Image resizing is to change an image size by upsampling or downsampling of a digital image. Most still images and video frames are given in a compressed domain on digital media. Image resizing of a compressed image can be performed in a spatial domain via decompression or recompression. In general, resizing of a compressed image in a compressed domain is much faster than that in a spatial domain. In this paper, we propose an approach to resize images in the integer discrete cosine transform (DCT) domain, which exploits the multiplication-convolution property of DCT.
필터를 기반으로 하는 영상 처리 알고리즘은 많은 연산과 메모리 접근으로 인해 임베디드 환경에서의 실시간 동작이 어렵다. 본 논문에서는 필터 기반의 얼굴 검출 하드웨어 엔진을 임베디드 환경에서 실시간으로 동작시키기 위해 파이프라인 구조로 설계하고 검증하였다. 얼굴 검출 알고리즘은 입력으로 들어온 영상에서 학습된 얼굴의 특징 데이터를 이용하여 얼굴의 위치를 찾는 연산을 수행한다. 이를 하드웨어로 구현하기 위해 알고리즘의 연산을 파악하여 중복되는 연산을 병렬 처리하고 라인 메모리를 이용하여 메모리 접근을 최소화하여, 이것을 기반으로 파이프라인 구조의 하드웨어를 설계하였다. 하드웨어 구조는 Resize, ICT(Improved Census Transform), Find Candidate 등의 3 단계로 나뉘어져 있으며, 총 507KByte의 내부 SRAM을 사용하였다. ARM Cortex A8 프로세서와 Xilinx사의 Virtex5LX330을 이용하여 검증한 결과 9,039 LUTs를 사용하였고 최대 동작 클록은 165MHz로, VGA($640{\times}480$) 해상도에서 108 frame/sec의 동작속도로 최대 20명까지 검출이 가능한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상에 워터마크를 삽입하고 추출하는 동시에 원영상을 복원하는 리버서블 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 핵심은 워터마크가 삽입된 영상에 변하지 않는 위치정보를 전달하는 것이다. 본 논문에서는 우선 원영상을 odd image와 even image로 분리한 다음odd image에 interpolation 기법을 이용하여 resizing시키고 resizing 된 영상(odd_resize_image)에서 기수항은 그대로 두고 우수항은 기수항과 우수항의 차이값으로 채우는 방법으로 location map을 얻는다. 이 location map 에 의해 워터마크를 삽입위치를 선택하면 추출과정에서도 같은 location map을 이용할 수 있기에 워터마크 삽입위치를 정확하게 판단하여 추출할 수 있고 동시에 원본 영상을 복원할 수 있다. 본 알고리즘은 영상에 변화를 적게 주었기 때문에 높은 비가시성을 보인다. 실험 결과 $256{\times}256$ 영상에서 PSNR이 평균 53.07dB의 우수한 비가시성을 보였다.
The environmental change is affecting the farm products like tomato, and pepper, etc. This affects to lead smart farming yield. What is more, this inconstant conditions cause the farms to be infected by variety diseases. Therefore ICT technology is needed to detect and prevent the crops from being effected by diseases. This article suggests the procedure to help producer for identifying farms disease based on the detected image. This detects the kind of diseases with comparing the trained image data before and after disease emergence. First step monitors an image of farms and resize it. Its features are extracted on parameters such as color, and morphology, etc. The next steps are used for classification to classify the image as infected or non-infected. on the bassis of detection algorithm.
본 논문에서는 3차원 입체 비디오처리 기술의 최종목표인 디지털 홀로그램을 생성하는데 필요한 정보인 객체의 좌표와 색상정보를 얻기 위해서 간단하게 장면이 정확히 일치하는 RGB image와 depth image를 생성할 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안하였다. 가시광선과 적외선의 파장을 이용하여 파장에 따라 투과율이 달라지는 cold mirror를 사용하여 같은 시점에 대한 RGB + depth image를 얻은 후, 전처리 과정에서 카메라 왜곡에 대한 lens correction과정을 걸친 후, 해상도를 맞추기 위한 resolution resize과정을 마친 후, 디지털 홀로그램으로 구현 할 object를 추출한다. 그 다음 CGH(computer-generated hologram) 알고리즘으로 추출한 object를 CGH로 만든다.
디지털화된 영상 정보들은 다양한 해상도를 갖으며, 이를 유저의 요구와 응용에 따라 크기를 변경하는 이러 기술들이 개발되어 왔다. 최근에는 상향 표본화에서 영상 품질을 높이기 위한 알고리듬으로써 에지 정보를 이용안 방법이 소개되고 있는데. 이를 위해서는 에지 검출을 위한 전처리 과정이 요구된다 그런데 H.264/AVC (이하 AVC)에서 사용되는 인트라 예측 부호화에 의해 결정되는 예측 방향은 필터를 통해 추출된 에지 정보와 80% 이상의 유사도를 보이므로 이를 에지 정보로 이용한 영상 확대 방법을 제안한다 제안된 방법에서 영상의 품질은 고차 커널의 적용 결과와 매우 일치하면서 평균 약 50%의 연산량 감소 결과를 보인다.
본 논문에서는 임의의 배율로 디지털 영상을 확대와 축소하는 개선된 cubic convolution 보간법을 제안한다. 제안하는 공간해상도조정 방법은 압축된 HD 비트스트림이나 SD 비트 스트림을 transcoding시키는 과정에서 다양한 형식의 해상도를 조정하기위해 사용된다. Transcoder등 다양한 응용분야에서 영상의 화질은 유지하면서 크기를 조정하는 것은 매우 중요한 기술이다. 해상도조정은 원본 디지털 데이터를 연속함수로 변환하는 단계와 새로운 샘플링간격에 맞게 재표본화하는 단계, 이렇게 두 단계로 구분된다. 우리는 원본영상과 해상도조정 된 영상사이의 관계를 고려하여 보간 필터의 kernel 개선에 초점을 맞췄다. 본 논문에서는 MPEG 표준에서 고려하는 다양한 영상포맷들간 해상도를 변환시키기 위한 기술을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법과 비교하였을 때, 정보 손실을 최소화하여 고화질의 해상도 변환 기능을 가능하게 한다.
시각암호는 복잡한 암호학적 연산 없이 분산된 영상을 중첩함으로써, 인간의 시각에 의해 비밀영상을 직접 복원할 수 있는 방법이다. 최근까지 시각암호 분야는 크게 복호화 된 영상의 해상도를 향상시키기 위한 비밀 분산법, 분산된 영상의 크기가 변하지 않는 비밀 분산법 그리고 크기조절에 강인한 비밀 분산법 등에 관하여 연구되고 있다. 시각암호 그 자체는 단순히 분산된 영상만 이용하기 때문에 공격받기 쉽다. 따라서 비밀영상을 안전하게 공유할 수 있는 시각암호 구조가 필요하기 때문에 본 논문에서는 실제 사용될 수 있는 기본적인 시각암호 구조에서 커버영상을 이용해 개선된 시각암호 구조를 제안한다. 제안된 방법은 커버영상의 변조를 줄임으로써 steganalysis를 어렵게 하여 확률적으로 높은 안전성을 제공한다. 또한 잡음을 생성하지 않고, 비밀영상을 온전히 복원할 수도 있음을 보였다.
디지털 합성 이미지는 이미지가 담고 있는 진정성을 왜곡하기 때문에 사회적인 문제가 되고 있다. 이러한 디지털 합성 이미지들은 인터넷, 잡지 또는 정치적 광고를 위한 이미지들에서 흔히 볼 수 있다. 이러한 왜곡된 매체들은 이미지가 담고 있는 정보에 대한 신뢰도를 떨어트릴 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 대중에게 전달되는 정보의 혼란을 예방하기 위한 연구로써 디지털 합성 이미지를 판독하는데 목적이 있다. 대부분의 합성 이미지들은 이미지 크기 조절 및 회전을 이용하는 방법을 사용하기 때문에 합성 영역에 보간 (Interpolation)이 적용되게 된다. 본 논문은 보간의 흔적을 검출하는 연구로써 이미 보간이 적용된 영역과 그렇지 않은 영역에 재보간을 적용하여 두 영영간의 주파수 패턴을 검출하는 실험을 하였다. 이를 통해 합성에 사용된 보간 흔적을 검출하였으며 이미지 리터칭에 사용된 필터링 영역도 검출할 수 있었다.
International journal of advanced smart convergence
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제4권2호
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pp.170-176
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2015
The stamp is one of the crucial information of traditional historical and cultural for nations. In this paper, we purpose to detect official stamps from scanned document and recognize the Mongolian traditional, historical stamps. Therefore we performed following steps: first, we detect official stamps from scanned document based on red-color segmentation and document standard. Then we collected 234 traditional stamp images with 6 classes and 100 official stamp images from scanned document images. Also we implemented the processing algorithms for noise removing, resize and reshape etc. Finally, we proposed a new scale invariant classification algorithm based on KNN (k-nearest neighbor). In the experimental result, our proposed a method had shown proper recognition rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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