현대에 있어서 영상정보는 아주 큰 비중을 차지하고 있다. 따라서 이러한 영상정보를 얼마나 빨리 그리고 많이 압축 시킬 수 있는가가 핵심적인 관건이다. 본 논문에서는 공간적 압축 방식의 핵심인 DCT와 비교하여 블록킹 효과(Blocking Effect)과 없고, 우수한 압축 성능을 갖는 DWT(Discrete Wavelet Transform)알고리즘을 적용한 2차원 이산 웨이브렛 변환 필터를 설계하였다. 본 논문에서 구현한 DWT 필터는 FIR필터 방법으로 설계하였으며, Daubenchies-4 Tap을 이용하였고, 파이프라인 연산으로 승산기, 가산기를 병렬로 처리하여 고속연산을 수행하였다. 뿐만 아니라 메모리 맵핑 과정과 메모리 컨트롤 어드레스 발생기를 사용하여 메모리와 연산량을 최소화 하여 칩사이즈를 줄여 설계하였다.
컴퓨터 생성 홀로그램(CGH, Computer Generated Hologram)은 광 홀로그램의 간섭 패턴 대신 3차원 영상을 재생하는데 필요한 정보만을 컴퓨터로 설계 및 제작하기 때문에 물리적으로 존재하지 않는 가상의 물체의 합성 및 생성이 가능하다. 하지만 CGH를 통해 생성된 fringe 영상은 그 데이터양이 방대하기 때문에 저장, 전송 및 처리를 위해서는 데이터양을 줄일 필요성이 있다. 하나의 객체를 나타내기 위한 Fringe 영상의 데이터양을 줄이는 가장 효율적인 방법은 부호화 과정이다. 본 논문에서는 효과적인 부호화를 위해 fringe 영상을 2차원 영상으로 가정한 후에 DCT(Discrete Cosine Transform)에 비해서 좋은 주파수 변환 특성을 보이는 DWT(Discrete Wavelet Transform)을 도입하여 Fringe 영상의 주파수 특성을 분석하였다. 그리고 분석된 주파수 특성을 기반으로 Fringe 영상을 웨이블릿 기반의 코덱들을 이용해 압축한 결과 Yoshikawa(2)나 Thomas(3)에 의한 방법에 비해 최대 약 2배의 압축율을 가질 수 있어 Fringe 패턴을 압축하는 좋은 방법이 될 수 있다는 것을 확인하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.39-47
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2023
This study compares various transformation techniques for multifocus image fusion. Multi-focus image fusion is a procedure of merging multiple images captured at unalike focus distances to produce a single composite image with improved sharpness and clarity. In this research, the purpose is to compare different popular frequency domain approaches for multi-focus image fusion, such as Discrete Wavelet Transforms (DWT), Stationary Wavelet Transforms (SWT), DCT-based Laplacian Pyramid (DCT-LP), Discrete Cosine Harmonic Wavelet Transform (DC-HWT), and Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT). The objective is to increase the understanding of these transformation techniques and how they can be utilized in conjunction with one another. The analysis will evaluate the 10 most crucial parameters and highlight the unique features of each method. The results will help determine which transformation technique is the best for multi-focus image fusion applications. Based on the visual and statistical analysis, it is suggested that the DCT-LP is the most appropriate technique, but the results also provide valuable insights into choosing the right approach.
인터넷을 기반으로 하는 디지털 컨텐츠 응용 분야에서 디지털 콘텐츠의 보안 및 인증은 매우 중요하다. 특히, 콘텐츠의 인증을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있다. 디지털 워터 마킹은 이와같은 방법 중 하나이다. 특히, 논문은 디지털 이미지의 응용에서 동작하는 디지털 워터마크 기반 인증 방법을 제시한다. 제안 된 워터마크는 3 상태 정보를 가지고 있으며 참조 콘텐츠 없이 임베딩 및 검출을 수행하는 블라인드 워터마킹 방법이다. 디지털 콘텐츠의 소유자 정보를 인증 할 때 자기 상관 함수를 사용한다. 또한, 주파수 영역(DWT Domain)에서 원본 콘텐츠의 신호에 적응적이도록 대역 확산(Spread Spectrum) 방식을 사용한다. 따라서 은닉정보의 검출에서 일어나는 오류의 가능성을 줄였다. DWT에서의 워터마킹은 다른 변환 방법 (DFT, DCT 등)보다 빠른 은닉/검출의 장점을 가진다. 크기가 N=m X m인 이미지를 사용할 때의 계산량은 2상태 워터마크는 O (N·logN)인 반면 O (N)으로 줄어들 수 있다. 가장 우수한 장점은 비트 당 더 많은 정보를 숨길 수 있다는 것이다.
비디오 워터마킹은 일반적으로 네 가지의 타입으로 분류되어진다. 첫 번째로는 원 비디오 신호에 워터마크를 삽입한 후 부호화하는 것으로 대부분의 비디오 워터마킹 기법이 이에 속한다. 두 번째로는 블록 DCT, 양자화 등의 부호화 과정에 워터마크를 삽입하는 것이고, 세 번째로는 부호화된 비트스트림에 워터마크를 삽입하는 것으로 이를 라벨링(labeling)이라고도 한다. 마지막으로 네 번째로는 움직임 벡터에 워터마크를 삽입하는 것으로, 이는 높은 복잡도가 요구되며 블록화 현상과 같은 화질 열화가 발생된다. 본 논문에서는 움직임 벡터 추정을 이용한 I 프레임 상에서 SPIHT 기반의 비디오 부호화에 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 이는 블록 DCT 기반의 부호화기에 발생되는 블록화 현상을 제거하고, 점진적 전송 특성을 가진다. 제안한 방법에서는 I 프레임 상에서 이전 P 또는 B 예측 프레임으로부터 움직임 벡터를 추정한 후에 이를 기반으로 워터마크 삽입 영역을 선택한다. 그리고 DWT를 수행하여 워터마크 삽입 영역 상에서 움직임 벡터의 방향과 동일한 부대역 상의 웨이브릿 계수를 HVS에 기반하여 워터마크를 삽입한다. 마지막으로 SPIHT 부호화기에 의하여 워터마크가 삽입된 비디오 비트스트림을 생성한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 객관적 및 주관적인 화질 측면에서 우수한 비가시성을 확인하였고, 다양한 압축률 및 MPEG 재부호화 등에 대하여 우수한 강인성을 확인하였다.
PACS를 구현할 때 가장 어려운 점은 데이터 총량이 방대하다는 것이다. 이러한 이유로 PACS에서는 대용량의 기억장치를 필요로 하고, 동시에 빠른 전송시간이 요구된다. 따라서 PACS에 저장하는 의료영상은 압축이 필요하다. Ingrid Daubechies와 Stephane Mallat 등에 의해 발표된 웨이브릿 변환은 푸리어 변환과 같이 기저 함수들의 집합으로 신호를 분해하는 방법이다. 본 논문에서는 실험 의료영상을 DWT 방법으로 압축하여 효용성을 평가하였다. 실험 결과 $512{\times}512{\times}2^8$ 크기의 입력영상을 4 레벨 DWT 후 저주파영역에 남아 있는 신호를 디스플레이 하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 4 레벨 DWT에 의한 영상의 압축비는 1:16로서 높은 압축비를 가지고 있었으며, 압축결과 압축비는 좋았으나 블록화 현상에 의해 영상에 계단현상이 나타나는 문제점이 있었다.
This paper proposes an adaptive linearization method of Volterra nonlinear systems using DWT(Discrete Wavelet Transform)and an LMS-type predistorter. In particular, the proposed wavelet transform-domain lineatization method leads to diagonalization of the input vector auto-correlation matrix which yields improvement of the convergence rate of the corresponding transform-domain LMS algorithm. Furthermore, the adaptive Volterra predistorter followed by a corresponding weakly Volterra nonlinear system(here. a TWT amplifier model in a satellite communication system) is utilized to compensate for the distortion in the output. Also,12-PSK and 4-QAM are applied as the input to the nonlinear system to be tested. Some simulation results show that the proposed linearization approach has better performance than DCT-based or conventional normalized LMS algorithms do.
Digital image watermarking scheme using adaptive block division is proposed. To increase the perceptual invisibility, the image is divided into blocks by local properties and the human visual system (HVS), then the significant blocks are selected in the divided blocks. The significant coefficient is determined by Weber's law in these blocks. To increase the robustness, low frequency domains of the discrete cosine transform (DCT) and the discrete wavelet transform (DWT) are used. The watermark is embedded into the selected significant blocks of the DCT's and DWT's low frequency domains with adaptive watermark strengths. The watermark strength is determined by the variance and the local properties of the significant block. The experimental results prove that the proposed scheme has a good robustness against several image processing operations (e.g. median filtering, cropping, scaling, JPEG, JPEG2000, etc.) without significant degradation of the watermarked image.
In recent years, vision sensors are widely used to mobile robot for navigation or exploration. The analog signal transmission of visual data being used in this area, however, has some disadvantages including noise weakness in view of the data storage. A large amount of data also makes it difficult to use this method for a mobile robot. In this paper, a digital data compressing technology based on MPEG4 which substitutes for analog technology is proposed to overcome the disadvantages by using DWT(Discreate Wavelet Transform) instead of DCT(Discreate Cosine Transform). The TI Company's DSP chip, TMS320C6711, is used for the image encoder, and the performance of the proposed method is evaluated by PSNR(Peake Signal to Noise Rates), QP(Quantization Parameter) and bitrate.
이 논문에서는 잡음에 대해 유연성이 있는 신경망과 차영상법-DCT를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 동일환경(조도의 세기, 얼굴에서 카메라까지의 거리)에서 연속적으로 두 개의 영상을 캡쳐했다. 이 때 한 영상은 얼굴을 포함하지 않고 다른 영상은 얼굴을 포함하게 된다. 차영상 방법을 이용하여 두 개의 이미지로부터 얼굴영상과 배경영상을 분리하고 그 다움에 분리된 얼굴영역에서 사각영역을 추출하여 이 영역을 얼굴의 특징영역으로 이용하였다. 이 사각 영역은 눈, 코, 입, 눈썹 등이 포함된다. 다음으로 이 영역에 대해 DWT 연산을 수행한후 특징 백터를 추출하였고, 추출된 특징벡터는 정규화 되어 신경망의 입력벡터로 사용되었다. 시뮬레이션 결과 학습된 얼굴영상에 대해서는 100% 인식률을 보였고 학습되지 않는 얼굴 영상에 대해서는 92.25%의 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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