Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.06a
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pp.83-88
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1999
In this paper, a novel gray-scale lossless image coder combining context-based minimum mean squared error (MMSE) prediction and entropy coding is proposed. To obtain context of prediction, this paper first defines directional difference according to sharpness of edge and gradients of localities of image data. Classification of 4 directional differences forms“geometry context”model which characterizes two-dimensional general image behaviors such as directional edge region, smooth region or texture. Based on this context model, adaptive DPCM prediction coefficients are calculated in MMSE sense and the prediction is performed. The MMSE method on context-by-context basis is more in accord with minimum entropy condition, which is one of the major objectives of the predictive coding. In entropy coding stage, context modeling method also gives useful performance. To reduce the statistical redundancy of the residual image, many contexts are preset to take full advantage of conditional probability in entropy coding and merged into small number of context in efficient way for complexity reduction. The proposed lossless coding scheme slightly outperforms the CALIC, which is the state-of-the-art, in compression ratio.
In this Paper. we Propose a digital watermarking scheme for digital images based on a perceptual model, the frequency masking, texture making, and luminance masking Properties of the human visual system(HVS), which have been developed in the context of image compression. We embed two types of watermark, one is pseudo random(PN) sequences, the other is a logo image. To embed the watermarks, original images are decomposed into $8\times8$ blocks, and the discrete cosine transform(DCT) is carried out for each block. Watermarks are casted in the low frequency components of DCT coefficients. The perceptual model adjusts adaptively scaling factors embedding watermarks according to the local image properties. Experimental results show that the proposed scheme presents better results than that of non-perceptual watermarking methods for image qualify without loss of robustness.
This research investigated the influences of structural characteristics such as fabrics, mechanical properties, and subjective sensory images on the off-line and on-line preferences to women's spring/summer suits fabrics to extract the most effective factor towards preference as well as analyze the preferential off-line and on-line differences to predict the exact texture image on-line. Objective evaluations were done for the measurement of the mechanical properties of fabrics using Kawabata's Evaluation System and subjective evaluations were done with 109 female subjects who value the off-line and on-line sensory image of suit fabrics. For statistical analysis, factor analysis, cluster analysis, t-test, ANOVA, and regression were used. The results were as follows. The preference scores on-line were generally higher than those off-line. For the structural characteristics of fabrics, differences of thickness were observed according to preference clusters, and the preference increased as thickness was lowered off-line and on-line. For mechanical properties, WC influenced off-line and on-line preferences. Fabrics with low compression energy were preferred; however, the effect of SMD was observed off-line only. In subjective sensory images, the 'smoothness' image influenced off-line and on-line preferences the most. All sensory images influenced the off-line preferences; however, the effects of 'flexibility' and 'weight' were not shown on-line.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.8
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pp.579-588
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2013
This paper proposes an effective watermarking approach for copyright protection of fire video images. The proposed watermarking approach efficiently utilizes the inherent characteristics of fire data with respect to color and texture by using a gray level co-occurrence matrix (GLCM) and fuzzy c-means (FCM) clustering. GLCM is used to generate a texture feature dataset by computing energy and homogeneity properties for each candidate fire image block. FCM is used to segment color of the fire image and to select fire texture blocks for embedding watermarks. Each selected block is then decomposed into a one-level wavelet structure with four subbands [LL, LH, HL, HH] using a discrete wavelet transform (DWT), and LH subband coefficients with a gain factor are selected for embedding watermark, where the visibility of the image does not affect. Experimental results show that the proposed watermarking approach achieves about 48 dB of high peak-signal-to-noise ratio (PSNR) and 1.6 to 2.0 of low M-singular value decomposition (M-SVD) values. In addition, the proposed approach outperforms conventional image watermarking approach in terms of normalized correlation (NC) values against several image processing attacks including noise addition, filtering, cropping, and JPEG compression.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.3
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pp.160-174
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2008
In this paper, we propose new coding techniques for photometry data of three-dimensional(3-D) mesh models. We make a good use of geometry and connectivity information to improve coding efficiency of color, normal vector, and texture data. First of all, we determine the coding order of photometry data exploiting connectivity information. Then, we exploit the obtained geometry information of neighboring vortices through the previous process to predict the photometry data. For color coding, the predicted color of the current vertex is computed by a weighted sum of colors for adjacent vortices considering geometrical characteristics between the current vortex and the adjacent vortices at the geometry predictor. For normal vector coding, the normal vector of the current vertex is equal to one of the optimal plane produced by the optimal plane generator with distance equalizer owing to the property of an isosceles triangle. For texture coding, our proposed method removes discontinuity in the texture coordinates and reallocates texture image segments according to the coding order. Simulation results show that the proposed compression schemes provide improved performance over previous works for various 3-D mesh models.
In this paper, we propose an edge histogram to efficiently represent the edge distribution in the image for MPEG-7. To this end, we adopt global, semi-global, and local edge histogram bins. Also, we extract the edge information from the image in terms of image blocks rather than pixels, which reduces the extraction complexity and is also applicable to the block-based compression standards such as MPEG-1, and 2. Experimental results show that the proposed method yields better retrieval accuracy and feature extraction speed comparing to other non-homogeneous texture descriptors of MPEG-7 including the wavelet-based descriptor and local edge-based descriptor.
In this paper, a new watermarking scheme based on the POCS theory and human visual system is proposed. Using the POCS theory, watermarks are embedded into imperceptible image regions such as edge and strong texture area in the spatial domain. Also it is inserted into middle frequency band in the transform domain to achieve the robustness against compression and filtering, etc. In addition, different gain factors are employed into blocks classified by considering texture masking effect. By doing so, the proposed method has a novel property of having both the imperceptibility and the robustness simultaneously. Simulation results show that the proposed method has an excellent performance better than conventional approaches.
In this paper, a new embedded wavelet packet image coder algorithm is proposed for an effective image coder using correlation between partitioned coefficients. This new algorithm presents parent-child relationship for reducing image reconstruction error using relations between individual frequency sub-bands. By parent-child relationship, every coefficient is partitioned and encoded for the zerotree data structure. It is shown that the proposed wavelet packet image coder algorithm achieves low bit rates and rate-distortion. It also demonstrates higher PSNR under the same bit rate and an improvement in image compression time. The perfect rate control is compared with the conventional method. These results show that the encoding and decoding processes of the proposed coder are simpler and more accurate than the conventional ones for texture images that include many mid and high-frequency elements such as aerial and satellite photograph images. The experimental results imply the possibility that the proposed method can be applied to real-time vision system, on-line image processing and image fusion which require smaller file size and better resolution.
Lines and textures are natural properties of the surface of natural objects, and their images can be sparsely represented in suitable frames such as wavelets, curvelets and wave atoms. Based on characteristics that the curvelets framework is good at expressing the line feature and wavesat is good at representing texture features, we propose a model for the weighted sparsity constraints of the two frames. Furtherly, a multi-step iterative fast algorithm for solving the model is also proposed based on the split Bergman method. By introducing auxiliary variables and the Bergman distance, the original problem is transformed into an iterative solution of two simple sub-problems, which greatly reduces the computational complexity. Experiments using standard images show that the split-based Bergman iterative algorithm in hybrid domain defeats the traditional Wavelets framework or curvelets framework both in terms of timeliness and recovery accuracy, which demonstrates the validity of the model and algorithm in this paper.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.9
no.3
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pp.39-52
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1999
In this paper we propose a new watermarking technique for copyright protection of images. The proposed technique is based on a spatial masking method with a spatial scale parameter. In general it becomes more robust against various attacks but with some degradations on the image quality as the amplitude of the watermark increases. On the other hand it becomes perceptually more invisible but more vulnerable to various attacks as the amplitude of the watermark decreases. Thus it is quite complex to decide the compromise between the robustness of watermark and its visibility. We note that watermarking using the spread spectrum is not robust enought. That is there may be some areas in the image that are tolerable to strong watermark signals. However large smooth areas may not be strong enough. Thus in order to enhance the invisibility of watermarked image for those areas the spatial masking characteristics of the HVS(Human Visual System) should be exploited. That is for texture regions the magnitude of the watermark can be large whereas for those smooth regions the magnitude of the watermark can be small. As a result the proposed watermarking algorithm is intend to satisfy both the robustness of watermark and the quality of the image. The experimental results show that the proposed algorithm is robust to image deformations(such as compression adding noise image scaling clipping and collusion attack).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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