KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4567-4587
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2017
With the growth of the Internet and the extensive applications of image editing software, it has become easier to manipulate digital images without leaving obvious traces. Copy-move is one of the most common techniques for image forgery. Image blind forensics is an effective technique for detecting tampered images. This paper proposes an improved copy-move forgery detection method based on the discrete cosine transform (DCT). The quantized DCT coefficients, which are feature representations of image blocks, are truncated using a truncation factor to reduce the feature dimensions. A method for judging whether two image blocks are similar is proposed to improve the accuracy of similarity judgments. The main transfer vectors whose frequencies exceed a threshold are found to locate the copied and pasted regions in forged images. Several experiments are conducted to test the practicability of the proposed algorithm using images from copy-move databases and to evaluate its robustness against post-processing methods such as additive white Gaussian noise (AWGN), Gaussian blurring, and JPEG compression. The results of experiments show that the proposed scheme effectively detects both copied region and pasted region of forged images and that it is robust to the post-processing methods mentioned above.
Bioluminescence imaging (BLI) is the most sensitive animal imaging technique for molecular imaging research. Generally, highly sensitive CCD is used to detect an optical probe introduced in a living mouse. However, in many cases, the light signal emitted from a probe is too small to detect because it is scattered and attenuated by the tissue prior to being detected. The problem is that scattering and attenuation not only inhibit accurate measurement but also make image quality down. Thus we introduced a new method to reduce noise by using property of CCD and method to improve image quality of bioluminescence image by using two steps Gaussian blurring.
최근 촬영 기기의 기술발전으로 인해 디지털 영상의 해상도가 증가함에 따라 선명한 디지털 영상에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에도 불구하고 디지털 영상 내 가우시안 잡음 (gaussian noise)은 촬영기기를 통해 영상 획득 및 처리 과정에서 발생하여 화질을 열화 시킨다. 디지털 이미지에서 발생하는 가우시안 잡음을 제거하기 위해서 기존의 저대역 통과 필터 (low-pass filter: LPF)를 사용하면 잡음은 제거되지만, 블러링 현상 (blurring phenomenon)이 나타난다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 소벨 연산자 (sobel operator)를 사용하여 영상 내 에지 맵 (edge-map)을 생성하여 에지 영역과 동질 영역을 구분한다. 에지영역에서는 약한 저역 필터 (weak low-pass filter)를 사용하고, 그 외의 이미지 영역에서는 강한 저역 필터 (strong low-pass filter)를 사용하는 알고리듬을 제안하였다. 그리고 다양한 이미지에 대하여 기존 알고리듬과 제안한 알고리듬의 적용한 결과를 통해 주관적 화질 비교하였고 객관적 지표로 최대 신호 대 잡음비 (peak signal-to noise ratio: PSNR)와 구조 유사성 (structural similarity: SSIM)을 사용하여 성능을 평가하였다. 실험결과를 통해 제안된 알고리듬이 잡음 제거 및 외곽선 보존의 우수함을 확인하였다.
Quality measures play an important role in the field of image processing. Such measures are commonly used to assess the performance of different algorithms that are designed to perform a specific image processing task. In this paper we propose two novel measures for image quality assessment based on the notion of correlation between fuzzy sets. Two different definitions fur the correlation between fuzzy sets have been used. In order to calculate the proposed quality measures two approaches were evaluated, one with direct application of the measures to the image′s pixels and the other using the fuzzy set corresponding to the normalized histogram of the image. A comparative study of the proposed measures is performed by investigating their behavior using images with different types of distortions, such as impulsive "salt at pepper" noise, additive white Gaussian noise, multiplicative speckle noise, blurring, gamma distortion, and JPEG compression.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권4호
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pp.250-255
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2017
In this paper, we propose a method of detecting the region for measuring intima-media thickness (IMT). The existing methods for IMT measurement are automatic, but the region used for measuring IMT is not detected automatically but often set by the user. Therefore, research on detecting the intima-media region is needed for fully automated IMT measurement. The proposed method uses a morphological feature of the carotid artery visible as two long high-brightness horizontal lines at the upper and lower parts. It uses Gaussian blurring, ends-in search stretching, color quantization using a color-importance-based self-organizing map, and morphological operations to emphasize and to detect the morphological feature. The experimental results for evaluating the performance of the proposed method showed a 97.25% (106/109) success rate. Therefore, the proposed method can be used to develop a fully automated IMT measurement system.
As reproduction of images can be done with ease, copy detection has increasingly become important. In the duplication process, image modifications are likely to occur and some alterations are deliberate and can be viewed as attacks. A wide range of copy detection techniques has been proposed. In our study, content-based copy detection, which basically applies DCT-based features for images, namely, pixel values, edges, texture information and frequency-domain component distribution, is employed. Experiments are carried out to evaluate robustness and sensitivity of DCT-based features from attacks. As different types of DCT-based features hold different pieces of information, how features and attacks are related can be shown in their robustness and sensitivity. Rather than searching for proper features, use of robustness and sensitivity is proposed here to realize how the attacked features have changed when an image attack occurs. The experiments show that, out of ten attacks, the neural networks are able to detect seven attacks namely, Gaussian noise, S&P noise, Gamma correction (high), blurring, resizing (big), compression and rotation with mostly related to their sensitive features.
본 논문에서 제안되는 워터마크(Watermark) 삽입 알고리즘은 웨이블릿 변환 영역에서 구성되는 부대역간의 트리구조(Tree structure)와 공간 영역에서의 윤곽선 정보를 이용하여 워터마크를 삽입할 영역을 결정하고 삽입한다. 먼저 생성되는 고주파 성분의 부대역으로부터 저주파 부대역으로 중요 주파수 영역을 예측하게 되는데 웨이블릿 변환영역에서 구성된 트리구조에서 높은 주파수를 가지는 LHI 부대역을 4${\times}$4의 부행렬(Submatrix)로 나누고 행렬에 대한 평균과 이들에 의해 구성되는 블록 행렬(Block matrix)로부터 전체 평균 및 워터마크 삽입에 이용될 임계값을 얻는다. 또한 주파수 영역에서 구해진 에너지 특성에 대한 블록 행렬과 공간 영역에서 얻어진 영상의 윤곽선 정보에 의해 워터마크가 삽입될 위치인 키맵(Keymap)이 구해진다. 구해진 키맵에 따라서 LFSR(Linear feedback shift register)을 이용하여 발생된 무작위 순열(Random sequence)를 웨이블릿 도메인에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 삽입한다. 최종적으로 역 웨이블릿 변환을 취함으로써 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 Blurring, Sharpening, 그리고 가우시안(Gaussian) 잡음 등의 공격에 대해서도 기존의 방식에 비해 약 2㏈ 절도 높은 PSNR(Peak signal to noise ratio)를 보이면서 2%에서 8% 정도 높은 NR(Normalized correlation)를 가져서 좋은 특성을 나타냈다.
본 연구는 영상의 노이즈 감소를 위한 복합필터 제안과 간 초음파영상에서 노이즈 제거를 통한 영상품질의 향상으로 정확한 영상 해석에 도움을 주고자 하였다. 실험은 ATS-539 다목적용 초음파팬텀을 이용하여 Gaussian blurring filter, Sharpening filter, Median filter의 조합으로 상위 7개의 복합필터를 선정하고 이를 간 초음파영상에 적용하였다. 그 결과 상위 7개 복합필터 적용하였을 때 SNR, CNR, MSR 값이 모두 증가하는 것으로 나타났다. 이 중 복합필터 1과 2가 가장 높은 값을 나타내었다. 또한 PSNR 30 dB이상, SSIM 1에 가까운 결과값을 나타내어 영상의 손실률이 적음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 복합필터의 적절한 적용은 정확한 영상의 판독과 해석에 도움을 줄 수 있을 것이다.
현재 광고 분야 등에 널리 사용되고 있는 흑백 QR코드의 정보 저장 용량을 증가시키기 위해 칼라 QR코드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 칼라 QR코드는 프린팅 또는 스캐닝 과정에 의해 복재가 될 수 있으며, 이 과정에서 불충분한 조도에 의한 색상 왜곡과 잡음, 카메라의 낮은 해상도와 기하학적 변형의 가능성이 있다. 이러한 일련의 복합적인 과정들은 품질 저하와 인식률 저하를 초래한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 칼라 QR코드에 패턴 삽입을 고려하고, 이를 위한 효과적인 인식 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법을 통해 기존에 다루어진 대표적인 패턴을 도입하고, 인식률 측면에서 실험을 수행하여 그 결과를 비교 분석한다. 즉, 인식과정에 있어서 쉽게 초래되는 가우시안 잡음과 블러링, 기하학적 변형 등의 잡음을 고려하여 성능을 비교 분석한다. 다양한 실험을 통해 가우시안 잡음과 블러 측면에서 단순한 패턴의 칼라 QR코드가 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
This paper presents a method to evaluate denoising filters based on edge locations in their denoised images. Image quality assessment has often been performed by using structural similarity (SSIM). However, SSIM does not provide clearly the geometric accuracy of features in denoised images. Thus, in this paper, a method to localize edge locations with subpixel accuracy based on adaptive weighting of gradients is used for obtaining the subpixel locations of edges in ground truth image, noisy images, and denoised images. Then, this paper proposes a method to evaluate the geometric accuracy of edge locations based on root mean squares error (RMSE) and jaggedness with reference to ground truth locations. Jaggedness is a measure proposed in this study to measure the stability of the distribution of edge locations. Tested denoising filters are anisotropic diffusion (AF), bilateral filter, guided filter, weighted guided filter, weighted mean of patches filter, and smoothing filter (SF). SF is a simple filter that smooths images by applying a Gaussian blurring to a noisy image. Experiments were performed with a set of simulated images and natural images. The experimental results show that AF and SF recovered edge locations more accurately than the other tested filters in terms of SSIM, RMSE, and jaggedness and that SF produced better results than AF in terms of jaggedness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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