• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제4권2호
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• pp.211-221
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• 2003

본 논문은 중심 화소값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 ZOD(Zero Order Decimation)와 FOD(First Order Decimation)의 장점을 적응적으로 반영한 디지털 문서 영상 축소 알고리즘의 성능을 분석함에 그 목적이 있다. 제안된 방법은, 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 국부 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 국부 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. 본 논문에서는 주관적인 성능과 하드웨어 복잡도 측면에서 제안된 방법과 기존의 각 방식에 대한 성능을 분석했고. 이러한 분석 결과를 토대로 개선된 디지털 문서 영상 축소 알고리즘을 개발하기 위한 바람직한 접근법에 대해 고찰했다.

• ETRI Journal
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• 제40권5호
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• pp.677-686
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• 2018

A novel data hiding technique based on modified histogram shifting that incorporates multi-bit secret data hiding is proposed. The proposed technique divides the image pixel values into embeddable and nonembeddable pixel values. Embeddable pixel values are those that are within a specified limit interval surrounding the peak value of an image. The limit interval is calculated from the number of secret bits to be embedded into each embeddable pixel value. The embedded secret bits can be perfectly extracted from the stego image at the receiver side without any overhead bits. From the simulation, it is found that the proposed technique produces a better quality stego image compared to other data hiding techniques, for the same embedding rate. Since the proposed technique only embeds the secret bits in a limited number of pixel values, the change in the visual quality of the stego image is negligible when compared to other data hiding techniques.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4537-4556
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• 2020

This research was based on the study conducted by Khodaei et al. (2012), namely, the least-significant-bit (LSB) substitution combined with the pixel-value differencing (PVD) steganography, and presented an improved irreversible image steganography method. Such a method was developed through integrating the improved LSB substitution with the modulus function-based PVD steganography to increase steganographic capacity of the original technique while maintaining the quality of images. It partitions the cover image into non-overlapped blocks, each of which consists of 3 consecutive pixels. The 2nd pixel represents the base, in which secret data are embedded by using the 3-bit LSB substitution. Each of the other 2 pixels is paired with the base respectively for embedding secret data by using an improved modulus PVD method. The experiment results showed that the method can greatly increase steganographic capacity in comparison with other PVD-based techniques (by a maximum amount of 135%), on the premise that the quality of images is maintained. Last but not least, 2 security analyses, the pixel difference histogram (PDH) and the content-selective residual (CSR) steganalysis were performed. The results indicated that the method is capable of preventing the detection of the 2 common techniques.

• 전자공학회논문지
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• 제53권2호
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• pp.47-52
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• 2016

스마트 기기와 소형 디스플레이에 사용되는 디지털 영상은 다운스케일링 (Downscaling)된 영상이 사용된다. 본 논문에서는 영상 픽셀값의 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 다운스케일링 포저리 (Forgery) 영상 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 (AR: Autoregressive) 계수를 계산한다. 이는 다운스케일링 포저리 영상 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 다운스케일링 검출 알고리즘은 동일 10-Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 다운스케일링 90% 영상 포저리에서 성능이 우수하며, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상과 미디언필터링 ($3{\times}3$) 영상에서 높은 검출율을 보여 주었다. 특히, 평균필터링과 미디언필터링 영상에서는 성능평가 전체 항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제11권4호
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• pp.68-75
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• 2008

This paper proposes a new data hiding method for binary images using the weighting value of pixel-value differencing. The binary cover image is partitioned into non-overlapping sub-blocks and find the most suitable position to embed a secret bit for each sub-block. The proposed method calculates the weighted value for a sub-block to pivot a pixel to be changed. This improves the image quality of the stego-image. The experimental results show that the proposed method achieves a good visual quality and high capacity.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.431-438
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• 2016

본 논문은 색상정보와 깊이정보 가중치를 이용한 깊이영상 업샘플링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 양선형 보간법을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 RGB 색상영상, HSV 색상영상, 깊이영상 등을 이용하여 공통경계 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 공통경계 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 색상정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 그 후 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.

• 센서학회지
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• 제29권2호
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• pp.123-127
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• 2020

In this paper, the estimation of the disparity for depth extraction in monochrome complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) image sensors with offset pixel apertures is presented. To obtain the depth information, the disparity information between two different channel data of the offset pixel apertures is required. The disparity is caused by the difference in the response angle between the left- and right-offset pixel aperture images. A depth map is implemented by the generated disparity. Therefore, the disparity is the most important factor for realizing 3D images from the designed CMOS image sensor with offset pixel apertures. The disparity is influenced by the pixel height and offset value of the offset pixel aperture. To confirm this correlation, the offset value is set to maximum within the pixel area, and the disparity values corresponding to the difference in the heights are calculated and compared. The disparity is derived using the camera-lens formula. Two monochrome CMOS image sensors with offset pixel apertures are used in the disparity estimation.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.29-35
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• 2012

본 논문에서는 MPEG(Moving Picture Experts Group) 영상 디코더에서 영상을 압축, 비교, 복원, 저장한후 디코딩 처리하는 방법을 종래의 픽셀 단위로 처리하는 방법과는 다르게 영상의 단위 화소 주변을 군집화소로 분류한 후 이를 클러스터링하여 오버랩정도를 결정 한다. 오버랩 정도의 임계치값을 결정하는데는 패턴식별을 취한후 샘플 패턴에 대한 기하구조의 파악과 결정함수의 도출로 활용된다. 특징공간이 4차원 이상이면 주어진 패턴 구조를 시각적으로 관찰할 수 없다. 이 때, 분포구조를 고찰해 볼수 있는 방법은 군집중심간의 거리, 군집별 패턴의 수 및 표준편차 등을 이용하는 방법이다. 임계치 값을 넘는 중복화면은 소거되고 넘지않는 군집화면은 패턴인식으로 복원된후 동영상으로 구현된다. 이방법이 기존의 픽셀 단위 처리하는 방법 과는 20%정도의 메모리 감축과 15%정도의 화면 복원에 성능이 향상된 것으로 판정된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.74-76
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• 2010

Digital images or videos are used in modern digital devices. The resolution of HDTV in digital broadcasting system is higher than that of previous analog systems. Also, mobile phone with 3G can provide images as well as video streaming services in realtime. In these circumstances, the visual quality of images has become an important factor. We can make image clear by transient improvement process that reduces transient in edges. In this paper, we present an transient improvement algorithm. The proposed algorithm improves edges by making smooth edge to steep edge. Before performing transient improvement algorithm, edge detection algorithm should be operated. Laplacian operator is used in edge detection, and the absolute value of it is used to calculate gain value. Then, local maximum and minimum values are computed to discriminate current pixel value to raise up or pull down. Compensating value that gain value multiplies with the difference between maximum (or minimum) value and current pixel value adds (or subtracts) to current pixel value. That is, improved signal is generated by making the narrow transient of edge. The advantage of proposed algorithm is that it doesn't produce shooting problem like overshoot or undershoot.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1371-1378
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• 2017

본 논문은 양방향 가중치를 이용하는 기존의 업샘플링 방법들에서 나타난 색상 텍스쳐 복사(color texture copy) 문제를 방지하기 위해 선택적 양방향 가중치와 라플라시안 함수를 이용한 색상 가중치를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 3차 회선 보간법(bicubic interpolation)을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 색상영상과 깊이영상의 주변 화소값 차이를 이용하여 색상 텍스쳐 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 색상 텍스쳐 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 거리정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 반면에 색상 텍스쳐 영역에 포함되지 않는 화소는 깊이정보 가중치 대신 색상정보 가중치를 구하여 비용계산을 수행한다. 아홉 개의 화소에 대한 비용계산이 끝나면 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.