• 제목/요약/키워드: 공간필터링

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국부 통계를 기반으로 한 가중차수 통계의 데이터 의존 선형조합 필터링(DD-LWOS) (Data Department Linear Combination of Weighted Order Statistics(DD-LWOS) Filtering Based on Local Statistics)

  • 박동희;배철수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.639-644
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    • 2002
  • 순위 차수 정보와 공간정보를 이용하는 비선형 필터들은 부가 잡음에 의해 발생되는 불안정 신호를 복원하기 위해서 많이 제안되고 있으면 본 논문에서는 국부통계를 기반으로 계수 변화를 하는 데이터 의존 LWOS필터를 제안하고자 한다. LWOS필터[1]는 가우시안 형태의 잡음뿐만 아니라 미세한 신호를 보호하면서 비임펄스 잡음을 제거할 수 있었으며, 임펄스 잡음에 의해서 방해를 받을 때는 DD-LWOS 필터보다 DD-LWOS2 필터가 더 좋은 결과를 가진다는 것을 확인할 수 있었다.

웨이브릿 기반의 디지털 영상 데이터 워터마킹 (Digital Image date Watermarking of Wavelet base)

  • 이정기;김국세;박찬모;배일호;이준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.23-26
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    • 2003
  • 디지털로 신호를 표현하는 방법은 기존 아날로그 표현하는 방법에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 디지털로 된 데이터는 언제 어디서든 대단위 복제가 가능하다. 즉, 저작권 침해, 불법 복제 및 배포, 손쉽게 위조할 수 있다는 점이 그것이다. 디지털 영상 정보의 보호를 위해 디지털 영상의 불법적인 내용 조작을 막고, 영상의 소유권을 보장할 수 있는 방법으로 디지털 워터마크(Digital Watermark)가 있다. 디지털 워터마크는 공개키 알고리즘이나 방화벽 등으로 해독된 영상에 대하여 부가적인 보호를 제공한다. 본 논문에서는 디지털 영상 데이터의 정보 보호를 위해 주파수 영역에서의 웨이브릿 변환(Wavelet Transform)을 이용한 이미지 적용 디지털 워터마킹(Image-Adaptive Digital Watermarking) 방법을 제안한다. 이미지 적용 웨이브릿(Image-Adaptive Wavelet)은 영상을 주파수적으로 분해하면서 각 대역들의 공간 영역에서의 정보를 함께 지니고 JND(Just noticeable difference)을 포함한다. 이미지 적응 웨이브릿의 이러한 특성을 이용하여 다해상도 분해하고, 손실 압축(Loss Compression)이나 필터링(Filtering), 잡음(Noise)등에 크게 영향받는 저주파 성분과 인간의 시각적으로 큰 의미를 갖는 고주파 성분의 특성을 이용하여 워터마크를 삽입한다.

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진폭복조를 이용한 복합텍스쳐영상의 분할 (Multitexture Image Segmentation Using Amplitude Demodulation)

  • 이현수
    • 전기전자학회논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.211-220
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    • 2001
  • 본 논문에서는 통신시스템에서의 진폭복조와 유사한 알고리듬을 이용한 2 차원 텍스쳐 영상분할에 관해 소개한다. 우선 이상적인 필터링 후에 진폭복조를 함으로써 복합텍스쳐영상을 분할 할 수 있음을 이론적으로 보였다. 그러나 실재의 경우, 이상적인 필터 대신, 여러 가지 이점이 있고 특히 최적의 공간-대역폭적의 특성을 갖고 있는 게이버 필터를 사용하였다. 우리의 알고리듬은 게이버 필터의 동조주파수와 동일한 주파수의 정현파를 갖고 있는 텍스쳐 영역을 모두 찾아준다. 합성된 복합텍스쳐영상을 이용하여 본 논문에서 제의한 방법의 분할능력을 보였다. 이 방법은 수학적으로 명백하고 또한 적용하기에 용이하다. 이 방법은 특성기반 텍스쳐 분할방법에서 특성벡터 분류시 야기되는 많은 문제를 피할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있다.

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디지털 이미지 데이터의 웨이브릿 워터마킹 (Wavelet Watermarking of Digital Image Date)

  • 이정기;허진;이광;이호영;이준
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.490-494
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    • 2005
  • 본 논문에서는 디지털 영상 데이터의 정보 보호를 위해 주파수 영역에서의 웨이브릿 변환(Wavelet Transform)을 이용한 이미지 적응 디지털 워터마킹(Image-Adaptive Digital Watermarking) 방법을 제안한다. 이미지 적응 웨이브릿(Image-Adaptive Wavelet)은 영상을 주파수적으로 분해하면서 각 대역들의 공간 영역에서의 정보를 함께 지니고 JND(Just noticeable difference)을 포함한다. 이미지 적응 웨이브릿의 이러한 특성을 이용하여 다해상도 분해하고, 손실 압축(Loss Compression)이나 필터링(Filtering), 잡음(Noise)등에 크게 영향받는 저주파 성분과 인간의 시각적으로 큰 의미를 갖는 고주파 성분의 특성을 이용하여 워터마크를 삽입한다.

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이질적 템플릿 매칭의 융합을 이용한 얼굴 영역 검출 (Face Detection Using Fusion of Heterogeneous Template Matching)

  • 이경미
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권12호
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    • pp.311-321
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    • 2007
  • 본 논문은 영상에 포함된 얼굴을 보다 빠르고 강건하게 검출하기 위해서 이질적 템플릿 매칭의 결과들을 융합하여 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색 모델을 이용해 피부 영역을 검출한다. 그리고 영역 라벨링과 필터링으로 매칭에 필요한 검색 범위를 줄인 후, 피부색과 에지를 이용한 템플릿 매칭을 검출된 영역에 적용한다. 이들 매칭 결과가 융합되어 두 매칭 결과를 동시에 최적으로 만족하는 얼굴이 검출된다. 실험 결과는 제안된 방법이 단일 템플릿을 적용할 때보다 얼굴색과 유사한 배경에서 얼굴을 강건하게 검출하며, 얼굴 후보 영역으로 검색 범위를 줄여 검출 시간을 줄였음을 보여준다. 또한 전역 누산기를 사용하여 템플릿 매칭의 과도한 공간 요구의 문제점을 해결할 수 있었다.

GRACE 인공위성 중력 자료를 이용한 수자원변화량(TWSC) 산정 (TWSC Estimation using GRACE Satellite Gravity Data)

  • 김준수;이상일
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.377-381
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    • 2011
  • 지구는 지속적으로 변화하는 동력학적 시스템이며, 지표면 형상 및 지구 내부의 질량분포도 계속 변화하고 있다. 지구시스템의 질량재분배 과정에서 발생되는 밀도 차이는 중력장의 미세한 변이를 초래한다. 미 항공우주센터(NASA)와 독일 국립 항공우주연구센터(DLR)에서 공동으로 개발한 GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment) 인공위성은 지구의 중력장을 측정하는 위성으로, 2002년부터 현재까지 9년 동안 활동해왔다. 본 연구에서는 한반도(북위 $37.5^{\circ}\sim41.5^{\circ}$, 동경 $125.5^{\circ}\sim130.5^{\circ}$)의 월평균 수자원변화량(TWSC: Terrestrial Water Storage Change)을 산정하기 위해 미국 텍사스대학교 공간연구센터(CSR)에서 가우시안 필터링을 통해 구면조화함수의 계수 형태로 제공된 총 94개월(2002 년 8월~2010년 6월)의 자료(Level-2)를 이용하였다. Level-2 자료는 해양조석, 고체지구조석 및 지구자전으로 인한 극조석 등 조석의 영향과 대기와 해양의 변동성으로 인한 비조석 영향을 보정한 것이다. 이렇게 산정한 TWSC를 수자원관리정보시스템(WAMIS)과 전지구지표동계화시스템(GLDAS)을 통해 제공되는 자료와 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 GRACE 중력장 자료가 수자원총량의 산정과 검증을 위한 대안으로 활용될 수 있음과, 수문요소의 불확실성을 낮출 수 있는 새로운 수문자료로의 활용 가능성을 확인하였다.

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Kompsat-5 SAR 자료를 이용한 수체 탐지 (Detection of Water Bodies from Kompsat-5 SAR Data)

  • 박상은
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제32권5호
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    • pp.539-550
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    • 2016
  • 육상의 수체를 탐지하는 것은 홍수, 태풍, 지진해일과 같은 재해 모니터링에 있어 핵심적인 사항이며, 습지, 빙하 등 지표 수자원의 시 공간적 변화를 파악하는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 Kompsat-5 SAR 영상으로부터 육상의 수체를 탐지하기 위하여 임계값에 기반한 접근방법의 적용성을 분석하고, 다양한 임계값 설정 기법의 탐지 성능을 평가하였다. 또한 SAR 영상의 스펙클 필터링이 임계값 설정에 미치는 영향을 분석하였으며, 영상에서 수체가 차지하는 비율에 따른 탐지 성능의 변화에 대한 정량적인 평가를 수행하였다. 추가적으로 탐지 성능을 향상시키기 위해 히스토그램의 bimodality 검정과 majority filtering 처리를 활용하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 세종시 지역의 사례의 경우 제안된 알고리즘을 통해 최종적으로 약 96%의 탐지율과 0.3%의 오탐지율로 수체를 탐지할 수 있음을 보였다.

SNR에 기초한 순환적 전치 부호를 가지는 시스템에서 고유필터를 사용한 잡음 제거 (Noise Reduction by Using Eigenfilter in Cyclic Prefix System Based on SNR)

  • 김진국
    • 한국통신학회논문지
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    • 제39B권10호
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    • pp.700-707
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    • 2014
  • 본 논문에서는 순환적 전치 부호를 가지는 시스템에서 수신기에 나타나는 잡음신호를 제거하는 기법에 대해 다룬다. 수신된 블록의 SNR을 추정하여 잡음신호가 작을 때 수신된 블록으로부터 자기상관행렬을 구하고, 신호 부분공간(signal subspace)에 속하는 고유벡터를 자기상관행렬의 고유치 분해를 통해 얻는다. 신호 고유벡터를 위한 자기상관행렬은 수신된 블록의 순환적 특성을 사용하여 얻는다. 일반적인 OFDM 시스템에서는 순환적 전치 부호를 가지는 심볼을 전송하기 때문에 본 논문에서 제안한 방법은 송 수신기의 구조를 변경하지 않는 장점을 가진다. 고유필터를 위해 얻어진 신호 고유벡터를 사용하여 수신된 블록을 필터링함으로써 잡음신호를 제거한다. 제안된 방법의 타당성 검증을 위해 송신 신호에 대한 영구 여기(persistency of excitation) 조건을 확인하고 시뮬레이션을 통해 검증한다.

윈도우 그린함수를 이용한 고속 산란필드 계산 (Fast Scattered-Field Calculation using Windowed Green Functions)

  • 주세훈;김형훈;김형동
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제12권7호
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    • pp.1122-1130
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    • 2001
  • 본 논문에서는 방사 적분방정식의 해를 구하기 위하여 파수영역 웨이블릿 변환개념에 기반을 둔 윈도우 그린 함수를 사용하여 파수영역에서 고속으로 산란필드를 계산하는 방법을 제안하였다. 그린함수에 적용된 파수영역 웨이블릿 변환은 공간영역에서 동일한 Q를 갖는 윈도우를 사용하여 필터링함으로써 등가적으로 구현하였다. 고유함수를 이용하여 관찰점을 중심으로 전개된 그린함수를 푸리에 변환한 후 파수영역에서 방사 적분을 계산함으로써 계산효율을 얻을 수 있음을 확인하였다. 관찰영역에서만 정확한 값을 갖는 고유함수로 전개된 그린함수는 그린함수에 윈도우 함수를 씌운 형태로 방사 적분방정식의 파수영역 표현에 적용하면 기존의 고속멀티폴 법과 동일한 산란필드 공식을 얻을 수 있다.

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저품질 이미지에서 확장된 마르코프 모델과 LBP 텍스처 연산자를 이용한 위조 검출 기법 (Forgery Detection Scheme Using Enhanced Markov Model and LBP Texture Operator in Low Quality Images)

  • 아가왈 사우랍;정기현
    • 정보보호학회논문지
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    • 제31권6호
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    • pp.1171-1179
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    • 2021
  • 본 논문에서는 저품질 이미지에 적용된 미디언 필터링를 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 이러한 미디언 필터링검출은 이미지 포렌식 기법에 사용되고 있는 것으로 제안된 방법에서는 원본 이미지와 미디언 필터링된 이미지를 구분하기 위하여 공간 영역에서 통계적 특징 정보를 추출하고 확장시킨다. 확장된 특징 정보는 마르코프 모델을 사용하고 강인한 특징 집합을 생성하기 위하여 다중 방향 배열을 사용한다. 제안된 방법에서는 검출 정확도를 높이기 위하여 텍스처 연산자를 사용하고 SVM 분류기를 통하여 분류 모델을 훈련시킨다. 실험 결과에서는 JPEG 압축을 사용한 저품질 이미지에서 제안한 방법의 우수함을 보인다.