• 전자공학회논문지B
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• 제31B권2호
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• pp.45-55
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• 1994

In this paper, a block based image approximation technique using the Self Affine System(SAS) from the fractal theory is suggested. Each block of an image is divided into 4 tiles and 4 affine mapping coefficients are found for each tile. To find the affine mapping cefficients that minimize the error between the affine transformed image block and the reconstructed image block, the matrix euation is solved by setting each partial differential coefficients to aero. And to ensure the convergence of coding block. 4 uniformly partitioned affine transformation is applied. Variable block size technique is employed in order to applynatural image reconstruction property of fractal image coding. Large blocks are used for encoding smooth backgrounds to yield high compression efficiency and texture and edge blocks are divided into smaller blocks to preserve the block detail. Affine mapping coefficinets are found for each block having 16$\times$16, 8$\times$8 or 4$\times$4 size. Each block is classified as shade, texture or edge. Average gray level is transmitted for shade bolcks, and coefficients are found for texture and edge blocks. Coefficients are quantized and only 16 bytes per block are transmitted. Using the proposed algorithm, the computational load increases linearly in proportion to image size. PSNR of 31.58dB is obtained as the result using 512$\times$512, 8 bits per pixel Lena image.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.108-114
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• 2008

본 논문은 DCT 질감블록계수를 이용한 강인한 블라인드 워터마킹을 제안하였다. 제안 방법에서는 다양한 외부 공격에 강인하도록 하기 위해서 $8\times8$ 블록 DCT 주파수 영역 계수 값의 절대값을 이용한 질감 블록 계수를 기준으로 $8\times8$ 블록 DCT의 직류성분에 모든 워터마크를 삽입하였다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과 제안 방법이 기존의 방법보다 비가시성 측면 및 다양한 외부 공격인 Dithering, Scaling, Cropping에서 매우 강인함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.102-112
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• 2012

본 논문에서는 웨이브렛 영역의 BDIP(block difference of inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficients) 특징, 그리고 WPCA(whitened principal component analysis) 분류기를 이용한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상에 웨이브렛 변환을 적용한다. 그런 다음 웨이브렛 영역의 각 부대역에 BDIP와 BVLC 연산자를 적용한다. 이어서 각 BDIP, BVLC 부대역에 대하여 전역 통계치를 계산하고 그 결과들을 벡터화하여 특징 벡터로 사용한다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 질의 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 실험 결과 제안된 방법은 3가지의 실험 질감 영상 DB에 대하여 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 질감 분류 성능을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.183-186
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• 2001

In this paper, we first propose new texture features, BVLC (block variation of local correlation coefficients) moments, for content-based image retrieval (CBIR) and then present an image retrieval method based on the fusion of BDIP and BVLC moments. BDIP uses the local probabilities in image blocks to extract valley and edges well. BVLC uses the variations of local correlation coefficients in images blocks to measure texture smoothness well. In order not to be affected with the movement, rotation, and size of an object, the first and second moments of BDIP and BVLC are used for CBIR. Corel DB and Vistex DB are used to evaluate the performance of the proposed retrieval method. Experimental results show that the presented retrieval method yields average 12% better performance than the method using only BDIP or BVLC moments and average 13% better performance than the method using wavelet moments.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.103-114
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• 2005

본 논문에서는 칼라 특징으로 칼라 오토코렐로그램(autocorrelogram)을 선택하고 질감 특징으로 BDIP(block difference inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficient)를 선택하여 이들을 효율적으로 추출하고 결합한 다중 특징기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 오토코렐로그램은 영상의 H(hue), S(saturation) 칼라 성분으로부터 추출 하였고, BDIP와 BVLC는 V(value) 성분으로부터 추출하였다. 이때 각 특징추출 시 계산량을 고려하여 간소화된 오토코렐로그램과 BVLC를 제안하여 사용하였으며, 추출한 특징들을 효율적으로 저장하기 위해 특징벡터성분들의 값을 그 분포에 따라 균등 또는 비균등 양자화 하여 사용하였다. Corel DB및 VisTex DB에 대한 실험 결과, 칼라 오토코렐로그램과 BDIP, BVLC 질감 특징을 결합함으로써 동일한 차원에서 오토코렐로그램만을 사용할 때보다 최대 9.5%, BDIP, BVLC만을 사용할 때보다 최대 4% 검색성능이 향상되었다. 또한 제안한 다중 특징은 웨이브렛 모멘트, CSD, 칼라 히스토그램에 비해 특징벡터의 저장공간을 약 3분의 1 정도 적게 차지하면서 검색성능이 각각 최대 12.6%, 14.6%, 27.9% 우수하게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.577-580
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• 1999

Padding is a technique that enables applying conventional discrete cosine transform to encode boundary blocks of arbitrarily shaped objects by assigning imaginary values to the pixels that are not included in the object. Padding prevents the increase of high frequency DCT coefficients. However, in some boundary blocks, too many padded pixels are coded due to a small portion of object pixels. To reduce the number of padded pixels and to improve coding efficiency, we propose a block merging method for texture coding. The proposed mothed searches the shape information of boundary blocks and excludes the 4$\times$4 pixels of 8$\times$8 blocks if all the 4$\times$4 pixels are in the background region, and merges the remained 4$\times$4 pixels into new 8$\times$8 blocks. Experimental results show that our proposed method yields a rate-distortion gain about 0.5~1.6㏈ compared to conventional padding method, LPE

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.412-434
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• 2023

This study discusses the high-order diffusion method in the wavelet domain. It aims to improve the edge protection capability of the high-order diffusion method using wavelet coefficients that can reflect image information. During the first step of the proposed diffusion method, the wavelet packet decomposition is a more refined decomposition method that can extract the texture and structure information of the image at different resolution levels. The high-frequency wavelet coefficients are then used to construct the edge detection function. Subsequently, because accurate wavelet coefficients can more accurately reflect the edges and details of the image information, by introducing the idea of state weight, a scheme for recovering wavelet coefficients is proposed. Finally, the edge detection function is constructed by the module of the wavelet coefficients to guide high-order diffusion, the denoised image is obtained. The experimental results showed that the method presented in this study improves the denoising ability of the high-order diffusion model, and the edge protection index (SSIM) outperforms the main methods, including the block matching and 3D collaborative filtering (BM3D) and the deep learning-based image processing methods. For images with rich textural details, the present method improves the clarity of the obtained images and the completeness of the edges, demonstrating its advantages in denoising and edge protection.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권6C호
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• pp.465-474
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• 2005

본 논문은 잡음이 존재하는 전송 선로를 통해 전송된 영상의 손실 블록에 대해 방향성 복구 방법을 제안한다. 손실된 DCT 계수나 화소값들은 손실된 블록 주위의 마주보는 블록 간 DC값 차이(DDC:Difference of DC)와 AC계수의 유사성(SAC: Similarity of AC)으로 구성된 방향성 척도에 의해 적응적으로 선택되어진 이웃 블록들을 이용해서 선형 보간법으로 복구된다. 본 논문에서 제안하는 방향성 복구 방법은 고정된 이웃 블록을 이용하지 않고 국부 영상 내의 방향성 정보에 따라 적응적으로 변하는 이웃 블록들이 사용하기 때문에 강한 에지 성분이나 텍스쳐 영역에 대해서 효과적이다. 본 논문에서는 DDC와 SAC로 구성된 새로운 방향성 척도(CDS: Combination of DDC and SAC)를 구하고 그 방향성 척도를 통해 국부 영역의 특성에 따라 손실된 블록을 복구하기 위한 블록들을 선택한다. 모의실험에서 제안 방법은 기존의 방법보다 평균적으로 약 0.6dB의 PSNR 개선을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.125-132
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• 2004

본 논문에서는 DCT 변환 영역에서 인간 시각의 민감도에 따른 워터마크의 삽입과 원 DCT 계수의 왜곡을 최소화시키는 워터마크의 삽입방법을 제안한다. 제안한 방법은 JPEG 영상 압축에 적합한 인간 시각 시스템에 따라 블록을 재정렬하여 인간 시각에 둔감한 블록에 보다 강한 워터마크를 삽입시킨다. 또한 블록 내에서는 원 DCT 계수의 왜곡을 최소화시키는 워터마크를 삽입함으로서 높은 압축율에서도 비가시성과 견고성을 향상시킨다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 워터마킹 방법과 비교하여 높은 화질을 유지하면서 높은 압축율 에서도 견고성이 우수함을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1173-1176
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• 2005

Depending on the characteristics of each 3D-DCT block, images can be classified into three types: images with motion and textures, images with high textures and little motion, images with little textures and little motion. In this paper, we propose an adaptive watermarking method using these characteristics of each 3D-DCT block. and the human visual system. The proposed method classifies patterns of 3D-DCT blocks based on the motion and texture information, and classifies the image type according to the ratio of these patterns. The watermark is inserted proportional to the 3D-DCT coefficients by using pattern adaptive JND, which. makes the proposed watermarking robust by inserting watermarks in as many blocks as possible. Experimental results show that the proposed method achieves better performance in terms of invisibility and robustness than the previous method.