네트워크 환경의 발전과 더불어 멀티미디어의 확대는 HDTV와 같은 응용 서비스의 보편화를 요구한다. 이러한 상황에서 핸드폰과 같은 무선통신 시스템과 xDSL과 광케이블에 의한 유선통신 시스템에서 멀티미디어 실시간 처리는 필수조건이다. 그러므로 본 논문에서 영상정보에 대해서 최소의 평균 부호장을 가지며 순간적 디코딩 능력이 뛰어난 허프만 부호화와 압축 수행속도가 우수한 렘펠-지브 알고리즘의 장점을 접목하여 채널 전송률 및 압축과 정중의 처리속도를 증가시키기 위하여 최적 메모리 할당 기법을 HDTV의 엔트로피 부호화기에 적용하여 설계하고 검증하였다. 구현된 최적 메모리 할당 기법을 사용한 엔트로피 부호화기 시스템은 메모리 포화를 방지할 수 있기 때문에 기존 시스템에 비하여 동영상에 대한 압축률이 허프만 부호나 LZW에 비하여 우수하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 LZ78 알고리즘으로 압축된 데이터의 오류 검출 알고리즘을 제안하였다. 기존의 비트 오류를 검출하는 방법들은 송신 단에서 패리티(parity) 비트를 추가하여 전송한 후, 수신 단에서 값이 '1'인 비트의 개수를 이용하여 오류를 검출하는 방법을 사용하였다. 이러한 기존의 방법들은 오류 검출을 위하여 추가적인 비트를 사용하는데 이는 데이터의 크기를 줄이는 것을 목적으로 하는 압축 데이터에 대해서는 적합하지 않은 방법이다. 따라서 본 논문에서는 LZ78 알고리즘 기반의 압축 데이터에서 추가적인 비트를 사용하지 않고 알고리즘의 구조적인 특성을 이용하여 오류를 검출하는 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘의 오류 검출율에 대한 효율이 기존의 오류 검출 알고리즘에 비해 약 1.3 배 높은 효율을 가지는 것을 보였다.
본 논문에서는 인메모리(In-memory) 병렬 분산 처리 시스템 Apache Spark(이하 Spark)를 활용하여 사용자에게 실시간 측위 정보를 제공할 수 있는 영상 기반 실내 위치인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 사용자에게 실시간 측위 정보를 제공하기 위해서, Spark를 이용한 영상 특징점 추출 알고리즘의 병렬 분산화를 통해 알고리즘 연산 시간을 단축시킨다. 하지만 기존의 Spark 플랫폼에서는 영상 처리를 위한 인터페이스가 존재하지 않아, 영상 처리와 관련된 연산을 수행하는 것이 불가능하였다. 이에 본 논문에서는 Spark 영상 입출력 인터페이스를 구현하여 측위 연산을 위한 영상 처리를 Spark에서 수행 가능하게 하였다. 또한 무손실 압축(lossless compression)기법을 이용하여 특징점 기술자(descriptor)를 압축된 형태로 데이터베이스에 저장하여, 대용량의 실내 지도 데이터를 효율적으로 저장 및 관리하는 방법을 소개한다. 측위 실험은 실제 실내 환경에서 수행하였으며, 싱글 코어(Single-core) 시스템과의 성능 비교를 통해 제안하는 시스템이 최대 약 3.6배 단축된 시간으로 사용자에게 측위 정보를 제공 할 수 있다는 것을 입증하였다.
본 논문에서는 영상에서 국부적 중복성과 전역적 중복성을 생기게 하는 두 가지 특성인 완만함과 유사성에 대해서 연구하였다. 완만함은 주어지 s한화소 주위의 화소 값들을 갑자기 변화되지 않고 서로 상관관계를 가지면서 점차적으로 변화한다는 것이다. 유사성은 한 영상내의 어떤 패턴들이 영상의 나머지 부분에서 반복된다는 것이다. 이런 관점에서 두 가지 중복성을 이용하여 무손실 의료 영상압축 방법을 제안한다. 제안한 방법은 간단한 알고리즘을 이용하여 영상을 가변 블록으로 분할한 후, 각 블록의 특성에 따라 부호화를 행한다. 제안한 의료 영상 압축 방법은 기존의 무손실 압축방법인 허프만 부호화, 산술 부호화, 램펠 - 지브 부호화, HINT, 하나의 예측기를 이용한 무손실 방법인 JPEG보다 10~40[%] 정도의 압축률이 개선되었다.
본 연구에서는 의료영상 저장 및 전송 시스템에 필수적인 무손실 의료영상 압축 기법을 제안하였다. 의료영상은 방사선 영상 중에서 유방영상(mammography)과 자기공명영상을 사용하였으며, 이들 영상을 무손실로 압축하기 위하여 영역성장에 의한 영상분할 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 원 영상이 에러 영상과 불연속 계수 영상, 그리고 상위 비트 데이터 등 세 가지의 부 영역으로 분할되도록 하였다. 그리고 영역성장 과정 후 생성된 불연속 계수 영상 데이터와 에러 영상을 국제 이진영상압축 표준이며 그레이코드(graycode)화된 영상의 압축에 적합한 JBIG(Joint Bi-level Image expert Group) 알고리듬을 이용하여 압축시켰다. 제안한 알고리듬과 타 연구에서 사용된 기법들을 비교 검토 한 결과 제안한 무손실 압축 기법을 적용하여 얻어지는 압축율은 JBIG, JPEG, LZ 기법에 비해 평균적으로 각각 3.7%, 7.9%, 23.6% 정도 개선됨을 알 수 있었다.
Region of interest (ROI) is the most informative part of a medical image and mostly has been used as a major part of watermark. Various shapes ROIs selection have been reported in region-based watermarking techniques. In region-based watermarking schemes an image region of non-interest (RONI) is the second important part of the image and is used mostly for watermark encapsulation. In online healthcare systems the ROI wrong selection by missing some important portions of the image to be part of ROI can create problem at the destination. This paper discusses the complete medical image availability in original at destination using the whole image as a watermark for authentication, tamper localization and lossless recovery (WITALLOR). The WITALLOR watermarking scheme ensures the complete image security without of ROI selection at the source point as compared to the other region-based watermarking techniques. The complete image is compressed using the Lempel-Ziv-Welch (LZW) lossless compression technique to get the watermark in reduced number of bits. Bits reduction occurs to a number that can be completely encapsulated into image. The watermark is randomly encapsulated at the least significant bits (LSBs) of the image without caring of the ROI and RONI to keep the image perceptual degradation negligible. After communication, the watermark is retrieved, decompressed and used for authentication of the whole image, tamper detection, localization and lossless recovery. WITALLOR scheme is capable of any number of tampers detection and recovery at any part of the image. The complete authentic image gives the opportunity to conduct an image based analysis of medical problem without restriction to a fixed ROI.
Hamza, Ali;Shehzad, Danish;Sarfraz, Muhammad Shahzad;Habib, Usman;Shafi, Numan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.1051-1077
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2021
The secure communication of information is a major concern over the internet. The information must be protected before transmitting over a communication channel to avoid security violations. In this paper, a new hybrid method called compressed encrypted data embedding (CEDE) is proposed. In CEDE, the secret information is first compressed with Lempel Ziv Welch (LZW) compression algorithm. Then, the compressed secret information is encrypted using the Advanced Encryption Standard (AES) symmetric block cipher. In the last step, the encrypted information is embedded into an image of size 512 × 512 pixels by using image steganography. In the steganographic technique, the compressed and encrypted secret data bits are divided into pairs of two bits and pixels of the cover image are also arranged in four pairs. The four pairs of secret data are compared with the respective four pairs of each cover pixel which leads to sixteen possibilities of matching in between secret data pairs and pairs of cover pixels. The least significant bits (LSBs) of current and imminent pixels are modified according to the matching case number. The proposed technique provides double-folded security and the results show that stego image carries a high capacity of secret data with adequate peak signal to noise ratio (PSNR) and lower mean square error (MSE) when compared with existing methods in the literature.
본 논문은 고해상도에 대한 멀티 스펙트럴 영상들에 대한 압축기술에 대한 연구입니다. 원래는 원격센싱 컨텍스트에 대한 개발로 이를 식품과 의료영상에 적용하였습니다마는 이러한 가능성을 여러 컨텍스트에서 처리하는 것을 목표로 두었으며 즉, 원격센싱, 식품모니터링 그리고 의료영상의 새로운 분야로 탐구 및 적용하였다. 압축은 한 화소와 관계한 이웃 간의 화소들 간의 간단한 추정에 기반하여 나타날 수 있도록 하였다. 멀티 스펙트럴 영상들은 화소들이 같은 밴드 안에서 가까이 이웃하여 있는 어떤 상접한 정도의 관계를 해석하였으며 하나의 발견된 상관관계는 어떠한 한 밴드 내에서의 계수에 기반 한다. 그 계수와의 관계는 다른 밴드에서 계산되어진 것과 유사하다. 두 번째의 관찰에서는 개발되어진 알고리즘이 화소당 비트수를 멀티 스펙트럴 위성원격영상에서 16비트에서 4비트로 감소할 수 있었다. 따라서 다른 방법론들과 속도 및 압축률에 대해서 비교 분석하였다. 보통 그래픽 포맷인 GIF, JPEG 그리고 PCX를 사용하였으며 참조와 같이 LZW Huffman과 RLE의 알고리즘을 행하였다. 소개되어진 방법들은 압축을 줄이는 것이 선상, 프로그램 안에서 혹은 관례적인 압축 알고리즘에서 속도와 압축률에서 유사한 결과를 가져왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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