation ratio of a background image and the average error bits per an image. As experimental result, the separation ratio of a background image is about 96.5% in 30,000 captured image. And the false alarm ratio shows about $5.18{\times}10^{-4}$ in the separated background image. And also we can confirm the availability of real-time processing because the mean execution time is about 82ms per an image for capturing and decoding.