• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1102-1111
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• 2012

본 논문에서는 워터마크된 영상이 일부 손상되었다 할지라도 기하학적 공격에 강인한 다중 비트 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 임의의 영상을 기 정의된 표준 영상으로 변형하는 표준 영상 정규화 과정과 표준 정규화 영상의 DCT 영역에 대역 확산(spread spectrum) 기법을 이용하여 워터마크를 삽입하는 과정으로 구성되어있다. 제안한 표준 영상 정규화 방법은 기존의 영상 정규화 방법을 개선한 것으로써 부분 손상과 임의 기하학적 공격에 강인한 특성을 가지고 있으며, 대역 확산 기법을 이용한 워터마크 삽입과정은 블러링, 샤프닝, 압축 등과 같은 영상 손실에 강인한 특성을 가지고 있다. 또한 제안한 워터마킹 방법은 워터마크 검출을 위해 원영상이 필요하지 않기 때문에 공개 워터마킹(public watermarking) 응용에 적합하다. 몇 가지 실험을 통해 제안한 워터마킹 방법이 부분 손상 및 기하학적 변형을 포함한 여러 가지 공격에 강인하다는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.591-594
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• 2004

In this paper, The identity distinction of the moving objects using distance among hue normalization levels was proposed. Moving objects are detected by using difference image method and integral projection method to background image and objects image only with hue area. Hue information of the detected moving area are normalized by 24 levels from 0$^{\circ}$ to 360$^{\circ}$. A distance in between normalized levels with a hue distribution chart of the normalized moving objects is used for the identity distinction feature parameters of the moving objects. To examine proposed method in this paper, image of moving cars are obtained by setting up three cameras at different places every 1 km on outer motorway. The simulation results of identity distinction show that it is possible to distinct the identity a distance in between normalization levels of a hue distribution chart without background.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권4호통권316호
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• pp.78-85
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• 2007

영역들로 구성된 영상의 국부정규화처리 알고리즘에 내재된 분할 구도를 소개한다. 이동창에서 산출되는 국부통계치에 근거한 정규화적 접근은 선형 또는 비선형함수를 발생시켜 잡음 오염된 영역들의 화소분포와 근접유사 유형을 변형한다. 현재와 정규화된 영상신호 사이의 최근접 화소 이격거리에 대하여 평균과 표준편차를 조정하고 국부통계치와 파리미터 변동을 연계하여 영역간 분할 상태를 변화시킨다. 이러한 특성에 대하여 기존의 정규화 기법들과 본 연구에서 새로 고안한 국부정규화 기법이 비교 고찰된다. 그리고 실험결과는 국부정규화처리 실현에 의한 영역분할 성능을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권4호
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• pp.64-71
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• 2019

The performance of an OMR (Optical Music Recognition) system is usually determined by the characterizing features of the input music score images. Low resolution is one of the main factors leading to degraded image quality. In this paper, we handle the low-resolution problem using the super-resolution technique. We propose the use of a deep neural network with instance normalization to improve the quality of music score images. We apply instance normalization which has proven to be beneficial in single image enhancement. It works better than batch normalization, which shows the effectiveness of shifting the mean and variance of deep features at the instance level. The proposed method provides an end-to-end mapping technique between the high and low-resolution images respectively. New images are then created, in which the resolution is four times higher than the resolution of the original images. Our model has been evaluated with the dataset "DeepScores" and shows that it outperforms other existing methods.

• 정보보호학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.93-103
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• 2005

본 논문에서는 멀티미디어 저작권 보호를 위한 회전, 크기, 이동 (RST: Rotation, Scale, Translation) 변환 공격에 견디는 강인한 로고 삽입 방법을 제안한다. 기하학적인 처리는 영상의 화질을 많이 훼손하지 않으면서 워터마크의 탐지 과정을 매우 복잡하고 어렵게 한다. 정규화된 영상 (Normalized image)에 워터마크를 삽입하는 방법은 영상의 정규화 과정에서 보간에 의해 평탄화 (Smoothing effect) 현상이 발생하는 단점이 있다. 이것은 워터마크를 정규화된 영상에 직접 삽입하는 대신, 영상 정규화를 변환 파라미터를 계산하는데 사용함으로써 해결할 수 있다. RST 변환에 대응하기 위한 기존의 방법은 주로 전체 영상에 대해 DFT 변환을 수행한다. 그러나 이 방법은 전체 영상에 변환을 취함으로써 효과적인 마스킹 방법의 적용이 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 $8\times8$ 블록 DCT (Discrete Cosine Transform)를 채용하고 $8\times8$ 블록 DCT 계수의 공간-주파수 국부화 특성을 이용한 마스킹 방법을 사용한다. 실험결과, 제안된 방법이 영상 압축과 기하학적 처리를 포함한 다양한 공격에 강인한 특성을 보였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권6호
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• pp.267-271
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• 2002

The Hotelling transform is based on statistical properties of an image. The principal uses of this transform are in data compression. The basic concept of the Hotelling transform is that the choice of basis vectors pointing the direction of maximum variance of the data. This property can be used for rotation normalization. Many objects of interest in pattern recognition applications can be easily standardized by performing a rotation normalization that aligns the coordinate axes with the axes of maximum variance of the pixels in the object. However, this transform can not be used to rotation normalization of color images directly. In this paper, we propose a new method for rotation normalization of color images based on the Hotelling transform. The Hotelling transform is performed to calculate basis vectors of each channel. Then the summation of vectors of all channels are processed. Rotation normalization is performed using the result of summation of vectors. Experimental results showed the proposed method can be used for rotation normalization of color images effectively.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.385-388
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• 2013

본 논문에서는 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용한 이미지 매칭기법의 취약점을 보이고 이미지 정규화를 이용해 이를 개선하는 방법을 제안한다. EHD 알고리즘은 edge의 기울기 분포를 수집하여 같은 분포를 가지는 이미지를 매칭하는 기법에 사용한다. 하지만 EHD는 매칭하고자 하는 객체의 회전과 왜곡의 변화에 민감하여 오인식률이 높다. 따라서 이미지를 정규화 하여 매칭하고자 하는 이미지 내의 객체의 edge 정보를 보다 정확하게 추출하여 매칭 성능을 개선한다. 실험을 통해 왜곡과 회전으로 정규화한 EHD 알고리즘을 비교 및 분석하여 기존의 방법에 비해 크기와 회전의 변화에 강인함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.629-633
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• 2001

본 논문에서는 독립 성분 해석(Independent Component Analysis, ICA) 기법과 정규화를 이용한 영상분류 방법을 제안한다. 이 제안된 방법은 전처리 없이 ICA나 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용한 것에 비해 잡음에 대한 강인성을 증가시킨다. 영상에 잡음이 인가된 경우, CPA는 N(0, 0.4), ICA는 N(0.53)까지이 분류가 가능함을 보이는 반면에 비해, 제안된 정규화 전처리는 N(0, 0.75)까지 영상분류가 됨을 실험에서 보이고 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권1호
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• pp.166-179
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• 2021

Recently, with the development of technology, computer vision research based on the human visual system has been actively conducted. Saliency maps have been used to highlight areas that are visually interesting within the image, but they can suffer from low performance due to external factors, such as an indistinct background or light source. In this study, existing color, brightness, and contrast feature maps are subjected to multiple shape and orientation filters and then connected to a fully connected layer to determine pixel intensities within the image based on location-based weights. The proposed method demonstrates better performance in separating the background from the area of interest in terms of color and brightness in the presence of external elements and noise. Location-based weight normalization is also effective in removing pixels with high intensity that are outside of the image or in non-interest regions. Our proposed method also demonstrates that multi-filter normalization can be processed faster using parallel processing.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.179-184
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• 2009

다양한 조명 환경에서 강인한 얼굴 인식은 어렵다. 조명에 강인한 얼굴 인식을 위해서 보통 얼굴 이미지 조명 정규화 전처리를 수행한다. 기존 조명 전처리 기법 중에 가장 효율적으로 알려진 비등방성 스무딩 기법에 의한 조명 정규화는 투영음영(casting shadow)은 제거할 수 없다. 본 논문에서는 고유얼굴로 부터 조명 영향 부분을 분리하여 조명이 분리된 고유얼굴 공간을 구하고, 얼굴 이미지를 이 부분공간으로 투영하여 투영음영을 포함한 조명 영향을 최소한 얼굴 이미지 조명 정규화 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성은 적용을 통해 확인되었다.