An Image Concealment Algorithm Using Fuzzy Inference

퍼지 추론을 이용한 영상은닉 알고리즘

In this paper, we propose the receiver block error detection of the video codec and the image concealment algorithm using fuzzy inference. The proposed error detection and concealment algorithm gets SSD(Summation of Squared Difference) and BMC(Boundary Matching Coefficient) using the temporal and spatial similarity between corresponded blocks in the two successive frames. Proportional constant, ${\alpha}$, for threshold value, TH1 and TH2, is decided after fuzzy data is generated by each parameter. To examine the propriety of the proposed algorithm, random errors are inserted into the QCIF Susie standard image, then the error detection and concealment performance is simulated. To evaluate the efficiency of the algorithm, image quality is evaluated by PSNR for the error detection and concealed image by the existing VLC table and by the proposed method. In the experimental results, the error detection algorithm could detect all of the inserted error, the image quality is improved over 15dB after the error concealment compare to existing error detection algorithm.

본 논문에서는 비디오 코덱의 수신단 블록 오류를 퍼지추론을 이용하여 검출하고 영상을 은닉하는 방법을 제안하였다. 제안한 블록 오류 검출 알고리즘은 인접된 두 프레임에서 서로 대응되는 블록들 간의 시간적 유사성을 이용하여 SSD를 구하고, 1차 임계값보다 SSD가 큰 블록들을 1차적인 오류 블록으로 분류하였다. 그리고 각각의 파라미터를 가지고 퍼지데이터 구한 후에 비례상수 ${\alpha}$와 임계값 TH1과 TH2를 결정하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검토하기 위하여 QCIF 동영상에 랜덤 오류를 삽입하여 오류 검출 및 은닉 실험을 하였으며, 알고리즘의 성능평가는 동영상에 오류를 삽입한 후 기존의 VLC 테이블에 의한 오류 검출 알고리즘과 검출결과를 비교 분석하였다. 실험 결과, 제안한 오류 검출 알고리즘은 실험 영상의 오류 블록들을 모두 검출할 수 있었으며, 오류 은닉 후 영상의 화질이 기존의 오류 검출 알고리즘 보다 15dB 이상 개선됨을 알 수 있었다.