이 논문은 명암(grayScale)을 갖는 텍스트 문서 영상을 위한 새로운 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 텍스트 문서 영상을 여러 블록으로 나누었을 때, 블록 영상들의 에지 방향 히스토그램이 유사하다는 부분 영상의 일관성이라는 특성을 갖는다. 이러한 특성을 이용하여 블록의 에지 방향 히스토그램을 조작하여 신호를 삽입한다. 다양한 공격에 대한 실험을 통하여 알고리즘의 강인성과 비인지성을 분석하였다.
본 논문은 백본 망에서 발생하는 에너지를 절감하기 위하여 LPI(Low Power Idle)를 이용하는 OBS 코어 및 에지 라우터 구조를 제안하고 이를 평가한다. 제안한 LPI를 이용하는 코어 라우터는 코어 라우터 라인 카드와 BCP 스위치, 버스트 스위치, 스위치 제어기 및 LPI 기능을 위한 Sleep/Wake 제어기로 구성된다. 망 부하가 낮을 때 네트워크 제어 패킷을 수신한 Sleep/Wake 제어기는 코어 라우터 라인 카드의 수면/활성 상태를 제어함으로써 에너지를 절감 할 수 있다. 에지 라우터는 액세스 라인 카드 스위치, SCU 그리고 OBS 에지 라우터 라인 카드로 구성된다. 에지 라우터에서 LPI 기능은 네트워크 수준 제어를 통하여 에지 라우터 라인 카드 개별적으로 수행되며 버스트를 생성하는 동안 에지 라우터 라인 카드의 PHY/Transceiver를 수면 상태로 천이시킴으로서 에너지 절감을 할 수 있다. 제안된 코어 및 에지 라우터 구조의 에너지 절감 성능 평가를 위하여 본 논문에서는 제안된 라우터 구조의 전력 소모율을 비교/분석하였으며, OPNET을 이용한 시뮬레이션을 수행하여 코어 라우터와 에지 라우터 라인 카드의 PHY/Transceiver의 수면시간 관점에서 코어 및 에지 라우터의 에너지 절감 성능을 평가하였다.
이산화탄소를 첨가한 저 신장률 메탄-공기 대향류 확산화염에서 화염소화 거동과 에지화염 진동을 조사하기 위해 실험을 수행하였다. 화염소화 조건에서의 임계 몰분율을 속도비와 전체화염 신장률에 따라 분석하였다. 또한 에지화염 진동의 시작조건과 관련된 모드들을 전체화염 신장률에 따라 조사하였다. 화염길이는 측면방향 열손실과 밀접한 연관이 있으며, 측면방향 열손실은 화염소화와 에지화염 진동에 중대한 영향을 미친다. 에지화염의 진동 모드는 성장, 감쇠, 조화 세 가지로 분류된다.
영상에서 에지는 영상의 특징을 분석하는 중요한 요소이며 여러 응용 분야에 선택적으로 활용되고 있다. 이러한 에지를 검출하고 활용하기 위한 많은 연구들이 지금까지도 진행되고 있으며, 초기에는 에지를 검출하기 위하여 인접한 화소들의 관계를 이용한 방법들이 제안되었다. 이러한 방법들의 특징은 알고리즘의 처리가 빠르지만 영상에 관계없이 특정 가중치가 모든 화소에 동일하게 적용되는 것이다. 이와 같은 기존의 방법의 단점을 보완하기 위하여, 최근에는 영상에 따라 적응하여 에지를 검출하는 알고리즘의 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 에지를 우수한 특성으로 검출하기 위해 적응 마스크를 이용한 알고리즘을 제안하였다.
최근 모바일 영상기반 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 문자정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연이미지로부터 문자정보를 추출을 위한 전단계로 문자영역 검출이 필수적이다. 본 연구는 문자영역의 지역적 에지 및 연결요소 특징을 고려하여 조명 및 복잡한 배경에서도 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, RGB 컬러분포 패턴을 분석하여 컬러 양자화를 함으로서 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 문자후보 영역을 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 문자 후보 영역을 검출하고, 문자 후보 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 문자영역을 효과적으로 검출하였다.
웹 영상에서 에지는 픽셀의 밝기가 급격하게 변화되는 부분으로 에지를 통하여 물체의 위치나 크기, 물체의 텍스처에 대한 정보를 얻을 수 있다. 지금까지 에지 검출은 주로 단순한 영상에 대해 미분 연산자를 이용한 수학적 방법에 의해 이루어져왔고 최근에 잡음이 포함된 복잡한 영상에 대해 통계적 방법을 이용한 에지검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상실험을 통하여 기존의 Sobel 연산자 등을 이용한 수학적 방법과 Canny 방법, Wavelet 변환방법 그리고 통계적인 T 검정과 Wilcoxon 검정을 이용한 방법들과의 에지검출 성능을 비교분석하고 Java 언어를 사용하여 웹 상에서 구현한다.
영상매체의 발전으로 영상처리가 여러 분야에 적용되고 있으며, 영상의 밝기가 급격히 변화하는 경계 부분은 에지가 중요한 정보와 특징을 포함하므로 영상의 특징을 분석함에 있어서 중요한 요소이다. 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 계속되어 왔으며, 기존의 에지 검출 방법은 인접한 화소 사이에 대한 관계를 이용하여 수행 속도는 우수하나, 휘도 변화를 고려하지 않는 고정된 마스크를 이용하므로 에지검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 마스크의 휘도 변화를 이용한 새로운 알고리즘을 제안하였다.
본 논문은 자연영상에서 문자의 크기와 방향에 무관한 적응적 문자-에지 맵을 이용한 에지-기반 텍스트 영역검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, 에지 이미지로부터 에지 레이블을 얻고, 레이블 이미지로부터 문자를 찾기 위해 배열문법을 이용하여 적응적 문자-에지 맵을 적용한다. 선택된 레이블은 이웃 레이블과의 거리를 기준으로 클러스터 된다. 그 결과 텍스트 후보 영역이 얻어진다. 최종적으로, 텍스트 후보 영역은 경험적 규칙과 텍스트 영역에 대한 수평/수직 프로파일을 분석함으로서 검증된다. 실험결과 제안한 알고리즘은 다양한 문자의 크기 변화, 문자열의 방향, 그리고 복잡한 배경에서도 강인한 텍스트 영역 검출 결과를 보였다.
영상에서 에지검출은 영상분할 및 물체인식 등을 위한 영상처리의 전처리 과정으로 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 영상에서 에지검출을 위해 웨이블렛 기반 하에서 로컬 히스토그램 분석을 이용한 새로운 에지검출법을 제안하고자 한다. 지금까지 웨이블렛 기반 에지검출은 수직과 수평성분으로부터 기울기 벡터를 구하고 임계값은 주로 글로벌 히스토그램 임계값 처리를 통하여 구하였다. 본 논문에서는 수직과 수평성분 외에 대각선 성분을 고려하여 기울기 벡터를 구하고 일반적인 영상에 적합한 로컬 히스토그램 임계값처리를 통하여 임계값을 구하였다. 제안된 에지검출법의 성능 평가를 위해 기존의 Sobel 방법, Canny 방법, Scale Multiplication 방법 그리고 Mallat의 웨이블렛 방법 등과 비교하였다. 영상실험 결과 제안된 방법은 잡음이 많고 적음에 관계없이 에지검출이 뛰어난 반면에 Canny 방법과 Sobel 방영은 잡음이 많을수록 급격하게 성능이 떨어짐을 알 수 있었다. 그리고 제안된 방법은 Scale Multiplication 방법과 Mallat 방법보다 좋은 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 에지성분을 이용하여 손실된 프레임에서의 오류를 은닉하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 손실된 블록의 주변에 존재하는 상, 하, 좌, 우의 일정 부분을 에지 추출을 위한 영역으로 정의하고, 정의된 네 부분의 영역은 방향에 따라 선택적인 에지 연산자를 적용시켜 에지 성분을 추출한다. 이 에지정보는 영상이 복잡한 부분과 단순한 부분에 대해 복잡도를 결정하는 판단 기준이 되며 경계정합을 위한 마스크 폭을 조절하게 된다. 즉, 제시된 방법은 경계정합 수행시 정확도를 높이기 위하여 네 부분에서 추출된 에지성분의 양에 비례하여 방향에 따라 경계정합 마스크의 폭을 조절하고, 이에 따라 영상의 윤곽을 나타내는 에지 특성에 가중치를 적용함으로써, 개선된 움직임 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 기존의 방법들과 제안된 방법에 대한 오류은닉 결과를 비교함으로써 제안된 방법의 우수성 검증 및 장단점에 대해 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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