Journal of information and communication convergence engineering
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제6권1호
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pp.29-33
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2008
This paper presents the proposal and hardware design of JPEG baseline encoder. The JPEG encoder system consists of line buffer, 2-D DCT, quantization, entropy encoding, and packer. A fully pipelined scheme for JPEG encoder is adopted to speed-up an image compression. The proposed architecture was described in VHDL and synthesized in Xilinx ISE 7.1i and simulated by modelsim 6.1i. The results showed that the performance of the designed JPEG baseline encoder is higher than that demanded by real-time applications for $1024{\times}768$ image size. The designed JPEG encoder IP can be easily integrated into various application systems, such as scanner, PC camera, color FAX, and network camera, etc.
For this study we used a CCD video camera to capture the pavement image information via the computer. During investigation processing, the CCD video camera captured 10${\sim}$30 images per second. If the vehicle velocity is too fast, the collected images will be duplicated and if the velocity is too slow there will be a gapped between images. Therefore, in order to control the efficiency of the image grabber we should add accessory tools such as the Differential Global Positioning System (DGPS) and odometer. Furthermore, Kalman Filtering can also solve these problems. After the CCD video camera captured the pavement images, we used the Least-Squares method to eliminate images of gradation which have non-uniform surfaces due to the illumination at night. The Fuzzy Entropy method calculates images of threshold segments and creates binary images. Finally, the Object Labeling algorithm finds objects that are cracks or noises from the binary image based on volume pixels of the object. We used these algorithms and tested them, also providing some discussion and suggestions.
In this paper, we propose an effective dynamic range compression (DRC) method of infrared images. A histogram of infrared images has narrow dynamic range compared to visible images. Hence, it is important to apply the effective DRC algorithm for high performance of an infrared image analysis. The proposed algorithm for high dynamic range divides an infrared image into the overlapped blocks and calculates Shannon's entropy of overlapped blocks. After that, we classify each block according to the value of entropy and apply adaptive histogram modification method each overlapped block. We make an intensity mapping function through result of the adaptive histogram modification method which is using standard-deviation and maximum value of histogram of classified blocks. Lastly, in order to reduce block artifact, we apply hanning window to the overlapped blocks. In experimental result, the proposed method showed better performance of dynamic range compression compared to previous algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.452-472
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2019
Most existing wavelet-based multiplicative watermarking methods are affected by geometric attacks to a certain extent. A serious limitation of wavelet-based multiplicative watermarking is its sensitivity to rotation, scaling, and translation. In this study, we propose an image watermarking method by using dual-tree complex wavelet transform with a multi-objective optimization approach. We embed the watermark information into an image region with a high entropy value via a multiplicative strategy. The major contribution of this work is that the trade-off between imperceptibility and robustness is simply solved by using the multi-objective optimization approach, which applies the watermark error probability and an image quality metric to establish a multi-objective optimization function. In this manner, the optimal embedding factor obtained by solving the multi-objective function effectively controls watermark strength. For watermark decoding, we adopt a maximum likelihood decision criterion. Finally, we evaluate the performance of the proposed method by conducting simulations on benchmark test images. Experiment results demonstrate the imperceptibility of the proposed method and its robustness against various attacks, including additive white Gaussian noise, JPEG compression, scaling, rotation, and combined attacks.
비디오 시퀀스에서 움직임 있는 객체의 실시간 검출 및 추적은 스마트 감시 시스템에서 매우 중요한 요소로 분류되고 있다. 본 논문에서 우리는 움직임이 있는 객체의 검출을 위해 클라우지우스 엔트로피와 적응적 가우시안 혼합모델을 사용한 객체 검출 방법을 제안한다. 먼저, 엔트로피의 증가는 일반적으로 불안전한 조건에서 많은 엔트로피의 변화가 발생한 경우 복잡성 및 객체의 움직임이 증가함을 의미한다. 만약 순간적으로 엔트로피 변화가 큰 화소는 움직임 객체에 속한다고 고려하여 움직임 분할 특성을 적용한다. 따라서 우리는 먼저 클라우지우스 엔트로피 이론을 적용하여 엔트로피에 대한 에너지 변화량을 dense 맵으로 변환한다. 두 번째로 우리는 움직임 객체를 검출하기 위해 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법이 효율적으로 움직임이 있는 객체를 검출할 수 있었다.
본 연구는 자동노출제어장치(Automatic Exposure Control, AEC)와 수동노출 이용 시 입사표면선량(Entrance Surface Dose, ESD)과 Entropy를 분석하여 자동노출제어장치의 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 실험방법은 Skull, Chest, Abdomen, Pelvis 부위에 대하여 란도팬텀(Rando Phantom)에 반도체 선량계를 위치시켜 선량을 측정하였고, 동시에 획득한 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 파일을 Matlab으로 Entropy 분석을 하였다. 그 결과 자동노출제어장치 이용 시 모든 부위의 입사표면선량이 수동노출보다 낮았고 Entropy 수치는 높았으며, paired t-test는 p<0.05로 유의한 차이가 있음을 알 수 있었다. 결론적으로 자동노출제어장치의 사용은 X선 검사 시 발생할 수 있는 불필요한 방사선량과 정보의 손실량을 줄여서 피폭선량과 영상 화질의 최적화에 기여할 수 있는 유용한 방법이 될 수 있다.
본 논문에서는 엔트로피 복호화 과정을 부분적으로 수행하여 특징 벡터를 구성하는 새로운 JPEG-2000 압축 영상 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 JPEG-2000 엔트로피 부호화 과정을 통해 발생하는 다양한 문맥 정보를 이용한다. 엔트로피 부호화 기술은 주위 인접한 웨이블릿 계수들의 부호 및 중요 상태 계수의 구조적인 패턴을 분석하여 세 가지의 부호화 패스 및 네 가지의 부호화 기술을 통해 총 19가지의 문맥 정보를 발생한다. 문맥 정보는 산술 부호화 과정에서 부호화 하는 심벌의 확률을 예측하기 위한 모델을 제공한다. 그리고 문맥 정보는 영상의 국부적인 특징을 서술 할 수 있기 때문에 다양한 패턴 특성을 나타내는 질감 영상을 효율적으로 정의할 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 JPEG-2000 압축 영상에서 복호화 과정을 부분적으로 수행하기 때문에 영상 검색을 수행하기 위한 검색 시간에서 뛰어난 성능을 나타낼 수 있다. 실험을 위해 MIT VisTex 질감 영상을 이용하여 다양한 왜곡 영상 및 유사 영상 데이터베이스를 구성하였으며 기존 검색 알고리즘을 구현하여 제안하는 검색 시스템과 비교 및 평가한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 검색 방법보다 검색 성능에서 뛰어날 뿐만 아니라 검색 시간에서도 많은 이득을 얻을 수 있다.
본 연구에서는 주파수 및 공간 도메인 상에서 선호 분석에 장점이 있는 웨이블릿 기반의 영상 융합 알고리듬을 제안하였다. 개발된 알고리듬은 레이더 영상 신호와 광학 영상 신호의 상대적인 크기를 비교하여 상대적으로 신호 크기가 큰 경우에는 레이더 영상 신호를 융합 영상에 할당하고 크기가 작은 경우에는 레이더 영상 신호와 광학 영상 선호의 가중치 합으로 융합 영상 신호를 결정한다. 사용되는 융합 규칙은 두 영상 신호의 상대적인 신호 비(ratio) 영상 그레디언트, 로컬 영역의 분산 특성을 동시에 고려한다. Ikonos 위성 영상과 TerraSAR-X 위성 영상을 이용한 실험에서 상대적으로 신호 크기가 큰 레이더 신호 만을 융합 영상에 할당하는 기존 방법에 비해 entropy, image clarity, spatial frequency, speckle index 측면에서 우수한 융합 결과를 얻었다.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.169-172
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2005
Genetic algorithm based predictor for lossless image compression is propsed. We describe a genetic algorithm to learn predictive model for lossless image compression. The error image can be further compressed using entropy coding such as Huffman coding or arithmetic coding. We show that the proposed algorithm can be feasible to lossless image compression algorithm.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권1호
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pp.129-137
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2017
When the micro-Doppler (MD) image of a ballistic missile is derived, the translational motion compensation (TMC) method is usually applied to the inverse synthetic aperture radar (ISAR) image, but yields poor results because of the micro-motion of the ballistic missile. This paper proposes an efficient TMC method to obtain a focused MD image of a ballistic missile engaged in complicated micro-motion. During range alignment, range profiles (RPs) are coarsely aligned by using the 1D entropy cost function of RPs as a mark, then the coarsely-aligned RPs are fine-aligned by using the minimum 2D entropy of the MD image. During phase adjustment, the gradient of the phase error is appropriately weighted and added to the previous phase error to further fine-tune the aligned RPs. In simulations using the point scatterer model and the measured data from the real missile model, the proposed method provided better image focus than the existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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