본 논문에서는 영상데이터의 효율적인 압축과 전송을 위하여 이산 웨이블릿 변환(Discret Wavelet Trans-form)과 MPEG 부호화 방법을 이용한 영상 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 다해상도를 제공하는 계층적 피라미드 구조를 이용한다. DWT로 영상을 여러 개의 밴드들로 분해한 다음, 각 밴드에서 MPEG 부호화기에서 사용하는 방법을 그대로 이용하여, 광범위하게 쓰이는 MPEG 하드웨어나 소프트웨어를 재 사용한다는 이점을 가진다. 기존의 DWT-MPEG 방법[1]은 MPEG 부호화 방법을 쓰기 전에 웨이블릿 필터 분해를 여러번을 하여, 움직임 추정을 정확하게 하지 못하였으나, 제안한 방법은 웨이블릿 필터 분해를 한 번만 하고, MPEG 부호화를 할 때, 웨이블릿 분해를 한번 더 사용하여, 움직임 추정과 보상을 좀 더 개선되게 하였다. 실험 결과, 기존의 DWT-MPEG 방법보다 제안한 방법이 화질이나 압축면에서 좀 더 향상된 결과를 얻을 수가 있었다.
X-선 유방촬영술은 유방암의 조기발견을 위해 가장 일반적으로 이용되고 있다. 유방암의 조기 발견과 진단의 효율성을 증가시키기 위하여 많은 영상향상 방법들이 연구개발 되었다. 본 논문은 디지털 맘모그램을 위하여 라플라시안 피라미드에서 대비척도를 이용한 다중 스케일 대비 향상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상을 가우시안 피라미드와 라플라시안 피라미드로 분해하고, 분해된 다해상도 영상의 피라미드 계수들은 저주파수 성분들과 고주파수 성분들의 비율로 대역 제한된 국부 대비척도를 정의한다. 대비 향상을 위하여 정의된 대비척도를 이용하여 분해된 피라미드 계수들을 수정하고, 수정된 계수들로 피라미드 복원 과정을 거처 최종 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법의 성능은 실험을 통하여 기존 방법들과 향상결과를 비교하고, 대비 측정 알고리즘을 이용한 정량적인 평가결과에서 우수한 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 보다 강인하면서 화질의 열화를 최소화할 수 있는 워터 마크의 은닉을 위 해 9/7 쌍직교 웨이브릿 변환영역에서의 지각적 동조 (tuned)특성과 정상상태 일반화 가우시안 (stationary generalized Gaussian) 모델에서의 NVF (noise visibility function)를 적용하는 방법을 제안한다 이 방법은 웨이브릿 영역에서 각 부대역에 대한 문턱값을 결정한 다음 지각적 중요 계수를 찾은 후 이 지각적 중요계수에만 적응적인 삽입강도를 갖는 워터마크를 은닉한다. 워터마크는 3레벨로 분해된 웨이브릿 변환영역에서 영상의 인간시각 시스템에서 계산된 JND값과 통계적 다해상도 특성을 기반으로 정상상태 일반화 가우시안 모델에 따라 각 계수들의 값에 따라 은닉된다. 실험 결과 제안한 방법에서 WF를 이용함으로써 에지나 텍스쳐 영역에 더 강하게 삽입할 수 있고 각 부대역에 대한 지각특성을 이용할 수 있어 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
이 논문에서는 일차원과 이차원에서 불규칙한 점 집합에서의 웨이브렛을 구현하고 분석하는 기법이 기술되었다. 특히 우리는 부분할 방법과 계산에 집중하였다. 부분할은 선과 망사를 연속적인 분할 동작의 부드러운 곡선이나 곡선의 표면으로 간략화시키는 기법을 의미한다. 웨이브렛 구조를 특이한 환경에 일반화시키는 열쇠는 일반화된 부분할을 사용하는 것이다. 첫 번째 일반화 구조는 이미 부분할과 연결되었는데 그것은 이차 일반화 웨이브렛 구현에 보다 더 중요하게 되었다. 부분할 구조는 빠른 알고리즘을 제공하여주고, 자연적인 다해상도 구조를 만들어 주어 우리가 추구하려는 기본의 스케일 함수와 웨이브렛을 제공하여 준다.
명상 레d1다에서 정밀 표적 식별을 위한 초고해상도 능력은 매우 중요하다. 본 논문에서는 영상 레이다의 거리 분해능을 획기적으로 향상시키는 방법으로서 송신 펄스의 단위 첩(Chirp) 변조 파형을 모듈방식으로 확장하여 광대역의 송신 파형을 얻을 수 있는 초고해상도 레이다 첩 파형 설계 기법에 대하여 논한다. 먼저 디지털 첩 신호발생 원리와 광대역 첩 신호 파형을 얻기 위한 신호대역 연결 빛 분리 기법을 제시한다. 그리고, 영상 레이다의 거리 해상도 성능분석을 위하여 발생시건 광대역 신호 파형 발생과 복원과정을 시뮬레이션을 통하여 성능 결과를 제시한다.
본 논문에서는 정점 군집화(vertex clustering) 방법에 기반한 3차원 물체의 단순한 기법을 제안한다. 제안한 방법은 3차원 물체의 국부 영역의 특성에 따라 군집화하는 격자의 크기를 다르게 한다. 격자의 크기는 삼각형의 법선 벡터와 정점 분포를 이용하여 결정한다. 인접한 삼각형의 법선 벡터가 이루는 각이 크고 정점들이 흩어져 있으면 작은 격자로 분할하여 자세한 표현을 한다. 격자의 분할 과정은 8진 나무(octree)로 나타낸다. 단순화 오차를 추정하기 위해 하우스도르프 거리(Hausdorff distance)를 이용한다. 제안한 방법은 정점 군집화의 적은 계산량과 효과적인 단순화의 장점을 그대로 유지할 수 있다. 그리고 3차원 물체의 특성에 따라 격자의 크기를 다르게 하므로 기존의 방법에 비해 단순화 오차가 적고 작은 영역의 변화까지 세밀히 나타낼 수 있다. 또한, 다양한 단순화 단계를 가지는 다해상도 모델로의 표현이 가능하고 격자 크기의 조절이 가능하므로 선택된 영역에 대해서 세밀한 표현도 가능하다.
정보통신의 비약적인 발전에 힘입어 멀티미디어 데이터는 언제 어디서든 전송 받거나 공유할 수 있게 되었다. 아날로그 형태에서 디지털의 아날로그를 형태로 빠르게 대체되고 있으며, 디지털로 신호를 표현하는 방법은 기존 사용하여 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 컨텐츠의 불법 복제와 유통은 저작자의 창작 의욕과 수입원을 차단하는 매우 중요한 문제이며, 이를 방지하기 위해서 멀티미디어 데이터의 저작권을 가진 소유자가 원하는 정보를 삽입함으로써 데이터의 저작권 보호와 복사 방지 및 불법적인 유통을 막고자 하는 기술이 개발되고 있다. 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. 디지털 영상에 대한 저작권 정보, 배포자 정보 그리고 사용자 정보를 영상에 삽입함으로써 훗날 법적인 문제가 발생하였을 때 해결책을 제시할 수 있다. 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(toss Compression) 이나 필터링(Filtering), 잡음(Noise) 등에 크게 영향받는 저주파 성분과 인간의 시각적으로 큰 의미를 갖는 고주파 성분의 특성을 이용하여 워터마크를 삽입한다.
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 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.
본 논문에서는 쌍직교 웨이브렛 변환으로 영상을 다해상도 분해하고 중간 및 고주파 대역을 가변 블록분할하여 벡터 양자화하는 방법을 제안한다. 먼저 원 영상을 쌍직교 웨이브렛 변환하고 중간 주파수 대역을 퀘드트리 구조로 분할하여 윤곽선을 형성하고 있는 웨이브렛 계수를 추출한다. 중간 주파수 데역의 윤관선은 고주파 대역에 그대로 적용한다. 따라서 고주파 대역의 퀘드트리 분할에 필요한 부가 정보를 줄인다. 이같이 분할된 부블럭은 각 스케일과 방향에서 설계된 코드북으로 벡터 양자화한다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 방법은 중간 및 고주파 대역을 일정 크기로 나누어 벡터 양자화하는 방법 보다 약 20(%)의 비트 감축이 가능하였고 복원 영상의 블록 효과 및 예지 열화의 감소를 나타내었다.
본 논문에서는 비디오 시퀸스의 공간적인 유사성을 이용한 웨이브렛 기반의 압축과 복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 인간의 시각 체계를 이용함으로써 영상의 화질을 보증하는 반면에 낮은 비트율과 더 빠른 실행 시간을 제공한다. 먼저, 각 비디오 시퀸스는 이산 웨이브렛 변환의 다해상도 분석에 의해 다양한 해상도를 갖는 부영상의 계층적 구조로 분해된다. 이 분해대역에서 영상의 가장 중요한 정보를 포함하는 저주파 부대역으로부터 두 개의 이웃한 프레임간의 유사성을 얻으며 그런 유사성의 결과로 움직임 정보를 추출하였다. 4개의 영역 설정 필터는 유사성의 결과에 따라 설계되어 졌고 압축은 고주파 부대역의 보존영역과 대치영역의 계수를 부호화함으로써 수행된다. 영역 설정 필터는 유사성의 결과를 기본으로 한 보존영역과 대치영역의 고주파 부대역으로 분류하고 대치영역의 계수들은 기준 프레임과 연속적인 프레임들 사이의 블록 기반 유사성에 따라 기준프레임의 계수로 대치되어지거나 0으로 제거된다. 부호화는 보존영역과 대치영역으로 분리하여 웨이브렛 계수들을 양자화하고 산술부호화함으로써 수행된다. 또한 제안한 알고리즘은 만약 프레임간의 유사성 결과를 곡선으로 그렸을 때 움직임이 없어졌다가 다시 나타나는 순간의 오목한 패턴 즉, 유사성 곡선의 최하점에서 기준 프레임 설정을 새롭게 갱신하게 된다. 시뮬레이션 결과. 제안한 알고리즘은 적절한 화질을 유지하면서 높은 압축률을 제공하는 것을 보였다 또한 시각적인 영상의 화질, 압축률, 실행시간에서 기존의 Milton의 알고리즘에 비해 보다 효율적인 결과를 보였으며 352${\times}$240 크기의 표준적인 비디오 영상의 결과, 전체적으로 0.2bpp 이하의 압축률. 32dB의 PSNR, 그리고 약 10ms의 실행시간을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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