• 한국철도학회논문집
• /
• 제13권3호
• /
• pp.283-289
• /
• 2010

디지털 카메라의 발전으로 인해 점차 영상을 사용한 철도의 안전관리기법이 그 사용범위를 넓히고 있다. 그러나 선로의 특성상 많은 저조도 환경에서의 영상 취득 과정에서는 심한 잡음이 영상의 화질을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 추가적인 영상처리의 오류를 발생시킨다. 최근의 3D 잡음제거 방식은 시간적으로 연속된 영상간의 픽셀을 참조함으로 2D 잡음제거보다 더 나은 잡음 제거 결과를 얻을 수 있으나 움직임 부분에서는 오히려 모션 블러와 같은 열화가 나타나게 된다. 본 논문에서는 저조도 영상에서 적응적 가중평균필터를 이용하여 보다 정확한 움직임 검출을 구현하며, 3D 잡음제거 방식에 2D잡음 제거 방식의 결과를 적응적으로 사용하여 객관적 화질과 주관적 화질을 개선하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제2권6호
• /
• pp.280-298
• /
• 2008

For efficient content-based image retrieval, diverse visual features such as color, texture, and shape have been widely used. In the case of leaf images, further improvement can be achieved based on the following observations. Most plants have unique shape of leaves that consist of one or more blades. Hence, blade-based matching can be more efficient than whole shape-based matching since the number and shape of blades are very effective to filtering out dissimilar leaves. Guaranteeing rotational invariance is critical for matching accuracy. In this paper, we propose a new shape representation, indexing and matching scheme for leaf image retrieval. For leaf shape representation, we generated a distance curve that is a sequence of distances between the leaf’s center and all the contour points. For matching, we developed a blade-based matching algorithm called rotation invariant - partial dynamic time warping (RI-PDTW). To speed up the matching, we suggest two additional techniques: i) priority queue-based pruning of unnecessary blade sequences for rotational invariance, and ii) lower bound-based pruning of unnecessary partial dynamic time warping (PDTW) calculations. We implemented a prototype system on the GEMINI framework [1][2]. Using experimental results, we showed that our scheme achieves excellent performance compared to competitive schemes.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권8호
• /
• pp.49-62
• /
• 2023

There has been a rapid increase in the creation and alteration of new malware samples which is a huge financial risk for many organizations. There is a huge demand for improvement in classification and detection mechanisms available today, as some of the old strategies like classification using mac learning algorithms were proved to be useful but cannot perform well in the scalable auto feature extraction scenario. To overcome this there must be a mechanism to automatically analyze malware based on the automatic feature extraction process. For this purpose, the dynamic analysis of real malware executable files has been done to extract useful features like API call sequence and opcode sequence. The use of different hashing techniques has been analyzed to further generate images and convert them into image representable form which will allow us to use more advanced classification approaches to classify huge amounts of images using deep learning approaches. The use of deep learning algorithms like convolutional neural networks enables the classification of malware by converting it into images. These images when fed into the CNN after being converted into the grayscale image will perform comparatively well in case of dynamic changes in malware code as image samples will be changed by few pixels when classified based on a greyscale image. In this work, we used VGG-16 architecture of CNN for experimentation.

• 융합보안논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.83-90
• /
• 2006

본 논문에서는 영상의 웨이브렛 변환계수의 양자화를 위하여 입력영상의 통계적 성질에 영향을 받지 않고 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기의 설계법을 제안한다. 부호화 대상영상의 상관과 에지성분의 양 등이 웨이브렛 변환영역에서의 양자화기 설계에 중용한 요소인 것을 밝힌다. 기존의 벡터 양자화기의 가장 큰 문제점은 양자화대상 영상과 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열간의 통계적 성질의 불일치에 의한 부호화 성능의 열화이다. 그리하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환계수의 양자화에 적합한 벡터양자화기의 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열로, 독립난수에 영상의 상관과 에지성분을 첨가한 모사 영상을 사용하여 종래 방식의 문제점을 해결하는 방법에 대하여 검토하였다. 제안 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 대표벡터 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실영상을 사용한 종래 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 부호화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교하여 종래 방식의 문제점을 명확하게 밝히고, 아울러 제안방식으로 설계한 벡터양자화기가 부호화 성능이 우수함을 입증한다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.13-22
• /
• 2009

본 연구에서는 레이저 슬릿 빔을 이용한 능동 스테레오 정합 기법과 모자이크 기법을 결합한 3차원 형상 복원 기법을 제안한다. 능동 스테레오 정합 기법은 레이저 슬릿 빔이 조사된 좌, 우 영상에서 색상과 밝기 변화를 분석하여 레이저 라인의 위치정보를 검출하고, 등극선(epipolar line)에서 이를 비교하여 깊이 정보를 획득하는 방법이다. 모자이크 기법은 해리스 코너 검출 방법(harris corner detection)을 이용하여 영상의 특징점을 검출하고, 특징점 기술자(keypoint descriptor) 색인 분류 방법으로 연속 영상 간 특징점의 대응쌍을 찾고 상호 변환 관계를 추정하는 방법이다. 능동 스테레오 정합기법과 모자이크 기법을 이용하여 전체 연속 영상의 깊이 정보를 계산하였다. 이와 같은 방법으로 획득한 연속 영상의 깊이 정보를 영상의 색상, 질감 정보와 융합(blending)과정을 거쳐 최종 3차원 형상 정보로 복원하였다. 제안한 복원기법은 레이저 슬릿 빔과 스테레오 카메라를 사용함으로써 장소와 거리 제약 조건을 극복하여 용이하면서도 강인한 3차원 거리 정보를 획득할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권5호
• /
• pp.1-7
• /
• 2009

최근 Compressed Sensing (CS) 알고리즘이 다양한 분야에서 연구되고 있으며, medical imaging 분야에서도 역시 이를 이용한 연구가 활발히 진행 중이다. CS 알고리즘을 이용하기 위해서는 복원하고자 하는 신호가 sparse한 성질을 지니고 있어야 한다. 일반적으로 대부분의 의료 영상의 경우, 이러한 성질을 가지고 있지 못하기 때문에 sparsifying transform을 이용하게 된다. 하지만 MR 영상의 경우, 다른 의료 영상 modality와 비교하여 적절히 펄스열을 이용하여 영상의 contrast를 조절할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 sparsifying transform을 이용하지 않고도 펄스열에 의한 MR 영상에 CS 알고리즘을 적용할 수 있는 가능성을 제시함과 동시에 적절한 sparsifying transform을 적용하여 영상의 sparsity를 더욱 강조함으로써 CS 알고리즘의 복원 성능을 더욱 향상 시킬 수 있다는 것을 제안하고자 하며, 이를 Shepp-Logan 팬텀 영상과 in vivo 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제7권3호
• /
• pp.75-82
• /
• 2009

The purpose of this study is explore the effect of brand marketing on the circulation structure factors as corporation image, brand image, and purchase intention and to clarify the causal sequence model in mobile phone corporation The results confirmed the suggested hypotheses. In addition, the analyses showed that effects of both brand marketing-related variables and the circulation structure factors as CI (corporation image) and BI(brand image) and PI(purchase intention) are mediated by the other variables. Based on the findings, the study showed that the effect of brand marketing indirectly on the purchase intention is mediated by corporation image and brand image in mobile phone corporation.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제19권2호
• /
• pp.232-239
• /
• 2023

Aiming at the poor compression quality of traditional image compression coding (ICC) algorithm, a multi-description ICC algorithm based on depth learning is put forward in this study. In this study, first an image compression algorithm was designed based on multi-description coding theory. Image compression samples were collected, and the measurement matrix was calculated. Then, it processed the multi-description ICC sample set by using the convolutional self-coding neural system in depth learning. Compressing the wavelet coefficients after coding and synthesizing the multi-description image band sparse matrix obtained the multi-description ICC sequence. Averaging the multi-description image coding data in accordance with the effective single point's position could finally realize the compression coding of multi-description images. According to experimental results, the designed algorithm consumes less time for image compression, and exhibits better image compression quality and better image reconstruction effect.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권4호
• /
• pp.1790-1806
• /
• 2016

Digital image encryption is widely used for image data security. JPEG standard compresses image with great performance on reducing file size. Thus, to encrypt an image in JPEG format we should keep the quality of original image and reduced size. This paper proposes a JPEG image encryption scheme based on quantized DC and non-zero AC coefficients inner category scrambling. Instead of coefficient value encryption, the address of coefficient is encrypted to get the address of cipher text. Then 8*8 blocks are shuffled. Chaotic iteration is employed to generate chaotic sequences for address scrambling and block shuffling. Analysis of simulation shows the proposed scheme is resistant to common attacks. Moreover, the proposed method keeps the file size of the encrypted image in an acceptable range compared with the plain text. To enlarge the cipher text possible space and improve the resistance to sophisticated attacks, several additional procedures are further developed. Contrast experiments verify these procedures can refine the proposed scheme and achieve significant improvements.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.55-58
• /
• 1982

In this paper, a method for camera position estimation in gaster using elechoendoscopic image sequence is proposed. In order to obtain proper image sequences, the gaster in divided into three sections. It is presented that camera position modeling for 3D information extraction and image distortion due to the endoscopic lenses is corrected.The feature points are represented with respect to the reference coordinate system belpw 10 percents error rate. The faster distortion correction algorithm is proposed in this paper. This algorithm uses error table which is faster than coordinate transform method using n-th order polynomials.