멀티미디어 데이터의 저작권 주장을 위한 방법으로 사용되고 디지털 워터마킹 중에서 영상에 대한 워터마킹 기법이 많이 연구되어지고 있지만, 칼라영상에서의 워터마킹 연구가 미비하다. 본 논문에서는 효율적 영상 워터마킹을 위해서 칼라모델 중에서 HSI 채널에서의 워터마킹 적용을 분석하였다. 실험 결과, 가중치에 따른 비가시성을 확인할 수 있었고, 추출된 워터마크의 상관도에서 만족할 만한 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 정지 영상에 대하여 DCT 영역에서의 watemark 방버을 제안하였다. 정지 영상 내에 삽입된 watermark 의 가시성을 줄이기 위하여 정지화상의 고주파 영역에 watermark을 삽입하였으며, 고주파 영역 선별을 위하여 가변 크기의 고주파 영역 추출방법을 제안하였다. 제안된 방법이 JPEG 압축, 저주파 필터, 중복 watermark 및 cropping 등의 여러 가지 영상처리 기법에 강인한 특성을 나타내는 실험 결과를 얻었다.
본 논문에서는 웨이블릿 기반의 이미지 워터마킹 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 원영상의 주파수 영역에 의사 잡음 코드를 첨가하여 워터마크 된 디지털 영상을 만드는 것이다. 또한, 원영상은 워터마킹 검출을 위해 사용되어지고, 부가되는 서명의 강도는 원영상에 따라 달라지므로, 적합한 신호를 제안된 방법에 의해 산출 할 수가 있었다. 실험 결과, 제안된 방법이 주파수 영역에서 기존의 사설 방식에 비해 우수한 변조방지와 낮은 가시성을 보임을 나타내었다.
본 논문에서는 보다 효과적이고 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 웨이브릿 변환 영역에서 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary)에서와 정상상태(stationary) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 워터마크는 고주파 영역에서 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)를 이용하여 다해상도 영상의 웨이브릿 계수 중에서 시각적 중요 계수(perceptual significant coefficients: PSC)를 선택하여 삽입한다. 워터마크 은닉을 위한 지각 모델은 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이것은 비정상상태와 정상상태의 통계적 특성을 이용하고, 국부영상 특성을 가진다. 은닉모델은 다해상도내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. Stirmark benchmark test에 근거하여 여러 가능한 왜곡에 대한 실험에서 강인성과 비가시성에서의 우수함을 확인하였고, 비정상상태의 경우와 정상상태의 경우를 비교하였다.
영상 내 흔들림은 비디오의 가시성을 떨어뜨리고 영상처리나 영상압축의 효율을 저하시킨다. 최근 디지털 영상처리 분야에 딥러닝이 본격 적용되고 있으나, 비디오 안정화 분야에 딥러닝 적용은 아직 초기 단계이다. 본 논문에서는 Wobbling 왜곡 경감을 위한 triplet 형태의 CNN 기반 비디오 안정화기 구조를 제안하고, 비디오 안정화기 학습을 위한 학습데이터 합성 방법을 제안한다. 제안한 CNN 기반 비디오 안정화기는 기존 딥러닝 기반 비디오 안정화기와 비교되었으며, Wobbling 왜곡은 감소하고 더 안정적인 학습이 이루어지는 결과를 얻었다.
목적: 악성뇌종양 주변부위의 역동자기공명영상에서의 시간신호강도곡선 양상으로 종양의 성장 양상이나 예후를 판단할 수 있는지를 알고자 한다. 대상 및 방법: Anaplastic oligodendroglioma 3예, Anaplastic astrocytoma 1예, Glioblastoma multiforme 1예, Malignant ependymoma 2예, Medulloblastorna 1예로서, 총 8예의 종양절제전, 혹은 후의 잔류 종양을 대상으로 하였다. Routine MRI에 추가하여 종양부위에서 Turbo spin echo T1 강조 역동자기공명영상을 하였으며, Gd-DTPA 0.1 mmol/kg를 급속 주사 한 후, TR/TE, 350/15, slice thickness 6 mm, slice number 3, NEX 2회, scan time은 15 초로 하여 5 분 동안 20회 영상을 얻었다. 가시적으로 조영증강이 없는 종양의 주변부위나 수술경계부위에 관심영역을 그려서 시간신호강도곡선을 얻었으며, 첫 회 조영제 통과시의 peak 이후에 신호가 감소하는 경우를 Normal pattern으로, peak 이후에 신호가 계속 유지되거나 증가하는 경우를 Tumor pattern으로 하였으며, Normal pattern과 Tumor pattern을 보인 예들을 구분하여 종양의 재성장 상태와 환자의 생존 기간을 비교 관찰하였다.
지구온난화에 따른 이상기후현상을 해결하기 위해 인공위성영상을 이용한 식생의 변화유무와 특성파악이 중요하다. 특히, 인공위성의 근적외선 영역과 가시광선 영역을 이용한 정규식생분포지수는 식생의 활력도를 파악하고 변화유무를 판단하는 지표로서 많이 사용되고 있다. 하지만, 최근 발사된 Landsat 8 OLI의 경우 정규식생분포지수에 영향을 주는 근적외선 밴드의 파장대역이 기존의 TM/ETM+ 위성의 근적외선 밴드의 파장대역보다 감소하였다. 또한 이러한 파장대역 변화에 의한 정규식생분포지수의 차이에 대해서 공식적으로 연구한 사례가 없다. 그러므로 본 연구는 Landsat 8 OLI 위성영상과 Landsat 7 ETM+ 위성영상을 식생이 활발한 여름철(9월)과 그렇지 않은 겨울철(1월)의 영상을 각각 취득하여, 식생, 도심지, 도로, 농경지, 나지의 5가지 항목으로 분류하여 각각의 정규식생분포지수를 비교해보고 상관관계분석을 시도하였다.
초분광영상은 사람이 볼 있는 가시광선 영역부터 자외선 파장 대역까지 수십에서 수천 개의 데이터를 가지고 있는 고차원 데이터이다. 그렇기 때문에 초분광영상을 이용한 연구에는 많은 저장 공간과 고사양의 성능을 필요로 한다. 따라서 초분광영상의 차원을 감소시켜 데이터용량을 줄이고, 처리속도를 향상시키기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 기존에 자주 사용되던 방법인 PCA와 ICA는 차원축소를 위하여 고유벡터를 계산하고 이를 이용하여 축을 변경하여 차원축소를 한다. 하지만 초분광영상에서는 이러한 방법으로 차원을 축소할 시 정확도가 감소한다. 따라서 본 논문에서는 특징 밴드를 추출하고 이를 이용하여 차원축소를 하는 SPVD 알고리즘을 제안한다. SPVD(Spectral pair vector decomposition) 알고리즘은 d개의 그룹으로 나누고 각 그룹들의 양벡터 각과 음벡터 각을 계산한 후 이를 이용하여 차원축소를 한다. 실험 결과 PCA는 61차원에서 70.05%, ICA는 71차원에서 63.03% 정확도를 보이는데 비해 SPVD 알고리즘은 3차원에서 83% 정확도를 보였다.
과학기술위성3호 부탑재체로 영상분광기(COMIS, Compact Hyperspectral Imager)가 선정되어 2007년 5월부터 개발이 진행되고 있다. COMIS는 2010년 과학기술위성3호에 탑재 발사되어, 위성 궤도 700km 상공에서 해상도 30m을 가지고, 30km 폭의 지표면 또는 대기를 관측할 수 있다. 현재까지 국내에서 개발된 위성탑재 지구관측카메라가 흑백이거나 다분광(3파장)으로 지구관측을 하는 것에 반하여 COMIS는 가시광 및 근적외선 영역에서 16${\sim}$62대역(4${\sim}$15nm 파장 분해능)의 초분광 관측을 수행하게 된다. 초분광 영상은 관측 대상 물성의 상세 구분이 가능한 관계로 군사적 활용을 포함한 원격 탐사의 주요 활용 분야로 대두되고 있다. 본 논문은 과학기술위성3호 부탑재체로 개발되는 영상분광기인 COMIS(Compact Hyperspectral Imager)의 전반적인 개념, 활용 과학을 먼저 소개하고 상세 광학 설계를 발표한다.
본 논문은 블록기반 DCT 부호화기의 성능 검증에 필수적인 부호화된 영상의 열화 정도를 측정하는 새로운 정량적 화질평가 모델은 제안한다. 제안된 모델은 HVS 기반의 다채널 시각 모델을 이용하여 영상신호에 있어서의 주파수 민감도와 채널의 마스킹 효과를 고려한 공간 영역상의 전반적인 왜곡의 가시도 뿐만 아니라 블록기반 DCT 부호화에서 발생할 수 있는 구획화 현상, 번짐, ringing 등의 국부적인 왜곡 특성을 측정하여 이를 화질 열화 특성에 반영하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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