This paper develops a novel robust information hiding technique that uses channel codes derived from the error-correcting coder. The message encoded by the cover encoder is hidden in DCT transform domain of the cover image. The method exploits the sensitivity of human eyes to adaptively embed a visually recognizable message in an image without affecting the perceptual quality of the underlying cover image. Experimental results show that the proposed data hiding technique is robust to cropping operations, lossy JPEG compression, noise interference and secure against known stego attacks. The performance of the proposed scheme with turbo coder is superior to that without turbo coder.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.11
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pp.2750-2767
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1996
In this papr, a new lossless compression method is presented based on the Binary Adaptive Arithmetic Coder(BAAC). A simple unbalanced binary tree is created by recursively dividing the BAAC unit interval into two probability sub-inervals. On the tree the More Probable Predicted Value(MPPV) and Less Probable Predicated Value(LPPV) estimated by local statistics of the image pixels are arranged in decreasing order. The BAAC or Huffman coder is thus applied to the branches of the tree. The proposed method allows the coder be directly applied to the full bit-plane medical image without a decomposition of the full bit-planes into a series of binary bit-planes. The use of the full bit model template improves the compresion ratio. In addition, a fast computation for adjusting the interval is possible since a simple arithmetic operation based on probability interval estimation state machine is used for interval sub-division within the BAAC unit interval.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.2
no.6
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pp.36-42
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1997
This paper presents a new design technique for performing high quality low bit rate image compression. A hybrid coder(HC) which combines Mean Removed Important Coefficient Selection based JPEG(MR-ICS-JPEG) and Adaptive Vector Quantization (AVQ) is proposed. A new quantization table is developed using the Important Coefficient Selection(ICS) method; the importance of each coefficient is determined using the orthonormal property of the DCT. This quantization table is applied to standard JPEG with mean removal(MR) strategy before processing. This scheme, called MR-ICS-JPEG, produces more than 2 dB enhanced performance in terms of PSNR over standard JPEG. A set of homogeneous codebooks is generated by homogeneous training vectors. Before compression, an image is uniformly divided into 8${\times}$8 blocks. Low detail regions such as backgrounds are roughly coded by AVQ while high detail regions such as edges or curves are finely coded by the proposed MR-ICS-JPEG. This hybrid coder procuces consistently about 3 dB improved performance in terms of PSNR over standard JPEG.
In order to provide an efficient way to processing with limited resources, we propose a wavelet coder that operates with little memory usage on the portable embedded system. In order to reduce redundancy in coding process caused by repetitive scanning of wavelet coefficients, the proposed coder uses a 2D significance coefficient array (SCA) which records the bit-level information of wavelet coefficients. The 2D SCA improves memory usage and processing speed required for image coding because it can perform significance check and bit coding of coefficients simultaneously.
Since the progress of digital medical imaging techniques, it has been needed to compress the variety of medical images. In medical imaging, reversible compression of image's region of interest (ROI) which is diagnostically relevant is considered essential. Then, improving the global compression rate of the image can also be obtained by separately coding the ROI part and the remaining image (called background). For this purpose, the present work proposes an efficient reversible discrete cosine transform (RDCT) based embedded image coder designed for lossless ROI coding in very high compression ratio. Motivated by the wavelet structure of DCT, the proposed rearranged structure is well coupled with a lossless embedded zerotree wavelet coder (LEZW), while the background is highly compressed using the set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) technique. Results coding shows that the performance of the proposed new coder is much superior to that of various state-of-art still image compression methods.
A new texture segmentation-based image coding technique which performs segmentation based on roughness of textural regions and properties of the human visual system (HVS) is presented. This method solves the problems of a segmentation-based image coding technique with constant segments by proposing a methodology for segmenting an image texturally homogeneous regions with respect to the degree of roughness as perceived by the HVS. The fractal dimension is used to measure the roughness of the textural regions. The segmentation is accomplished by thresholding the fractal dimension so that textural regions are classified into three texture classes; perceived constant intensity, smooth texture, and rough texture. An image coding system with high compression and good image quality is achieved by developing an efficient coding technique for each segment boundary and each texture class. For the boundaries, a binary image representing all the boundaries is created. For regions belonging to perceived constant intensity, only the mean intensity values need to be transmitted. The smooth and rough texture regions are modeled first using polynomial functions, so only the coefficients characterizing the polynomial functions need to be transmitted. The bounda-ries, the means and the polynomial functions are then each encoded using an errorless coding scheme. Good quality reconstructed images are obtained with about 0.08 to 0.3 bit per pixel for three different types of imagery ; a head and shoulder image with little texture variation, a complex image with many edges, and a natural outdoor image with highly textured areas.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.3C
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pp.286-295
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2003
In this paper, the wavelet image coder, that can encode the image to various bit rate with minimum memory usage, is proposed. The proposed coder is used the 2D significant coefficient array(SCA) that has bit level informal on of the wavelet coefficients to reduce the memory requirement in coding process. The 2D SCA is two dimensional data structure that has bit level information of the wavelet coefficients. The proposed algorithm performs the coding of the significance coefficients and coding of bit level information of wavelet coefficients at a time by using the 2D SCA. Experimental results show a better or similar performance of the proposed method when compared with conventional embedded wavelet coding algorithm. Especially, the proposed algorithm performs stably without image distortion at various b it rates with minimum memory usage by using the 2D SCA.
101 coding scheme, one of sliding block coding techniques, provides practically attractive features in some compression applications for image sources such as facsimile. This paper presents a new simple model of 101 coder. The results show that the entropy of the output of the 101 coder can be reduced close to the rate distortion bound of a binary first-order markov source.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.3
no.1
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pp.15-20
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2002
The frame coding inside the screen for a video coder has a big influence on the quality of the whole frame. The standardized video coder uses DCT, however it can give rise to a low image quality due to the blocking effect at low bit rate. This paper proposes a video coding method for an image quality improvement in human visual aspects. With the proposed method, the perceptual weight is coded with SPIHT and VLC by applying it into the frame and the visual noises are eliminated.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.23
no.5
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pp.732-736
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1986
This paper propose a novel vector-quantized block truncation coder for image data compression. A data compression ratio of about 3-6 times larger than that of the BTC can be achieved by utilizign a vector quantizer with the BTC. A vector quantizer was realized by computer simulation. The compressed data rate of 0.7~1.0 bit/pel with intraframe coder and that of 0.3~0.5 bit/pel with interframe coder gives a good performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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