• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.34-41
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• 2009

본 논문에서는 IBCA(Intermediate Boundary Cellular Automata)에 기반을 둔 여원 MLCA(Maximum Length Cellular Automata)와 2D CAT(Cellular Automata Transform)를 단계적으로 이용하여 영상을 암호화하는 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저, 여원 MLCA를 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그리고, 원 영상과 생성된 수열을 XOR 연산하여 여원 MLCA 영상으로 변환한다. 그 후, 게이트웨이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저 함수를 변환된 여원 MLCA 영상에 곱하여 암호화를 한다. 마지막으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 및 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.730-737
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• 2013

본 논문은 정합 오차 기준을 확장한 제한된 1비트 변환 (Constrained One-Bit Transform : C1BT) 기반의 움직임 예측 알고리즘을 제안하였다. 제한된 1비트 변환 기반의 움직임 예측 알고리즘에서는 정합 오차 기준으로 기존의 움직임 예측 방법인 전역 탐색 알고리즘 (Full Search Algorithm: FSA)에서 사용되는 SAD (Sum of Absolute Differences) 대신 NNMP (Number of Non-Matching Points)를 사용하여 하드웨어 구현을 용이하게 하고 연산량을 크게 줄였으나 움직임 예측의 정확도를 감소시켰다. 이 점을 개선하고자 이 논문에서는 제한된 1비트 변환의 정합 오차 기준을 확장하여 움직임 예측의 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하였고 이는 기존의 알고리즘과 비교한 결과 PSNR (Peak Signal to Nosie Ratio) 측면에서 더 우수한 성능을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제2권1호
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• pp.35-47
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• 2002

본 논문에서는 동영상 워터마킹에 대한 전반적인 기술과 응용 분야에 대하여 고찰한다. 동영상 워터마킹 기술은 압축영역, 비압축 영역, 실시간 응용 분야 둥으로 나누어 질 수 있다. 동영상의 모든 프레임에 워터마크로 정한 시그네쳐(signature)를 삽입하여 실험한 결과를 보여준다. 워터 마크를 주파수 확산 방식으로 원 영상의 모든 프레임에 삽입하여 워터마크의 세기 변화에 따른 화질을 PSNR로 계산하였고 워터마크 검출은 DCT 계수 합의 부호로 삽입된 시그네쳐를 복원한다. 검출된 시그네쳐의 시각적 상태에 따른 평균 PSNR값의 변화를 보여준다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.663-670
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• 2023

본 연구에서는 기존의 노이즈 제거 알고리즘을 적용한 영역 확장 기반의 분할 방법과 U-Net을 이용한 분할 방법의 성능을 정량적 평가인자를 이용하여 비교평가 하고자 하였다. 먼저, 전산화단층검사 영상에 median filter, median modified Wiener filter, fast non-local means algorithm을 모델링하여 적용한 뒤 영역 확장 기반의 분할을 수행하였다. 그리고 U-Net 기반의 분할 모델로 훈련을 진행하여 분할을 수행하였다. 그 후, 노이즈 제거 알고리즘을 사용한 경우와 U-Net을 사용한 경우의 분할 성능을 비교 평가하기 위해 평균 제곱근 편차 (root mean square error, RMSE), 최대 신호 대 잡음비 (peak signal to noise ratio, PSNR), universal quality image index (UQI), 그리고 dice similarity coefficient (DSC)를 측정하였다. 실험 결과, U-Net을 이용하여 분할을 수행했을 때 분할 성능이 가장 향상되었다. RMSE, PSNR, UQI, 그리고 DSC 값은 각각 약 0.063, 72.11, 0.864, 그리고 0.982로 noisy한 영상에 비해 각각 1.97배, 1.09배, 5.30배, 그리고 1.99배 개선된 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 전산화단층검사영상에서 U-Net이 노이즈 제거 알고리즘에 비해 분할 성능 향상에 효과적임을 입증하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권3호
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• pp.406-420
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• 2015

We present a secure and robust image watermarking scheme that uses combined reversible DWT-DCT-SVD transformations to increase integrity, authentication, and confidentiality. The proposed scheme uses two different kinds of watermarking images: a reversible watermark, $W_1$, which is used for verification (ensuring integrity and authentication aspects); and a second one, $W_2$, which is defined by a logo image that provides confidentiality. Our proposed scheme is shown to be robust, while its performances are evaluated with respect to the peak signal-to-noise ratio (PSNR), signal-to-noise ratio (SNR), normalized cross-correlation (NCC), and running time. The robustness of the scheme is also evaluated against different attacks, including a compression attack and Salt & Pepper attack.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.609-619
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• 2020

고품질 비디오 스트리밍 요구에 따라 제한된 대역폭에서 높은 전송률이 필요하고, 트래픽 혼재 상황이 더 발생한다. 특히 실시간 영상 서비스를 제공 시 패킷 손실 및 비트 오류 확률이 더 크게 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간 서비스 품질향상을 위한 방법으로 FEC 기술의 한 종류인 랩터 코드가 어플리케이션 영역에서 활발히 사용되고 있다. 본 논문에서는 랩터 코드를 활용하여 유사한 수준의 화질에서 전송 효율을 높이기 위한 다양한 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 기반 영상전송 파라미터를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 신경망은 패킷 손실율(Packet Loss Rate), 비디오 인코딩 속도 및 전송속도를 입력으로 사용하고 랩터 FEC 파라미터와 패킷 크기를 출력으로 한다. 제안한 방법은 기존 멀티미디어 전송 기법과 유사한 수준의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)에서 전송 효율을 최적화하여 평균 1.2% 높은 스루풋(throughput)을 보였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제9권4호
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• pp.57-61
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• 2010

The wavelet transform was adopted as the transform for JPEG2000. However, wavelet has weakness about smoothness along the contours and limited directional information. So we use to other transform, called contourlet transform in compression. Objective quality assessment methods currently used Peak signal to noise Ratio(PSNR). But that is not very well matched to perceived visual quality. So new image quality assessment is required. In this paper, we propose a new method for image compression based on the contourlet transform, which has been recently introduced. In addition we evaluated compression image quality using PSNR and SSIM. Finally contourlet transform has a good result about images with smooth contours and SSIM is good method for image evaluation compared to PSNR.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.154-161
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• 2015

기존의 예제기반 초해상도 복원은 다수의 외부영상을 이용한 사전 생성 방법과 단일 영상을 이용한 자기참조 예제기반 복원 방법이 있지만, 입력영상의 특성과 패치사전에 따라 복원 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 본 논문에서는 멀티 프레임의 움직임 정보를 이용하여 적응적 패치 선택을 통한 초해상도 영상복원 방법을 제안한다. 제안하는 초해상도 영상 복원 방법은 3가지 단계로 구성된다. i) 인접한 프레임간의 움직임 정보를 이용한 로컬 영역을 정의, ii) 단계적 열화를 이용한 적응적 패치 검색 방법, iii) 최적의 패치검색을 통한 패치 결합 및 초고해상도 영상복원이다. 결과적으로 제안하는 방법은 인접한 프레임간의 움직임 정보와 단계적 열화를 이용하여 패치를 검색함으로써 패치 검색의 정확성을 높여주고, 동영상에서 부자연스러운 현상이 제거된 초해상도 영상 복원이 가능하다. 실험결과에서는 기존의 초해상도 영상복원 방법과 비교할 때 복원 부작용이 감소되어 자연스럽게 복원된 영상을 제공하는 동시에, peak-to-peak signal noise ratio (PSNR)과 structural similarity measure (SSIM)를 사용한 객관적 성능 향상을 보인다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권1호
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• pp.59-63
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• 2011

Conventional noise reduction filtering schemes realize limited improvements of the peak signal-to-noise ratio (PSNR) in the low-level noisy images. The flatness degree and the edge information are effectively used to estimate the noise volume. We propose a noise estimator for reducing noise in the AWGN (additive white gaussian noise) corrupted images using three intermediate image maps (FGM(flatness gray map), FIM(flatness index map), NEM(noise estimate map)). The proposed noise estimator is fed into the conventional noise reduction filters as a pre-processor. The performance of noise reduction is tested in the various AWGN corrupted images.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.550-558
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• 1988

This paper presents laplacian pyramid vector quantization (LPVQ) approach in which a vector quantizer is used to encode a series of quasi-bandpassed images generated by the laplacian pyramid processing. Performance of the LPVQ is compared to those of DCT domain methods at the same bit rate via computer simulations. Experimental results show that the PSNR's (peak signal-to-noise ratio) for the LPVQ are almost the same as those of the DCT based methods. However, subjective study indicates the LPVQ obtains slightly higher scores than the DCT based techniques.