The object recognition is one of the major computer vision fields. The object recognition using features(SIFT) is finding common features in input images and query images. But the object recognition using feature methods has suffered of difficulties due to heavy calculations when resizing input images and query images. In this paper, we focused on speed up finding features in the images. we proposed method using block segmentation and histogram. Block segmentation used diving input image and than histogram decided correlation between each 1]lock and query image. This paper has confirmed that tile matching time reduced for object recognition since reducing block.
본 논문에서는 대역폭이 보장되지 않는 네트워크 상에서 비디오 서비스를 제공하기 위한 매체변환 방법 중 비디오 프레임 크기를 변환시켜 비트율을 효율적으로 제어하는 방법을 제안한다. H.263으로 부호화된 스트림을 DCT 공간에서 크기를 변환시킴으로써 완전 복호화 후 다시 부호화하는 과정에서 생기는 계산량을 대폭 감소시켜 보다 효율적인 방법으로 비트율을 제어할 수 있다. 움직임 정보뿐만 아니라 이전 프레임과의 차이값을 다시 사용하기 위해 크기변환 후 H.263 표준의 향상된 예측 모드 (Advanced Prediction Mode)를 사용하여 화질열화도 최소화한다. 실험결과 화질면에서는 블록화 현상(Block Artifact)이 크게 감소하였고, 프레임이 진행됨에 따라 PSNR은 낮아졌지만, 매체변환은 기존의 방법에 비해 라론 속도로 이루어 질 수 있었다.
Machine vision inspection systems have replaced human inspectors in defect inspection fields for several decades. However, the inspection results of machine vision are often affected by small changes of illumination. When small changes of illumination appear in image histograms, the influence of illumination can be decreased by transformation of the histogram. In this paper, we propose an enhanced histogram matching algorithm which corrects distorted histograms by variations of illumination. We use the resolution resizing method for an optimal matching of input and reference histograms and reduction of quantization errors from the digitizing process. The proposed algorithm aims not only for improvement of the accuracy of defect detection, but also robustness against variations of illumination in machine vision inspection. The experimental results show that the proposed method maintains uniform inspection error rates under dramatic illumination changes whereas the conventional inspection method reveals inconsistent inspection results in the same illumination conditions.
본 논문에서는 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 ICA를 이용하여 기하학적 변형에 강건한 디지털 영상의 워터마킹을 제안하였다. 석기서 할선법의 고정점 알고리즘은 빠르면서도 개선된 추출성능을 얻기 위함이고, ICA의 이용은 검출 및 추출 과정에서 워터마크의 위치나 크기 등과 원본 및 키 영상에 대한 사전 지식의 요구를 없애기 위함이다. 제안된 기법을 $256{\times}25$ 픽셀의 원 영상(레나), 키 영상, 그리고 문자 워터마크 및 가우스잡음 워터마크에 각각 적용한 결과, 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 ICA 워터마킹보다 빠른 추출시간과 개선된 추출성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 할선법의 고정점 알고리즘 ICA에 의한 워터마킹은 크기와 회전 및 자름과 같은 기하학적 변형에 견고한 성능이 있음을 확인하였다. 특히 영상들 상호 간에 상관성이 적은 가우스잡음 워터마크가 문자 워터마크에 비해 우수한 추출성능이 있음도 확인하였다. 한편 워터마크의 검출 및 추출과정에 원본 영상들에 대한 사전지식도 요구되지 않았다.
Meaningful logos or random sequences have been used in the current digital watermarking techniques of 2D bar code. The meaningful logos can not only be created by copyright holders based on their unique information, but are also very effective when representing their copyrights. The random sequences enhance the security of the watermark for verifying one's copyrights against intentional or unintentional attacks. In this paper, we propose a new watermarking technique taking advantage of Data Matrix as well as encryption keys. The Data Matrix not only recovers the original data by an error checking and correction algorithm, even when its high-density data storage and barcode are damaged, but also encrypts the copyright verification information by randomization of the barcode, including ownership keys. Furthermore, the encryption keys and the patterns are used to localize the watermark, and make the watermark robust against attacks, respectively. Through the comparison experiments of the copyright information extracted from the watermark, we can verify that the proposed method has good quality and is robust to various attacks, such as JPEG compression, filtering and resizing.
고객의 통신 니즈가 다양해지고 통신 인프라가 대용량, 고속화 되고 단말이 지능화됨에 따라 이를 기반으로 IPTV의 셋탑, 컴퓨터 모니터, 이동통신 핸드폰이 이르기 까지 다양한 화면 사이즈의 단말을 통하여 서비스를 제공하고 있다. 이를 위해 원영상을 화면의 크기에 적합하게 크기를 변환하는 영상 리사이징 기술을 이용하게 되며, 그 방식은 DCT 방식과 공간 방식으로 나눌 수 있다. DCT방식은 원영상의 고주파 영역의 조정하여 크기를 변화하는 방식으로 열화는 최소화되나 DCT 변환을 위한 계산량이 많고 고정 크기 블록을 사용하므로 유연성이 떨어진다. 공간영역은 객관적인 평가에서 품질이 열화되더라도 시각적으로 눈에 민감한 영역의 변화를 최소화하는 것이다. 본 논문은 인간시각시스템을 기반으로 눈의 민간도가 높은 망막 이심율이 작은 영역에서는 DCT블록의 크기를 변화를 최소화시키고 망막이심율이 큰 영역에서는 블록의 변화를 크게 하는 가변 블록방식을 제안한다. 이를 통해 우수한 영상 품질을 확보하면서도 시각적으로 뛰어난 리사이징 영상을 얻을 수 있다.
DMB에서 사용되는 H.264/AVC (이하 H.264)는 새로운 기술들의 적용으로 높은 압축율과 화질을 제공하는 가장 앞선 동영상 압축 표준이다. 그러나 그 기술들로 인해 기존의 압축 표준에서 적용되던 알고리듬들이 H.264에 그대로 적용되지 않은 문제를 가지고 있다. 그 중 한가지로 압축 비트열에서 영상의 축소와 확대에 대한 새로운 연구가 필요하며, 본 연구에서는 그 문제의 해결방법으로 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 기존의 H.264 복호과정을 최대한 이용하면서도 연산량을 50%와 70%를 줄이면서 1/16 크기의 요약영상을 추출함을 보인다.
본 연구를 통하여 다하중 경우를 가지는 평면구조물의 위상을 도출하기 위한 최적화 프로그램을 개발하였다. 계산시간을 줄이고 실용적인 위상최적화를 수행하기 위하여 사절점 저차 유한요소를 이용하였다. 저차 유한요소를 사용하여 도출되는 위상에 나타나는 체크무늬현상을 제거하기 위해 여과절차를 도입하였다. 위상최적화를 수행하기 위하여 가등질화된 물질로 구조재를 표현하였고 물질을 재분배하기 위하여 최적정기준을 바탕으로 유도한 크기조절 알고리듬을 도입하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 단하중 경우와 다하중 경우에 대한 평면 구조물의 위상을 도출하고 이를 비교분석하였다. 본 연구를 통하여 구조물의 실제적인 위상을 도출하기 위해서는 다하중 경우가 반드시 고려되어야 하는 것으로 나타났다.
디지털 합성 이미지는 이미지가 담고 있는 진정성을 왜곡하기 때문에 사회적인 문제가 되고 있다. 이러한 디지털 합성 이미지들은 인터넷, 잡지 또는 정치적 광고를 위한 이미지들에서 흔히 볼 수 있다. 이러한 왜곡된 매체들은 이미지가 담고 있는 정보에 대한 신뢰도를 떨어트릴 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 대중에게 전달되는 정보의 혼란을 예방하기 위한 연구로써 디지털 합성 이미지를 판독하는데 목적이 있다. 대부분의 합성 이미지들은 이미지 크기 조절 및 회전을 이용하는 방법을 사용하기 때문에 합성 영역에 보간 (Interpolation)이 적용되게 된다. 본 논문은 보간의 흔적을 검출하는 연구로써 이미 보간이 적용된 영역과 그렇지 않은 영역에 재보간을 적용하여 두 영영간의 주파수 패턴을 검출하는 실험을 하였다. 이를 통해 합성에 사용된 보간 흔적을 검출하였으며 이미지 리터칭에 사용된 필터링 영역도 검출할 수 있었다.
이 논문에서는 이산여현변환 공간에서 영상의 크기를 줄이는 변환부호화 과정에서의 움직임 벡터 (motion vector) 재추정을 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 영상 사이의 SAD (Sum of Absolute Difference)와 매크로 블록의 에지 정보를 이용하여 커널 함수를 정의하고, 그것을 이용해서 축소된 영상에서의 새로운 움직임 벡터를 재추정하였다. 변환부호화기에서는 속도의 효율성을 위해서 변환부호화기의 입력의 화면 간 (inter-frame) 정보에서 얻을 수 있는 기존의 움직임 벡터를 이용하는 방법을 택하고 있는데 본 논문에서도 속도의 효율성을 위해서 기존의 움직임 벡터들을 이용하는 방법을 선택하였다. 제안한 방법을 이용해서 실영상에 대해서 실험을 해 본 결과 연산량을 고려한 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)의 측면에서 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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