• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1811-1814
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• 2003

In this paper, a novel watermarking technique is proposed to authenticate the owner-ship of copyright for the digital contents. Using the 2-level DWT(Discrete Wavelet Transform) we divide a specific frequency band into detailed blocks and apply PIM(picture information measure). After the complexity is calculated, the watermark is embedded in only on high complexity areas. Conventional watermarking technique damages to the original image, because it does not consider the feature of the whole area or a specific frequency band. Easily affected by noise and compression, it is difficult to extract the watermark. However, the proposed watermarking technique, considering the complexity of input image, does not damage to the original image Simulation result show that the proposed technique has the robustness of JPEG compression, noise and filtering such as a general signal processing

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.16 no.4
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• pp.95-107
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• 1999

Various approaches have been made for dividing images in content-based image retrieval. One of them defined five regions for images and conducted a series of experiments. A major assumption of the experiment is that the center regions of images are very important. It is based on the observation that meaningful objects are usually located in the center region of images. From this point of view, we tried to test if the assumptions is objectively valid by calculating and comparing PIM(Picture Information Measure) entropies of image regions proposed by S.K Chang. The experimental results showed that there were statistical PIM differences between the center and other regions.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1999.08a
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• pp.17-20
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• 1999

내용기반 이미지 검색에서는 이미지의 하위 영역을 구분하는 방식에 대하여 다양한 접근이 이루어져 왔다. 그중 한 가지가 Stricker와 Dimai가 제안한, 이미지를 다섯개의 영역으로 나누고 그 가운데 주재 객체가 위치할 것을 가정하여 높은 가중치를 부여하는 방법인데, 본 연구에서는 이와 같은 가정이 타당할 것인가를 S.K. Chang의 PIM(Picture Information Measure) 엔트로피를 계산하여 검증하려 하였다. 실험결과 이미지의 중앙과 그 외부 영역 사이에는 유의미한 차이가 존재하는 것으로 나타났으며, 따라서 Stricker와 Dimai의 방식을 지지할 수 있을 것으로 결론 내릴 수 있다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.8 no.4
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• pp.333-337
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• 2002

A content-based image retrieval method using color, texture, and shape features is proposed in this paper. A region segmentation technique using PIM(Picture Information Measure) entropy is used for similarity indexing. For segmentation, a color image is first transformed to a gray image and it is divided into n$\times$n non-overlapping blocks. Entropy using PIM is obtained from each block. Adequate variance to perform good segmentation of images in the database is obtained heuristically. As variance increases up to some bound, objects within the image can be easily segmented from the background. Therefore, variance is a good indication for adequate image segmentation. For high variance image, the image is segmented into two regions-high and low entropy regions. In high entropy region, hue-saturation-intensity and canny edge histograms are used for image similarity calculation. For image having lower variance is well represented by global texture information. Experiments show that the proposed method displayed similar images at the average of 4th rank for top-10 retrieval case.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.11a
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• pp.601-604
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• 1999

This Paper proposes the simple and efficient image retrieval algorithm using subregional texture features. In order to retrieve images in terms of its contents, it is required to obtain a precise segmentation. However, it is very difficult and takes a long computing time. Therefore. this paper proposes a simple segmentation method, which is to divide an image into high and low entropy regions by using Picture Information Measure (PIM). Also, in order to describe texture characteristics of each region, this paper suggest six different texture features produced on the basis of co-occurrence matrix. For an image retrieval system, a normalised correlation is adopted as a similarity function, which is not dependent on the range of each texture feature values. Finally, this proposed algorithm is applied to a various images and produces competitive results.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.37 no.1
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• pp.16-26
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• 2000

The proposed method inserts a watermark information not mto a whole Image region but only into regions of interest(ROIs) To extract the ROIs, we divide an original Image into sub-blocks and use modified Shi-Kuo Chang's PIM(picture information measure) as the criteria to select the ROIs Considering the directional information and frequency bands, we insert the watermark information into sub-blocks m the DCT domain. The proposed method can reduce the distortion in comparison With the other methods which utilize the whole Image as an nor The proposed method makes much less damaged Images m comparison to the other methods And those Images processed by the proposed algorithm are more robust to the changes caused by signal processing operations such as resampling, clipping. noise, and so on Also due to the block-based watermark insertion, the proposed method has the robustness to the Image compression processes such as JPEG and MPEG.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.700-702
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• 2004

본 논문에서는 내용 기반의 화상 검색 시스템을 위한 화상 특징 추출을 고속으로 수행하기 위하여 TCP/IP 프로토콜을 사용하는 LAN 환경에서 유휴(Idle) PC들을 사용한 PC 클러스터에 관해 연구하였다. 실험에 사용한 화상 특징(Image feature)으로서는 칼라의 응집도를 사용하는 CCV(Color Coherence Vector), 화상의 엔트로피를 정량화한 PIM(Picture Information Measure), Gaussian-Laplacian 에지 검출 연산을 사용한 SEV(Spatial Edge Histogram Vector)로서 이들을 추출하기 위한 Task를 Master rude에서 Slave rude들로 전송하고, 연산에 사용 될 화상 데이터를 전송한 후 연산을 수행하고 결과를 다시 Master node로 전송하는 전통적인 Task-Farming형태의 PC Cluster를 구성하였다. 연산에 참여하는 클러스터 노드의 개수를 증가시키며 Task와 화상데이터를 전송하여 이에 따른 연산시간을 측정하고 비교하였다. 실험 결과는 유휴 PC들로 구성된 PC클러스터를 이용한 효율적인 내용기반의 화상 검색 시스템을 구성하기 위해 활용이 가능하다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.3
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• pp.282-290
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• 1999

본 논문에서는 영상 데이터베이스에서의 색인화를 위해 화소간의 엔트로피(inter-pixel entropy)측면에서 영상을 해석하여 특징을 추출하는 색인기법을 제안하였다. 엔트로피를 정량적으로 나타내기 위하여 PIM(picture information measure)에 기반한 특징을 각각의 영상들로부터 추출하여 색인으로 사용하였다. 엔트로피에 기반 하는 특징은 한 영상에 대하여 3가지를 추출하였다. 첫 번째 특징은 원 영상으로부터 직접 값들을 추출하였고 영상의 해상도와 그레이 레벨을 낮추어 가면서 얻어지는 영상들로부터 두 번째, 세번째 의 엔트로피 특징을 각각 추출하였다. 일반적으로 영상의 경우에 엔트로피가 높은 영역에 정보가 집중되는 경향이 있고 엔트로피가 낮은 영역에서는 배경 영역 등의 정보를 추출하게된다. 이러한 이유로 색채 특쟁은 엔트로피에 따라서 분리된 영역에서 추출하였다. 전역검색(global search)은 엔트로피 특징을 이용하였고 색채 특징을 이용하여 지역 검색(local search)을 시도하였다. 실험은 색채와 엔트로피로 식별이 유용한 꽃 영상을 사용하였는데 원치 않는 영상이 상위 단계에서 나타나는 빈도가 기존의 타 기법에 비해 줄어들었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.153-156
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• 2007

인간의 시각 시스템은 선택적 주의 집중에 의해 시각 수용체로 도달되는 많은 물체들 중에서 필요한 정보만을 추출하여 원하는 작업을 수행한다. Itti와 Koch는 시각적 주의를 제어할 수 있는, 신경계를 모방한 계산적 모델을 제안하였으나 조명환경에 고정적인 saliency map을 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 영상에서 ROI(region of interest)을 탐지하기 위한 조명환경에 적응적인 saliency map 모델을 구성하는 기법을 제시한다. 변화하는 환경에서 원하는 특징을 부각시키기 위하여 상황에 적응적인 동적 가중치를 부여한다. 동적 가중치는 conspicuity map에 S.K. Chang이 제안한 PIM(Picture Information Measure)을 적용시켜 정보량을 측정한 후, 이에 따라 정규화된 값을 부여함으로써 구현한다. 제안하는 조명환경에 강인한 적응적인 saliency map 모델 구현의 성능을 얼굴검출 실험을 통하여 검증하였다.