웹환경에서 모든 클라이언트 컴퓨터에 방대한 볼륨데이타를 저장하여 놓고 이것을 인터랙티브하게 가시화하는 것은 쉽지 않다. 한 가지 해결 방법은 볼륨데이타를 압축하여 데이타베이스 서버에 보관하여 놓고 요구에 맞추어 네트워크를 통하여 클라이언트 컴퓨터에 전송하여 가시화하는 것이다. 이러한 경우 압축에 많이 사용하는 알고리즘이 웨이블릿 변환이다. 이 논문에서는 서버 컴퓨터에서 볼륨데이타를 웨이블릿 알고리즘을 이용하여 압축하여 놓고 클라이언트 컴퓨터로 전송하여 디렉트볼륨렌더링하는 패러다임에 적합한 웨이블릿과, 압축률을 구하기 위한 실험을 한다. Engine, CThead, Bentum 볼륨데이타를 Har, Daubechies4, 12, 20 웨이블릿을 이용하여 각각 전체 데이타의 50%, 10%, 5%, 1%, 0.1%, 0.03%로 압축하여 디렉트볼륨렌더링을 이용하여 가시화한 후 육안 및 영상평가지표를 이용하여 평가하였다. 성능은 압축률이 낮은 범위에서는 Harr 웨이블릿이 우수하였고 압축률이 높은 곳에서는 Daubechies4와 Daubechies12 웨이블릿이 우수하였다. 바람직한 압축률은 육안으로 평가한 경우는 전체 데이타의 약 1%이고 영상평가지표를 이용하여 평가한 경우는 전체 데이타의 약 5-10%이었다.
이미지에서 문자 추출은 영상을 이해하기 위한 가장 기초적이고 중요한 문제이다. 본 논문에서는 문자의 획 특징을 이용하는 통계적인 방법으로 문자 영역을 검증하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 $16\times16$ 크기의 텍스트와 비텍스트 이미지를 웨이블릿(wavelet) 변환하여 문자의 획과 방향성을 표현하는 35차원의 특징을 추출한다. 추출된 특징 중 변별력이 높은 특징만을 선택하여 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 구성한다. 분류기론 이용하여 $16\times16$크기의 윈도우로 검증 영역을 스캔하면서, 각각의 윈도우를 텍스트와 비텍스트로 분류하고 최종적으로 검증 영역의 텍스트 여부를 결정한다. 제안한 방법을 적용함으로써 텍스트와 유사하여 구별하기 어려운 비텍스트 영역을 검증할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블릿에 의한 원 영상의 주파수 성분들을 스케일링에 의한 해상도 변화를 이용하여, 여러개의 서브밴드들로 나누어질 수있다는 성질을 이용하여 각각의 서브밴드들을 이용하여 워터마크를 삽입·검출하는 기법을 제안하고 있다. 보통 디지털 워터마크는 크게 주파수 영역 워터마크와 공간 영역 워터마크의 두 가지 분야로 분류될 수 있다. 주파수 영역 워터마크는 영상 데이터를 주파수 공간으로 변환하고 그 주파수 영역들 중에서 인간의 시각에 덜 민감한 성분에 워터마크를 삽입하게 되고, 이는 인간 시각 시스템을 더 효과적으로 활용한 것으로 인간시각으로 감지할 수 없는 영역인 고주파수 성분에 워터마크를 삽입하게된다.
기존의 텍스트 추출을 위한 이진화 방법은 입력 이미지를 명도 이미지로 변환한 뒤 이진화 하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 칼라 이미지에서는 극명히 구분되는 색이라 할지라도 명도 이미지로 변환하는 과정에서 같은 밝기를 같게 되는 경우(예를 들어, 배경은 붉은색, 텍스트는 초록색), 텍스트를 추출하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 입력 이미지를 R, G, B로 분리하고 각각을 이진화 하여 텍스트를 추출하고 다해상도 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 텍스트의 획 특징을 추출하여 추출된 특징들을 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 텍스트 영역을 확정한다. 제안한 방법을 적용함으로써 명도 정보만으로는 추출하기 어려웠던 텍스트 영역을 효과적으로 추출하고 텍스트와 구별하기 어려운 영역을 획수준으로 검증할 수 있었다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권1호
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pp.47-60
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2006
평판 디스플레이 장치(FPD)의 패널 표면 결함 검출에서 일반적으로 사용되는 단순 문턱값에 의한 결함 검출은 FPD 패널 영상의 불균일한 휘도 변화로 인하여 정확한 결함 검출이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 불균일한 휘도 변화를 보상하고, 정확한 결함 검출을 위해 다 해상도 분석방법인 웨이블릿 변환에 기반하여 높은 고주파 잡음제거와 함께 낮은 저주파를 제거함으로써 불균일한 휘도 변화를 보상할 수 있는 알고리즘을 제안하고 구현 하였다. 특히 제조 공정에서의 결함 검출을 실시간 인라인으로 적용하기 위해 리프팅 기반 고속 알고리즘으로 구현하였다.
본 논문에서는 3차원 디지털 시네마 영상의 압축을 위하여 다해상도 기반 렌더링(MultiResolution-based Rendering, MRBR) 기법을 이용한 JPEG2000 압축코덱 구조에 대하여 제안하였다. 스테레오 영상에 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform, DWT)과 다해상도의 웨이블릿 영역에서 스테레오 정합(stereo matching)기법을 적용하여 변이정보를 추출하고 기준영상과 같이 전송한다. 또한 추출된 다른 시점의 영상은 비폐색영역으로 인한 화질열화가 발생하므로 이를 보상하기 위하여 비폐색영역이 포함된 원 주파수정보와 대상 시점에서 주파수정보의 차이를 같이 전송한다. 변이정보는 변이공간에서의 동적계획법(dynamic programming)을 이용하여 추출하였다. DWT의 특성상 상위 부대역은 하위 부대역과 높은 상관성을 갖는다. 따라서 coarse-to-fine 방법을 이용하여 상위 부대역에서 얻어진 변이정보를 하위 부대역에 적용하여 탐색영역을 제한함으로써 일반적인 동적계획법에 비하여 연산량을 단축시켰으며 정확도를 향상시켰다.
최근 멀티미디어 기술의 발전 및 인터넷의 보급과 더불어 디지털 데이터가 가지는 복제의 용이성으로 인해 저작자의 소유권 보호와 인증에 대한 문제가 중요시되고 있다. 이에 따라 디지털 데이터에 워터마크를 삽입하여 소유권을 보호하고 데이터의 무결성을 보증하도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털 영상을 주파수 공간으로 변환시킨 후 효과적인 워터마크 삽입을 위해 인간의 감지능력이 떨어지는 주파수 영역과 중요한 주파수 영역을 선택하였다. 그 다음 영상 전체에 반복적이며, 그 내용에 따라 적응적인 워터마크를 삽입하는 방법을 제시하였다. 주파수 공간으로 변환하는 방법으로는 수직, 수평, 대각선의 3가지 방향성과 다 해상도 (Multi-resolution) 특성을 갖는 웨이블릿 변환을 택하였다. 웨이블릿으로 분해된 주파수 공간에서 인간의 시각 특성(HVS)을 이용하였다. 특히 고주파가 집중된 텍스쳐 영역을 선택해서 삽입된 워터마크가 눈에 띄지 않도록 하였다.
본 논문에서 디지털 워터마킹을 위해 제안한 방법은 다중 해상도 웨이블릿 변환을 기본으로 하고 있다. 영상 데이터의 저작권 보호를 위해 필요한 워터마크로 $2N_{wx}{\times}2N_{wy}$ 크기의 이진 로고영상의 1 레벨 DWT(discrete wavelet transform) 계수값을 사용하였다. 대상 영상을 3 레벨 DWT한 후 LL 영역과 중주파수 대역을 $N_{wx}{\times}N_{wy}$ 크기로 분할하고, 분할된 블록내 값이 큰 계수값들을 이용하여 임계값을 설정한다. 대상 영상의 각 주파수 대역마다 설정되는 임계값은 동일 대역의 워터마크가 다 삽입될 수 있는 값을 기준으로 정한다 즉, 각 주파수 대역마다 임계값을 설정해야 한다. 대상 영상의 화질 저하를 막기 위해 블록내 임계값 이상인 부분에 대해 워터마크의 동일 위치 값을 삽입한다. 워터마크를 대상 영상의 LL 영역 및 중주파수 대역에 삽입한다. 워터마크를 인간의 시각 시스템으로부터 감추기 위해 워터마크에 HVS(human visual system)을 적용하여 삽입하였다 따라서 본 논문에서 제안한 기법은 워터마크의 빠르고 정확한 검출이 가능하며, HVS가 적용된 작은 크기의 워터마크를 삽입함으로써 비가시성과 강건성이 뛰어나다는 장점이 있다.
본 논문은 최근 소개된 curvelet 변환 구성을 사용하여 하잇브리드 다초점 이미지 융합 기법을 다룬다. 하잇브리화는 MS 융합 규칙을 새로운 "복제" 방법과 결합시킴으로써 얻어진다. 제안된 기법은 MS 규칙을 사용하여 각 분해 레벨 이미지의 스펙트럼내에 m개의 가장 두드러진 항들만을 융합시킨다. 이 기법은 이미지의 어떠한 스케일과 방향, 이동에서 변환 집합의 MSC에 충실하여 m-항 융합으로 합성이 이루어진다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 Xydeas 와 Petrovic이 제안한 경계선에 민감한 객관적 품질 척도를 적용하였다. 실험 결과는 제안한 기법이 잉여, 쉬프트-불변 Dual-Tree 복소수 웨이블릿 변환에 대한 대안으로서의 가능성을 보여주었다. 특히, 50%의 m-항 융합은 어떤 시각적인 품질 저하를 갖지 않는 결과를 주는 것이 확인되었다.
본 논문은 MRA(Multi-Resolution Analysis) 웨이블릿 변환을 이용하여 영상 데이터의 저작권 보호를 위해 필요한 워터마크로 $64{\ast}64$ 이진 로고 영상의 1 레벨 DWT(Discrete Wavelet Transform) 계수값을 대상 영상의 LL 대역 및 특정 주파수 대역에 삽입하는 워터마킹 방법을 제안한다. 대상 영상을 3 레벨 DWT한 후 LL 대역과 특정 주파수 대역에 동일 주파수 방향으로 이진 로고 영상의 DWT 계수값을 블록별로 삽입한다. 대상 영상의 화질 저하를 막기 위해 각 블록내 SCs(Significant Coefficients)를 조사하여 해당 SCs 부분에 대해서만 워터마크를 삽입한다. 그리고 대상 영상의 왜곡시 각 주파수 대역별로 왜곡 정도가 틀리므로 SCs 이용시 사용되는 임계값을 주파수 대역별로 설정하여 각 주파수 대역별로 워터마크가 완전히 삽입되도록 한다. 그리고 워터마크가 인간의 시각 시스템으로부터 감추어져야 하므로 워터마크에 HVS(Human Visual System)을 적용하였다. 실험에서는 각 주파수 대역별로 비교하여 적절한 삽입 방법을 결정한다. 따라서 본 워터마킹 기법은 워터마크를 빠르고 정확하게 검출할 수 있으며, 작은 크기의 워터마크를 HVS와 SCs를 이용하여 삽입함으로써 비가시성과 강건성이 뛰어나다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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