In this paper, we propose the dynamic scene segmentation algorithm using a cross mask and edge information. This method, a combination of the conventioanl feature-based and pixel-based approaches, uses edges as features and determines moving pixels, with a cross mask centered on each edge pixel, by computing similarity measure between two consecutive image frames. With simple calcualtion the proposed method works well for image consisting of complex background or several moving objects. Also this method works satisfactorily in case of rotaitional motion.
Recently, a pixel-chaotic-shuffling (PCS) method has been proposed by Huang et al. for encrypting color images using multiple chaotic systems like the Henon, the Lorenz, the Chua, and the Rossler systems. All of which have great encryption performance. The authors claimed that their pixel-chaotic-shuffle (PCS) encryption method has high confidential security. However, the security analysis of the PCS method against the chosen-plaintext attack (CPA) and known-plaintext attack (KPA) performed by Solak et al. successfully breaks the PCS encryption scheme without knowing the secret key. In this paper we present an improved shuffling pattern for the plaintext image bits to make the cryptosystem proposed by Huang et al. resistant to chosen-plaintext attack and known-plaintext attack. The modifications in the existing PCS encryption method are proposed to improve its security performance against the potential attacks described above. The Number of Pixel Change Rate (NPCR), Unified Average Changed Intensity (UACI), information entropy, and correlation coefficient analysis are performed to evaluate the statistical performance of the modified PCS method. The simulation analysis reveals that the modified PCS method has better statistical features and is more resistant to attacks than Huang et al.'s PCS method.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.187-193
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2021
In this paper, we propose an image watermarking technique that effectively hides confidential data in the LSB of image pixels by utilizing the characteristics of the image. In the proposed technique, the image is precisely divided into boundary surface and normal region other than the boundary surface and performs different processing. The boundary surface existing in the image is created by meeting different regions and contains important information of the image. One bit of confidential data is concealed in the LSB of the pixel at the boundary surface to preserve the characteristics of the boundary surface. In normal region other than the boundary surface, the pixel values are similar, and the change with the adjacent pixel values is smooth. Based on this property, even if the 2 bits of confidential data are hidden in the lower 2 bits of the pixel in the normal region, the difference cannot be visually distinguished. When confidential data is concealed in an image as described above, the amount of confidential data concealed in an image can be increased while maintaining excellent image quality. Concealing confidential data by applying the proposed method increases the amount of confidential data concealed by up to 84.6% compared to the existing method. The proposed technique can be effectively used for commercial image watermarking that hides copyright information.
This research paper proposes a secured, robust approach of information security using steganography. It presents two component based LSB (Least Significant Bit) steganography methods for embedding secret data in the least significant bits of blue components and partial green components of random pixel locations in the edges of images. An adaptive LSB based steganography is proposed for embedding data based on the data available in MSB's (Most Significant Bits) of red, green, and blue components of randomly selected pixels across smooth areas. A hybrid feature detection filter is also proposed that performs better to predict edge areas even in noisy conditions. AES (Advanced Encryption Standard) and random pixel embedding is incorporated to provide two-tier security. The experimental results of the proposed approach are better in terms of PSNR and capacity. The comparison analysis of output results with other existing techniques is giving the proposed approach an edge over others. It has been thoroughly tested for various steganalysis attacks like visual analysis, histogram analysis, chi-square, and RS analysis and could sustain all these attacks very well.
HEVC 표준은 정수 화소로 표현된 신호에 DCT-II를 기반으로 하는 보간 필터를 사용하여 부화소 신호를 생성한다. 이러한 방법으로 생성된 신호는 움직임 보상 및 예측의 성능 향상을 가져온다. HEVC 표준은 부화소를 생성하기 위해서 길이가 다른 각각의 DCT 보간 필터를 사용하고 있다. 1/2-화소를 생성할 땐, 필터의 길이가 8인 DCT 기반 보간 필터를 사용하며, 1/4-화소와 3/4-화소의 경우에는 필터의 길이가 7인 DCT 기반 보간 필터를 사용한다. 본 논문에서는 DST-VII을 기반으로 하는 보간 필터를 제안하여, 움직임 보상 및 예측의 성능 향상을 가져온다. 본 논문에서 제안하는 방법은 HEVC 표준보다 BD-rate가 Random Access와 Low Delay B configurations에서 각각 0.45%와 0.5%의 성능 향상을 가져온다.
In this paper, we propose an efficient WBC 14-Diff classification which performs using the WBC-ResNet-152, a type of CNN model. The main point of view is to use Super-pixel for the segmentation of the image of WBC, and to use ResNet for the classification of WBC. A total of 136,164 blood image samples (224x224) were grouped for image segmentation, training, training verification, and final test performance analysis. Image segmentation using super-pixels have different number of images for each classes, so weighted average was applied and therefore image segmentation error was low at 7.23%. Using the training data-set for training 50 times, and using soft-max classifier, TPR average of 80.3% for the training set of 8,827 images was achieved. Based on this, using verification data-set of 21,437 images, 14-Diff classification TPR average of normal WBCs were at 93.4% and TPR average of abnormal WBCs were at 83.3%. The result and methodology of this research demonstrates the usefulness of artificial intelligence technology in the blood cell image classification field. WBC-ResNet-152 based morphology approach is shown to be meaningful and worthwhile method. And based on stored medical data, in-depth diagnosis and early detection of curable diseases is expected to improve the quality of treatment.
This paper proposes an autonomous approach to localize the center of fiducial marks included in aerial photographs without precise geometric information and human interactions. For this localization, we present a conceptual model based on two assumptions representing symmetric characteristics of fiducial area and fiducial mark. The model makes it possible to locate exact center of a fiducial mark by checking the symmetric characteristics of pixel value distribution around the mark. The proposed approach is composed of three steps: (a) determining the symmetric center of fiducial area, (b) finding the center of a fiducial mark with unit pixel accuracy, and finally (c) localizing the exact center up to sub-pixel accuracy. The symmetric center of the mark is calculated tv successively applying three geometric filters: simplified ${\nabla}^2$G (Laplacian of Gaussian) filter, symmetry enhancement filter, and high pass filter. By introducing a self-diagnosis function based on the self-similarity measurement, a way of rejecting unreliable cases of center calculation is proposed, as well. The experiments were done with respect to 284 samples of fiducial marks composed of RMK- and RC-style ones extracted from 51 scanned aerial photographs. It was evaluated in the visual inspection that the proposed approach had resulted the erroneous identification with respect to only one mark. Although the proposed approach is based on weak constraints, being free from the exact geometric model of the fiducial marks, experimental results showed that the proposed approach is sufficiently robust and reliable.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.61-70
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2023
Image segmentation is a very crucial step in effective digital image processing. In the past decade, several research contributions were given related to this field. However, a general segmentation algorithm suitable for various applications is still challenging. Among several image segmentation approaches, graph-based approach has gained popularity due to its basic ability which reflects global image properties. This paper proposes a methodology to partition the image with its pixel, region and texture along with its intensity. To make segmentation faster in large images, it is processed in parallel among several CPUs. A way to achieve this is to split images into tiles that are independently processed. However, regions overlapping the tile border are split or lost when the minimum size requirements of the segmentation algorithm are not met. Here the contributions are made to segment the image on the basis of its pixel using min-cut/max-flow algorithm along with edge-based segmentation of the image. To segment on the basis of the region using a homogenous optimum cut algorithm with boundary segmentation. On the basis of texture, the object type using spectral partitioning technique is identified which also minimizes the graph cut value.
CdZnTe(CZT)는 상온에서 동작 가능한 II-VI족 기반의 화합반도체로 CT (Computed Tomography)나 맘모그라피 (mammography)용 검출기로 적용하면, 환자의 피폭선량을 저감할 수 있는 획기적인 소자재료이다. 픽셀(pixel)과 픽셀 피치(pixel pitch)에 따라 X선 변환효율과 신호 교차 (cross-talk)에 영향을 주어 영상 품질이 결정된다. 가중 퍼텐셜 (weighting potential)은 전극의 위치와 형태에 의해서 결정지어지는 가상 퍼텐셜로 Poisson's 방정식의 해를 통해서 구할 수 있다. 본 연구에서는 컴퓨터 기반의 모의실험을 통해 가상 퍼텐셜을 계산하고, 전하유도효율(CIE; charge induction efficiency)과 신호교차를 고려하여 CT용 센서에 적합한 픽셀을 결정하고자 하였다. 모의실험에서 1 mm의 픽셀피치와 2 mm 두께의 CZT를 가정하여, 다양한 픽셀과 픽셀피치를 설정 후 가중 퍼텐셜을 계산하였다. 픽셀의 크기가 $750{\mu}m$이고 픽셀간의 간격이 $250{\mu}m$일 때 최대 전하유도 효율과 최소 신호교차를 나타내었다.
본 논문에서는 연속된 프레임을 갖는 영상의 프레임간 움직임 추정 기법을 응용하여 고해상도 영상을 생성하는 초해상도 기법을 제안한다. 단일 영상을 이용한 초해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 및 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform: DWT) 기반 등 다양한 방법이 제시되었으나, 연산에 사용할 수 있는 정보가 제한적이라는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연속된 프레임을 이용한 초해상도 기법이 다양하게 제안되었다. 연속 프레임 기반 초해상도 기법의 핵심인 입력 저해상도 영상 간 정합(registration)의 정확도는 초해상도 기법의 결과에 큰 영향을 갖는다. 본 논문에서는 영상 간 정합의 정확도를 높이기 위하여 6-tap FIR(finite impulse response) 필터를 부화소(sub-pixel) 단위의 정합에 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 결과영상이 기존의 최단입점(nearest neighborhood), 이중선형(bi-linear), 고등차수(bi-cubic) 보간법 보다는 우수하고 DWT 기반의 초해상도 기법과는 비슷한 성능을 가진다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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