본 논문에서는 저작권 보호를 위하여 임계값을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다 저작권을 보호하기 위하여 원 영상을 웨이블릿 변환하여 얻어진 웨이블렛 계수의 LSB(least significant bit)와 워터마크 영상을 동적 임계값을 적용하여 생성한 4장의 이진영상을 각 주파수 영역 HL1, LH1, HL2, LH2에서 XOR연산을 하여 워터마크를 삽입한다. 화질 열화가 많은 저주파 영역과 손실압축에 약한 고주파 영역을 제외한 영역에 워터마크를 삽입하였다. 실험결과로써, 화질의 열화가 적은 워터마크 삽입영상을 얻을 수 있었으며, 강인하게 워터마크가 추출이 되었다.
압축된 동영상에서 인덱싱을 위한 장면전환 검출기법에서 기존의 방법들은 실험에 의한 고정 임계값을 설정하여 임계값 보다 크면 장면전환이라고 판단해왔다. 기존의 고정 임계값을 적용시켰을 때는 플래쉬나 카메라 움직임 등에 의한 오검출이 많은 문제점이 있었다. 본 논문에서는 장면 전환 검출을 위한 임계값을 동영상 특성 중, 장면전환점간격을 이용하여 임계값을 동적으로 변화시키는 방법이며, 고정 임계값을 사용하는 경우보다 오검출을 줄이는 향상된 장면전환 검출기법을 제안한다. 실험에서는 동영상 특성을 통계적으로 분석하여, 기존의 고정임계값과 제안한 동적임계값을 사용한 결과 값을 비교분석 하였다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 30%정도 오검출이 줄었다.
지형은 강우시 유역의 유출반응을 결정하는 중요한 인자이다. 유역분석에서 하천망은 중요한 지형 매개변수이다. DEM격자 크기와 배수누적 행렬의 흐름누적 임계값은 격자 DEM를 이용하여 추출된 하천망에 영향을 미친다. 따라서 DEM에 의해서 추출된 하천망의 배수 밀도는 선택된 DEM 격자크기와 흐름누적 임계값에 따라 다양하다. 일반적으로 작은 흐름누적 임계값은 높은 배수밀도를 가지는 아주 세부적인 하천망을 만들어 내고, 큰 임계값은 조잡한 하천망을 만들어 낸다. 이 연구에서는 연구대상지역에서 총 하천길이가 각각의 DEM 격자크기에 대해 흐름누적 임계값을 계산하는데 이용되었다. 하천망은 흐름누적 임계값을 적용하여 각각의 DEM 격자크기에 대해 추출되었으며, 흐름누적 임계값과 각각의 DEM 격자크기에 연관성이 회귀방정식으로 도출되었다.
Otsu의 임계값 결정법, Huang와 Wang의 임계값 결정법 등을 포함한 그레이 레벨 히스토그램에 기반한 임계값 결정법은 영상처리 분야에서 널리 사용되어져 왔다. 이들 기법들은 그 효용성이 뛰어남에도 불구하고 하나의 임계값이 아닌 다중 임계값을 추출하는 경우 많은 연산 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 즉, 임계값의 개수가 늘어남에 따라 연산 복잡도 역시 기하급수적으로 증가하게 된다 본 논문에서는 가우시안 함수를 이용하여 그레이 레벨간의 상관관계를 측정하고, 가우시안 분포함수와 그레이 레벨의 히스토그램을 결합한 가우시안형 유한 혼합 분포를 이용하여 연산 복잡도가 단순하며 효용성 있는 임계값 결정법을 제안한다. 다수의 영상에 제안한 기법을 적용한 모의실험을 통하여 효용성을 확인하고, Otsu의 임계값 결정법과 제안한 기법의 연산 복잡도 비교를 통해서 제안한 임계값 결정법의 효율성을 보인다.
본 논문은 비트 플레인의 위치에 따라 블록별 적응적인 임계값를 이용하여 정보를 삽입하는 스테가노그라피 방법을 연구하였다. 다양한 이미지를 대상으로 고정 임계값을 적용하는 기존의 방법과 영상의 특징에 따라 비트 플레인별 임계값이 적응적으로 산출되는 제안한 방법에 대해서 최대용량을 측정하고, 같은 양의 정보를 삽입한 후 화질을 비교 분석하였다. 그 결과 기존의 방법 보다 용량면이나 화질면에서 나은 결과를 얻을 수 있었다.
그래프에서 전체 노드중 일부 노드를 선택하고 선택된 노드에서 발생하는 신호로부터 원 신호를 복원하는 저 복잡도를 갖는 샘플링 기술에 대해 연구한다. 이를 위해, 매 단계에서 한 개의 노드를 선택하는 탐욕 알고리즘을 기반으로, 기존의 방식인 최소 비용값을 갖는 노드를 찾기 위해 전체노드를 탐색 및 계산하는 방식을 취하지 않고 임계값을 설정하여 임계값 이하의 값을 갖는 노드를 선택하도록 하여 탐색 및 비용함수 계산비용을 줄이는 방식을 제안한다. 복원성능 저하를 막기 위해 정확한 임계값 설정이 요구되며, 이를 위해 임계값을 구하기 위한 매 단계에서 샘플링 집합 크기와의 관계식을 정립한다. 다양한 그래프상에서 복원성능 및 복잡도 (실행시간) 평가를 수행하여, 기존 방식 대비 복원성능을 유지하면서 평균 1.3배 이상 빠른 실행시간이 보임을 확인했다.
이동 객체 추적 시스템을 위한 한 연구 분야로 차영상을 이용하여 움직임을 추정하는 기법이 있다. 움직임 추정을 위해 차영상을 이용하는 경우 임계값을 적용하여 배경 영역과 이동 객체 영역을 구분할 수 있도록 이진화를 수행하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 차영상에서 배경과 객체의 특성 변화에 적응적인 임계값 결정 기법을 제안하였다. 제안 기법은 차영상의 히스토그램 모양을 분석하여 적절한 임계값을 결정하도록 하였다. 그레이 스케일 영상의 이진화에 사용되는 일반적인 임계값 기법들과 성능을 비교 평가하였다. 60개의 실험 영상에 대해 평가한 결과 제안 기법이 수작업으로 확인한 최적의 임계값과 평균 오차 2.8로 성능의 우수성을 확인하였다.
선형 단순화 알고리듬의 결과물은 단순화 알고리듬의 선택, 임계값의 선택, 대상 객체의 선택 등에 의해 달라진다. 본 연구에서는 Sleeve-fitting, Visvalingam-Whyatt, Bend-simplify 알고리듬의 임계값을 5단계로 조절하여 건물, 하천, 도로 객체에 적용하고, 단순화 결과물에 대해 거리오차, 면적오차, 각오차를 측정하였다. 그리고 오차값들의 추세선을 통해 정성적인 분석을 실시하였다. 실험 결과 선형 단순화 알고리듬에서 임계값의 조절에 따른 오차값의 변화를 알 수 있었고, 선형 단순화 알고리듬들의 임계값의 변화에 따른 특징을 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 3축 가속도 측정을 위한 LSM을 개발하고 가변 진폭을 이용하여 걸음수 검출 정확도를 향상시킨 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 테스트 프로토콜에 따라 실험하여 수집한 x, y, z 값을 SVM(Signal Vector Magnitude) 알고리즘을 사용하여 하나의 에너지값($E_t$)으로 변환하고 Peak 데이터 검출 알고리즘과 고정 Peak 임계값을 사용하여 평균 99%이상의 정확도로 걸음수를 검출하였다. 그러나 검출한 걸음이 정확한 걸음임을 증명하기 위해 에너지값($E_t$)의 진폭 크기로부터 고정 진폭 임계값을 구하고 노이즈를 필터링 한 결과 걸음수 검출 오차율이 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 오차율을 줄이기 위하여 고정 진폭 임계값이 아닌 데이터를 관찰하여 적응적으로 변화하는 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 가변 진폭 임계값 알고리즘을 적용한 결과, 걸음수 검출의 평균 정확도는 샘플링 주기 10Hz에서 평균 98.9%, 20Hz에서는 99.6%로 높아졌다.
본 논문은 위성영상을 이용한 변화정보를 취득하는데 있어 중요한 과정인 임계값 결정에 관한 새로운 기법을 제안하고 있다. 화소간 유사도 측정을 통해 도출된 결과 값을 일정 간격으로 누적 계산하고, 급격하게 변하는 지점을 임계값으로 결정하였다. 의사영상을 통해 기대최대화 기법, 교점방법과 성능을 비교하였으며, 두 시기의 ALI 영상과 Hyperion 영상에 실제 적용하여 변화탐지 결과를 확인하였다. 제안된 기법은 기존의 기법과 비슷한 수준의 변화탐지 결과 정확도를 확보할 수 있었으며, 기대최대화 기법에 비해 간단하게 적용할 수 있고, 교점방법과 달리 최빈 값을 둘 이상 가지는 히스토그램에도 적용할 수 있는 장점이 있어 향후 변화유무 정보 취득에 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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