KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3778-3793
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2019
Image steganography is one of the key types of steganography where a message to be sent is hidden inside the cover image. The most commonly used techniques for image steganography rely on LSB steganography. In this paper, a novel image steganography technique based on blocks matrix determinant method is proposed. Under this method, a cover image is divided into blocks of size $2{\times}2$ pixels and the determinant of each block is calculated. The comparison of the determinant values and corresponding data bits yields a delicate way for the embedment of data bits. The main aim of the proposed technique is to ensure concealment of secret data inside an image without affecting the cover image quality. When the proposed steganography method is compared with other existing LSB steganography methods, it is observed that it not only provides higher PSNR, lower MSE but also guarantees better quality of the stego image.
Image restoration technique using dual sensor is presented in this paper. Digital Radiography image (1024xlO24) is obtained by conventional resolution sensor. We also obtain local DR image data by high resolution sensor. Two dimensional maximum entropy power spectrum estimation (2-D ME PSE) is applied to low resolution image and high resolution image for the purpose of the power spectrum estimation of each image. A class of linear algebraic restoration filter, parametric projection filter (PPF), is derived from the power spectrums of each image. It is shown that the noise energy may be considerably reduced through the PPF.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리하는 과정에서 임펄스 잡음에 의해 영상이 훼손되어 영상 인식이 어렵게 되며, 이러한 영상을 복원하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 훼손된 화소를 중심으로 방향성과 화소 사이의 공간적 거리에 따라 가중치를 적용하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
Image annotations allow users to access a large image database with textual queries. But since the surrounding text of Web images is generally noisy. an efficient image annotation and retrieval system is highly desired. which requires effective image search techniques. Data mining techniques can be adopted to de-noise and figure out salient terms or phrases from the search results. Clustering algorithms make it possible to represent visual features of images with finite symbols. Annotationbased image search engines can obtains thousands of images for a given query; but their results also consist of visually noise. In this paper. we present a new algorithm Double-Circles that allows a user to remove noise results and characterize more precise representative annotations. We demonstrate our approach on images collected from Flickr image search. Experiments conducted on real Web images show the effectiveness and efficiency of the proposed model.
최근 산업사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 영상처리는 여러 분야에 활용되고 있다. 그러나 여전히 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하며, 잡음을 제거하기 위해 여러 가지 방법의 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음을 제거하기 위해, 표준편차를 이용한 변형된 메디안 필터를 제한하였다. 제안한 알고리즘은 잡음판단과 잡음제거 두 부분으로 나누며, 비 잡음 신호는 그대로 보존하고, 잡음 신호는 필터처리 한다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 특히 이러한 질 저하는 도시 지역과 같은 조밀한 구조를 가지는 scene으로부터 관측된 영상 자료의 분석에 더욱 영향을 끼친다. 본 연구는 고해상도 범색 영상 자료의 질 저하 현상을 개선시켜 영상이 포함하고 있는 복잡한 구조에 대한 자세한 분석의 정확성을 제고하기 위한 다중 단계 영상 복원 과정을 제안한다. 본 연구는 질 저하 현상을 모형화 하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성, 중심 화소와 이웃 화소 간의 거리에 비례하는 번짐을 가정하였다. 본 연구는 잡음 완화와 번짐 제거를 위해 Point-Jacobian Iteration Maximum A Posteriori (PJI-MAP) 추정 법을 제안한다. 그리고 화소 연결 후 지역 확장을 통한 영상 분할을 사용하였다. 본 연구는 지역 확장을 위하여 동질성과 대조성을 동시에 고려하는 비유사 계수를 제안하고 있다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 정량적 평가를 실시하였으며 2 개의 고해상도 범색 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1 m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat -2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역에서 수집된 KOMPSAT3 자료이다. 실험 결과는 제안된 다중 단계 복원 과정이 고해상 자료의 복잡한 구조의 자세한 분석에서 정확성 향상에 기여할 수 있다는 것을 보여주고 있다.
Steganography based on Just Noticeable Difference(JND) has been used for natural images. However, it has been recognized to have defects for the non-natural images such as scanned text images, cartoons, etc. In this paper, an alternative method is proposed to improve this problem. A new scheme is designed specially for the non-natural images. Instead of JND, Noise Visibility Function(NVF) is used. NVF value and edge strength value of each pixel ate combined to decide the embedding data capacity and the visibility of data embedded images have been improved specially for the non-natural images.
본 논문에서는 Synthetic Aperture Radar 시스템 요동보상기법을 통해 영상을 형성하는 방법을 컴퓨터 시뮬레이션으로 실현하였다. 거리압축과정, 보상과정, 방위압축과정 및 잡음제거과정 등 요동보상 기법을 단계별로 실행하여 영상데이터를 형성하였다. 거리압축과정은 SAR 생데이터를 주파수영역으로 변환하고 변환된 데이터와 주파수영역의 거리참조함수를 상관시킨 후 결과를 시간영역으로 역변환 시키는 과정이다. 보상과정은 SAR를 탑재한 비행체의 요동을 보상하는 과정과 영상형성 방법상의 화질 저하요인을 제거하는 과정으로 분류하여 수행하였다. 비행체의 요동을 보상하는 과정은 렌지 게이트의 개폐시각을 기준으로 위상각을 보정하는 단계 및 빔내의 각 렌지 게이트에 대한 도플러 주파수를 계산하여 수신 데이터의 지상좌표를 결정하는 단계로 분류하여 수행하였다. 영상형성 방법상의 화질저하 요인을 보상하는 과정은 거리이동 효과 및 몽롱화 현상의 보상기준에 따라 보상의 정도 및 보상 유무가 결정되고 필요한 경우에만 보상과정이 수행된다. 방위압축과정은 보상과정이 완료된 데이터를 다시 주파수영역으로 변환하여 방위참조함수와 상관시킨 후 결과를 시간영역으로 역변환 시키는 과정으로 SAR의 영상데이터를 형성한다. 이렇게 형성된 영상데이터는 잡음과 신호가 혼용된 상태이므로 임계값을 적용하여 잡음과 신호를 분리한다.
영상처리는 현대사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 확대되고, 중요한 분야로 이용되고 있다. 영상 데이터는 영상을 전송하는 과정에서 여러 원인에 의해 열화가 발생하며, 대표적으로는 salt & Pepper 잡음이 있다. salt & pepper 잡음을 제거하기 위한 기존의 방법들은 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음에 훼손된 영상의 히스토그램을 이용한 가중치 필터와 국부 마스크의 방향에 따른 spline 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
Pattern recognition in three dimensional image is highly sensitive to assigned value and formation of voxels (pixels for two dimension case). However, occurred while digital imaging, digitization error leads to unpredictable noises in image data. Skeletonization, a powerful tool of pattern recognition, is sensitively dependent on boundary formation. Without successful controlling of the noises, the results of skeletonization can not be allowed as a stable solution. To minimize the effect of noises affecting to boundary formation, we developed a robust processing method useful in skeletonization technique for pattern recognition. Finally, we provide rigorous test results achieved throughout simulation on analytic three dimensional image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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