DCT기반 압축기법에 의해 부호화된 영상은 양자화에 의한 여러 가지 화질열화요소가 포함되는데, 그중 인간 시각에 민감한 대비 왜곡은 화질 열화 요인으로서 가장 중요한 요인이다. 특히 저비트율에서 부호화된 영상의 경우 많은 고주파 성분이 양자화에 의하여 손실되기 때문에 좋은 화질을 갖는 영상을 복원할 수 없을 것이다. 따라서 본 논문에서는 대비 왜곡을 포함하고 있는 부호화된 영상에 대해 DCT영역에서 대비를 개선시키는 새로운 알고리즘을 제안한다. 대비왜곡은 외곽선 주변에서 심하게 나타나기 때문에 DCT블록의 외곽선 포함 정도를 판단하여 문턱치보다 큰 블록은 다시 4개의 부블록으로 나누어 적용된다. 제안되는 방법은 모든 연산이 DCT 영역에서 수행되기 때문에 실시간 처리 응용분야에 적용될 수 있을 것이다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.195-201
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2015
For median filtering (MF) detection in altered digital images, this paper presents a new feature vector that is formed from autoregressive (AR) coefficients via an AR model of the gradients between the neighboring row and column lines in an image. Subsequently, the defined 10-D feature vector is trained in a support vector machine (SVM) for MF detection among forged images. The MF classification is compared to the median filter residual (MFR) scheme that had the same 10-D feature vector. In the experiment, three kinds of test items are area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), classification ratio, and minimal average decision error. The performance is excellent for unaltered (ORI) or once-altered images, such as $3{\times}3$ average filtering (AVE3), QF=90 JPEG (JPG90), 90% down, and 110% up to scale (DN0.9 and Up1.1) images, versus $3{\times}3$ and $5{\times}5$ median filtering (MF3 and MF5, respectively) and MF3 and MF5 composite images (MF35). When the forged image was post-altered with AVE3, DN0.9, UP1.1 and JPG70 after MF3, MF5 and MF35, the performance of the proposed scheme is lower than the MFR scheme. In particular, the feature vector in this paper has a superior classification ratio compared to AVE3. However, in the measured performances with unaltered, once-altered and post-altered images versus MF3, MF5 and MF35, the resultant AUC by 'sensitivity' (TP: true positive rate) and '1-specificity' (FN: false negative rate) is achieved closer to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed scheme can be rated as 'Excellent (A)'.
본 연구는 사람의 시각시스템(Human Visual System, HVS) 특성 및 이산코사인변환 (Discrete Cosine Transform, DCT)을 이용하여 디지털 이미지에 워터마킹(watermarking)하는 방법을 제시한다. 이미지 압축분야에서 연구되어온 사람의 시각 시스템 모델 중 Tong등의 텍스쳐 마스킹(texture mashing). 휘도 마스킹(luminance masking) 모델과 JPEG(Joint Photographic Experts Group)의 양자화 매트릭스(quantization matrix)를 이용한 주파수 마스킹(frequency masking) 기법을 결합하여 워터마크를 삽입한다. 제안한 인지 시각시스템을 이용한 워터마킹 알고리즘은 워터마크를 삽입할 블록이미지의 특성에 따라서 워터마크의 삽입강도를 적응적으로 조절한다. 두가지 형태의 워터마크(의사난수 또는 로고이미지)를 DCT 영역에서 각각 삽입한다. 이를 위하여 이미지를 $8\times8$블록단위로 분할하고 이산코사인 변환을 수행한 후, 변환계수의 저주파 영역에 워터마킹한다. 다양한 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 워터마킹 방법과 비교하여 놀은 화질을 유지하면서 압축과 잡음 등에 견고함을 보인다.
기존의 아날로그 방식의 카메라 감시 시스템은 활용 거리와 데이터를 저장하기 위해 필요한 총간의 제약으로 인해 다양한 응용 시스템으로 개발되는데 많은 제약이 있었다. 그러나, 네트워크과 컴퓨터 기술의 발전으로 카메라 감시 시스템은 웹 브라우저를 사용하여 공간적인 제약 없이 원격으로 제어 될 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 디지털 데이터 압축 기술 및 관리 기술을 이용하여, 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하고 인출할 수 있게 되었다. 본고에서는 인덱스 탐색 알고리듬이라는 효율적인 데이터베이스 관리 및 검색 방식을 사용한 원격 카메라 감시 시스템을 제시하고 움직임 탐지의 효율적인 알고리듬을 제안한다. 이 새로운 알고리듬을 이용하여 웹캠이라 불리는 리눅스 기반 시스템을 개발하였고, 사용자 인증을 통해 원격지에서 동시에 여러 대의 카메라를 제어하고, 카메라를 통해 얻어진 디지털 이미지 및 탐색 로그를 저장 및 재생할 수 있는 실용적인 원격 카메라 보안 시스템을 제시한다.
컴퓨터 그래픽 기술은 사람의 눈으로 컴퓨터 그래픽과 카메라로 촬영한 사진을 구분하기 힘들 정도로 발전하였다. 그래픽 기술의 진보는 인간에게 많은 편의를 주었으나 악의적인 조작 편집 및 사기 기법으로 사용되는 등 부작용도 수반하였다. 이에 대응하기 위해 이미지의 피쳐(feature)를 이용하여 컴퓨터 그래픽을 판별해내는 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 알고리즘을 직접 검증해보고 컴퓨터 그래픽의 특성을 잘 나타내는 노이즈에 기반한 새로운 피쳐를 제안한다. 또한 선행 연구에서 제안한 피쳐와 함께 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 판별 정확도를 높이는 방법을 소개한다.
영상압축코덱은 데이터를 일정한 블록크기로 나누어 처리하며 블록크기로 나누어진 데이터는 필요에 따라 처리 순서가 바뀌게 되므로 블록단위의 순서 재배열을 위해서는 블록의 크기에 해당하는 데이터를 메모리에 저장한 후 새로운 순서로 읽는다. 처리 속도를 유지하기 위해서는 두 개의 메모리를 이용하여 입력 데이터를 저장하는 동시에 이전에 저장된 데이터를 읽는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 단일 메모리를 적용한 불규칙한 입출력 순서 변환의 경우에도 주소의 변화가 유한한 갱신 횟수 안에 반복되는 예측 가능한 규칙성을 가짐을 보이고 하드웨어 구현을 위한 효율적인 방법을 제안한다. 제시한 방법은 HDL로 설계하여 TSMC 0.18 CMOS 공정 라이브러리를 이용하여 합성하였고 다양한 입출력 순서변환 스캔블록에 대해 40%이상의 면적 절감효과가 있음을 확인하였다.
비디오 프레임의 크기를 축소하거나 확대할 때, 응용에 따라서는 입력 및 출력이 8${\times}$8 블록 DCT 계수들로 구성되도록 할 필요가 있다. 선형 변환이고 유니터리(unitary) 변환의 일종인 DCT에는 행렬 곱셈에 대한 분배 법칙이 성립한다. 이러한 사실을 이용하여 두가드, 묵허지, 박 등은DCT 영역에서 비디오 프레임들의 크기를 축소하는 방법들을 제안하였다. 이러한 방식으로 영상을 축소 후 확대하면 원 영상의 저 주파수 DCT 계수들이 잘 보존된다. 즉, 원 상(축소되기 전의 영상)과 예측된 영상(축소 후 확대된 영상)의 차이를 부호화 해야 되는 경우 부호화 효율이 매우 높아진다. 이러한 것은 스케일러빌러터를 이용한 비디오 부호화에 바람직한 사실이다. 본 논문에서는 이전의 방식들의 연장선 상에서 가로 세로 각각 2:1로 축소하고 다시 2:1로 확대할 때 DCT 블록의 크기를 다양이 하였다. 실험에 의하면 DCT 블록 크기를 크게 할수록 PSNR 값이 커짐을 알 수 있었다. 그러나, 계산상의 복잡도 역시 커질 것으로 예상된다. 본 논문의 실험 결과는 압축 영역 영상 축소 및 확대를 위한 고속 알고리즘 개발에 중요한 데이터가 될 것으로 생각한다.
본 논문에서는 CIS(CMOS Image Sensor)와 GPS 모듈이 장착된 임베디드 시스템에 리눅스를 포팅하여, 리눅스 커널 상에 카메라와 GPS 모듈을 인식시켜 GPS 모듈로부터 GGA(Global positioning system fix data)문장을 획득하고 위치 정보를 CIS로부터 정지영상을 얻을 때 수신되는 위치 정보를 정지영상에 포함하는 것을 목적으로 한다. 임베디드 시스템을 위한 하드웨어를 구성하고 카메라 설치가 가능한 보드를 장착해서 리눅스 부트로더와 커 널을 포팅 한 후 CIS(CMOS Image Sensor) 제어 디바이스 드라이버와 GPS 모듈 디바이스 드라이버를 커널에 작동 가능하게 구현한다. GPS 모듈로부터 현재 위치의 위도와 경도 값을 문자열 형태로 획득하고, CIS로부터 초당 17 프레임의 영상을 획득하여, 한 프레임을 정지 영상으로 저장한다. 정지 영상에 위치 정보를 추가시켜 JPEG 압축을 하고 결과를 얻어 오는 임베디드 영상처리 시스템을 구현하였다.
Multi-Spectral Camera(MSC) on the KOMPSAT-2 satellite was developed and launched as a main payload to provide 1m of GSD(Ground Sampling Distance) for one(1) channel panchromatic imaging and 4m of GSD for four(4) channel multi-spectral imaging at 685km altitude covering l5km of swath width. Since the compression on MSC image chain was required to overcome the mismatch between input data rate and output date rate JPEG-like method was selected and analyzed to check the influence on the performance. In normal operation the MSC data is being acquired and transmitted with lossy compression ratio to cover whole image channel and full swath width in real-time. In the other hand the MSC performance have carefully been handled to avoid or minimize any degradation so that it was analyzed and restored in KGS(KOMPSAT Ground Station) during LEOP(Launch and Early Operation Phase). While KOMPSAT-2 had been developed, new compression method based upon wavelet for space application was introduced and available for next satellite. The study on improvement of image chain including new compression method is asked for next KOMPSAT which requires better GSD and larger swath width In this paper, satellite image chain which consists of on-board image chain and on-ground image chain including general MSC description is briefly described. The performance influences on the image chain between two on-board compression methods which are or will be used for KOMPSAT are analyzed. The differences on performance between two methods are compared and the better solution for the performance improvement of image chain on KOMPSAT is suggested.
특정 대상 또는 외부 자극에 대해 반사적이고 직관적으로 발생하는 느낌으로 정의되는 감성은 자신의 경험을 바탕으로 개개인이 서로 다른 반응을 보이는 특징을 가진다. 이러한 감성은 맞춤형, 적응형 및 개인화된 서비스를 요구하는 현대사회에서 반드시 필요하고 연구되어야 하는 대상이다. 하지만, 감성은 외부 자극에 따라 빠르게 변하고 객관성을 유지하기 어려울 뿐 아니라 복합적으로 나타나기 때문에 측정하거나 표현하기가 매우 어렵다. 시각정보는 감성을 이해하고 전달하는 데 큰 비중을 차지하며, 대상에 대한 종합적인 정보를 전달하여 빠르게 인지하고 이해하는데 많은 도움을 준다. 그 중 색채정보는 대상의 객관적인 특정, 심리적 속성 및 사회적 배경을 반영할 수 있어 복합적인 감성을 효과적으로 표현하고 전달한다. 많은 연구를 통해 감성과 색채정보 간의 관계를 생성하고 정의하였지만, 단일 시각정보로 감성을 표현하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 종합적인 시각정보를 고려한 감성연구를 제안하기 위해 대용량의 감성어휘와 이미지를 수집하였다. 감성어휘는 The Center for the Study of Emotion and Attention(CSEA)에서 생성한 균형 감성어휘 중 273개를 사용하였고 감성이미지는 객관성과 공통성을 유지하기 위해 사용자의 참여가 활발하고 이미지에 부착된 태그가 비교적 정확한 Flickr를 사용하여 수집하였다. 감성어휘 당 약 500개의 이미지를 수집하고자 시도하였고, 총 130,944개의 감성이미지 후보를 수집하였다. 한 번 수집된 이미지는 중복을 피하였고, JPEG형식으로 저장되어 있다. 또한, 각 이미지에는 사용자 태그가 평균적으로 약 25개가 포함되어 있고, 총 2,l47,645개의 태그를 수집하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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