본 논문에서는 인간의 시각 시스템 (human visual system)을 이용한 웨이블릿 기반 다중해상도 워터마킹 방법을 제안하였다. 각 밴드의 에너지에 비례하여 각각 다른 길이의 워터마크가 삽입되었다. 여러 실험영상을 통한 실험결과에 의하면 제안한 3단계 웨이블릿 기반 워터마크 방법이 joint photographic experts group (JPEG) 압축, smoothing, cropping, collusion, 다중 워터마크 등의 다양한 공격에 강건한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 하드카피 문서에 대한 새로운 재생산 방지 기법을 제안한다. 일반 프린터로 일반 용지에 출력한 원본 하드카피를 칼라 복사기로 복사하거나 스캐너로 스캔하여 다시 출력할 경우 원본 하드카피에 포함된 복사방지 패턴에 특별한 문구 패턴이 나타나 복사본임을 육안으로 구분할 수 있는 기술이다. 이를 위하여 본 논문에서는 제안하는 기법은 인간시각시스템(HVS: Human Visual System)의 칼라 인지특성을 이용 우선 배경과 칼라 복사기로 복사하거나 스캐너로 스캔하여 다시 출력할 경우 보일 이진 패턴 맵을 구현하고 원본을 출력하려는 프린너의 도트 게인과 하프토닝 특성을 테스트하는 단계, 하프톤 셀과 스폿을 생성하여 만들어진 하프톤 셀과 스폿을 사용하여 병치 감법혼합으로 농도가 잘 조절된 칼라패턴을 생성한다. 본 논문에서 제안한 하드카피 복사 방지 기법은 기존의 방법에 비해 고해상도 복사 방지 기법으로 유용한 방법이다.
본 논문에서는 인간의 시각적 특성에 기반한 적응적 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 워터마크를 삽입할 대상에 대한 시각적 특성 분석을 위해 영상의 휘도, 대비, 텍스쳐 등의 특징을 사용하였다. 제안하는 방법은 인간의 시각적 특성에 따라 워터마크의 삽입 블록과 삽입될 워터마크의 위치와 강도를 적응적으로 결정한다. 실험은 절단, 영상강화, 저주파 필터링, JPEG 압축의 영상처리 공격에 대한 워터마크 검출율을 비교하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.2938-2956
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2020
Objective image quality assessment (IQA) models have been developed by effective features to imitate the characteristics of human visual system (HVS). Actually, HVS is extremely sensitive to color degradation and complex texture changes. In this paper, we firstly reveal that many existing full reference image quality assessment (FR-IQA) methods can hardly measure the image quality with contrast and masking texture changes. To solve this problem, considering texture masking effect, we proposed a novel FR-IQA method, called Texture and Color Quality Index (TCQI). The proposed method considers both in the masking effect texture and color visual perceptual threshold, which adopts three kinds of features to reflect masking texture, color difference and structural information. Furthermore, random forest (RF) is used to address the drawbacks of existing pooling technologies. Compared with other traditional learning-based tools (support vector regression and neural network), RF can achieve the better prediction performance. Experiments conducted on five large-scale databases demonstrate that our approach is highly consistent with subjective perception, outperforms twelve the state-of-the-art IQA models in terms of prediction accuracy and keeps a moderate computational complexity. The cross database validation also validates our approach achieves the ability to maintain high robustness.
본 논문은 전역적 대비를 보존하는 동시에 경계 정보를 정확히 보존할 수 있는 혼합 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 제안한다. 우선, 넓은 동적 영역 (High Dynamic Rangae: HDR) 영상을 낮은 동적 영역 (Low Dynamic Range: LDR) 디스플레이에 적합하게 압축하기 위해 인간의 시각 시스템 (Human Visual System: HVS)에 기반한 임계 값 대 밝기 값 (Threshold vs. Intensity: TVI) 함수와 영상의 대비를 사용하였으며 이에 따라 영상의 전역적인 대비를 보존할 수 있었다. 또한, 가이디드 영상 필터링 (Guided Image Filtering: GIF)을 이용하여 검출된 경계 정보와 변화감지역 (Just Noticeable Difference: JND) 모델의 공간적 마스킹을 이용하여 검출된 경계 정보를 결합함으로써 영상의 경계를 보존하고 출력 영상의 인지적 화질을 향상시켰다. 기존에 TMO들은 크게 전역적 톤 매핑 (Global Tone Mapping: GTM)과 지역적 톤 매핑 (Local Tone Mapping: LTM)으로 분류되었다. GTM은 전역적인 대비를 보존하며 구현이 단순해 실행시간이 빠르다는 장점이 있지만 영상의 경계 정보가 손실되며 지역적 대비를 보존하지 못하는 단점이 있었다. 반면 LTM은 영상의 지역적 대비와 경계 정보를 잘 보존하였지만 경계 영역에서의 헤일로 열화 현상의 발생과 같이 일부 영역이 부자연스럽게 표현되는 경우가 발생하였으며 GTM과 비교하여 높은 계산 복잡도를 가졌다. 따라서 본 논문에서는 GTM과 LTM의 장점을 결합하여 전역적인 대비를 보존하는 동시에 영상의 경계 정보를 보존하는 TMO를 제안하였으며 실험결과를 통해 제안하는 톤 매핑 기법이 인지적 화질 측면에서 성능이 우수한 것으로 확인되었다.
본 논문은 MRA(Multi-Resolution Analysis) 웨이블릿 변환을 이용하여 영상 데이터의 저작권 보호를 위해 필요한 워터마크로 $64{\ast}64$ 이진 로고 영상의 1 레벨 DWT(Discrete Wavelet Transform) 계수값을 대상 영상의 LL 대역 및 특정 주파수 대역에 삽입하는 워터마킹 방법을 제안한다. 대상 영상을 3 레벨 DWT한 후 LL 대역과 특정 주파수 대역에 동일 주파수 방향으로 이진 로고 영상의 DWT 계수값을 블록별로 삽입한다. 대상 영상의 화질 저하를 막기 위해 각 블록내 SCs(Significant Coefficients)를 조사하여 해당 SCs 부분에 대해서만 워터마크를 삽입한다. 그리고 대상 영상의 왜곡시 각 주파수 대역별로 왜곡 정도가 틀리므로 SCs 이용시 사용되는 임계값을 주파수 대역별로 설정하여 각 주파수 대역별로 워터마크가 완전히 삽입되도록 한다. 그리고 워터마크가 인간의 시각 시스템으로부터 감추어져야 하므로 워터마크에 HVS(Human Visual System)을 적용하였다. 실험에서는 각 주파수 대역별로 비교하여 적절한 삽입 방법을 결정한다. 따라서 본 워터마킹 기법은 워터마크를 빠르고 정확하게 검출할 수 있으며, 작은 크기의 워터마크를 HVS와 SCs를 이용하여 삽입함으로써 비가시성과 강건성이 뛰어나다는 장점이 있다.
본 논문에서 디지털 워터마킹을 위해 제안한 방법은 다중 해상도 웨이블릿 변환을 기본으로 하고 있다. 영상 데이터의 저작권 보호를 위해 필요한 워터마크로 $2N_{wx}{\times}2N_{wy}$ 크기의 이진 로고영상의 1 레벨 DWT(discrete wavelet transform) 계수값을 사용하였다. 대상 영상을 3 레벨 DWT한 후 LL 영역과 중주파수 대역을 $N_{wx}{\times}N_{wy}$ 크기로 분할하고, 분할된 블록내 값이 큰 계수값들을 이용하여 임계값을 설정한다. 대상 영상의 각 주파수 대역마다 설정되는 임계값은 동일 대역의 워터마크가 다 삽입될 수 있는 값을 기준으로 정한다 즉, 각 주파수 대역마다 임계값을 설정해야 한다. 대상 영상의 화질 저하를 막기 위해 블록내 임계값 이상인 부분에 대해 워터마크의 동일 위치 값을 삽입한다. 워터마크를 대상 영상의 LL 영역 및 중주파수 대역에 삽입한다. 워터마크를 인간의 시각 시스템으로부터 감추기 위해 워터마크에 HVS(human visual system)을 적용하여 삽입하였다 따라서 본 논문에서 제안한 기법은 워터마크의 빠르고 정확한 검출이 가능하며, HVS가 적용된 작은 크기의 워터마크를 삽입함으로써 비가시성과 강건성이 뛰어나다는 장점이 있다.
In this paper, we propose a CIECAM02-based color edge detection method. The proposed method detects color edges with distance metric based on the characteristics of Human Visual System (HVS). The CIECAM02 is inherently strong in considering HVS. We use a vector gradient edge detector in a JCh components with newly proposed distance metric. The proposed method detect edges clearly. We subjectively confirm the performance with clearly enhanced images.
동영상의 데이터베이스에서 원하는 영상검색을 위해 히스토그램을 이용한 알고리즘이 널리 사용되었다. 본 논문에서는 HVS(Human Visual System)의 특성을 이용한 히스토그램 알고리즘을 제안하였고 또한 기존의 알고리즘과 제안한 알고리즘의 성능을 분석하여 성능이 우수한 알고리즘을 제안한다.
In this paper, we present a novel digital watermarking technique based on the concept of multiresolution decomposition and Human Visual System(HVS). Proposed watermarking is to embed watermark by quantization, that is to construct ‘perceptually lossless’quantization matrix, by using a quantization factor for each level and orientation and variance within a band. We compare our approach with another wavelet domain watermarking methods. Simulation results show the superior performance of robustness for variety image distortions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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