The goal of image merging techniques are to enhance the resolution of low-resolution images using the detail information of the high-resolution images. Among the several image merging methods, wavelet-based image merging techniques have the advantages of efficient decorrelation of image bands and time-scale analysis. However, they have no regard for spatial information between the bands. In other words, multiresolution data merging methods merge the same information-the detail information of panchromatic image-with other band images, without considering specific characteristics. Therefore, a merged image contains much unnecessary information. In this paper, we discussed this 'mixing' effect and, proposed a method to classify the detail information of the panchromatic image according to the spatial and spectral characteristics, and to minimize distortion of the merged image.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3778-3793
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2019
Image steganography is one of the key types of steganography where a message to be sent is hidden inside the cover image. The most commonly used techniques for image steganography rely on LSB steganography. In this paper, a novel image steganography technique based on blocks matrix determinant method is proposed. Under this method, a cover image is divided into blocks of size $2{\times}2$ pixels and the determinant of each block is calculated. The comparison of the determinant values and corresponding data bits yields a delicate way for the embedment of data bits. The main aim of the proposed technique is to ensure concealment of secret data inside an image without affecting the cover image quality. When the proposed steganography method is compared with other existing LSB steganography methods, it is observed that it not only provides higher PSNR, lower MSE but also guarantees better quality of the stego image.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.229-232
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2005
In this paper, an image-based "approach-align -grasp" visual servo control design is proposed for the problem of object grasping, which is based on the binocular stand-alone system. The basic idea consists of considering a vision system as a specific sensor dedicated a task and included in a control servo loop, and we perform automatic grasping follows the classical approach of splitting the task into preparation and execution stages. During the execution stage, once the image-based control modeling is established, the control task can be performed automatically. The proposed visual servoing control scheme ensures the convergence of the image-features to desired trajectories by using the Jacobian matrix, which is proved by the Lyapunov stability theory. And we also stress the importance of projective invariant object/gripper alignment. The alignment between two solids in 3-D projective space can be represented with view-invariant, more precisely; it can be easily mapped into an image set-point without any knowledge about the camera parameters. The main feature of this method is that the accuracy associated with the task to be performed is not affected by discrepancies between the Euclidean setups at preparation and at task execution stages. Then according to the projective alignment, the set point can be computed. The robot gripper will move to the desired position with the image-based control law. In this paper we adopt a constant Jacobian online. Such method describe herein integrate vision system, robotics and automatic control to achieve its goal, it overcomes disadvantages of discrepancies between the different Euclidean setups and proposes control law in binocular-stand vision case. The experimental simulation shows that such image-based approach is effective in performing the precise alignment between the robot end-effector and the object.
객체기반 이미지 매칭 알고리즘 기술은 이미지 프로세싱 및 컴퓨터 비전 분야에서 광범위하게 사용되어 왔다. 이러한 이미지 매칭 알고리즘 기반의 수 많은 응용 프로그램은 객체인식, 3D 모델링, 비디오 추적 및 바이오 정보학 분야에서 개발되어 왔다. 이미지 매칭 알고리즘의 좋은 예는 Scale invariant Feature Transform(SIFT) 이다. 하지만 SIFT 알고리즘 기술을 이용한 많은 응용 프로그램은 클라이언트-서버 구조가 아닌 하나의 시스템으로 운영되어 왔다. 본 논문은 모바일 플랫폼 기반에서 SIFT 알고리즘 기술을 이용하여 클라이언트-서버 구조로 이미지 매칭 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 바이오 이미지 객체를 매칭하고 식별하여 사용자에게 유용한 정보를 제공한다. 또한 본 논문의 주요 방법론적 기여는 모바일 장치에 유비쿼터스 인터넷 연결을 활용하여 편리한 사용자 인터페이스와 객체간의 상호작용적인 묘사, 분할, 표현, 매칭 및 바이오 이미지를 검색한다. 본 논문은 이러한 기술과 함께 바이오 정보학에 대한 의미론적 이미지 검색을 수행하며 응용 프로그램에서 객체 이미지의 다른 점을 추출하여 신뢰할 수 있는 이미지 매칭을 수행하는 예를 제시해주었다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.163-171
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2021
Recently, Machine Learning-based visualization approaches have been proposed to combat the problem of malware detection. Unfortunately, these techniques are exposed to Adversarial examples. Adversarial examples are noises which can deceive the deep learning based malware detection network such that the malware becomes unrecognizable. To address the shortcomings of these approaches, we present Block-matching and 3D filtering (BM3D) algorithm and deep image prior based denoising technique to defend against adversarial examples on visualization-based malware detection systems. The BM3D based denoising method eliminates most of the adversarial noise. After that the deep image prior based denoising removes the remaining subtle noise. Experimental results on the MS BIG malware dataset and benign samples show that the proposed denoising based defense recovers the performance of the adversarial attacked CNN model for malware detection to some extent.
본 논문에서는 개선된 영상 생성 모델을 제시하고, 제시된 모델에 기반한 칼라 영상 향상을 제안한다. 제시된 영상 생성 모델에서는 입력 영상을 전역 조명 성분과 국부 조명 성분, 그리고 반사율 성분의 곱으로 표현한다. 제안된 칼라 영상 향상에서는 RGB 입력 칼라 영상을 HSV 칼라 영상으로 변환한 다음, 백색광 조명 상태라는 가정 하에 개선된 영상 생성 모델에 근거하여 V 성분 영상만을 향상한다. 전역 조명 성분은 입력 V 성분 영상에 유효 영역이 넓은 선형 저대역 필터를 적용하여 추정하고, 국부 조명 성분은 입력 V 성분 영상에서 추정된 전역 조명 성분이 제거된 영상에 유효 영역이 좁은 JND (just noticeable difference) 기반의 비선형 저대역 필터를 적용하여 추정한다. 그리고 반사율 성분은 입력 V 성분 영상에 추정된 전역 조명 성분과 국부 조명 성분을 나누어 추정한다. 이어서 이들 추정된 성분에 감마 수정을 각각 적용하고 그 결과들을 곱하여 출력 V 성분 영상을 얻은 다음 히스토그램 모델링을 적용하여 최종 출력 V 성분 영상을 얻는다. 마지막으로 최종 출력 V 성분 영상과 입력 H 성분 영상 및 S 성분 영상으로부터 출력 RGB 칼라 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법은 NASA 홈 페이지로부터 다운받은 칼라 영상과 MPEG-7 CCD 칼라 영상으로 구축한 시험 영상 데이터 베이스에 대하여 후광 효과가 거의 억제되고 색상 변화가 거의 없으면서 전역 대비와 국부 대비를 동시에 잘 증가시키는 것을 확인하였다.
Seo, Dong-Hoan;Shin, Chang-Mok;Kim, Jong-Yun;Bae, Jang-Keun;Kim, Jeong-Woo;Kim, Soo-Joong
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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pp.631-634
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2002
In this paper, we propose an improved optical security system using three phase-encoded images and the principle of interference. This optical system based on a Mach-Zehnder interferometer consists of one phase-encoded virtual image to be encrypted and two phase-encoded images, encrypting image and decrypting image, where every pixel in the three images has a phase value of '0' and '$\pi$'. The proposed encryption is performed by the multiplication of an encrypting image and a phase-encoded virtual image which dose not contain any information from the decrypted image. Therefore, even if the unauthorized users steal and analyze the encrypted image, they cannot reconstruct the required image. This virtual image protects the original image from counterfeiting and unauthorized access.. The decryption of the original image is simply performed by interfering between a reference wave and a direct pixel-to-pixel mapping image of the encrypted image with a decrypting image. Both computer simulations and optical experiments confirmed the effectiveness of the proposed optical technique for optical security applications.
소셜 네트워크 서비스(Social Network Service) 환경의 급속한 발전과 더불어 사용자의 니즈가 다양해지면서 새로운 형태의 이미지 기반 SNS가 등장하고 있다. 이미지 기반 SNS는 기존의 페이스북과 같은 관계기반 SNS에서는 충족될 수 없었던 사용자의 세분된 콘텐츠 니즈를 충족시킬 수 있는 개인 맞춤형 서비스를 제공함으로써 서비스의 다양화를 선도하고 있다. 이미지 기반 SNS는 작은 모바일 화면에서 보기 불편했던 기존의 텍스트 기반 SNS와는 달리 간단한 텍스트와 이미지를 위주로 소통하는 방식을 제공함으로써 문자보다 이미지에 익숙한 20대의 젊은 사용자들을 중심으로 주 사용자층을 형성하고 있다. 이에 따라 SNS의 UI 기능과 역할도 다양해졌으므로 그만큼 사용성이 중요해지고 있다. 본 연구에서는 이미지 기반 SNS의 주 이용자인 20대의 사용자를 대상으로 하여 사용성을 조사하고자 한다. 이를 위해, UI의 문제점을 파악할 수 있는 휴리스틱 평가 방법을 바탕으로 하였고 사용성을 이루는 주요 요인들을 도출하여 사용성 평가 방법을 재구성하였다. 그리고 만족도 측정을 추가하여 이미지 기반 SNS를 이용하는 20대의 사용자들에게 설문조사를 시행하고 분석하였다. 본 연구 결과는 이미지 기반 SNS의 사용성에 영향을 끼치는 사용성의 요소를 분석하였고, 이는 소셜 미디어의 서비스 개발 과정에서 사용성 향상을 위한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
Quick Response based Mass-Customization can be produced and distributed customized goods and services on mass basis in apparel e-business. Because consumers cannot touch and feel the apparel products in e-business, they tend to have the negative buying behavior. The purposes of this study were to analyze factors of texture image, and to investigate the differences of consumer sensibility on texture image of apparel products based on different marketing channels (on-line/off-line). Two types of questionnaires for on-line and off-line were used to assess consumer sensibility on apparel fabric. The 8 swatches were selected based on the previous literatures. 202 returned questionnaires for each type (on-line/off-line) were analyzed by t-test, mean and standard deviation with SPSS 10.0. The result of this study was showed that there were partially significant differences on consumer sensibility on texture image of apparel products between on-line and off-line. In case of corduroy, consumers perceived more high-class image under on-line than off-line. In case of taffeta, consumers perceived more thin and dense image under off-line (traditional marketing channel) than on-line (e-commerce). In case of denim, consumers perceived more thin and natural image under off-line than online. In case of organza, consumers perceived more natural image under on-line than off-line. In case of satin, consumers perceived more natural image under on-line than off-line. In case of chiffon, consumers perceived denser image under on-line than off-line. In case of velvet, consumers perceived thinner image, higher-class image, and more natural image of texture sensibility under on-line than off-line. In case of single jersey, consumers perceived higher-class image, and denser image of texture under on-line than off-line.
오늘날 급격한 멀티미디어 정보의 증가에 따라 영상에서의 시각적 특성을 이용하여 멀티미디어 데이터를 검색하는 내용 기반 영상 검색 기법에 대한 관심이 크게 늘어나고 있다. 본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 새로운 접근으로서 edge correlogram과 color coherence vector를 이용한 에지 기반의 공간 기술자를 제안한다. 우선 color vector angle기법을 이용하여 주어진 영상을 고주파 성분과 저주파 성분의 영상으로 나눈다. 저주파 성분의 영상에서는 color coherence vector를 이용하여 평탄 화소의 공간적인 색상 분포를 추출함으로써 이를 평탄 영역에서의 특징 정보로서 활용한다. 반면, 고주파 성분의 영상에서는 edge correlogram으로부터 에지 화소들 간의 분포를 추출하여 이를 에지 영역에서의 특징 정보로 이용한다. 제안된 방법은 색상 간의 지엽적인 특성과 전체적인 특성을 모두 가지고 있기 때문에, 영상 간의 비교에 있어서 영상의 모양과 크기의 급격한 변화로 인한 오검출 등에 매우 강건하다. 또한, 영상에서의 구조적인 특징을 이용함으로써 복잡한 영상에 대해서도 간단하고 유연한 특징을 제공한다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 알고리즘이 최근의 여러 히스토그램 정밀화 기법에 비하여 더 효과적임을 보여준다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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