Recently, several steganographic algorithms for two-color binary images have been proposed. In this paper, we propose a steganographic algorithm which embeds a secret message into bitmap images and palette-based images. To embed a message, the suggested algorithm divides a bitmap image into bit-plane images from LSB-plane to MSB-plane for each pixel, and considers each bit-plane image as a binary one. The algorithm splits each bit-plane image into m$\times$n blocks. and embeds a r-bit(r=[log$_2$(mn+1]-1) message into the block. And our schemes embed a message to every bit-plane from LSB to MSB to maximize the amount of embedded message and to minimize the degradation. The schemes change at most two pixels in each block. Therefore, the maximal color changes of the new algorithm are much smaller than other bit-plane embedding schemes' such as the substantial substitution schemes.
HEVC RExt(High Efficiency Video Coding Range Extension)는 RGB/YUV 4:2:2 4:4:4 색 샘플링 영상과 10비트 심도 이상의 영상 지원을 목표로 한다. RGB 영상은 YUV 4:2:0 색 샘플링 영상과는 달리 색평면 간 높은 상관도를 갖고 있으며, 이를 이용하여 화소값을 예측하는 기법들이 JCT-VC 표준화 회의에서 기고되었다. 하지만 일반적으로 RGB 영상의 고주파수 성분은 색평면 간 낮은 상관도를 갖고 있으며, 이는 색평면 간 예측 시 부호화 효율 저하의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 색평면 간 예측 시 고주파수 성분을 저역통과필터를 통해 적응적으로 제거하는 기법을 제안한다. HEVC RExt의 RGB 영상을 통한 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 기법은 기존 색평면 간 예측 기법에 비해 큰 복잡도의 증가 없이 평균 0.6%의 BD(Bjontegaard Distortion)-율 이득을 얻을 수 있었다.
본 연구는 금속 인공물을 감소시키는 데 있어 synthetic MR 기법의 효과를 평가해보고자 하였다. 실험은 척추 수술용 나사로 제작된 팬텀을 대상으로 synthetic MR 기법과 고속 스핀 에코 기법을 적용하여 in-plane과 through-plane 영상을 획득하고 금속 인공물의 면적을 비교해 보았다. 금속 인공물은 signal-loss와 signal pile-up 영역으로 구분하여 측정하였고 둘의 합을 통해 최종 인공물의 면적을 계산하였다. 그 결과, in-plane, through-plane 모두 synthetic MR 기법을 적용했을 때 상대적으로 금속 인공물이 감소하였다. 시퀀스 별로 비교하면 in-plane의 경우 T1 영상은 23.45%, T2 영상은 20.85%, PD 영상은 19.67%, FLAIR 영상은 22.12% 감소하였다. 또한 through-plane의 경우 T1 영상은 62.95%, T2 영상은 73.93, PD 영상은 74.68%, FLAIR 영상은 66.43% 감소하였다. 이러한 결과의 원인은 synthetic MR 기법 적용 시 signal pile-up에 의한 왜곡이 발생하지 않아 전체 금속 인공물의 크기가 감소하였기 때문이다. 따라서 synthetic MR 기법은 매우 효과적으로 금속 인공물을 감소시킬 수 있어 영상의 진단적 가치를 높이는 데 도움을 줄 수 있다.
평면기반 컴퓨터 집적 영상 복원 (CIIR)기술은 3D 물체에 대한 깊이 영상복원이 가능한 기술이다. 그러나 복원되는 깊이에 따라 영상에 잡음이 발생하게 되어 해상도를 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 극복하기 위해서 CIIR 기술에 대한 신호 모델을 설명하고, 이를 통하여 CIIR 기술에 발생하는 잡음과 이를 보정하는 방법을 소개한다. 컴퓨터적 실험을 통하여 2D Gaussian 영상의 복원 영상에 대한 잡음 특성을 조사하고, 보정 과정을 통하여 고해상도의 영상을 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 집적영상기술을 이용한 광학적 3D 영상 상관기의 구현 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 참조 3D 물체와 신호 3D 물체의 요소 영상들이 렌즈 배열을 통하여 얻어지고 이 요소 영상들을 디스플레이 패널에 다시 표시하여 출력 평면에서 광학적으로 고해상도 출력 평면 영상을 얻는다. 이렇게 얻어진 참조 및 신호 물체의 출력 평면 영상에 대하여 상호 상관관계를 수행하여 3D 물체를 인식한다. 제안한 방법은 기존 방법과 비교하여 높은 해상도의 출력 평면 영상을 사용하기 때문에 정확한 3D 물체 인식이 가능하며, 실시간 3D 물체 인식 시스템을 광학적으로 구현할 수 있다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위하여 광학 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
본 논문에서는 집적 영상 기술을 이용하여 한 번의 획득 과정을 통하여 물체의 3차원 공간정보를 저장한 후 저장된 정보를 이용하여 집속면(focusing plane)에 대응하는 디포커싱 영상을 구현하는 방법을 제안한다. 집속면에 대응하는 ${\delta}$-함수 배열과 기본영상의 콘볼루션 연산을 통하여 집속면에 대응하는 포커싱 및 디포커싱영상을 구현하였다. 디포커싱 정도는 집속면과 물체거리의 차이에 따라 상대적으로 달라짐을 관찰 할 수 있었다. 제안하는 방법에 대한 기초적인 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
In this paper, we propose a three-dimensional (3D) image correlator by use of computational integral imaging reconstruction based on the modified convolution property of periodic functions (CPPF) for recognition of partially occluded objects. In the proposed correlator, elemental images of the reference and target objects are picked up by a lenslet array, and subsequently are transformed to a sub-image array which contains different perspectives according to the viewing direction. The modified version of the CPPF is applied to the sub-images. This enables us to produce the plane sub-image arrays without the magnification and superimposition processes used in the conventional methods. With the modified CPPF and the sub-image arrays, we reconstruct the reference and target plane sub-image arrays according to the reconstruction plane. 3D object recognition is performed through cross-correlations between the reference and the target plane sub-image arrays. To show the feasibility of the proposed method, some preliminary experiments on the target objects are carried out and the results are presented. Experimental results reveal that the use of plane sub-image arrays enables us to improve the correlation performance, compared to the conventional method using the computational integral imaging reconstruction algorithm.
The correlation coefficient method, which was proposed by our research group, is applied to digital particle holography to locate the focal plane of particles. It uses the fact that the correlation coefficient is maximum at the focal plane. The factors influencing this method are discussed with a numerical simulation of holograms. For real holograms, the Wiener filter was proposed to process both recorded holograms and reconstructed images. The application results using the dot array target showed that the Wiener filter is a very effective tool for processing holography-related images. The effects of the dot size and the object distance on the errors in the determination of the focal plane by the correlation coefficient method were investigated by using the calibration target.
This paper presents a robust method for ground plane detection in vision-based applications based on a monocular sequence of images with a non-stationary camera. The proposed method, which is based on the reliable estimation of the homography between two frames taken from the sequence, aims at designing a practical system to detect road surface from traffic scenes. The homography is computed using a feature matching approach, which often gives rise to inaccurate matches or undesirable matches from out of the ground plane. Hence, the proposed homography estimation minimizes the effects from erroneous feature matching by the evaluation of the difference between the predicted and the observed matrices. The method is successfully demonstrated for the detection of road surface performed on experiments to fill an information void area taken place from geometric transformation applied to captured images by an in-vehicle camera system.
The need for non-destructive testing and evaluation of Korean traditional wooden buildings is increasing because of their widespread deterioration. Among all types of deterioration, termite damage in wooden columns is the most difficult to detect with the naked eye because it starts inside the wood, and the initial deterioration is small. X-ray computed tomography (CT) is the best technology to investigate the inner state of wood that has less damage, but applying it to wooden columns between walls is challenging. Therefore, the feasibility of tomosynthesis, which is a method to reconstruct a coronal section of a subject with a few X-ray projections from a limited angle of rotation, was studied as an alternative to CT. Pine (P. densiflora) with three artificial holes was prepared as a specimen to evaluate the quality of reconstructed tomosynthesis images according to the different number of projections. The quality of the tomosynthesis images in the in-focus plane was evaluated using the contrast-to-noise ratios, while a vertical resolution between the images was assessed by determining the artificial spread function. The quality of the tomosynthesis image in the in-focus plane increased as the number of projections increased and then remained constant as the number of projections reached 21 or over. In the case of vertical resolution, there was no significant difference when 21 projections or more were used to reconstruct the images. A distinct difference between coronal section images was found when the distance was more than 10 mm from one plane to another plane.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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