양식장 또는 바다와 같은 수중은 물방울과 다양한 부유물에 의하여 탁도가 높아지므로, 깊이에 따라 빛의 감쇠가 발생하고 부유물에 의한 빛의 산란 효과도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 수중 환경에서 획득한 수중 영상의 가시성을 개선하기 위하여, dark channel prior 개념을 이용한 안개 제거 방법과 학습된 색상 변환 모델을 이용하여 색을 복원하는 수중 영상의 가시성 개선 방법을 제안하였다. 색상 변환 모델을 학습하기 위하여 여수와 포항에서 획득한 수중 패턴 영상을 사용하였으며, 제안 방법의 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 여수, 거문도, 필리핀 등에서 수집한 수중 영상을 사용하여 가시성 개선 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안 방법이 다양한 장소에서 수집된 수중 영상의 가시성을 개선시킴을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.570-595
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2017
Robust and perceptually-adaptive image watermarking algorithms have mainly targeted gray-scale images either at the modeling or embedding levels despite the widespread availability of color images. Only few of the existing algorithms are specifically designed for color images where color correlation and perception are constructively exploited. In this paper, a new perceptual and high-capacity color image watermarking solution is proposed based on the extension of Tsui et al. algorithm. The $CIEL^*a^*b^*$ space and the spatio-chromatic Fourier transform (SCFT) are combined along with a perceptual model to hide watermarks in color images where the embedding process reconciles between the conflicting requirements of digital watermarking. The perceptual model, based on an emerging color image model, exploits the non-uniform just-noticeable color difference (NUJNCD) thresholds of the $CIEL^*a^*b^*$ space. Also, spread-spectrum techniques and semi-random low-density parity check codes (SR-LDPC) are used to boost the watermark robustness and capacity. Unlike, existing color-based models, the data hiding capacity of our scheme relies on a game-theoretic model where upper bounds for watermark embedding are derived. Finally, the proposed watermarking solution outperforms existing color-based watermarking schemes in terms of robustness to standard image/color attacks, hiding capacity and imperceptibility.
본 논문에서는 인터넷상에서의 지능형 감시 카메라 시스템(Intelligent Security Camera: ISC)을 제안한다. ISC 방법은 워터쉐드 알고리즘에 기반하여 카메라에 입력된 영상을 분할하는 단계와 skin-color model을 사용하여 얼굴의 후보지역을 탐지하는 단계, 그리고 마지막으로 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 얼굴 후보영역에서 얼굴을 검증하는 단계로 구성되어 있다. Skin-color Model을 이용하여 찾아진 얼굴후보 영역으로부터 웨이블렛 변환계수들을 추출한다. 웨이블렛 변환계수들을 SVM의 입력으로 하여 실제 얼굴영역을 검증한다. SVM의 입력으로 실험결과에서 제안된 방법이 감시시스템, 화상회의 시스템과 같은 얼굴을 인식 추적하는 시스템에 적용될 수 있음을 보인다.
In this paper, we propose an emotional evaluation model based on information fusion. This model can transform the physical features of a color pattern to the emotional features. Our proposed model consists of the fuzzy logic system and neural network model. The evaluation values produced by them were fused. The model shows comparable performances to the neural network and fuzzy logic system for the approximation of the nonlinear transforms. We believe the evaluated results of a color pattern can be used to the emotion-based color image retrievals.
This paper presents a watermarking algorithm for embedding visually recognizable pattern (Mark, Logo, Symbol, stamping or signature) into the image. first, the color image(RGB model)is transformed in YCbCr model and then the Y component is transformed into 3-level wavelet transform. Next, the values are assembled with pattern watermark. PN(pseudo noise) code at spread spectrum communication method and mutilevel watermark weights. This values are inserted into discrete wavelet domain. In our scheme, new calculating method is designed to calculate wavelet transform with integer value in considering the quantization error. and we used the color conversion with fixed-point arithmetic to be easy to make the hardware hereafter. Also, we made the new solution using mutilevel threshold to robust to common signal distortions and malicious attack, and to enhance quality of image in considering the human visual system. the experimental results showed that the proposed watermarking algorithm was superior to other similar water marking algorithm. We showed what it was robust to common signal processing and geometric transform such as brightness. contrast, filtering. scaling. JPEG lossy compression and geometric deformation.
화풍을 효과적이고 객관적으로 기술하는 한 방법으로 팔레트 추출에 대한 수학적 모델을 제시한다. 이 모델에서는 팔레트를 허용 오차 범위 내에서 회화 작품의 영상을 표현할 수 있는 주요 색상의 집합으로 정의하고 색상 그룹핑과 주요 색상 추출의 두 단계를 거처 팔레트 색상을 추출한다. 색상 그룹핑은 주어진 회화에 대해 적응적으로 색의 분해능을 조절하여 각 회화 작품을 이루는 기초 색상을 추출하며 다음 주요 색상 추출 단계에서 이것과 이것이 차지하는 영역에 대한 정보를 바탕으로 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 팔레트를 얻는다. 실험을 통해 유명 화가의 작품을 대상으로 RGB와 CIE LAB 색상 모델을 사용하여 추출한 팔레트를 3차원 색 공간에 표시하였다. 팔레트 색상의 거리를 사용한 화가 분류 실험과 실사 영상의 색채 변환 실험 통해 이 방법이 화풍 분석과 그래픽 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5583-5604
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2016
In this paper, we present a novel image operator to extract textual information in natural scene images. First, a powerful refiner called the Stroke Color Extension, which extends the widely used Stroke Width Transform by incorporating color information of strokes, is proposed to achieve significantly enhanced performance on intra-character connection and non-character removal. Second, a character classifier is trained by using gradient features. The classifier not only eliminates non-character components but also remains a large number of characters. Third, an effective extractor called the Character Color Transform combines color information of characters and geometry features. It is used to extract potential characters which are not correctly extracted in previous steps. Fourth, a Convolutional Neural Network model is used to verify text candidates, improving the performance of text detection. The proposed technique is tested on two public datasets, i.e., ICDAR2011 dataset and ICDAR2013 dataset. The experimental results show that our approach achieves state-of-the-art performance.
It is very important to inspect the color of printed texture in the textile process. The standard colorimetric system used for the recognition of the color in the textile industry. It uses XYZ color system defined by CIE (Commission Internationale de 1Eclairage), but is too expensive. Therefore, in this paper, we propose a color inspection system of the printed texture using a color scanner. Because the scanner uses RGB value for color, it is necessary the mapping from RGB to XYZ. However, the mapping is not simple, and the scanner has even positional deviation because of the geometric characteristics. To transform from RGB to XYZ, we used a NN (neural network) model and also compensated the positional deviation. In real experiments, we could get fairly exact XYZ value from the proposed color inspection system in spite of using a color scanner with large measuring area.
This paper proposes an effective lane detection algorithm using hugh transform and lane model. The proposed lane detection algorithm includes two major components, i.e., lane marks segmentation and an exact lane extraction using a novel postprocessing technique. The first step is to segment lane marks from background images using HSV color model. Then, a novel postprocessing is used to detect an exact lane using Hugh transform and lane models(linear and curved lane models). The postprocessing consists of three parts, i.e, thinning process, Hugh Transform and filtering process. We divide input image into three regions of interests(ROIs). Based on lane curve function(LCF), we can detect an exact lane from various extracted lane lines. The lane models(linear and curved lane mode]) are used in order to judge whether each lane segment is fit or not in each ROIs. Experimental results show that the proposed scheme is very effective in lane detection.
The rapid development of digital media and communication network urgently brings about the need of data certification technology to protect IPR (Intellectual property right). This paper proposed a new watermarking method for embedding contents owner's audio signal in order to protect color image IPR. Since this method evolves the existing static model and embeds audio signal of big data, it has the advantage of restoring signal transformed due to attacks. Three basic stages of watermarking include: 1) Encode analogue ID owner's audio signal using PCM and create new 3D audio watermark; 2) Interleave 3D audio watermark by linear bit expansion and 3) Transform Y signal of color image into wavelet and embed interleaved audio watermark in the low frequency band on the transform domain. The results demonstrated that the audio signal embedding in color image proposed in this paper enhanced robustness against lossy JPEG compression, standard image compression and image cropping and rotation which remove a part of image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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