The discrete wavelet transform (DWT) has good multi-resolution decomposition characteristic and its low frequency component contains the basic information of an image. Based on this, a fragile watermarking using the local binary pattern (LBP) and DWT is proposed for image authentication. In this method, the LBP pattern of low frequency wavelet coefficients is adopted as a feature watermark, and it is inserted into the least significant bit (LSB) of the maximum pixel value in each block of host image. To guarantee the safety of the proposed algorithm, the logistic map is applied to encrypt the watermark. In addition, the locations of the maximum pixel values are stored in advance, which will be used to extract watermark on the receiving side. Due to the use of DWT, the watermarked image generated by the proposed scheme has high visual quality. Compared with other state-of-the-art watermarking methods, experimental results manifest that the proposed algorithm not only has lower watermark payloads, but also achieves good performance in tamper identification and localization for various attacks.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.303-316
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2021
Digital content protection has recently become an important requirement in biometrics-based authentication systems due to the challenges involved in designing a feasible and effective user authentication method. Biometric approaches are more effective than traditional methods, and simultaneously, they cannot be considered entirely reliable. This study develops a reliable and trustworthy method for verifying that the owner of the biometric traits is the actual user and not an impostor. Watermarking-based approaches are developed using a combination of a color face image of the user and a mobile equipment identifier (MEID). Employing watermark techniques that cannot be easily removed or destroyed, a blind image watermarking scheme based on fast discrete curvelet transform (FDCuT) and discrete cosine transform (DCT) is proposed. FDCuT is applied to the color face image to obtain various frequency coefficients of the image curvelet decomposition, and for high frequency curvelet coefficients DCT is applied to obtain various frequency coefficients. Furthermore, mid-band frequency coefficients are modified using two uncorrelated noise sequences with the MEID watermark bits to obtain a watermarked image. An analysis is carried out to verify the performance of the proposed schema using conventional performance metrics. Compared with an existing approach, the proposed approach is better able to protect multimedia data from unauthorized access and will effectively prevent anyone other than the actual user from using the identity or images.
Three-dimensional high-resolution magnetic resonance imaging (MRI) provides fine-level anatomical information for disease diagnosis. However, there is a limitation in obtaining high resolution due to the long scan time for wide spatial coverage. Therefore, in order to obtain a clear high-resolution(HR) image in a wide spatial coverage, a super-resolution technology that converts a low-resolution(LR) MRI image into a high-resolution is required. In this paper, we propose a super-resolution technique through filter learning based on information on the surrounding gradient information in 3D space from 3D MRI images. In the learning step, the gradient features of each voxel are computed through eigen-decomposition from 3D patch. Based on these features, we get the learned filters that minimize the difference of intensity between pairs of LR and HR images for similar features. In test step, the gradient feature of the patch is obtained for each voxel, and the filter is applied by selecting a filter corresponding to the feature closest to it. As a result of learning 100 T1 brain MRI images of HCP which is publicly opened, we showed that the performance improved by up to about 11% compared to the traditional interpolation method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.4024-4041
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2022
Robust reversible watermarking has attracted widespread attention in the field of information hiding in recent years. It should not only have robustness against attacks in transmission but also meet the reversibility of distortion-free transmission. According to our best knowledge, the most recent robust reversible watermarking methods adopt a single image as the carrier, which might lead to low efficiency in terms of carrier utilization. To address the issue, a novel dual-image robust reversible watermarking framework is proposed in this paper to effectively utilize the correlation between both carriers (namely dual images) and thus improve the efficiency of carrier utilization. In the dual-image robust reversible watermarking framework, a two-layer robust watermarking mechanism is designed to further improve the algorithm performances, i.e., embedding capacity and robustness. In addition, an optimization model is built to determine the parameters. Finally, the proposed framework is applied in different domains (namely domain-independent), i.e., Slantlet Transform and Singular Value Decomposition domain, and Zernike moments, respectively to demonstrate its effectiveness and generality. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed dual-image robust reversible watermarking framework.
Color, texture, and shape act as important information for images in human recognition. For content-based image retrieval, many studies have combined color, texture, and shape features to improve the retrieval performance. However, there have not been many powerful methods for combining all color, texture, and shape features. This study proposes a content-based image retrieval method that uses the combined local and global features of color, texture, and shape. The color features are extracted from the color autocorrelogram; the texture features are extracted from the magnitude of a complete local binary pattern and the Gabor local correlation revealing local image characteristics; and the shape features are extracted from singular value decomposition that reflects global image characteristics. In this work, an experiment is performed to compare the proposed method with those that use our partial features and some existing techniques. The results show an average precision that is 19.60% higher than those of existing methods and 9.09% higher than those of recent ones. In conclusion, our proposed method is superior over other methods in terms of retrieval performance.
Multi-resolution Signal Decomposition (MSD) Technique of Wavelet Transform has interesting properties of capturing the embedded horizontal, vertical and diagonal variations within an image in a separable form. This feature was exploited to identify individual partial discharge sources present in multi-source PD pattern, usually encountered during practical PD measurement. Employing the Daubechies wavelet, feature were extracted from the third level decomposed and reconstructed horizontal and vertical component images. These features were found to contain the necessary discriminating information corresponding to the individual PD sources and multi-PD soruces.
The flow characteristics in a confined slot jet impinging on a flat plate were investigated by using cinematic Particle Image Velocimetry technique. The jet Reynolds number was varied from 250 to 1000 for a fixed jet-to-plate spacing of H/W=5. We found that the vortical structures in the shear layer are developed with increase of Reynolds number and that the jet becomes unsteady by the interaction of vortex pairs between 500 and 750 of Reynolds number. Vortical structures and their temporal evolution are verified by using proper orthogonal decomposition.
본 논문에서는 가변차단 주파수 2 - D FIR 필터를 특성치 분해법을 이용하여 설계하는 기법을 제시하였다. 특성치 분해법은 2 - D 필터링을 1 - D 필터로 설치할 수 있게 하는 특징이 있다. 설계된 가변차단 주파수 2 - D 필터는 실시간 동작 영상처리 시스템에 응용할 수 있다. 우선 2 - D FIR 필터를 특정치 분해법으로 분해하여 1 - D 설계기법을 이용하여 가변차단 주파수 2 - D FIR 필터를 설계하였다. 끝으로 몇가지 설계예를 보임으로써 본 기법의 유효성임을 입증하였다.
Park, Kwang-Ho;Kim, Hyung-O;Kee, Chang-Doo;Na, Seung-Yu
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.101.1-101
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2001
This paper describes a grid mapping for a vision based mobile robot in uncertain indoor environment. The map building is a prerequisite for navigation of a mobile robot and the problem of feature correspondence across two images is well known to be of crucial Importance for vision-based mapping We use a stereo matching algorithm obtained by singular value decomposition of an appropriate correspondence strength matrix. This new correspondence strength means a correlation weight for some local measurements to quantify similarity between features. The visual range data from the reconstructed disparity image form an occupancy grid representation. The occupancy map is a grid-based map in which each cell has some value indicating the probability at that location ...
Stripmap SAR 시스템에서 레이더는 Slant range-domain에서 고정된 Strip상에 Data acquisition period 동안 계속해서 같은 Broadside 방사 패턴을 유지하며, Range domain에서 고정돈 Strip내의 지형의 지도를 제공하는 SAR 영상 시스템이다. Stripmap SAR를 위한 고전적인 영상 복원을 Synthetic aperture (slow-time) domain에서 Deramping 또는 Chirp deconvolution을 이용하는 Fresnel approximaptio에 의존하였다. 또 다른 Stripmap SAR 영상화의 접근방법으로 SAR wavefront reconstruction이론과 레이더 방사형태에 대한 spherical wave Fourier decomposition을 통하여 slow-time domain에서의 SAR 신호의 분석에 기본을 두고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통해 생성된 Stripmap SAR 데이터를 이용하여 Fresnel approximation 기법과 Wavefront Reconstruction 기법을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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