The new MPEG-4 video coding standard enables content-based functionalities. In order to support the philosophy of the MPEG-4 visual standard, each frame of video sequences should be represented in terms of video object planes (VOP’s). In other words, video objects to be encoded in still pictures or video sequences should be prepared before the encoding process starts. Therefore, it requires a prior decomposition of sequences into VOP’s so that each VOP represents a moving object. A parallel processing system is required an automatic segmentation to be processed in real-time, because an automatic segmentation is time consuming. This paper addresses the parallel processing: system for an automatic segmentation for separating moving object from the background in image sequences. The proposed parallel processing system comprises of processing elements (PE’s) and a multi-access memory system (MAMS). Multi-access memory system is a memory controller to perform parallel memory access with the variety of types: horizontal, vertical, and block access way. In order to realize these ways, a multi-access memory system consists of a memory module selection module, data routing modules, and an address calculation and routing module. The proposed system is simulated and evaluated by the CADENCE Verilog-XL hardware simulation package.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.8A
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pp.829-835
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2002
When finite length image signal is decomposed into M-band synthesized using M-band orthogonal wavelet transform, the boundary signal of image are not reconstructed perfectly. for boundary signals to be reconstructed perfectly, different type filter bank or technique is applied to them when the dimension of analysed is proposed. It can be designed using the singular value decomposition of boundary perfect reconstruction matrix which is obtained from paraunitary matrix which is obtained from paraunitary matrix. And it is also discussed to design the boundary filter bank for improving the coding performance when it is applied to subband coder. The proposed boundary filter bank shows 7% gains in PSNR compared with reflected method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06b
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pp.189-194
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1998
We introduce a new zerotree scheme that effectively exploits the inter-scale self-similarities found in the octave decomposition by a wavelet transform. A zerotree is useful to efficiently code wavelet coefficients and its efficiency was proved by Shapiro's EZW. In the coding scheme, wavelet coefficients are symbolized and entropy-coded for more compression. The entropy per symbol is determined from the produced symbols and the final coded size is calculated by multiplying the entropy and the total number of symbols. In this paper, were analyze produced symbols from the EZW and discuss the entropy per symbol. Since the entropy depends on the produced symbols, we modify the procedure of symbolic streaming out for the purpose. First, we extend the relation between a parent and children used in the EZW to raise a probability that a significant parent has significant children. The proposed relation is flexibly extended according to the fact that a significant coefficient is highly addressed to have significant coefficients in its neighborhood. The extension way is reasonable because an image is decomposed by convolutions with a wavelet filter and thus neighboring coefficients are not independent with each other.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.3
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pp.93-100
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2024
In this paper, we propose a novel robust blind crypto-watermarking method for medical images security based on hiding of DICOM patient information (patient name, age...) in the medical imaging. The DICOM patient information is encrypted using the AES standard algorithm before its insertion in the medical image. The cover image is divided in blocks of 8x8, in each we insert 1-bit of the encrypted watermark in the hybrid transform domain by applying respectively the 2D-LWT (Lifting wavelet transforms), the 2D-DCT (discrete cosine transforms), and the SVD (singular value decomposition). The scheme is tested by applying various attacks such as noise, filtering and compression. Experimental results show that no visible difference between the watermarked images and the original images and the test against attack shows the good robustness of the proposed algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.6C
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pp.349-354
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2011
Passive millimeter wave imaging has the capability of detecting concealed objects under clothing. Also, passive millimeter imaging can obtain interpretable images under low visibility conditions like rain, fog, smoke, and dust. However, the image quality is often degraded due to low spatial resolution, low signal level, and low temperature resolution. This paper addresses image registration and fusion between passive millimeter images and visual images. The goal of this study is to combine and visualize two different types of information together: human subject's identity and concealed objects. The image registration process is composed of body boundary detection and an affine transform maximizing cross-correlation coefficients of two edge images. The image fusion process comprises three stages: discrete wavelet transform for image decomposition, a fusion rule for merging the coefficients, and the inverse transform for image synthesis. In the experiments, various types of metallic and non-metallic objects such as a knife, gel or liquid type beauty aids and a phone are detected by passive millimeter wave imaging. The registration and fusion process can visualize the meaningful information from two different types of sensors.
Single image Super-Resolution (SISR) aims to generate a visually pleasing high-resolution image from its degraded low-resolution measurement. In recent years, deep learning - based super - resolution methods have been actively researched and have shown more reliable and high performance. A typical method is WaveletSRNet, which restores high-resolution images through wavelet coefficient learning based on feature maps of images. However, there are two disadvantages in WaveletSRNet. One is a big processing time due to the complexity of the algorithm. The other is not to utilize feature maps efficiently when extracting input image's features. To improve this problems, we propose an efficient single image super resolution method, named RDB-WaveletSRNet. The proposed method uses the residual dense block to effectively extract low-resolution feature maps to improve single image super-resolution performance. We also adjust appropriated growth rates to solve complex computational problems. In addition, wavelet packet decomposition is used to obtain the wavelet coefficients according to the possibility of large scale ratio. In the experimental result on various images, we have proven that the proposed method has faster processing time and better image quality than the conventional methods. Experimental results have shown that the proposed method has better image quality by increasing 0.1813dB of PSNR and 1.17 times faster than the conventional method.
Purpose : This study was conducted to assess how effective the permeability ratio and relative cerebral blood volume ratio are to tumor through perfusion MRI by measuring and reflecting the grade assessment and differential diagnosis and the permeability and relative cerebral blood volume of contrast media plunged from blood vessel into organ due to breakdown of blood-brain barrier in cerebral. Subject and Method : Subject of study was 29 patients whose diagnosis were confirmed by biopsy after surgery and 550 (11 slice$\times$50 image) perfusion MRI were used to make image of relative cerebral blood volume with the program furnished on instrument. The other method was to transmit to private computer and the image analysis was made additionally by making image of relative cerebral blood volume-reformulated singular value decomposition, rCBV-rSVD and permeability using IDL.6.2. In addition, Kruskal-wallis test tonggyein non numerical average by a comparative analysis of brain tumors Results : The rCBV ratio (Functool PF; GE Medical Systems and IDL 6.2 program by analysis) and permeability ratio of tumors were as follows; high grade glioma(n=4), (14.75, 19.25) 13.13. low grade astrocytoma(n=5) (14.80, 15.90) 11.60, glioblastoma(n=5) (10.90, 18.60), 22.00, metastasis(n=6) (11.00, 15.08). 22.33. meningioma(n=6) (18.58, 7.67), 5.58. oliogodendroglioma(n=3) (23.33, 16.33, 15.67. Conclusion : It was not easy to classify the grade with the relative cerebral blood volume ratio measured by using the relative cerebral blood image by type of tumors, however, permeability ratio measured by permeability image revealed that the higher the grade of tumor, the higher the measured permeability ratio, showing the assessment of tumor grade is more effective to differential diagnosis.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.4
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pp.68-74
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2017
This paper presents a joint demosaicking and arbitrary-ratio down sampling algorithm for color filter array (CFA) images. Color demosaiking is a necessary part of image signal processing pipeline for many types of digital image recording system using single sensor. Also, such as smart phone, obtained high resolution image from image sensor has to be down-sampled to be displayed on the screen. The conventional solution is "Demosaicking first and down sampling later". However, this scheme requires a significant amount of memory and computational cost. Also, artifacts can be introduced or details get damaged during demosaicking and down sampling process. In this paper, we propose a method in which demosaicking and down sampling are working simultaneously. We use inverse mapping of Bayer CFA and then joint demosaicking and down sampling with arbitrary-ratio scheme based on signal decomposition of high and low frequency component in input data. Experimental results show that our proposed algorithm has better image quality performance and much less computational cost than those of conventional solution.
We present 2D- photometric decompositions of ~1,200 nearby dwarf galaxies. Our representative sample is derived from 'A catalog of Visually classified galaxies in the Local Universe'(Ann, Seo and Ha APJS,,,2015) of which galaxy morphological types are determined by visual inspection of color images using the Sloan Digital Sky Survey data release 7. In this catalog, dwarf galaxies were divided into 5 subtypes : dS0, dE, dSph, dEbc, dEblue with distinction of the presence of nucleation in dE, dSph, and dS0. The dSph types are less brighter than other types, and galaxies with nuclei are slightly brighter than those with no nuclei in the same types. Sersic index n have a range 1~1.5, and $dE_{un}$ and $dSph_{un}$ galaxies have n less than 1, and $dSph_n$ galaxies have largest values. We performed two-dimensional decomposition of galaxies using GALFIT, and analyzed their structural components, and residual features which are seen in the residual image.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.693-696
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2006
One of the most significant characteristics of JPEG 2000, the emerging still image standards, is the Region of Interest(ROI) coding. Until now, there have been many proposed ROI methods. However, all of these methods can not be applied completely in applications. In this paper, the ROI coding mechanisms in JPEG2000 is first outlined and the diversity of ROI coding methods is discussed in detail. Then a comparative selection about using a proper ROI method according to ROI applications' requirements is proposed. Finally the experimental results show that there are also several parameters that control the effectiveness of ROI coding, such as the codeblock size, ROI size, wavelet filter type, the number of wavelet decomposition levels, and ROI importance score.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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