디지털 워터마크 기법은 음악, 영상, 동영상에 대한 저작권과 재산권의 보호 및 인증, 데이터 손실 여부 판단, 복사 방지 및 추적 등을 목적으로 한 사후 재산권의 보호 기술로 제안되었다. 본 연구에서는 워터마크의 기하학적인 왜곡에 대한 공격에 견고하게 하도록 영상의 전 처리 과정을 거친다. 그리고 선택된 기하학적인 불변 점을 골라 여러가지 영상처리에 강인하며 일정 기간 압축 저장되는 영상에서도 워터마킹이 유지되도록 워터 쉐드(watershed) 분할 기법을 이용한 의료 영상 보안 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘은 의료 영상에 대한 RST공격, JPEG 압축 공격 그리고 필터링 공격보다 강인함을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 기반으로 한 새로운 컬러영상 워터마킹 기법을 제안한다. 먼저 RGB컬러영역을 YCbCr 좌표계로 변환한다. 그리고 워터마크에 대해 Arnold 변환을 하여 워터마크의 상관성을 적게 만든다. 그 후, 선형비트확장 기법을 적용하여 확대된 워터마크를 웨이블릿 변환된 컬러 영상의 Y 영역-저주파대에 일정한 강도로 삽입한다. 워터마크를 추출할 때는 F-노름(norm) 함수를 이용한다. 다양한 칼라영상에 대해 실험을 한 결과 제안한 방법은 충실도와 강인성 측면에서 우수한 특성을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 화상에 존재하는 디지털 직선을 고정밀도로 검출하는 방법을 제안한다. 화상의 크기를 $N{\times}N$로 하면, 이 계산량은 $O(N^4)$이지만 실제 사용하기는 곤란하므로, 검출 정밀도의 열화를 억제하면서 계산량을 $O(N^3)$로 하는 알고리즘을 검토하였다. 국소영역에서 Hough 변환하여 추출된 선분을 연신처리(stretching treatment)하고, 화상으로부터 직선을 검출하는 방법은 길거나 짧은 여러 가지의 직선을 고속으로 검출할 수 있는 훌륭한 방법이지만, 기울어진 선분의 검출 정밀도는 약간 떨어진다. 본 논문에서는 사선의 검출 정밀도를 향상시킨 직선 검출방법을 국소영역에 적용함으로써 처리속도가 감소되지 않고, 직선을 고정밀도로 검출하는 방법에 관해서 논술한다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법과 같은 정도 이하의 시간에서 정밀도가 높은 직선을 검출할 수 있다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 color, texture, shape의 정보를 통합 이용하여 내용기반 영상검색 시스템의 성능을 향상시키는 기법을 고찰하였다. 먼저 영상에 내재되어 있는 color를 분석 추출하여 몇 개의 대표색으로 요약 표현한 다음, 이를 활용한 근사치 측정도를 고안하였다. Texture정보 분석에 있어서는 영상의 주축 행렬 데이터를 통계적 접근 방법으로 추출하였다. Edge분석의 방법으로는 Edge 막대그래프에서 색상변환, 양자화, 필터링에 관련된 정보를 선행처리 후 Edge 정보를 추출하였다. 마지막으로, 본 연구의 결과인 내용기반 영상검색 시스템의 효율성을 precision-recall 분석과 실험적 결과를 통하여 입증하였다.
본 논문은 실내공간의 다시점 정지 영상을 서로 다른 방식으로 획득하고, 이 데이터로부터 해당 3차원 공간에 대한 기하학적인 형상정보를 담은 두 종류의 복원 결과를 비교분석 한다. 공간 내 한 평면 복원을 목표로, 첫 번째 데이터 군 확보에는 정규격자경로를 따라 정지 영상을 얻는 수동형 영상 획득 방식을 활용하였다. 두 번째 데이터 군 확보에는 한 평면의 제한된 각도 내 3차원 정보를 얻는 레이저 스캐너의 스캐닝 방식을 정지 영상 획득 방식에 응용하였다. SIFT알고리즘을 이용해 획득된 정지 영상 데이터 간의 특징점을 검출하였고 이를 기반으로 3차원 포인트 클라우드 데이터를 생성하였다. 복원된 3차원 공간정보는 생성된 포인트 클라우드의 이미지와 개수 및 평균 밀집도, 수행 시간을 통해 표현했으며 보다 정확한 실내공간의 3차원 복원에는 카메라로 획득하는 정지 영상 데이터만이 아닌 추가적인 센서를 사용한 데이터의 확보가 필요하다는 점을 확인하였다.
디지털 워터마킹은 데이터 내부에 지각적으로 인식되지 않는 신호를 삽입하여 저작권을 보호하기 위한 방법으로 압축, 기하학적 변환, 크기변환 등의 공격도 영상 데이터가 견고한 특성을 나타낼 수 있는 방법을 중심으로 연구되어 왔으나 프린트 영상에 대하여 저작권을 보호하는 연구는 그다지 활발하지 않았다. 본 논문에서는 이진 프린트 영상에 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 영상을 디더링 한 후 $16\times{16}$ 크기의 블록에서 1(백화소)의 개수를 카운팅하고 카운팅 배열을 $2\times{2}$ 블록씩 나누어 워터마크 값에 따라 다르게 정의된 기준 블록 패턴과 비교함으로 워터마크를 삽입한다. 워터마크 정보는 '1' 과 '0'의 두 가지를 사용하여 동일한 워터마크 비트로 더 많은 정보를 표현할 수 있다. 워터마크 검출은 워터마크가 삽입된 영상과 기준 블록 패턴을 이용해 워터마크 정보를 재구성하고, 재구성된 워터마크와 디더 영상에 삽입된 원본의 워터마크 정보와 비교함으로 가능하다. 성능평가는 워터마크 삽입영상을 프린트 한 후 스캔하여 기존의 방법과 검출 성능을 비교하였다.
인류가 등장한 이래 커뮤니케이션 수단으로서 많은 영상 디지털 미디어들이 성장하고 확장되어져 왔다. 영상디지털 미디어들은 수신자와 송신자 사이의 커뮤니케이션을 긴밀하게 한다. 미디어의 변화와 테크놀로지의 발전 속에 등장한 영상디지털 미디어는 시각과 청각의 결합을 통해 시각적 정보전달과 시간적 단축을 가져왔다. 이러한 영상 디지털 미디어의 발전 형태로 등장한 것이 모션그래픽이라는 분야이다. 모션그래픽의 발전은 기존의 미디어가 표현해 내지 못하는 다양한 형태의 영상기법과 표현효과를 가능하게 하고 있다. 특히 영화의 타이들, 텔레비전의 프로그램 타이틀, 그리고 광고를 비롯한 뮤직비디오 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이러한 영상표현기법들은 수용자들의 감성을 자극하여 감성커뮤니케이션적인 작용 또한 수행하고 있다. 본 연구에서는 모션그래픽이 수용자들에게 얼마만큼 효과적인 의미전달 매체로서 중요한 역할을 하는지에 대해 그 특성을 알아보고, 모션그래픽이 감성커뮤니케이션 수단으로서 수용자들에게 미치는 영향과 적용을 사례연구를 통하여 연구해 보고자 한다.
본(本) 논문(論文)은 병리학등(病理學等) 기초의학(基礎醫學)에서 요청되는 세포진(細胞診)을 위한 개선된 디지털 화상해석방법(畵像解析方法)을 제안(提案)하였다. 대상화상(對象晝像)은 갑상선세포(甲狀腺細胞)의 현미경화상(顯微鏡畵像)이고 목적은 정상세포(正常細胞)와 악성(惡性)인 유두상(乳頭狀) 종양(腫瘍)과 여포성종양(濾胞性腫瘍)간의 염색질(染色質) 패턴이 상이(相異)함을 화상해석(畵像解析)에 의해 자동식별(自動識別)하는 것이다. 먼저, 화상처리상(畵像處理上) 특징영역(特徵領域)인 세포핵(細胞核)만을 추출(抽出)하기 위해 윤곽추적법(輪廓追跡法)에 의한 영역분할(領域分割) 알고리즘을 제안하였다. 그리고 공간영역(空間領域)의 화상정보(畵像情報)를 이산적(離散적) 2차원 푸리에 변환한 후 1차원 푸리에변환에 의해 특징(特徵)파라미터를 추출(抽出)하였다. 여기서 세포(細胞) 유형별(類型別) 특징표본군(特徵標本群)을 구축하여 임의의 검증세포(檢證細胞)와 식별실험(識別實驗)을 행하였다. 기존의 방법보다 개선된 식별율(識別率)(70-90%)을 얻음으로써 본 방식은 세포진(細胞診)에 있어서 정량성(定量性)과 객관성(客觀性)을 더욱 구체화(具體化)시킬 수 있음을 증명하였다. 또한 본 방식을 그대로 종양세포식별(腫瘍細胞識別)에 즉시 사용가능함을 제시하였다.
영상 압축을 위한 방법으로서 수리형태학적 상세부분(details)의 추출을 위한 방법인 post-it 변환 과정 중에서 기존에는 상세부분(details)를 추출하는 단계의 참조영상을 일반 top-hat 결과로 취함으로서 상세부분(details)의 정보량이 많아 지고 밝고 어두운 상세부분(details)을 뺀 smoothed 영상이 평활화 되지 않고 오히려 공간주파수가 높아지는 단점이 있으므로 본 논문에서는 그러한 단점을 극복하기 위해 참조영상을 일반 top-hat이 아닌 재생 top-hatd의 사용을 제안함으로서 상세부분(details) 영상과 smoothed 영상의 압축효율 증대와 재생과정상의 반복연산수 감소 효과가 발생함을 보인다. 그러나 이러한 결과는 단독적으로 사용되는것이 아니라 동화상의 고효율 압축시 그 일부 과정으로 이용하며 이러한 변형 post-it 변환을 분할기반 부호화와 연계하여 동화상 비디오 시퀸스에 적용함으로서 본래 목적하였던 초저속 동화상 전송을 위한 고효율 압축을 실현하고자 한다.
본 논문에서는 초분광 형광영상과 반사영상 융합을 이용한 닭의 종양인식방법을 제안하였다. 형광영상에 밴드비율을 적용하여 피부의 정상과 종양부분을 구분한다. 이를 위해 각각 부분의 확률밀도함수의 중첩된 면적을 최소화하는 방법을 사용하였다. 이 방법으로 획득한 4개의 특정영상에 분할-합병법을 적용하여 형광영상 분류결과를 얻었다. 반사영상 분석에서는 단일 밴드가 정보량에 주는 영향에 근거하여 밴드 선택 방법을 제안하였다. 학습데이터에 의해 투영 축을 선택하는 선형변환을 정의함으로써 영상분류에 효과적인 많은 특징을 확보하였다. 이에 따라 반사영상에서도 세밀한 영상의 해석이 가능하였고 특징 선택의 자동화를 실현하였다. 반사영상에서 획득한 특정영상도 분할-합병법으로 분류하였으며 형광영상의 분류결과와 융합하여 종양을 인식하였다. 모의실험을 통해 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 오인식이 낮음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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