This paper proposes the efficient preprocessing method based on curvelet transform for edge enhancement in image. The propose method is generated the edge map by using the Canny algorithm to wavelet transform, which is the sub-step of the curvelet transform. In order to improve the part of edge feature, the selective sharpening according to the generate edge map is applied. In experimental result, the propose method achieves that the enhancement of edge feature is better than conventional methods. This leads that peak to signal noise ratio, edge intensity are improvement on average about 1.92, 1.12dB respectively.
This study presents two reversible data hiding schemes based on the coefficient shifting (CS) algorithm. The first scheme uses the CS algorithm with a mean predictor in the spatial domain to provide a large payload while minimizing distortion. To guard against manipulations, the second scheme uses a robust version of the CS algorithm with feature embedding implemented in the integer wavelet transform domain. Simulations demonstrate that both the payload and peak signal-to-noise ratio generated by the CS algorithm with a mean predictor are better than those generated by existing techniques. In addition, the marked images generated by the variant of the CS algorithm are robust to various manipulations created by JPEG2000 compression, JPEG compression, noise additions, (edge) sharpening, low-pass filtering, bit truncation, brightness, contrast, (color) quantization, winding, zigzag and poster edge distortion, and inversion.
본 논문에서는 디지털 영상 컨텐츠의 저작권 보호를 위해 DWT 를 이용하여 강인성(robustness), 비가시성(invisibility), 보안성(security)을 만족하는 blind 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 영상정보에 대한 변화를 원본 영상의 특정 부분에 국한하지 않게 하기 위해서, 특정 주파수 성분에 워터마크를 삽입하는 것이 아닌 전체 영상에 워터마크를 삽입하는 방법이다. 이 방법에서 저작권에 대한 판단은 추출한 워터마크 정보를 통합 판단하는 방법을 사용한다. 이 방법은 저작권 보호를 위해 원본 영상을 보관할 필요가 없으며, Gaussian filtering, average filtering, sharpening 의 영상 필터링, JPEG 손실 영상 압축, resizing, 영상 품질 향상을 위한 Contrast 나 histogram equalization 등의 공격에 충분한 강인성을 보여준다.
본 논문은 시각적 워터마크의 삭제나 수정을 방지하기 위해 블록 기반 내용 인증(Block-wise content authentication) 방법을 제안한다. 제안한 방법은 원본 이미지와 워터마크 이미지를 사용하여 DCT 기반의 시각적 워터마크(Visible watermark)가 삽입된 이미지로 만든다. 다음, 블록 기반 서명(Block-wise signature)을 삽입하여 JPEG 과 같은 허용 가능한 이미지 조작에서는 정보가 유지되고, 워터마크의 삭제와 같은 악의적인 이미지 조작에는 인증을 허용하지 않는다. 또한 이미지의 조작된 부분을 알 수 있도록 로컬라이제이션(Localization)을 이용하여 조작된 부분의 위치를 파악한 수 있다. Lena를 포함한 여러 표준 영상을 사용하여 실험한 결과, 제안한 방법은 시각적 워터마크에 대한 다양한 공격에서 조작된 위치를 정확하게 표현할 수 있었다. 그리고 Photoshop 7.0의 Quality factor 11인 JPEG-90 압축에서 약 99%의 인증이 가능하였고, 블러링(Blurring)이나 샤프닝(Sharpening)과 같은 기타 공격에서는 각각 51%, 50%로 인증이 허용되지 않았다.
Stress intensity factor is one of the most important parameters in fracture mechanics. Both the stress field distribution and the crack propagation are closely related to these parameters. Due to the complexity of actual engineering problems, it is difficult to calculate the stress intensity factor by theoretical formulation, so photoelasticity method is a good choice. In this paper, modified two parameter method is employed to calculate stress intensity factor for opening mode by using data from more than one photoelastic fringe loop. For getting accurate experiment results, the initial fringes are doubled and sharpened by digital image programs from the fringe patterns obtained by a CCD camera. Photoelastic results are compared with those obtained by the use of empirical equation and FEM. Good agreement shows that the methods utilized in experiments are considerably reliable. The photoelastic experiment can be used for bench mark in theoretical study and other experiments.
In a contemporary organization, the role of social capital has been increasingly important in sharpening knowledge management practices. The primary objective of this paper is to propose a research model to measure the effects of social capital on individual performance. The model also investigates the mediating mechanism of knowledge acquisition and knowledge transformation, both of which are critical in fostering an enterprise's absorptive capacity. The field data was collected from a knowledge-centric organization. The analysis result reveals that shared goal is crucial in enabling knowledge processes. Furthermore, it is found that knowledge transformation rather than knowledge acquisition is more likely to lead to individual task performance.
This study presents a pansharpening method, so called FitPAN, to synthesize multispectral images at a higher resolution by exploiting a high-resolution image acquired in panchromatic modality. FitPAN is a modified version of the quadratic programming approach proposed in (Lee, 2008), which is designed to generate synthesized multispectral images similar to the multispectral images that would have been observed by the corresponding sensor at the same high resolution. The proposed scheme aims at reconstructing the multispectral images at the higher resolution with as less spectral distortion as possible. This study also proposes a sharpening process to eliminate some distortions appeared in the fused image of the higher resolution. It employs the Point-Jacobian MAP iteration utilizing the contextual information of the original panchromatic image. In this study, the new method was applied to the IKONOS 1m panchromatic and 4m multispectral data, and the results were compared with them of several current approaches. Experimental results demonstrate that the proposed scheme can achieve significant improvement in both spectral and block distortion.
Kim Dong Ho;Park Seung Ok;Kim Hong Seok;Kim Yeon Jin
한국광학회:학술대회논문집
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한국광학회 2003년도 하계학술발표회
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pp.80-81
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2003
The psychophysical experiments were carried out by a panel of eleven observers on the image difference pairs displayed on the LCD (liquid crystal display)to quantify the quality changes of complex images imparted by the typical image processing operations. There were six different kinds of pairs according to their original image. The three types of visual tests performed were: pair-to-pair comparison of image differences for ordering the differences between images introduced by single or combination of image lightness change, contrast change, blurring, and sharpening, perceptibility and acceptability tests using ascending or descending series of image difference pairs ordered according to the size of their visual differences. (omitted)
We propose a novel, highly accurate approximate multiplier using different types of inexact 4-2 compressors. The importance of low hardware costs leads us to develop approximate multiplication for error-resilient applications. Several rules are developed when selecting a topology for designing the proposed multiplier. Our highly accurate multiplier design considers the different error characteristics of adopted compressors, which achieves a good error distribution, including a low relative error of 0.02% in the 8-bit multiplication. Our analysis shows that the proposed multiplier significantly reduces power consumption and area by 45% and 26%, compared with the exact multiplier. Notably, a trade-off relationship between error characteristics and hardware costs can be achieved when considering those of existing highly accurate approximate multipliers. In the image blending, edge detection and image sharpening applications, the proposed 8-bit approximate multiplier shows better performance in terms of image quality metrics compared with other highly accurate approximate multipliers.
인공지능 기반의 딥페이크(Deepfakes) 기술이 사회적인 이슈로 대두되고 있다. 하지만 기존 딥페이크 탐지기는 sharpening, additive noise와 같은 간단한 이미지 변형만으로 탐지 우회가 가능한 문제점이 있다. 본 논문에서는 안티 포렌식에 강인한 딥페이크 탐지기를 개발하기 위해 이미지 편집 도구 기반의 안티 포렌식 데이터셋을 생성하고 적대적 학습을 수행하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 안티 포렌식에 취약한 기존 딥페이크 탐지기 성능이 제안한 적대적 학습 기법을 수행한 이후에 탐지율이 크게 개선된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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