칼라 영상을 효과적으로 검색하기 위해 칼라의 분포와 화소 간 위치 정보를 이용하여 영상을 검색하는 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 적은 빈 개수로 칼라 분포와 화소 간 위치 정보를 효율적으로 기술하여 영상을 검색할 수 있는 기술자를 제안한다. 이는 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분에 가중치를 주어 에너지를 변형하고, 의미가 약한 값의 빈을 제거한 것이다. 분석을 통해 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분은 같은 칼라를 가지는 영역의 크기 정보와 그 영역 간의 뭉침 정보를 기술하며, 비 대각성분이 대각성분에 비해 영상검색에 더 우수한 특성을 나타낸다는 것을 확인하였다. 그래서, 비 대각성분의 가중치를 대각성분의 가중치에 비해 높게 주면 영상검색을 효과적으로 할 수 있다는 사실을 밝혔다. 64 레벨로 칼라 양자화된 RGB 칼라 좌표계에서의 실험영상에서, 가중치가 0.7에서 0.9인 제안한 기술자가 기존의 기술자에 비해 우수하게 영상을 검색함을 알 수 있었다.
무손실 정보은닉은 추출과정에서 원본 영상으로의 완벽한 복원이 가능하도록 정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 영상에서의 회복적인 무손실 정보은닉 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 히스토그램 수정을 Haar 웨이블릿 계수차분에 적용한 방법으로, 두 단계 삽입과정으로 나누어진다. 1차 삽입과정에서 웨이블릿 계수차분 히스토그램의 수정으로 인해 발생하는 왜곡은 2차 삽입과정을 통해 보상된다. 이러한 회복적인 특성은 실험을 통해 영상의 왜곡을 줄여주는 동시에 높은 삽입용량으로 나타난다.
지역 히스토그램 평활화 방법은 입력 영상의 국부적은 밝기 특성을 부각시키기 위한 가장 널리 사용되는 방법들 중 하나이다. 그러나 지역 히스토그램 평활화 기반의 방법들은 몇 가지의 문제점들을 발생시킨다. 먼저, 국부적인 특성들을 과도하게 부각시켜 의도하지 않는 결함들을 발생시킨다. 두 번째, 국부 특성들의 향상이 전역 콘트라스트 향상을 증대시키지는 않는다는 점이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 우리는 광원 정보를 이용한 지역 히스토그램 평활화 방법을 제안한다. 먼저, 광원 정보를 추정하기 위하여 제안하는 방법은 입력 영상의 다운 샘플링과 업 샘플링 과정을 통하여 획득된 블러 영상과 원 영상을 융합한다. 그 후, 지역 히스토그램 평활화 방법에서 추정한 변환 함수를 광원 정보를 이용하여 적응적으로 조절한다. 그 결과 기존 방법에서 발생할 수 있는 결함을 억제시키면서, 전역 콘트라스트와 국부 콘트라스트를 동시에 향상시킬 수 있다. 실험 결과들은 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.
커널 기반 평균 이동 물체 추적(kernel-based mean-shift object tracking) 방법은 신뢰할 수 있는 물체 추적의 실시간 구현이 가능하기 때문에 최근 많은 관심을 받고 있다. 이 알고리즘은 표적 모델과 표적 후보 간의 히스토그램 유사성 비교를 통해 최적의 평균이동 벡터를 찾는데, 실시간 구현을 위해 대부분의 알고리즘에서는 색-공간의 균일 양자화를 수행한다. 하지만, 영상의 명암 분포가 편중되어 있는 경우 색-공간의 양자화 후 히스토그램 분포가 몇 몇 빈에 집중되기 때문에 히스토그램 유사성 비교의 정확도를 감소시키게 되고, 따라서 추적의 성능이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램 빈을 적응적으로 조절하는 비-균일 양자화 알고리즘이 제안되었으나 높은 복잡도로 인해 실시간 추적 알고리즘에 부적합한 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 표적 모델에 대한 히스토그램 평활화를 수행한 후 색-공간의 균일 양자화를 수행하는 형태의 고속 비-균일 양자화 기법을 제안함으로써, 색-공간 양자화 후에도 표적 모델의 명암 분포가 전 색-영역에 고르게 분포되도록 함으로써 실시간 평균 이동 추적 기법의 추적 성능이 개선될 수 있도록 하였다. 제안하는 색-공간 양자화 기법을 통해 표적 모델과 비교 후보군 사이에 비교 대상이 되는 색 요소가 증가하게 되며, 보다 정확도 높은 히스토그램 유사성 결과를 얻을 수 있었다. 물체 추적용 영상을 통한 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 복잡도 증가가 거의 발생하지 않는 동시에, 기존 비-균일 양자화 알고리즘 결과와 유사하거나 좀 더 나은 추적 결과를 보여주었다.
본 논문은 모션 그래디언트 히스토그램(Motion Gradient Histogram : 이하 'MGH')을 적용하여 동영상에서 나타나는 다수 객체들의 동작 검출 및 인식을 실시간으로 구현하는 방법을 제안한다. 인식하고자 하는 대상에 대한 기본적인 템플릿 동영상들의 MGH와 일정 프레임 간격마다 동영상의 MGH를 비교하여 검출 및 인식이 이루어진다. 동시에 다수의 동작이 있는 경우 동작이 발생하는 영역을 모션 에너지 영상(Motion Energy Image : MEI) 기법으로 추출하여 해당 영역별 MGH를 구함으로써 다수 동작을 인식할 수 있도록 한다.
멀티미디어 콘텐츠는 디지털 데이터의 특성상 수정과 복제가 쉽고, 이에 따라 불법 유통과 위 변조 등의 문제가 발생할 수 있으므로 콘텐츠 보안의 중요성이 높아지고 있고 가역 워터마킹 방법은 하나의 솔루션이다. 본 논문에서는 JPEG 압축 표준에서 사용할 수 있는 가역 워터마킹 기법을 제안한다. JPEG 압축 과정 중 비손실 과정에서 유지되는 양자화 DCT 블록 데이터에 대하여 인접 블록의 계수간 차이값의 히스토그램을 계산하고, 히스토그램 쉬프팅을 통하여 가역 워터마크를 삽입한다. 디코딩 과정에서 영상에 삽입된 워터마크를 추출함과 동시에 원본 JPEG 표준 영상의 품질을 복원한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 영상을 대상으로 영상 품질과 압축률을 평가하였다. 삽입된 영상의 PSNR과 압축률은 32.33dB과 89.69%로, 표준 JPEG 압축된 영상 대비 각 3.24dB의 PSNR 차이와 2.58%의 압축률 차이를 보였다.
무손실 정보은닉은 정보를 삽입하되 추출과정에서 원본 영상으로의 완벽한 복원이 가능하도록 정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상에 대한 무손실 정보은닉 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 히스토그램 수정을 웨이블릿 계수에 적용한 방법으로 두 단계의 삽입과정으로 이루어진다. 1차 삽입과정에서 히스토그램을 수정함으로써 웨이블릿 계수에 정보를 은닉한다. 2차 삽입과정은 1차 삽입 과정에서 발생한 영상의 왜곡을 줄이는 동시에 정보를 은닉할 수 있는 방법으로 높은 삽입용량을 얻을 수 있게 한다. 제안 알고리즘은 모의실험을 통해 기존의 방법들보다 삽입용량 대 PSNR 측면에 서 향상된 성능을 보여주었다.
Methods of Object recognition from camera image are to compare features of color. edge or pattern with model in a general way. SIFT(scale-invariant feature transform) has good performance but that has high complexity of computation. Using simple color histogram has low complexity. but low performance. In this paper we represent a model as a color cooccurrence histogram. and we improve performance using pyramid matching. The color cooccurrence histogram keeps track of the number of pairs of certain colored pixels that occur at certain separation distances in image space. The color cooccurrence histogram adds geometric information to the normal color histogram. We suggest object recognition by pyramid matching of color cooccurrence histogram.
멀티미디어 콘텐츠는 디지털 데이터의 특성상 수정과 복제가 쉽고, 이에 따라 불법 유통과 위 변조 등의 문제가 발생할 수 있다. 최근 여러분야에서 멀티미디어 콘텐츠 보안의 중요성이 높아지고 있고, 이러한 기술적 요구에 맞추어 다양한 멀티미디어 콘텐츠 보안 기술이 연구되고 있다. 본 논문에서는 JPEG 압축 표준에서 사용할 수 있는 가역 워터마킹 및 콘텐츠 인증 알고리즘을 제안한다. 영상의 샘플 블록을 이용하여 특징적인 인증 코드를 생성하고, JPEG 압축 과정 중 비손실 과정에서 보존되는 데이터를 이용해 히스토그램 쉬프팅 기법을 이용하여 인증 코드를 삽입한다. 디코딩 과정에서 영상 인증과 동시에 품질을 복원한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 영상을 대상으로 품질과 압축률을 평가하였다. 삽입된 영상의 PSNR과 압축률은 각각 33.13dB과 90.65%로, 표준 인코딩 영상 대비 2.44dB의 PSNR 차이와 1.63%의 압축률 차이를 보였다.
본 논문에서는 고해상도 위성영상에 대해서 분할된 후보영역의 텍스처 정보를 기반으로 BP 신경회로망을 이용한 도로영역검출방법을 제안한다. 먼저, N.Otsu가 제안한 히스토그램 기반의 이진화와 열림연산을 수행하여 배경영역으로부터 일차적으로 도로영역인 전경부분을 분할한다. 그리고 전경부분의 색상 히스토그램을 이용하여 주요색상을 추출한 후 ${\pm}25$ 범위 이내에 있는 영역을 도로영역 후보를 검출한다. 마지막으로, 분할된 후보 도로영역에 대해서 동시발생행렬을 이용하여 텍스처 정보를 추출한 후 BP 신경회로망을 이용하여 최종적인 도로영역을 검출한다. 제안한 방법은 도로영역이 일정한 밝기값과 형태를 가진다는 사실에 착안한 것으로, 실험에서 다양한 위성영상들을 대상으로 평균 90% 이상의 검출율을 보여 그 유효함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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