In this paper an efficient image encryption scheme based on cyclic rotations and multiple blockwise diffusions with two chaotic maps is proposed. A Sin map is used to generate round keys for the encryption/decryption process. A Pomeau-Manneville map is used to generate chaotic values for permutation, pixel value rotation and diffusion operations. The encryption scheme is composed of three stages: permutation, pixel value rotation and diffusion. The permutation stage performs four operations on the image: row shuffling, column shuffling, cyclic rotation of all the rows and cyclic rotation of all the columns. This stage reduces the correlation significantly among neighboring pixels. The second stage performs circular rotation of pixel values twice by scanning the image horizontally and vertically. The amount of rotation is based on $M{\times}N$ chaotic values. The last stage performs the diffusion four times by scanning the image in four different ways: block of $8{\times}8$ pixels, block of $16{\times}16$ pixels, principal diagonally, and secondary diagonally. Each of the above four diffusions performs the diffusion in two directions (forwards and backwards) with two previously diffused pixels and two chaotic values. This stage makes the scheme resistant to differential attacks. The security and performance of the proposed method is analyzed systematically by using the key space, entropy, statistical, differential and performance analysis. The experimental results confirm that the proposed method is computationally efficient with high security.
Park Mi-Seon;Yoo Jae-Myeong;Toan Nguyen Dinh;Kim Ji-Soo;Son Hwa-Jeong;Lee Guee-Sang
The Journal of the Korea Contents Association
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v.6
no.10
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pp.107-113
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2006
Error Concealment method for Intra frames in H.264 reconstructs the lost block by computing weighted average value of the boundary pixels of the neighboring blocks; up, bottom, left and right blocks. However a simple average of pixel values of the neighboring blocks for Intra frames in H.264 leads to excessive blurring and degrades the picture quality severely. To solve this problem, in this paper we estimate the dominant edge of lost block using the pixel values of the neighboring blocks and reconstruct the pixel values by choosing adaptive interpolation between directional interpolation and weighted average interpolation considering the result value of the interference function based on statistics. Finally directional interpolation method improves by determining the dominant edge direction considering the relation of the dominent edge and the edges of neighboring blocks. Experiments show improvement of picture quality of about $0.5{\sim}2.0dB$ compared with the method of H.264.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.11C
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pp.917-924
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2008
Motion estimation and compensation in the spatial domain check the searching area of specified size in the previous frame and search block to minimize the difference with current block. When we check the searching area, it consumes the most encoding times due to increasing the complexity. We can solve this fault by means of motion estimation using shifting matrix in the transform domain instead of the spatial domain. We derive so the existed shifting matrix to a new recursion equation that we decrease more computations. We modify simply vertical shifting matrix and horizontal shifting matrix in the transform domain for motion estimation of half-pixel accuracy. So, we solve increasing computation due to bilinear interpolation in the spatial domain. Simulation results prove that motion estimation by the proposed algorithm in DCT-based transform domain provides higher PSNR using fewer bits than results in the spatial domain.
Diverging collimators is used to obtain reduced images of an object, or to detect a wide filed-of-view (FOV) using a small gamma camera. In the gamma camera using the diverging collimators, the block scintillator, and the pixel scintillator array, gamma rays are obliquely incident on the scintillator surface when the source is located the periphery of the FOV. Therefore, the spatial resolution is reduced because it is obliquely detected in depth direction. In this study, we designed a novel system to improve the spatial resolution in the periphery of the FOV. Using a tapered crystal array to configure the scintillation pixels to coincide with the angle of the collimator's hole allows imaging to one scintillation pixel location, even if events occur to different depths. That is, even if is detected at various points in the diagonal direction, the gamma rays interact with one crystal pixel, so resolution does not degrade. The resolution of the block scintillator and the tapered crystal array was compared and evaluated through Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) simulation. The spatial resolution of the obtained image was 4.05 mm in the block scintillator and 2.97 mm in the tapered crystal array. There was a 26.67% spatial resolution improvement in the tapered crystal array compared to the block scintillation.
Motion Estimation/compensation(ME/MC) is one of the efficient interframe ceding techniques for its ability to reduce the high redundancy between successive frames of an image sequence. Calculating the blocking matching takes most of the encoding time. In this paper a new fast block matching algorithm(BMA) is developed for motion estimation and for reduction of the computation time to search motion vectors. The feature of the new algorithm comes from the center-biased checking concept and the trend of pixel movements. At first, Motion Vector(MV) is searched in ${\pm}$1 of search area and then the motion estimation is exploited in the rest block. The ASP and MSE of the proposed search algorithm show good performance.
In this paper we propose the method which extracts lane using the grouped block snake algorithm. In the proposed algorithm, input image is divided into $8\times{8}$ blocks and then noise-included blocks are removed by a probability-based method. And also, we use hough transform to separate lane from the background image and suggest a grouped block snake method to detect road lane blocks. The proposed method reduces computational complexity and removes the noise in a more effective way compared to the pixel-based snake method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1995.06a
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pp.83-86
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1995
Many image display devices allow only a limited number of colors to be simultaneously displayed. In displaying of natural color image using color palette, it is necessary to construct an optimal color palette and map each pixel of the original image to a color palette with fast. In this paper, we proposed the clustering algorithm using local region block centered one color cluster in the prequantized 3-D histogram. Cluster pairs which have the least distortion error are merged by considering distortion measure. The clustering process is continued until to obtain the desired number of colors. Same as the clustering process, original color image is mapped to palette color via a local region block centering around prequantized original color value. The proposed algorithm incorporated with a spatial activity weighting value which is smoothing region. The method produces high quality display images and considerably reduces computation time.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.8
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pp.81-95
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1996
In this paper, we propose a motio estiamtion algorithm using low-resolution quantization to reduce the computation of the full search algorithm. The proposed algorithm consists of the low-resolution search which determins the candidate motion vectors by comparing the low-resolution image and the full-resolution search which determines the motion vector by comparing the full-resolution image on the positions of the candidate motion vectors. The low-resolution image is generated by subtracting each pixel value in the reference block or the search window by the mean of the reference block, and by quantizing it is 2-bit resolution. The candidate motion vectors are determined by counting the number of pixels in the reference block whose quantized codes are unmatched to those in the search window. Simulation results show that the required computational cost of the proposed algorithm is reduced to 1/12 of the full search algorithm while its performance degradation is 0.03~0.12 dB.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.2
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pp.457-476
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2011
This paper presents an improved XOR-based Data Hiding Scheme (XDHS) to hide a halftone image in more than two halftone stego images. The hamming weight and hamming distance is a very important parameter affecting the quality of a halftone image. For this reason, we proposed a method that involves minimizing the hamming weights and hamming distances between the stego image and cover image in $2{\times}2$-pixel grids. Moreover, our XDHS adopts a block-wise operation to improve the quality of a halftone image and stego images. Furthermore, our scheme improves security by using a block-wise operation with A-patterns and B-patterns. Our XDHS method achieves a high quality with good security compared to the prior arts. An experiment verified the superiority of our XDHS compared with previous methods.
In symmetric cryptography, a cryptographically secure Substitution-Box (S-Box) is a key component of a block cipher. S-Box adds a confusion layer in block ciphers that provide resistance against well-known attacks. The generation of a cryptographically secure S-Box depends upon its generation mechanism. In this paper, we propose a novel framework for the construction of cryptographically secure S-Boxes. This framework uses a combination of linear fractional transformation and permutation functions. S-Boxes security is analyzed against well-known security criteria that include nonlinearity, bijectiveness, strict avalanche and bits independence criteria, linear and differential approximation probability. The S-Boxes can be used in the encryption of any grayscale digital images. The encrypted images are analyzed against well-known image analysis criteria that include pixel changing rates, correlation, entropy, and average change of intensity. The analysis of the encrypted image shows that our image encryption scheme is secure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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