본 논문에서는 기존의 영상 정규화에 기반 한 워터마킹을 개선하여 잘림을 동반한 기하학적 공격에 강인한 워터마킹 기법을 제안한다. 영상 정규화의 기준이 되는 무게 중심은 영상의 전체 화소 값을 사용하므로 잘림이 발생한 경우 무게 중심이 달라지고 이로 인해 중심 모멘트 값과 정규 영상 또한 달라지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 영상이 잘림에 의해 훼손되더라도 항상 일정한 위치에 나타나는 불변의 무게중심을 구하여 이를 이용하여 제한된 영역을 구하고 이 영역 내부의 화소 정보만을 사용하여 중심 모멘트와 정규 영상을 구한다. 이렇게 구해진 정규 영상은 잘림을 동반한 기하학적 공격이 발생하더라도 원 영상과 동일한 형태의 정규영상을 얻을 수 있으며 정규 영상을 이산 퓨리에 변환 (Discrete Fourier Transform: DFT) 하여 워터마크를 삽입함으로써 기하학적 공격에 강인한 워터마킹 기법이 된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.2997-3017
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2020
With the advancement in the field of image processing, images are being processed using various image processing algorithms. Nowadays, many efficient content-aware image resizing techniques are being used to safeguard the prominent regions and to generate better results that are visually appealing and pleasing while resizing. Advancements in the new display device with varying screen size demands the development of efficient image resizing algorithm. This paper presents a survey on various image retargeting methods, comparison of image retargeting results based on performance, and also exposes the main challenges in image retargeting such as content preservation of important regions, distortion minimization, and improving the efficiency of image retargeting methods. After reviewing literature from researchers it is suggested that the use of the single operator in image retargeting such as scaling, cropping, seam carving, and warping is not sufficient for obtaining satisfactory results, hence it is essential to combine multiple image retargeting operators. This survey is useful for the researchers interested in content-aware image retargeting.
Structural health monitoring (SHM) plays a vital role in the maintenance and operation of constructions. In recent years, autonomous inspection has received considerable attention because conventional monitoring methods are inefficient and expensive to some extent. To develop autonomous inspection, a potential approach of crack identification is needed to locate defects. Therefore, this study exploits two deep learning-based segmentation models, DeepLabv3+ and Mask R-CNN, for crack segmentation because these two segmentation models can outperform other similar models on public datasets. Additionally, impacts of label quality on model performance are explored to obtain an empirical guideline on the preparation of image datasets. The influence of image cropping and label refining are also investigated, and different strategies are applied to the dataset, resulting in six alternated datasets. By conducting experiments with these datasets, the highest mean Intersection-over-Union (mIoU), 75%, is achieved by Mask R-CNN. The rise in the percentage of annotations by image cropping improves model performance while the label refining has opposite effects on the two models. As the label refining results in fewer error annotations of cracks, this modification enhances the performance of DeepLabv3+. Instead, the performance of Mask R-CNN decreases because fragmented annotations may mistake an instance as multiple instances. To sum up, both DeepLabv3+ and Mask R-CNN are capable of crack identification, and an empirical guideline on the data preparation is presented to strengthen identification successfulness via image cropping and label refining.
본 연구에서는 다시기 위성영상과 GIS(geographic information system)를 이용하여 과수재배분포도 작성에 있어 다양한 분류기법을 적용하여 보다 효율적인 기법도출에 그 목적을 두고 있다. 이를 위해 다시기별 Landsat TM영상과 현지 조사자료 및 기존 과수재배 면적 통계자료를 활용하여 각 분류기법에 대한 시기별 및 과수별 분포 특성과 비교 분석함으로서 과수재배분포도 작성에 있어 효과적인 분류기법을 도출하였다. 다시기 Landsat TM 영상을 이용한 과수재배 분포도작성을 위해서는 초가을 영상으로 MLC(maximum likelihood classification)기법을 적용하는 것이 가장 효율적인 것으로 나타났다. 또한 GIS를 통한 공간분석으로 행정별 과수재배의 면적을 효과적으로 추출함과 동시에 과수재배분포의 형태를 효율적으로 파악 할 수 있음을 규명하였다.
디지털 영상에서 워터마킹이란 영상의 저작권 보호를 위한 방법이다. 이때 삽입되는 저작권 정보를 워터마크라 하고 이는 외부의 공격을 받더라도 쉽게 제거되지 않아야 한다. 그러나 대부분의 워터마킹 기법이 영상 압축, 필터링 둥의 파형 공격(waveform attack) 에는 강인하나 회전, 크기 변화, 이동, 잘려짐(cropping) 등과 같은 기하학적 공격(geometrical attack) 에 쉽게 깨어지는 단점을 보인다. 본 논문에서는 기하학적 공격에 대한 해결책으로 영상에서 불변의 무게중심(invariant centroid) 을 구하고 이를 템플릿(template) 으로 이용한 대수-극 좌표계 변환과 이산 여현 변환(Discrete Cosine Transform: DCT) 을 사용하여 워터마크를 삽입하고 검출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 첨가된 영상에 가해지는 기하학적 공격은 불변의 무게중심과 대수-극 좌표계를 이용한 방법으로 극복하고, 파형 공격은 DCT 변환을 이용하여 해결하였다. 또한 워터마크 정보만을 역 LPM 변환하여 원 영상에 삽입하는 간접 삽입 방법을 사용함으로써 좌표계 변환으로 인한 화질의 열화를 막을 수 있었다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법에서 삽입된 워터마크의 검출이 불가능한 잘림을 동반한 기하학적 공격 후에도 워터마크의 검출이 가능하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5419-5435
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2017
The construction of panoramic images on smartphones and low-powered devices is a challenging task. In this paper, we propose a new approach for smoothly stitching images on mobile phones in the presence of moving objects in the scene. Our main contributions include handling moving object problems, reducing processing time, and generating rectangular panoramic images. First, unique and robust feature points are extracted using fast ORB method and a feature matching technique is applied to match the extracted feature points. After obtaining good matched feature points, we employ the non-deterministic RANSAC algorithm to discard wrong matches, and the hommography transformation matrix parameters are estimated with the algorithm. Afterward, we determine precise overlap regions of neighboring images and calculate their absolute differences. Then, thresholding operation and noise removal filtering are applied to create a mask of possible moving object regions. Sequentially, an optimal seam is estimated using dynamic programming algorithm, and a combination of linear blending with the mask information is applied to avoid seam transition and ghosting artifacts. Finally, image-cropping operation is utilized to obtain a rectangular boundary image from the stitched image. Experiments demonstrate that our method is able to produce panoramic images quickly despite the existence of moving objects.
본 논문에서는 3차원 얼굴 영상데이터의 저작권보호를 위한 워터마킹 방법을 제안하였다. 먼저 3차원 얼굴 영상을 웨이브렛변환을 수행하여 주파수영역으로 변환하고, 변환된 주파수영역에 워터마크를 삽입하였다. 이때 워터마크를 삽입할 때 3차원 얼굴 영상의 특징을 고려하여 삽입할 대역을 결정하며 또한 인간시각시스템의 특성을 고려하여 비가시적으로 워터마크를 삽입하였다. 제안된 방법은 비가시적인 방법이며 또한 워터마크를 검출할 때 원 영상이 사용되지 않는 blind워터마킹 방법이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 3차원 얼굴 영상에 적용한 결과 JPEG, 영상개선, cropping, 필터링 등의 기본적인 영상처리에 강인함을 보였다.
본 논문에서는 디지털영상 데이터의 저작권보호를 위한 워터마킹 방법을 제안하였다. 먼저 디지털 영상을 웨이브렛변환을 수행하여 주파수영역으로 변환하고, 변환된 주파수영역에 워터마크를 삽입하였다. 이때 워터마크를 삽입할 때 영상의 특징과 인간시각시스템의 공간지각특성을 고려하여 비기시적으로 워터마크를 삽입하였다. 제안된 방법은 비가시적인 방법이며 또한 워터마크를 검출할 때 원 영상이 사용되지 않는 blind워터마킹 방법이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 디지털 영상에 적용한 결과 JPEG, 영상개선, cropping, 필터링 등의 기본적인 영상처리에 강인함을 보였다.
본 논문에서는 영상을 3분할 기법에 맞춰 재구성함으로써 자동으로 구도를 안정적이고 세련되게 보정하는 기법을 제안한다. Saliency Map과 Image Segmentation기술을 이용하여 사진에서 피사체의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 구하고, 그 영역을 기준으로 3분할 기법에 맞도록 사진을 Cropping하여 구도를 보정한다. 또한, 얼굴 인식(Face Detection)기법을 활용하여 사람의 얼굴을 ROI에 추가하고 ROI에 따른 다양한 시나리오에 의하여 구도를 보정함으로써, 좀 더 자연스러운 사진을 얻는다. 실험결과를 통해 보정된 구도의 사진이 원본사진과 비교하여 자연스럽게 보정이 되었는다는 것을 알 수 있다.
We propose a new watermarking scheme that can be used to embed multiple bits and also resilient to JPEG compression and geometrical transforms such as scaling, rotation, and cropping based on holographic watermark that allows multiple watermark recovery without original content(cover image).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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