Digital watermarking has been proposed as a solution to the problem of copyright protection of the multimedia documents. In this paper a new watermarking method for digital images operating in the frequency domain is proposed. In our approach, DCT coefficients of the watermark are added to the low frequency region of the host image, and extract it using the Wiener Filter. Due to the characteristic of the wiener filtering, the watermark is robust to various image processing techniques. Experimental results show that it is possible to reliably extract the watermark without degrading image quality.
The purpose of image sequence coding is to reduce the spatio-temporal redundancies. The transform coding such as DCT is used for the spatial redundancies. In this paper, the optical flow method is applied to solve the problem of temporal redundancies. So far, pixel intensity conservation has been used to solve the optical flow. We used the neighborhood information as well as pixel intensity conservation. And we compared the merits and demerits of the conventional method and the proposed method in this paper.
This paper proposes a moving image compression algorithm using subband coding that divides and processes the differential image of each moving image frame into subband frequency. This method decomposes the original image with each subband and performs DCT. The moving blocks are detected from each of wubband using threshold value which is select from the variance of difference between frames. then they are performed SBDCT and huffman coding in order to reduce the data. As the result of simulation, we confirmed that this method improved the blocking effect of reconstructed image in low bit rate.
This paper aims to establish fundamentals of measuring and evaluating the performance of water-marking systems. We first present the general model of a watermarking method for still images. Based on this model, we propose a statistical method of measuring the performance and robustness of the watermarking system. Then, the DCT-based watermarking system is analyzed and its performance is evaluated by using the proposed method.
목 적 : 본 연구는 위상 기반 방식으로 배열 된 사차원 전산화 단층 촬영 영상(4DCT, 4-dimensional computed tomography)를 이용하여 진폭 기반 방식으로의 재구성 하였을 때의 위상 차이를 분석하였다. 대상 및 방법 : 2015년 02월부터 03월 까지 호흡동조 방사선 치료를 받은 간암 환자 10명의 사차원 전산화 단층 촬영 영상을 대상으로 분석 하였다. RPM respiratory gating (RPM 1.7.5, Varian, USA)장치를 이용하여 위상 기반 배열 방식의 호흡주기별 영상을 획득 하였으며, 획득된 호흡 주기별 영상은 치료계획시스템(Pinnacle 9.2, Philips, USA)을 이용하여 호흡주기별 복부의 움직임 값을 측정하였다. 최대 호기(50%)와 최대 흡기(0%)에서의 복부 움직임을 진폭으로 하여 10개 위상의 진폭 기반 호흡위상을 재구성하고, 이를 위상 기반 사차원영상촬영영상의 호흡 위상과 비교하였다. 결 과 : 위상 기반 및 진폭 기반 사차원단층촬영영상으로 재구성한 영상에서의 위상 차이는 최대 30% 호흡위상에서 확인할 수 있었으며, 30% 호흡 위상에서 평균 0.13 cm (최대 0.24 cm)의 위치 차이를 확인할 수 있었고, 동일 측정 점 위치가 가지는 위상차는 30% 위상에서 평균 8.7%(최대 16.5%)의 위상차를 확인하였다. 전체 호흡 구간에서 평균 위치 차이는 0.4 cm, 평균 위상 차이는 13.0% 임을 확인하였다. 결 론 : 본 연구 결과는 위상 기반 방식으로 배열된 4DCT 영상을 진폭 기반 방식으로의 변환하였을 때 계산 값과 실측값을 분석한 결과 최대 16.5% 의 위상차가 발생함을 확인하였다.
본 논문에서는 SHVC 부호화 성능 개선을 위하여 딥러닝 기반 계층간 예측을 위한 참조 픽처 생성 방법을 제안한다. 새로운 참조 픽처를 생성하기 위하여 DCT-IF기반 업샘플링 된 픽처를 VDSR 네트워크를 이용한 필터링을 진행하는 구조와 SHVC 계층간 참조 픽처를 생성하기 위한 트레이닝 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법은 SHM 12.0 기반으로 구현되어 있다. 성능 평가를 위하여 사전 학습을 이용하여 계층간 예측 픽처를 생성하는 방법과 비교를 진행하였다. 그 결과 상위 계층의 부호화 성능은 사전 학습을 이용한 방법 대비 최대 13.14%의 비트 감소, SHM 대비 최대 15.39%의 비트 감소율을 보였고, 평균 6.46%의 비트 감소율을 보였다.
본 논문에서는 실제 영상과는 다른 특성을 지니는 깊이정보 맵의 효율적인 부호화 방법을 제안한다. 깊이정보 맵은 객체 내부 혹은 배경 부분에서 상당히 완만한 특성을 지니지만, 객체 경계 부분에서는 아주 날카로운 에지 성분이 존재한다는 특징이 있다. 그리고 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하였을 때, 비트평면 간 완전일치/반전일치되는 특성이 객체 경계 부분에서 자주 발생한다는 특징이 있다. 그래서 본 논문에서는 객체 경계 부분에서 비트평면의 이진 영상간 일치여부를 적절하게 이용하기 위하여 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하여 비트평면 간 적응적 XOR 연산을 이용한 블록 기반 비트평면 부호화 방법을 제안한다. 또한 비트평면 단위 영상 부호화 방법과 DCT 기반 동영상 압축 방법(H.264/AVC)의 장점을 적절하게 이용하기 위하여 블록 단위 비트평면 부호화 방법과 기존의 블록 단위 동영상 부호화 방법을 적응적으로 선택하여 부호화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 H.264/AVC보다 BD-PSNR이 0.9 dB ~ 1.5 dB 향상되었고 BD-rate가 11.8 % ~ 20.8 % 감소되었다. 또한 제안하는 방법이 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법보다 BD-PSNR이 0.5 dB ~ 0.8 dB 향상되었고 BD-rate가 7.7 % ~ 12.2 % 감소되어 제안하는 방법의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 복원된 깊이정보 맵을 이용하여 생성된 가상 영상 간의 비교에서 제안하는 방법이 DCT 기반 동영상 압축 방법보다 주관적 화질이 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법과 비교하여 주관적 화질이 비슷하다는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문의 주요 목표는 고성능 SVP(Stack-based Video Processor)를 설계하는 것이다. SVP는 과거에 제안된 스택 머신과 영상 프로세서의 최적의 측면만을 선택함으로써 더 좋은 구조를 갖도록 하는 포괄적인 구조이다. 본 구조는 객체 지향형 프로그램의 소규모의 많은 서브루틴을 가지고 있기 때문에 스택 버퍼를 갖는 준범용 S-RISC(Stack-based Reduced Instruction Set Comuter)를 이용하여 객체 지향형 영상 데이터를 처리한다. 그리고 MPEG-4의 반화소 단위 처리와 고급 모드 움직임 보상, 움직임 예측, SA-DCT(Shape Adaptive-Discrete Cosine Transform)가 가능하며, 절대값기, 반감기를 가지고 있어서 부호화하기로 확장할 수 있도록 하였다. SVP는 0.6㎛ 3-메탈 계층 CMOS 표준 셀 기준을 이용하여 설계되었으며, 110K 로직 게이트와 12Kbit SRAM 내부 버퍼로 이루어지고 50 MHz의 동작 속도를 가진다 . MPEG-4의 VLBL(Very Low Bitrate Video) 최대 전송율인 QCIF 15fps(frame per second)로 영상 재생 알고리즘을 수행한다.
최근 멀티미디어 데이터를 효율적으로 전송, 저장 관리 및 검색하는 기술이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 그 중에서 멀티미디어 정보 검색의 경우 사용자가 원하는 정보를 표현할 수 있는 사용자 인터페이스 기술과 원하는 정보를 사용자에게 신속하고 정확하게 보여주는 기술의 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상 정보에서 장면의 전환점인 컷을 효과적으로 검출하여 동영상을 분할하는 기법을 제안한다. 컷 검출(Cut detection)은 MPEG 비디오 시퀀스에서 동영상을 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 기초 작업이며, 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 기존의 방법들은 프레임간을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있다. 제안하는 컷 검출 기법은 먼저 입력영상을 DCT의 DC를 이용하여 샷을 검출한다. 이렇게 검출된 샷으로 데이터베이스를 구성하고, MPEG-7의 시각 기술자 중 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램을 사용하여 영상에서 특징을 추출하였다. 그리고 제안하는 매칭 기법에 따라 단계별 검색을 수행하였다. 이 실험을 통해서 기존 방법들보다 높은 검색률을 보이는 개선된 동영상 분할 시스템을 설계하였다.
웨이블릿 기반 비디오는 DCT 기반 비디오에 비해 전송오류에 더 민감하다. 즉, 어떤 프레임의 부대역에 오류가 발생하면 같은 프레임의 다른 부대역뿐 아니라 그 프레임을 참조하는 이후 프레임의 복원에도 영향을 주어 비디오의 화질이 감소하게 된다. 본 논문에서는 프레임 간 참조를 수행하는 웨이블릿 비디오의 오류 전파를 줄이기 위해 프레임 내 참조 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 LL 부대역을 제외한 나머지 부대역에서 같은 프레임의 하위 부대역을 참조하여 다른 프레임으로의 오류전파를 줄인다. 무선 채널에서의 비트 에러 패턴을 이용하여 모의실험을 수행한 결과 화면의 움직임이 빠른 비디오에서는 제안된 기법의 성능이 압축율에 관계없이 우수하였으며 화면의 움직임이 거의 없는 비디오에서는 비트율이 높은 경우에 성능이 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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