In this paper, we present a robust watermarking technique based on a DCT-domain watermarking approach and an order statistic(OS) filter. The proposed technique inserts one watermark into each of four coefficients within a 2 ${\times}$ 2 block which is scanned on DCT coefficients in the zig-zag ordering from the medium frequency range. The detection algorithm uses an adaptive trimmed mean operator as a local estimator of the embedded watermark to obtain the desired robustness in the presence of additive Gaussian noise and JPEG compression attacks. The performance is analyzed through statistical analysis and numerical experiments. It is shown that the robustness properties against additive noise and JPEG compression attacks are more enhanced than the previous techniques.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.2
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pp.11-16
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2014
Block truncation coding (BTC) is a recent technique used for compression of monochrome image data. The original algorithm of BTC implement to use the standard mean and the standard deviation. For data hiding, it is needed to modify bit-planes of an images. These modifications yields unacceptable quality of BTC images. Thus, we propose IODBTC (Improved Ordered dithering BTC) improving BTC. In this paper, we improve this problem. Experimental results show that the reconstructed secret messages are the same as the original secret messages, and that the proposed scheme exhibits a good BTC images compared to that of previous schemes.
In watermarking schemes, the discrete wavelet transform (DWT) is broadly used because its frequency component separation is very useful. Moreover, LU decomposition has little influence on the visual quality of the watermark. Hence, in this paper, a novel blind watermark algorithm is presented based on LU transform and DWT for the copyright protection of digital images. In this algorithm, the color host image is first performed with DWT. Then, the horizontal and vertical diagonal high frequency components are extracted from the wavelet domain, and the sub-images are divided into $4{\times}4$ non-overlapping image blocks. Next, each sub-block is performed with LU decomposition. Finally, the color image watermark is transformed by Arnold permutation, and then it is inserted into the upper triangular matrix. The experimental results imply that this algorithm has good features of invisibility and it is robust against different attacks to a certain degree, such as contrast adjustment, JPEG compression, salt and pepper noise, cropping, and Gaussian noise.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1700-1721
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2017
The problem of blocking artifacts is very common in block-based image and video compression, especially at very low bit rates. In this paper, we propose a post-processing method for JPEG-coded image deblocking via sparse representation and adaptive residual threshold. This method includes three steps. First, we obtain the dictionary by online dictionary learning and the compressed images. The dictionary is then modified by the histogram of oriented gradient (HOG) feature descriptor and K-means cluster. Second, an adaptive residual threshold for orthogonal matching pursuit (OMP) is proposed and used for sparse coding by combining blind image blocking assessment. At last, to take advantage of human visual system (HVS), the edge regions of the obtained deblocked image can be further modified by the edge regions of the compressed image. The experimental results show that our proposed method can keep the image more texture and edge information while reducing the image blocking artifacts.
Kim, Sunwoong;Jang, Ji Hun;Lee, Hyuk-Jae;Rhee, Chae Eun
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.17
no.3
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pp.446-457
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2017
In order to reduce the size of frame memory or bus bandwidth, frame memory compression (FMC) recompresses reconstructed or reference frames of video codecs. This paper proposes a novel FMC design based on discrete wavelet transform (DWT) - set partitioning in hierarchical trees (SPIHT), which supports fine-scalable throughput and is area-efficient. In the proposed design, multi-cores with small block sizes are used in parallel instead of a single core with a large block size. In addition, an appropriate pipelining schedule is proposed. Compared to the previous design, the proposed design achieves the processing speed which is closer to the target system speed, and therefore it is more efficient in hardware utilization. In addition, a scheme in which two passes of SPIHT are merged into one pass called merged refinement pass (MRP) is proposed. As the number of shifters decreases and the bit-width of remained shifters is reduced, the size of SPIHT hardware significantly decreases. The proposed FMC encoder and decoder designs achieve the throughputs of 4,448 and 4,000 Mpixels/s, respectively, and their gate counts are 76.5K and 107.8K. When the proposed design is applied to high efficiency video codec (HEVC), it achieves 1.96% lower average BDBR and 0.05 dB higher average BDPSNR than the previous FMC design.
This paper is ready to change a trend of a ultra high definition (UHD) video image, and it will contribute to improve the performance of the latest H.264 through the Uni-directional $8{\times}8$ intra-prediction idea which is based on developing a intra prediction compression. The Uni-directional $8{\times}8$ intra prediction is focused on a $8{\times}8$ block intra prediction using $4{\times}4$ block based prediction which is using the same direction of intra prediction. This paper describes that the uni-directional $8{\times}8$ intra-prediction gets a improvement around 7.3% BDBR only in the $8{\times}8$ block size, and it gets a improvement around 1.3% BDBR in the H.264 applied to the multi block size structures. In the case of a larger image size, it can be changed to a good algorithm. Because the video codec which is optimized for UHD resolution can be used a different block size which is bigger than before(currently a minimum of $4{\times}4$ blocks of units).
Motion Estimation which is used to reduce the redundant data plays an important role in video compressions. However, it requires huge computational complexity of the encoder part. And therefore many fast motion estimation methods has been developed to reduce complexity. Multi-view video is obtained by using many cameras at different positions and its complexity increases in proportion to the number of cameras. In this paper, we proposed a fast motion estimation method for multi-view video. The proposed method predicts a search start point by using correlated candidate vectors of the current block. According to the motion size of the start search point, a search start pattern of the current block is decided adaptively. The proposed method proves to be about 2 ~ 5 times faster than existing methods while maintaining similar image quality and bitrates.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.180-181
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2013
High efficiency video coding (HEVC) appears due to the demand on high compression video coding beyond H.264/AVC in ultra-high definition (UHD) videos. As for intra prediction, HEVC has 35 prediction modes while H.264/AVC has 9 intra modes. To exploit the spatial correlation, we adopt an edge detection method, establish the edge map, and adaptively select the candidate modes using the acquired edge information in a block. The number of the candidate modes is determined through trade-off between computational complexity and coding efficiency. Besides, the range of coding unit sizes is determined using the uniqueness of the edge directions for the given image block. As a result, we reduced the encoding time by 56.8% at the cost of 2.5% BD-BR increase on average compared to Full modes at the HEVC reference software (HM 6.0 [1]).
Recently, the Image compression methods in cooperation with Human Visual System characteristics are being investigated lively. In this study, we propose a new block coding method using i) non-linearity of HVS in the noticeable differences, ii) spatial easting effects, and iii) HVS sensitivity curve according to spatial frequencies. For vector quantization, the third scheme was dole effective than existing ones. We have applied this method on chest images and the results have shown better subjective qualities.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.4C
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pp.505-513
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2004
Most video codecs including the international standards use the block-based hybrid structure for efficient compression. But for low bit-rate applications such as video transmission through wireless channels, the blocking artifacts degrade image qualify seriously. In this paper, we propose an adaptive de-blocking algorithm using characteristics of the block boundaries. Blocking artifacts contain the high frequency components near the block boundaries, therefore the lowpass filtering can remove them. However, simple lowpass filtering results into blurring by removing important information such as edges. To overcome this problem, we determine the modes depending upon the characteristics of pixels adjacent to block boundary then proper filter is applied to each area. Simulation results show that proposed method improves de-blocking performance compared to that of MPEG-4.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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