In this paper, we proposed a digital watermarking for color still image using the characteristics of human visual system and the achromatic block information. We use a binary watermark signal and insert watermark signal in the chromatic component region of YCrCb color space. In order to extract the watermark signal, we extracted the watermark signal by presuming that modified pattern of chromatic saturation without using original an image. Experimental results show that the proposed watermarking method has a good performance to embed watermark signal and extract one.
This paper proposes a image compression algorithm which stores and transmites image data efficiently. The proposed compression algorithm modify enhances compression rate by modified ZIG-ZAG Scanning in JPEG standard algorithm which is based on 2D-DCT. And the up-compatible method of proposed algorithm can solve compatible problem with JPEG that is cased by modified ZIG-ZAG Scanning. And this paper presentes a block diagram of hardware for real-time processing.
In this paper, a spatial-based perceptual watermarking considering human visual system (HVS) that is proposed for small-size images such as internet shopping-mall image. In our method, a multi-bit data can be embedded in luminance component of color images still keeping the perceptual quality of image. Experimental results demonstrated that watermarks can be strongly embedded while preserving a good fidelity.
In this letter, the constant driving power reduction ratio has been achieved for column drivers regardless of the input image by incorporating a new static power reduction scheme into the previous dynamic power reduction method. The measured power reduction ratio is around 50% for a 120 Hz liquid crystal display panel in such cases of still input video and fallback.
디지털 워터마킹은 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위한 중요한 기술로 취급되어 오고 있다. 삽입되는 워터마크는 압축, 필터링에서 cropping에 이르기까지 다양한 공격에 대하여 견고하여야 한다. 특히, JPEG은 인터넷 응용을 위한 뛰어난 정지 영상 압축 표준이기 때문에 JPEG 압축에 견관 디지털 워터마킹 기법이 특별히 요구된다. 지금까지 제안된 대부분의 디지털 워터마킹 기법은 JPEG의 품질수준(quality level)을 고려하지 않고 픽셀이나 계수를 변조하여 처리한다. 이것은 워터마크의 제거가 쉽게 이루어진다. 본 논문에서는 JPEG 압축시에 발생되는 영상의 손실을 계산하기 위해 JPEG 압축의 품질 계수를 워터마크 삽입 시의 파라메터로써 이용하여 JPEG 압축에 의한 차를 계산한다. 인간 시각의 성질 중에서 밝기 차의 식별력을 고려함과 동시에 영상의 에지 정보를 이용한 시각 성분을 계산한다. 이와 같이 JPEG 압축에 의한 영상의 손실과 인간의 시각 성질을 고려한 워터마크를 구성한 후에 영상에 삽입하는 새로운 디지털 워터마킹 기법을 제안한다.
본 논문에서는 Fingerprint 기법의 Resource로 신호의 세기가 아닌 이미지를 이용해 좌표정보를 포함하는 이미지 기반의 데이터베이스를 구축하고, 사용자로부터 입력되는 이미지와 유사도 비교를 통해 사용자의 위치추정 기법에 대해 제안한다. Fingerprint 기법은 신호 세기뿐만 아니라 환경에 대한 지역적 잡음 정보들까지 모두 추정에 반영하므로 높은 위치 추정 정확도를 제공한다. 이미지의 유사도는 SURF 알고리즘을 통해 데이터베이스와 사용자 입력 이미지의 특징점을 검출하고, 동일한 특징점 간의 매칭을 통해 비교된다. 여기에서 우리는 RANSAC 알고리즘을 함께 사용하여 검출된 특징점의 노이즈 제거를 통해 이미지 유사도 비교의 정확도를 높였다. 제안하는 기법의 검증을 위해 두 건물의 실내와 주변 실외 환경에서 이미지를 획득하여 데이터베이스를 구축하고, 임의의 위치에서 사용자의 위치를 추정하였다. 추정 된 최종 위치는 데이터베이스에 저장 된 이미지가 가지는 좌표가 사용자의 위치와 가장 근접한 좌표로 검출되는지 확인하였으며 RANSAC을 통해 특징점의 노이즈 제거 전과 제거 후에 대한 이미지 유사도 비교의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 렌즈 배열에 의한 대용량의 3차원 집적 영상을 활용하기 위한 효율적인 압축 방법을 제안한다. 기존의 정지영상 압축 기법은 각 요소 영상간의 상관도를 적절하게 제거하지 못하여 압축 효율 및 화질 측면에서 낮은 성능을 보인다. 또한, 각 요소 영상을 1차원 스캔방법에 의해 분리하여 동영상 압축기법을 이용할 경우 요소 영상간 상관도를 효과적으로 제거하는 데 한계가 있다. 제안하는 방식에서는 2차원 참조기법에 의해 각 요소 영상을 분리하고, 이를 H.264/AVC의 다중 프레임 참조 기법을 이용하여 효과적으로 압축한다. 제안하는 2차원 참조 기법은 요소 영상의 수직, 수평 및 대각 방향의 상관도에 따라 최적의 참조 영상을 선택할 수 있어 가장 좋은 압축성능을 나타낸다. 실험 결과는 정지 영상 압축 방법에 비해 요소 영상을 분리하는 방법이 압축 성능을 향상시킴을 보이고, 제안하는 2차원 참조 기법이 1차원 스캔 방식에 비해 주관적 화질 및 객관적 성능에 있어 뛰어남을 보인다.
오래전부터 연구자들은 CBIR에 대한 많은 연구로 인해 이미지 검색 분야에 우수한 결과를 제시하였다. 그러나 이미지에 대한 이러한 검색 결과와 사람이 인식하는 결과 사이에 의미적 격차는 여전히 존재한다. 적은 수의 이미지를 사용하여 사람이 인식하는 수준의 이미지를 분류하는 것은 아직까지 어려운 문제이다. 따라서 본 논문은 이미지 검색에서 사람과 검색 시스템의 이미지의 의미적 격차를 최소화하기 위해 딥 러닝 기반의 전이 학습을 이용한 이미지 분류 모델을 제안한다. 실험 결과, 학습 모델의 손실률은 0.2451%, 정확도는 0.8922%로 제안한 이미지 분류 방법의 구현은 원하는 목표를 달성할 수 있었다. 그리고 딥 러닝에서 CNN의 전이 학습 모델 방법이 새로운 데이터를 추가하여 이미지 데이터베이스를 구축하는데 효과적인 결과를 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3620-3637
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2019
Since the birth of Synthetic Aperture Radar (SAR), it has been widely used in the military field and so on. However, the existence of speckle noise makes a good deal inconvenience for the subsequent image processing. The continuous development of sparse representation (SR) opens a new field for the speckle suppressing of SAR image. Although the SR de-noising may be effective, the over-smooth phenomenon still has bad influence on the integrity of the image information. In this paper, one novel SAR image de-noising method based on residual image fusion and sparse representation is proposed. Firstly we can get the similar block groups by the non-local similar block matching method (NLS-BM). Then SR de-noising based on the adaptive K-means singular value decomposition (K-SVD) is adopted to obtain the initial de-noised image and residual image. The residual image is processed by Shearlet transform (ST), and the corresponding de-noising methods are applied on it. Finally, in ST domain the low-frequency and high-frequency components of the initial de-noised and residual image are fused respectively by relevant fusion rules. The final de-noised image can be recovered by inverse ST. Experimental results show the proposed method can not only suppress the speckle effectively, but also save more details and other useful information of the original SAR image, which could provide more authentic and credible records for the follow-up image processing.
In this paper, we present a new JPEG (Joint Photograph Experts Group) compression architecture which compresses still image into fixed size of bitstream to use restricted system memory efficiently. The size of bitstream is determined by the complexity of image and the quantization table. But the quantization table is set in advance the complexity of image is the essential factor. Therefore the size of bitstream for high complexity image is large and the size for low complexity image is small. This means that the management of restricted system memory is difficult. The proposed JPEG encoder estimates the size of bitstream using the correlation between consecutive frames and selects the quantization table suited to the complexity of image. This makes efficient use of system memory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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