정보전달에 있어서 멀티미디어 정보가 차지하는 비중이 점점 증대됨에 따라 멀티미디어 데이터 암호화의 필요성이 부각되고 있는 실정이다. 그러나 기존의 암호화에 일반적으로 적용되어온 DES(Data Encription Standard)와 같은 전통적인 암호화 알고리즘은 멀티미디어 데이터를 암호화하여 실시간으로 처리하기에는 충분히 신속하지 못한 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 디지털 이미지 프로세싱 기법중 압축기법과암호화 기법을 일련의 과정으로 통합하여 멀티미디어 정보의 중요부분을 차지하는 디지털 이미지의 실시간 암호화 처리기법을 연구하였다. 디지털 이미지의 저주파수 성분과 고주파수 성분을 다단계의 레벨로 분리하여 각 대역별로 성분을 집중시킨 후 임의의 배치 순서로 재배치하는 방법을 통해 DCT(Discrete Cosine Transform)과정 및 양자화과정을 거친 공간주파수 성분을 Zig-Zag순서가 아닌 임의의 배치 순서로 재배열할 때 발생되는 이미지의 크기가 상대적으로 커지는 점과 저주파수 성분이 주요 성분으로 구성된 이미지의 경우 해독이 비교적 용이하다는 점, 또한 약간의 응용으로 각 블록의 DC값만을 추출하여 이미지의 주요 내용을 파악할 수 있는 문제점을 해결하였다.
최근 플로팅 방식의 홀로그램이 전시, 교육, 광고 등에 많이 활용되고 있다. 그중에 하프 미러 방식은 플로팅 홀로그램 중 가장 널리 쓰이는 방식 중 하나이다. 하지만 하프 미러 방식은 완벽한 3차원 홀로그램의 경험을 주지는 못한다. 이미지가 공중에 떠 있는 것처럼 보이기는 하나, 홀로그램의 궁극적 목표인 공간상에 가상 이미지를 표현하지는 못한다. 더욱이 하프 미러 후면에 실제 오브젝트를 두고 가상의 이미지와 결합하여 함께 보여주고자 할 때, 두 객체가 공간상에서 불일치되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 스테레오 증강현실 홀로그래피에서의 삼차원 공간감 비교를 위한 연구를 진행하였다. 3차원 공간에서의 정확하고 효율적인 증강현실 구현을 위하여 하프 미러 기반 홀로그래픽 시스템에 입체 영상기법을 적용하였다. 이는 하프 미러 필름 후면에 위치한 실제 오브젝트와 하프 미러를 통해 반사된 가상 이미지가 같은 공간상에 함께 어우러져 있는 것처럼 표현할 수 있다. 또한, 뎁스 카메라를 사용하여 사용자의 움직임에 맞게 가상 카메라를 조절함으로써 자연스러운 패러럭스 표현이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 별도의 추가 장치 없이, 단지 하프 미러 필름을 통해서 비교적 간단하고 정확하게 실제 객체의 위치와 같은 공간상에 증강된 시각 정보를 표현한다. 제안한 증강현실 홀로그래피에서의 삼차원 공간감에 대해 비교 실험을 한 결과, 2D 이미지를 적용한 경우 보다 3D 이미지 혹은, 3D 이미지와 사용자 인터랙션을 함께 적용한 경우, 사용자에게 3차원 공간감, 현실감(realism)을 더 정확하고 효과적으로 제공할 수 있음을 확인하였다.
이미지 검색 및 매칭에 사용되는 SIFT 기법은 다양한 이미지 변화 요인들에 대하여 강인한 특성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. SIFT 기법은 기존의 픽셀 단위의 변화량에 의존한 특징점 추출 방식을 확장하여 스케일 공간에서의 변화량 분석을 통한 특징점 추출 방식을 제시하였으며, 이렇게 추출된 특징점들의 강인함은 그 동안 여러 실험을 통하여 입증되었다. 또한, 최근에는 스케일 공간 변화량 분석에 있어서 기존의 SIFT 기법을 확장하여 고차 미분 계수를 이용한 특징점 추출 방법도 소개되었다. 본 논문에서는 이러한 스케일 공간의 고차 미분에서의 정규화를 통한 보다 강인한 특징점 추출 기법을 소개하고 이러한 특징점들의 강인함을 이미지 검색 실험을 통하여 입증한다.
얼굴 구성 요소 각각에 대한 파라미터로부터 특정한 포즈나 표정을 갖는 얼굴 이미지를 합성하는 방법을 제안한다 이러한 파라미터화는 얼굴 이미지의 표현과 저장, 전송을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다. 그러나 얼굴 이미지의 변화는 고차원의 이미지 공간에서 복잡한 비선형 매니폴드를 구성하기 때문에 파라미터화 하는 것이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 얼굴 이미지에 대한 표현방법으로 LLE (Locally Linear Embedding) 알고리즘을 사용한다. LLE 알고리즘은 얼굴 이미지들 사이의 관계를 유지하면서 저차원의 특징 공간으로 투사된 매니폴드를 더욱 부드럽고 연속적으로 만들어준다. 그 다음, 특징공간에서 특정한 포즈나 표정 파라미터에 해당하는 포인트를 추정하기 위해 snake 모델을 적용한다. 마지막으로, 추정된 특징 값의 주변에 있는 여러 장의 얼굴 이미지들의 가중치 평균을 구해 합성된 결과이미지를 만든다 실험결과를 통해 제안된 방법을 이용하면 겹침 현상이 적고 포즈나 표정에 대한 파라미터의 변화와 일치하는 이미지를 합성한다는 것을 보인다.
공간 데이터를 표현하고 처리하기 위해 사분트리 또는 이분트리 등의 계층형 자료 구조가 사용되고 있다. 이분 트리를 선형적으로 표현하기 위해 기존에 제안된 S-트리는 이진 영역 이미지 데이터를 선형적인 이진 비트열로 표현하여 저장 공간을 크게 압축할 수 있는 장점이 있으나, 이미지의 해상도가 높아질수록 이진 비트열의 길이가 길어져 저장 공간이 늘어나고 탐색 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 포화 이진 트리 구조를 갖는 여러 개의 분할 이분트리를 계층적으로 구성하고 각 분할 이분트리를 2개의 선형적 이진 비트열로 표현하여 이미지 탐색에 필요한 범위를 축소하는 한편 이진 비트열 경로를 직접 탐색하지 않고 간단한 숫자 변환을 통해 수행하도록 하여 전체적인 탐색 성능을 개선하였다. 최악의 시공간 복잡도 분석에 의한 성능 평가를 통해 제안 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 검색 성능과 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 악의적인 공격에는 워터마크가 쉽게 깨어지고 비악의적인 공격에는 워터마크가 쉽게 깨어지지 않도록 하는 투 가지 목적을 동시에 만족시키기 위한 다중 워터마킹 알고리즘을 제안한다. Discrete Wavelet Transform(DWT)의 계수를 이용해 이미지를 인증하는 기법으로, 워터마크로 사용될 이진 이미지와 LL3 영역에서 추출된 특징을 조합하여 이미지에 삽입될 정보를 생성한다 이미지의 공간영역과 주파수영역에 정보를 다중으로 삽입하여 공간영역에서 일어날 수 있는 악의적인 공격에 대응할 뿐만 아니라 주파수영역에서의 blurring, sharpening 및 JPEG 압축과 간은 비 악의적인 공격을 허용하는 기법이다. 공간영역에서는 이미지 블록의 모든 픽셀의 Least Significant Bit(LSB)에 정보를 삽입하고, 주파수영역에서는 삽입할 정보에 따라 LH2와 HL2의 계수를 조절하므로 정보를 삽입하게 된다.
인간은 초점정보를 이용하여 단안만으로도 공간의 깊이를 지각할 수 있다. 이것은 한 번에 하나의 대상물에만 초점을 맞출 수 있고 그 외의 부분은 흐림 현상을 유도함으로써 이루어진다. 이는 초점이 맞는 대상물체로부터 멀어지면 멀어질수록 흐림 현상이 강해지는 원리를 이용한 것으로 주파수 성분의 변화량에 대한 연산과 깊은 관련이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 인간의 시각 시스템의 요소 중 하나인 초점정보를 모방하여 초점거리가 다른 각각의 이미지들에 각각의 가중치를 부여하였다. 그리고 각 이미지들을 일정 블록으로 각각 분할하여 초점이 가장 잘 맞는 블록을 찾아내어 하나의 이미지로 통합하였다. 이때 각 영역은 자신이 속했던 이미지의 가중치를 따르게 한다. 각 이미지에서 가장 포커스 수치가 높은 영역을 찾기 위한 방법으로 주파수 영역 기반 처리와 공간 영역 기반 처리를 결합 하였다. 주파수 기반으로는 FFT(Fast Fourier Transform)에서 고주파 부분의 영역을 뽑아내어 포커스수치를 계산하였으며, 공간 영역 처리 기반으로는 이웃픽셀과의 차이가 임계값이하인 것을 제외한 영역을 뽑아내어 저주파 영역의 연산을 제거하는 방법과 단순히 Laplacian measure만을 사용하여 저주파까지도 포함한 방법의 두 가지를 적용하였다. 최종적으로 3개의 포커스 측정값을 결합시켜 포커스 수치를 계산한 후 각 블록의 가중치에 맞게 하나의 이미지로 통합하여 상대적 깊이지도를 생성하였다.
본 논문은 컬러 이미지를 의미 있는 영역으로 분할하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 본 연구에서, 의미 있는 영역을 이미지에서 많이 등장하는 색을 가지고 있는 영역이라고 정의하고, 많이 등장하는 색들을 파악하기 위해서 주어진 이미지를 RGB 공간에서 컬러 점들의 집합으로 표현한다. 그리고 본 기법에서 정의한 점들의 밀도를 이용하면, RGB 공간에서 점들의 밀도가 높은 영역에 속한 컬러들이 이미지에서 많이 등장하는 컬러라고 볼 수 있게 된다. 결국, 새롭게 제시하는 레벨셋 함수를 이용하여 RGB 공간에서 점들의 밀도가 높은 영역들을 찾음으로써 이미지에서의미 있는 영역을 구분해 낼 수 있지만, 이미지에서 의미 있는 영역(점들의 밀도가 높은 영역)을 구성하고 있는 컬러들이 충분한 크기의 연속된 영역을 이를 만큼 인접해 있지 않으면, 의미 있는 영역이라고 볼 수 없으므로, 그러한 픽셀들은 이웃 영역에 포함시키게 된다. 본 논문에서 새롭게 제시 하는 방법은, RGB 공간에서 컬러들의 밀도 분포를 레벨셋 함수에 적용해서 영역을 분할하고 이를 이미지 공간으로 다시 매칭 시키는 방법으로, 이미지상에 레벨셋 함수를 직접 정의하고 이를 이용하여 이미지 영역분할을 하는 기존의 레벨셋 기반의 이미지 분할방법과는 차이가 있다.
본 논문에서는 그림을 그려서 원하는 이미지를 그리고, 이를 인식하여 상품을 찾아주는 정보전달 방식을 제안한다. 사용자가 원하는 이미지에 맞는 상품을 검색할 수 있도록 하는데, 그림 그리기가 가능하고, 개인의 "공감", "신뢰"를 실현하는 공간과 개인과 기업을 연결해주는 정보성 검색으로 쇼핑몰을 연계하는 것을 목표로 한다. 본문 내에서는 고객이 직접 찾는 디자인을 간단히 그리면 비슷한 그림의 상품이 나오게 되는 공간을 제작, 상품이 나오면 기업과의 연계를 통하여 구매로까지 이어질 수 있는 공간을 제시하는 것을 목표로 한다.
본 논문은 단안 카메라로부터 입력된 영상에서 모션 기반의 검색을 사용한 동적인 사람 자세 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 3차원 공간에서 하나의 사람 자세 후보를 생성하고, 생성된 자세 후보를 2차원 이미지 공간으로 투영하여, 투영된 사람 자세 후보와 입력 이미지와의 특징 값 유사성을 비교한다. 이 과정을 정해진 조건을 만족 할 때까지 반복하여 이미지와의 유사성과, 신체 부분간 연결성이 가장 좋은 3차원 자세를 추정한다. 제안된 방법에서는 입력 이미지에 적합한 3차원 자세를 검색할 때, 2차원 영상에서 추정된 신체 각 부분들의 모션 정보를 사용해 검색 공간을 정하고 정해진 검색 공간에서 탐색하여 사람의 자세를 추정한다. 2차원 이미지 모션은 비교적 높은 제약이 있어서 검색 공간을 의미있게 줄일 수 있다. 이 방법은 모션 추정이 검색 공간을 효율적으로 할당 해주고, 자세 추적이 여러 가지 다양한 모션에 적응할 수 있다는 장점을 가진다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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