International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.220-228
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2022
Image always carry useful information, detecting a text from scene images is imperative. The proposed work's purpose is to recognize scene text image, example boarding image kept on highways. Scene text detection on highways boarding's plays a vital role in road safety measures. At initial stage applying preprocessing techniques to the image is to sharpen and improve the features exist in the image. Likely, morphological operator were applied on images to remove the close gaps exists between objects. Here we proposed a two phase algorithm for extracting and recognizing text from scene images. In phase I text from scenery image is extracted by applying various image preprocessing techniques like blurring, erosion, tophat followed by applying thresholding, morphological gradient and by fixing kernel sizes, then canny edge detector is applied to detect the text contained in the scene images. In phase II text from scenery image recognized using MSER (Maximally Stable Extremal Region) and OCR; Proposed work aimed to detect the text contained in the scenery images from popular dataset repositories SVT, ICDAR 2003, MSRA-TD 500; these images were captured at various illumination and angles. Proposed algorithm produces higher accuracy in minimal execution time compared with state-of-the-art methodologies.
본 논문에서는 어안렌즈의 교정(calibration)과 기하학적 왜곡을 보정하기 위해서 광학 시뮬레이터에 적합한 나선형 패턴을 제안하고, 이를 이용하여 별도의 수학적 모델링이 필요 없는 교정 알고리듬을 제안한다. 나선형 패턴을 광학 시뮬레이터의 입력 영상으로 이용하여 어안렌즈로 왜곡 시킨 영상에서 기하학적으로 이동된 점들의 정합을 통하여 교정을 수행한다. 이러한 과정에서 나선형 패턴 영상에서 중심으로부터 멀어지는 점들이 어안렌즈의 기하학적 왜곡을 거쳐 이동되는 정보를 왜곡되기 전의 위치와 정합하기 때문에 정확한 교정이 가능한 동시에, 별도의 모델링이 필요 없기 때문에 효율적인 처리가 가능하다. 제안된 기술은 어안렌즈를 이용한 패턴인식 시스템에서 손실 없는 디지털 영상 확대를 통하여 정확한 정보를 추출하는 데에 이용할 수 있다. 또한 넓은 시야각을 필요로 하는 다양한 영상처리 분야에 적용하여 어안렌즈의 교정과 왜곡 보정을 가능하게 한다.
본 논문에서는 베이글릿-웨이블릿 분석(vaguelette-wavelet decomposition; VWD)을 이용한 공간-주파수 적응적 영상복원 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿 계수의 공간적 정보를 이용하여 평탄 영역과 에지 영역을 분리하고, 적응적 웨이블릿 계수축소(wavelet shrinkage)를 통해 잡음 성분을 억제한다. 뿐만 아니라, 에지 영역에서는 엔트로피(entropy)를 적용 하여 웨이블릿 부대역의 잡음 성분을 추정하고, 부대역 간의 상관관계를 이용하여 잡음 성분을 억제한다. 이렇게 억제된 웨이블릿 계수의 베이글릿 역변환을 통해 영상을 복원 할 수 있다. 제안한 알고리듬에 사용되는 베이글릿 함수는 잡음을 추정 및 억제 할 수 있을 뿐만 아니라 세밀한 에지 성분의 보존이 가능하도록 변형을 한다. 실험결과에서는 제안한 알고리듬이 잡음에 강건하고, 세밀한 에지 성분을 보전하면서 효과적으로 열화된 영상을 복원할 수 있음을 보여준다.
디지털 영상이 멀티미디어의 핵심 매체로 자리를 잡게 되면서 영상의 열화요인을 제거하여 원래의 품질에 가깝게 개선하는 영상 복원기술의 활용분야가 더욱 늘어나고 있다. 그러나 영상복원을 수행할 때 영상의 열화(degradation)가 선형공간불변이라고 가정하기 때문에 주파수영역에서 영상복원을 수행하면 그 결과 에지와 같이 밝기값의 변화가 큰 영역 주변에서 물결현상(ringing)이 나타나는 단점이 있다. 본 논문은 물결현상 제거를 위해 새로운 적응적 후처리 필터링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웨이블릿 변환을 사용하여 영상을 해석하고 에지 맵을 추출하고 영역을 나누어 에지영역과 물결현상을 검출한 후 이를 쌍방향필터(bilateral filter)를 이용해 제거한다. 실험결과를 통해서 제안하는 방법이 효과적으로 물결현상을 제거하는 동시에 중요한 에지를 보존할 수 있음을 확인할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권4호
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pp.1188-1202
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2012
In this paper, we propose a new multi-scale connected coherence tree algorithm (MCCTA) by improving the connected coherence tree algorithm (CCTA). In contrast to many multi-scale image processing algorithms, MCCTA works on multiple scales space of an image and can adaptively change the parameters to capture the coarse and fine level details. Furthermore, we design a Multi-scale Connected Coherence Tree algorithm plus Spectral graph partitioning (MCCTSGP) by combining MCCTA and Spectral graph partitioning in to a new framework. Specifically, the graph nodes are the regions produced by CCTA and the image pixels, and the weights are the affinities between nodes. Then we run a spectral graph partitioning algorithm to partition on the graph which can consider the information both from pixels and regions to improve the quality of segments for providing image segmentation. The experimental results on Berkeley image database demonstrate the accuracy of our algorithm as compared to existing popular methods.
최근 Computed tomography (CT) 조사선량의 인체에 대한 부정적 영향이 부각됨에 따라 선량을 줄이는 연구가 활발히 진행되고 있고, 이로 인하여 소 동물에 관한 연구는 점점 임상전의 연구로서 필수적으로 여겨지고 있다. 최근에는 피폭 선량을 줄일 수 있는 방법으로서 이론적으로 투영 데이터가 충분하지 않을 때 정확하게 영상을 재구성 하는 것이 가능한 Total Variation (TV) minimization 알고리즘이 각광받고 있다. 이에 본 연구에서는 micro-CT (DRGem, Harmony80H series, Korea) 시스템에서 획득한 적은 수의 투영 데이터를 가지고 TV minimization에 기초한 반복적 영상 재구성 알고리즘과 기존의 Feldkamp-Davis-Kress (FDK) 알고리즘을 사용하여 영상을 재구성하고 두 알고리즘의 영상 화질을 비교 및 평가하였다. TV minimization 알고리즘의 효과를 평가하기 위해서, 먼저 서로 다른 농도의 조영제, 물, 공기가 들어있는 원통형 팬톰을 제작하였고, micro-CT를 사용하여 영상을 획득하였다. Tube와 검출기 일회전 당 최대 400개의 투영 데이터를 획득할 수 있으며, TV minimization 알고리즘의 영상 복원의 정도를 평가하기 위해서 20, 50, 90, 180장의 적은 투영 데이터를 추출하였다. 영상 비교평가를 위한 참고 영상(FDK-reference 영상)은 마찬가지로 400개의 투영데이터를 이용하여 FDK 알고리즘으로 재구성하였고, 20, 50, 90, 180장의 투영데이터를 가지고 TV minimization 알고리즘, FDK 알고리즘을 이용하여 재구성한 영상과 FDK-reference 영상의 프로파일, Contrast-to-noise ratio (CNR), Universal quality index(UQI)를 각각 비교평가 하였다. 또한, 소 동물에 관한 연구를 위하여 mouse 영상에 관하여 프로파일과 UQI를 분석하여 비교평가 하였다. 결과적으로 90개의 투영데이터를 사용하여 재구성한 원통형 팬톰 영상을 분석하였을 때, TV minimization 영상(TV-90) 및 FDK 영상(FDK-90)의 CNR과 UQI를 비교하였을 때 FDK-90보다 TV-90에서 CNR이 0.21, UQI가 0.18 증가하였다. 원통형 팬톰 영상과 같은 조건에서 mouse 영상을 사용하였을 때, UQI는 FDK-90보다 TV-90에서 0.08 증가하였다. 결론적으로 본 연구결과는 기존의 micro-CT의 투영 데이터의 사분의 일이 되는 투영데이터를 사용하여 영상을 재구성하여 비교평가 한 결과 투영영상 데이터의 수가 제한되는 경우에 FDK 알고리즘보다 TV minimization 알고리즘이 X-ray 조사시간을 줄임으로서 피폭선량을 줄이는데 효과적으로 기여할 것으로 기대된다. 특히, 조사시간의 단축은 물체의 움직임으로 인한 영상 화질의 저하를 감소시키는데 기여할 것으로 사려된다.
The purpose of this study was to investigated correlation between personal aggression and skin conductance level during watching attack image. Twenty three male ($21.4\pm1.8$ years) college students participated in this experiment. A personal aggression of each subject measured by questionnaire. The experimental procedure consisted of four phases, i.e., rest state (15 min), control image 1 (2 min. 14 sec), aggression image (50 sec), and control image 2 (2 min. 14 sec). Control image 1 and 2 consisted of sea, mountain, and valley scenary. Aggression image used scenes of the violence movie. Skin Conductance Level (SCL) of electrothermal activity was measured during watching the images. The SCL was greater during aggression image than during control image 1 and 2. A negative correlation was found between aggressive personality and change rate of SCL during watching aggression image compared to control image 1. This results suggests that aggression image was accompanied by the higher activation of Sympathetic Nervous System (SNS). Also, the higher aggression scores, an increasing rate of SNS activation was become smaller during watching aggression image.
In this paper, we propose a (2,2)-reversible secret image sharing scheme using histogram shifting and difference expansion. Two techniques are widely used in information hiding. Advantages of them are the low distortion between cover and stego images, and high embedding capacity. In secret image sharing procedure, unlike Shamir's secret sharing, a histogram generate that the difference value between the original image and copy image is computed by difference expansion. And then, the secret image is embedded into original and copy images by using histogram shifting. Lastly, two generated shadow images are distributed to each participant by the dealer. In the experimental results, we measure a capacity of a secret image and a distortion ratio between original image and shadow image. The results show that the embedding capacity and image distortion ratio of the proposed scheme are superior to the previous schemes.
AL-Omari, Ahmad H.;Otair, Mohammed A.;Alzwahreh, Bayan N.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.65-74
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2021
Digital image processing and retrieving have increasingly become very popular on the Internet and getting more attention from various multimedia fields. That results in additional privacy requirements placed on efficient image matching techniques in various applications. Hence, several searching methods have been developed when confidential images are used in image matching between pairs of security agencies, most of these search methods either limited by its cost or precision. This study proposes a secure and efficient method that preserves image privacy and confidentially between two communicating parties. To retrieve an image, feature vector is extracted from the given query image, and then the similarities with the stored database images features vector are calculated to retrieve the matched images based on an indexing scheme and matching strategy. We used a secure content-based image retrieval features detector algorithm called Speeded-Up Robust Features (SURF) algorithm over public cloud to extract the features and the Honey Encryption algorithm. The purpose of using the encrypted images database is to provide an accurate searching through encrypted documents without needing decryption. Progress in this area helps protect the privacy of sensitive data stored on the cloud. The experimental results (conducted on a well-known image-set) show that the performance of the proposed methodology achieved a noticeable enhancement level in terms of precision, recall, F-Measure, and execution time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.6177-6200
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2018
In order to achieve the goal of protecting medical images, some existing watermark techniques for medical image protection mainly focus on improving the invisibility and robustness properties of the method, in order to prevent unnecessary medical disputes. This paper proposes a novel copyright method for medical image protection based on visual secret sharing (VSS) and cellular automata transform (CAT). This method uses the protected medical image feature as well as VSS and a watermark to produce the ownership share image (OSI). The OSI is used for medical image verification and must be registered to a certified authority. In the watermark extraction process, the suspected medical image is used to generate a master share image (MSI). The watermark can be extracted by combining the MSI and the OSI. Different from other traditional methods, the proposed method does not need to modify the medical image in order to protect the copyright of the image. Moreover, the registered OSI used to verify the ownership and its appearance display meaningful information, facilitating image management. Finally, the results of the final experiment can prove the effectiveness of our method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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