In this paper, we propose a new compression method for the edge image by analyzing the characteristics and the distribution of pixel values of the edge image. The pixel values of the edge image have the Gaussian distribution around '0', and most of the pixel values are `0`. By these analyses we suggest the Zero-Based codec that expresses all values in a CU by a single bit flag. Also, in order to reduce the computational complexity of the proposed codec, the block partition and the intra-prediction techniques are proposed by using edge information like the number of each edge direction, the distribution and the amplitude of a major edge direction in the CU. Experimental results show that the proposed codec leads to a slighter distortion in Y domain than that of HEVC, but has far faster processing speed up to 53 times while it maintains the similar image quality compared to HEVC.
디지털 워터마킹은 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위한 중요한 기술로 취급되어 오고 있다. 삽입되는 워터마크는 압축, 필터링에서 cropping에 이르기까지 다양한 공격에 대하여 견고하여야 한다. 특히, JPEG은 인터넷 응용을 위한 뛰어난 정지 영상 압축 표준이기 때문에 JPEG 압축에 견관 디지털 워터마킹 기법이 특별히 요구된다. 지금까지 제안된 대부분의 디지털 워터마킹 기법은 JPEG의 품질수준(quality level)을 고려하지 않고 픽셀이나 계수를 변조하여 처리한다. 이것은 워터마크의 제거가 쉽게 이루어진다. 본 논문에서는 JPEG 압축시에 발생되는 영상의 손실을 계산하기 위해 JPEG 압축의 품질 계수를 워터마크 삽입 시의 파라메터로써 이용하여 JPEG 압축에 의한 차를 계산한다. 인간 시각의 성질 중에서 밝기 차의 식별력을 고려함과 동시에 영상의 에지 정보를 이용한 시각 성분을 계산한다. 이와 같이 JPEG 압축에 의한 영상의 손실과 인간의 시각 성질을 고려한 워터마크를 구성한 후에 영상에 삽입하는 새로운 디지털 워터마킹 기법을 제안한다.
BTC (Block Truncation Coding) 영상 압축은 하드웨어 구현이 간단하고, 영상의 에지 보존 능력이 뛰어나, LCD 오버드라이브의 압축 기법으로 널리 사용되어지고 있다. 본 논문에서는 높은 화질을 유지하고 높은 압축률을 얻기 위한 방법으로, Multi-Mode BTC (MM-BTC) 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 advanced Y-based BTC 방법으로 RGB 각각의 비트맵을 하나의 비트맵으로 단일화 하여 압축 율을 높였고, 본 논문에서 제안하는 improved 2-level 와 4-level BTC 방법을 사용하여 높은 화질을 얻도록 하였다. 시뮬레이션 확인 결과, MM-BTC 는 기존 연구된 BTC 알고리즘 결과보다 최대 2.34 dB 높은 정지 영상 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)결과를 확인 할 수 있었다. LCD overdrive 에 적용한 동영상 PSNR과 비교 결과, MM-BTC 가 기존 연구된 BTC 알고리즘 결과보다 최대 2.33 dB 높은 PSNR 결과가 확인되었다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환에 기반을 둔 JPEG2000 정지영상의 압축 시도 시 웨이블릿 변환을 decomposition 하는 레벨과 이를 구성하는 블록의 활성도를 내포하는 에너지에 기반 하여 그 양에 따라 적응적으로 계수 변환 후 복원시 효율적 자원 관리를 통하여 복잡도를 감소시키고 계산량을 줄이는 적응식 DWT 변환 기법을 제안하였다. 수많은 멀티미디어 응용 분야 또는 서비스 중의 하나인 디지털 카메라의 핵심 분야를 차지하고 있는 정지영상 압축 분야에서의 최첨단 기술을 꼽으라면 단연 JPEG2000 표준을 이용한 압축, 전송의 응용 분야이다. JPEG2000 기반의 정지영상압축 전송 표준의 핵심을 이루고 있는 웨이블릿 변환은 기존의 JPEG 표준에 사용된 이산 코사인 변환의 약점인, 복원 시 나타나는 블록킹 문제를 해결한 대안이다. 적응식 DWT 변환을 거친 정지영상이 복원된 후 일반적인 과정의 웨이블릿 변환 후 복원된 영상간의 MSE(Mean Square Error), PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), 0의 계수의 개수 등을 비교하여 본 연구에서 제안된 에너지 기반의 적응적 웨이블릿 변환의 우수성을 연산 속도를 계산함으로써 검증하였다.
디지털 영상처리 기술은 영상의 압축, 인식 그리고 복원 등 많은 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 여전히 영상의 획득, 저장 및 전송하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있다. 일반적으로 영상에 첨가되는 대표적인 잡음으로는 가우시안 잡음, 임펄스 잡음, 가우시안 및 임펄스 잡음이 중첩된 복합잡음 등이 있으며, 이러한 복합잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 에지를 보존하고 복합잡음을 제거하기 위하여, 잡음 판단을 거친 후, 화소집합의 메디안값 및 평균값에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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