• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.195-201
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• 2015

For median filtering (MF) detection in altered digital images, this paper presents a new feature vector that is formed from autoregressive (AR) coefficients via an AR model of the gradients between the neighboring row and column lines in an image. Subsequently, the defined 10-D feature vector is trained in a support vector machine (SVM) for MF detection among forged images. The MF classification is compared to the median filter residual (MFR) scheme that had the same 10-D feature vector. In the experiment, three kinds of test items are area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), classification ratio, and minimal average decision error. The performance is excellent for unaltered (ORI) or once-altered images, such as $3{\times}3$ average filtering (AVE3), QF=90 JPEG (JPG90), 90% down, and 110% up to scale (DN0.9 and Up1.1) images, versus $3{\times}3$ and $5{\times}5$ median filtering (MF3 and MF5, respectively) and MF3 and MF5 composite images (MF35). When the forged image was post-altered with AVE3, DN0.9, UP1.1 and JPG70 after MF3, MF5 and MF35, the performance of the proposed scheme is lower than the MFR scheme. In particular, the feature vector in this paper has a superior classification ratio compared to AVE3. However, in the measured performances with unaltered, once-altered and post-altered images versus MF3, MF5 and MF35, the resultant AUC by 'sensitivity' (TP: true positive rate) and '1-specificity' (FN: false negative rate) is achieved closer to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed scheme can be rated as 'Excellent (A)'.

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.42-47
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• 2017

본 논문에서는 디지털 영상의 배포에서, 위 변조에 사용되는 미디언 필터링 (Median Filtering : MF)을 분류하는 포렌식 검출 알고리즘을 제안한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 특징벡터는 영상의 에지 검출량 정보 32, 64, 128에 대한 허프변환(Hough Transform)에 의하여, 각 허프라인 (Hough Line)의 양끝 좌표값과 Angle-Distance 좌표상의 허프픽크치 (Hough Peaks)를 조합하여 42-Dim.으로 구성하였다. 변조된 영상들 중에서 미디언 필터링을 분류하는 검출기는 SVM (Support Vector Machine)에서 특징벡터를 학습하여 구현되었다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 특징벡터의 길이가 10-Dim.의 MFR (Median Filtering Residual) 스킴 및 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$), JPEG (QF=90, 70) 압축, 가우시안 필터링 ($3{\times}3$, $5{\times}5$) 영상 모두에서 미디언 필터링의 포렌식 분류율이 99% 이상의 성능을 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.41-48
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• 2012

In this paper, we propose a method of edge detection for noisy image. The proposed method uses a progressive filter for noise reduction and a Sobel operator for edge detection. The progressive filter combines a median filter and a modified rational filter. The proposed method for noise reduction adjusts rational filter direction according to an edge in the image which is obtained by median filtering. Our method effectively attenuates the noise while preserving the image details. Edge detection is performed by a Sobel operator. This operator can be implemented by integer operation and is therefore relatively fast. Our proposed method not only preserves edge, but also reduces noise in uniform region. Thus, edge detection is well performed. Our proposed method could improve results using further developed Sobel operator. Experimental results show that our proposed method has better edge detection with correct positions than those by existing median and rational filtering methods for noisy image.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.1383-1391
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• 2018

A new nonlinear filtering algorithm for effectively denoising images corrupted by the random-valued impulse noise, called dual sliding statistics switching median (DSSSM) filter is presented in this paper. The proposed DSSSM filter is made up of two subunits; i.e. Impulse noise detection and noise filtering. Initially, the impulse noise detection stage of DSSSM algorithm begins by processing the statistics of a localized detection window in sorted order and non-sorted order, simultaneously. Next, the median of absolute difference (MAD) obtained from both sorted statistics and non-sorted statistics will be further processed in order to classify any possible noise pixels. Subsequently, the filtering stage will replace the detected noise pixels with the estimated median value of the surrounding pixels. In addition, fuzzy based local information is used in the filtering stage to help the filter preserves the edges and details. Extensive simulations results conducted on gray scale images indicate that the DSSSM filter performs significantly better than a number of well-known impulse noise filters existing in literature in terms of noise suppression and detail preservation; with as much as 30% impulse noise corruption rate. Finally, this DSSSM filter is algorithmically simple and suitable to be implemented for electronic imaging products.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.67-73
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• 2015

디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 Fourier 변환 변이계수를 이용한 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 영상의 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 영상의 각 수평, 수직라인의 Fourier 변환 (Fourier Transform: FT)을 하고, 이웃 라인과의 변이계수를 기반으로 하여 MF 검출 (Median Filtering Detection: MFD)을 위한 10 Dim. 특징벡터를 정의한다. 이는 MF 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 스킴은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual)과 Rhee의 MF 검출 스킴과 비교하여 원영상, JPEG (QF=90), Down 스케일링 (0.9) 그리고 Up 스케일링 (1.1) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 일부 높았다. 제안된 알고리즘은 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)에 의한 AUC (Area Under ROC (Receiver Operating Characteristic) Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.79-84
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• 2015

디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 픽셀값 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 미디언 필터링 영상 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 계수를 1~6차까지의 6 Dim.을 계산한다. 그리고 경사도를 Poisson 방정식의 해에 의한 재구성 영상과 원영상과의 차영상으로 부터, 4 Dim. (평균값, 최대값 그리고 최대값의 좌표 i,j)의 특징벡터를 추출한다. 2 종류의 특징벡터는 10 Dim.으로 조합되어 변조된 영상의 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상 그리고 JPEG (QF=90) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링 ($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 다소 낮지만, 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1171-1179
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• 2021

본 논문에서는 저품질 이미지에 적용된 미디언 필터링를 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 이러한 미디언 필터링검출은 이미지 포렌식 기법에 사용되고 있는 것으로 제안된 방법에서는 원본 이미지와 미디언 필터링된 이미지를 구분하기 위하여 공간 영역에서 통계적 특징 정보를 추출하고 확장시킨다. 확장된 특징 정보는 마르코프 모델을 사용하고 강인한 특징 집합을 생성하기 위하여 다중 방향 배열을 사용한다. 제안된 방법에서는 검출 정확도를 높이기 위하여 텍스처 연산자를 사용하고 SVM 분류기를 통하여 분류 모델을 훈련시킨다. 실험 결과에서는 JPEG 압축을 사용한 저품질 이미지에서 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1373-1379
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• 2007

본 논문에서는 임펄스 잡음검출과 필터링을 기반으로 하는 변형된 적응 스위칭 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 임펄스 잡음검출 과정에서는 마스크 내의 화소값의 차에 의해 설정된 임계값을 사용하며, 이 때 잡음으로 판단된 화소들에 대하여 필터링 과정을 수행한다. 제안한 필터링 방법은 국부 잡음밀도에 상응하여 마스크 크기를 가변하며, 필터링을 반복 수행한다. 그리고 제안한 방법의 시뮬레이션을 위해, 다양한 밀도의 임펄스 잡음을 원영상에 중첩하여 테스트 영상으로 사용하였으며, 기존의 방법과 비교하였다. 또한 평가를 위한 기준으로 PSNR을 적용하였으며, 시뮬레이션 결과에서 제안한 알고리즘은 우수한 성능을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권1호
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• pp.89-95
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• 2017

Ship detection in synthetic aperture radar(SAR)imagery has long been an active research topic and has many applications. In this paper,we propose an efficient method for detecting ships from SAR imagery using filtering. This method exploits ship masking using a median filter that considers maximum ship sizes and detects ships from the reference image, to which a Non-Local means (NL-means) filter is applied for speckle de-noising and a differential image created from the difference between the reference image and the median filtered image. As the pixels of the ship in the SAR imagery have sufficiently higher values than the surrounding sea, the ship detection process is composed primarily of filtering based on this characteristic. The performance test for this method is validated using KOMPSAT-5 (Korea Multi-Purpose Satellite-5) SAR imagery. According to the accuracy assessment, the overall accuracy of the region that does not include land is 76.79%, and user accuracy is 71.31%. It is demonstrated that the proposed detection method is suitable to detect ships in SAR imagery and enables us to detect ships more easily and efficiently.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권3호
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• pp.166-173
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• 2005

Preserving image features, edges and details in the process of impulsive noise filtering is an important problem. To avoid image blurring, only corrupted pixels must be filtered. In this paper, we propose an effective impulse noise detection method using Self-Organizing Neural Network(SONN) which applies median filter selectively for removing random-valued impulse noises while preserving image features, edges and details. Using a $3\times3$ window, we obtain useful local features with which impulse noise patterns are classified. SONN is trained with sample image patterns and each pixel pattern is classified by its local information in the image. The results of the experiments with various images which are the noise range of $5-15\%$ show that our method performs better than other methods which use multiple threshold values for impulse noise detection.