• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.95-99
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• 2018

본 논문에서는 영상에서 역 s-순으로 스캔된 주변 픽셀 값들을 이용하여 픽셀 값을 정밀하게 예측할 수 있는 효율적인 픽셀 값 예측 기법을 제안하였다. 영상에는 일반적으로 인접 픽셀 값들 사이에 비슷한 값을 갖는 유사성(similarity)이 존재하고, 방향성이 있는 에지 특성(directional edge characteristics)이 존재할 수 있다. 인접 픽셀간의 유사성과 에지 특성을 이용하여 픽셀 값을 예측하는 GAP(Gradient Adjacent Pixel) 기법을 개선하여 픽셀 값 예측 정확도를 향상시키는 기법을 본 논문에서 제안하였다. 제안된 기법에서는 주변 픽셀들의 위치별 가중치를 사용하여 픽셀 값을 정밀하게 예측하도록 함으로 예측 픽셀 값의 정확도를 증가시켰다. 실제 영상에 대한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 확인하였다. 제안된 기법은 가역 데이터 은닉, 가역 워터마킹 및 데이터 압축 등의 응용들에 유용하게 사용될 수 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권1호
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• pp.111-115
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• 2020

In this paper, I proposed an effective technique for accurately predicting pixel values using edge components. Adjacent pixel values are similar to each other. That is, generally, similarity exists between adjacent pixels in an image. In the proposed algorithm, edge components are detected using the surrounding pixels in the first step, and pixel values are estimated using the edge components in the second step. Therefore, the prediction accuracy of the pixel value is improved and the prediction error is reduced. Pixel value prediction is a necessary technique for various applications such as image magnification and confidential data concealment. Experimental results show that the proposed method has higher prediction accuracy and fewer prediction error. Therefore, the proposed technique can be effectively used for applications such as image magnification and confidential data concealment.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제10권1호
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• pp.61-64
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• 2018

In this paper, a pixel value prediction algorithm using edge components in three directions is proposed. There are various directional edges and similarity between adjacent pixels in natural images. After detecting the edge components in the x-axis direction, the y-axis direction, and the diagonal axis direction, the pixel value is predicted by applying the detected edge components and similarity between neighboring pixels. In particular, the predicted pixel value is calculated according to the intensity of the edge component in the diagonal axis direction. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively predict pixel values. The proposed algorithm can be used for applications such as reversible data hiding, reversible watermarking to increase the number of embedded data.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.26-28
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• 2007

The motion estimation is the most important technique in the image compression of the video standards. In the case of next generation standards in the video codec as H.264, a high compression-efficiency can be also obtained by using a motion compensation. To obtain the accurate motion search, a motion estimation should be achieved up to 1/2 pixel and 1/4 pixel uiuts. To do this, the computational complexity is increased although the image compression rate is increased. Therefore, in this paper, we propose the advanced sub-pixel block matching algorithm to reduce the computational complexity by using a statistical characteristics of SAD(Sum of Absolute Difference). Generally, the probability of the minimum SAD values is high when searching point is in the distance 1 from the reference point. Thus, we reduced the searching area and then we can overcome the computational complexity problem. The main concept of proposed algorithm, which based on TSS(Three Step Search) method, first we find three minimum SAD points which is in integer distance unit, and then, in second step, the optimal point is in 1/2 pixel unit either between the most minimum SAD value point and the second minimum SAD point or between the most minimum SAD value point and the third minimum SAD point In third step, after finding the smallest SAD value between two SAD values on 1/2 pixel unit, the final optimized point is between the most minimum SAD value and the result value of the third step, in 1/2 pixel unit i.e., 1/4 pixel unit in totally. The conventional TSS method needs an eight.. search points in the sub-pixel steps in 1/2 pixel unit and also an eight search points in 1/4 pixel, to detect the optimal point. However, in proposed algorithm, only total five search points are needed. In the result. 23 % improvement of processing speed is obtained.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권10호
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• pp.2514-2526
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• 2013

This paper presents a detection method for least significant bit matching revisited (LSBMR) steganography. Previous research shows that the adjacent pixels of natural images are highly correlated and the value 0 appears most frequently in pixel difference. Considering that the message embedding process of LSBMR steganography has a weighted-smoothing effect on the distribution of pixel difference, the frequency of the occurrence of value 0 in pixel difference changes most significantly whereas other values approximately remain unchanged during message embedding. By analyzing the effect of LSBMR steganography on pixel difference distribution, an equation is deduced to estimate the frequency of difference value 0 using the frequencies of difference values 1 and 2. The sum of the ratio of the estimated value to the actual value as well as the ratio of the frequency of difference value 1 to difference value 0 is used as the steganalytic detector. Experimental results show that the proposed method can effectively detect LSBMR steganography and can outperform previous proposed methods.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.391-397
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• 2003

본 논문은 중심 화소값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 ZOD와 FOD의 장점을 적응적으로 반영한 디지털 영상 축소 알고리즘에 관한 것이다. 우선, 슬라이딩 윈도우의 중앙에 위치되는 중심 화소를 축소 성분값의 주성분으로 선택하고, 1차 미분 연산자를 이용하여 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 산출한다. 이렇게 구한 인접 가해 성분값과 중심 화소값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 입력 영상의 모든 화소들에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.965-970
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• 2013

이미지로부터 돌출 영역을 추출하는 것은 이후의 다양한 이미지 처리를 위한 사전 작업으로서 중요한 의미를 가진다. 이 논문에서는 하나의 이미지에서 각 픽셀의 돌출 값을 추정하기 위한 개선된 방법을 소개한다. 논문에서 제안되는 방법은 이전에 연구된 색상과 통계적 방법을 이용한 돌출 값 추정 방법을 개선한 방법이다. 먼저 이미지에서 픽셀들의 색상관계를 이용해 각 픽셀의 돌출 값을 계산하고, 이 값을 근거로 중심 돌출 픽셀을 추정한다. 추정된 중심 돌출 픽셀을 기준으로 가우스 가중치를 적용하여 각 픽셀의 돌출 값을 재추정하고, 통계적 돌출 값 추정에 적용할 초기 확률을 위해 각 픽셀의 돌출 여부가 결정된다. 마지막으로 각 픽셀의 돌출 값은 베이즈 확률을 사용하여 계산된다. 실험결과는 본 논문의 적용 방법이 적정한 크기의 돌출 영역을 가진 이미지에 대해 이전의 방법보다 우수한 결과를 보임을 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.113-117
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• 2007

본 논문에서는 1m 해상도의 위성 영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트 히스토그램을 이용하여 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 4-neighbor에 위치한 화소의 수평 또는 수직 방향의 평균 그레디언트 값을 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 강한 에지 화소는 높은 평탄화 지수를 가지며 반면에 비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가진다. 평탄화 지수 영상의 히스토그램을 이용하여 각 화소의 에지 또는 비에지 화소 여부를 결정하는 평탄화 임계값을 구한다. 각 화소의 평탄화 지수가 평탄화 임계값보다 크면 에지화소로, 작으면 비에지 화소로 분류한다. 초기 정합 창틀 내에 존재하는 비에지 화소의 비율이 작으면 밝기 값 변화가 적은 영역으로 판정하고 정합 창틀의 크기를 더 크게 설정하고 이 과정을 정합 창틀이 최대 크기에 도달할 때까지 반복적으로 수행한다. IKONOS 스테레오 위성영상을 실험영상으로 사용하였으며 고정크기의 정합 창틀을 이용한 방법에 비해 향상된 정합 결과를 얻었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.151-156
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• 2018

본 논문에서는 효율적인 가역 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여, 커버 이미지에 은닉할 수 있는 저작권관련 정보의 양을 증가시킬 수 있다. 공간적 지역성과 표면 특성에 따라, 주변 픽셀들을 사용하여 픽셀 값을 정밀하게 예측할 수 있다. 예측된 픽셀 값과 커버 이미지의 원본 픽셀 값이 거의 같게 되면, 커버 이미지의 원본 픽셀 값과 예측 픽셀 값의 차이가 매우 적게 된다. 그러므로 차분 시퀀스에 대한 히스토그램의 피크 포인트에서의 빈도수가 크게 증가하게 된다. 따라서 커버 이미지에 은닉할 수 있는 기밀 데이터의 양이 크게 증가하게 된다. 실험 결과를 통하여 제안된 워터마킹 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 우수함을 확인 할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.544-547
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• 1999

This paper proposes a high-speed texture mapping algorithm and apply it for the realtime face animation. The mapping process devide into pixel correspondences, Z-buffering, and pixel value interpolation. Pixel correspondences and Z-buffering are calculated exactly through the algorithm. However, pixel values interpolation is approximated without additional calculations. The algorithm dramatically reduces the operations needed for texture mapping. Only three additions are needed in calculation of a pixel value. We simulate the 256$\times$240 pixel facial image with about 100 pixel face width. Simulation results shows that frame generation speed are about 60, 44, 21 frames/second in pentium PC 550MHz, 400MHz, 200MHz, respectively,