본 논문에서는 DCT 변환 영역에서 인간 시각의 민감도에 따른 워터마크의 삽입과 원 DCT 계수의 왜곡을 최소화시키는 워터마크의 삽입방법을 제안한다. 제안한 방법은 JPEG 영상 압축에 적합한 인간 시각 시스템에 따라 블록을 재정렬하여 인간 시각에 둔감한 블록에 보다 강한 워터마크를 삽입시킨다. 또한 블록 내에서는 원 DCT 계수의 왜곡을 최소화시키는 워터마크를 삽입함으로서 높은 압축율에서도 비가시성과 견고성을 향상시킨다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 워터마킹 방법과 비교하여 높은 화질을 유지하면서 높은 압축율 에서도 견고성이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 텍스쳐 추출시 제한된 수의 참여 영상을 이용한 multi-view 영상으로부터 가장 좋은 텍스쳐를 추출하는 효과적인 알고리듬을 제안하였다. 기존의 알고리듬이 정규화된 물체 공간에서 X-Y 평면을 삼각패치로 나누고 아휜 변환에 기반한 변이 보상 모델을 이용하여 삼각패치의 텍스쳐를 추출하였다. 본 논문에서는 기존의 방법과 달리 텍스쳐 추출시 참여 영상의 수를 제한하여 multi-view 영상으로부터 가장 좋은 텍스쳐를 추출하였다. Dragon, santa, city 그리고 kid의 multi-view 영상세트에 대해 실험한 결과 제안된 알고리듬으로 텍스쳐를 추출한후 이로부터 복원된 영상의 신호 대 잡음비(SNR)는 기존의 알고리듬으로 처리된 후 복원된 영상의 신호 대 잡음비보다 평균 0.2dB 정도 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 방법으로 부호화된 데이터로부터 복원된 영상은 기존의 방법으로 부호화된 데이터로부터 복원된 영상보다 영상의 화질이 개선됨을 관찰할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권2호
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pp.311-326
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2024
The rapid development of neural network technology promotes the neural network model driven by big data to overcome the texture effect of complex objects. Due to the limitations in complex scenes, it is necessary to establish custom template matching and apply it to the research of many fields of computational vision technology. The dependence on high-quality small label sample database data is not very strong, and the machine learning system of deep feature connection to complete the task of texture effect inference and speculation is relatively poor. The style transfer algorithm based on neural network collects and preserves the data of patterns, extracts and modernizes their features. Through the algorithm model, it is easier to present the texture color of patterns and display them digitally. In this paper, according to the texture effect reasoning of custom template matching, the 3D visualization of the target is transformed into a 3D model. The high similarity between the scene to be inferred and the user-defined template is calculated by the user-defined template of the multi-dimensional external feature label. The convolutional neural network is adopted to optimize the external area of the object to improve the sampling quality and computational performance of the sample pyramid structure. The results indicate that the proposed algorithm can accurately capture the significant target, achieve more ablation noise, and improve the visualization results. The proposed deep convolutional neural network optimization algorithm has good rapidity, data accuracy and robustness. The proposed algorithm can adapt to the calculation of more task scenes, display the redundant vision-related information of image conversion, enhance the powerful computing power, and further improve the computational efficiency and accuracy of convolutional networks, which has a high research significance for the study of image information conversion.
Dynamic textures are videos that exhibit a stationary property with respect to time (i.e., they have patterns that repeat themselves over a large number of frames). These patterns can easily be tracked by a linear dynamic system. In this paper, a model that identifies the underlying linear dynamic system using wavelet coefficients, rather than a raw sequence, is proposed. Content based threshold filtering based on Set Partitioning in a Hierarchical Tree (SPIHT) helps to get another representation of the same frames that only have low frequency components. The main idea of this paper is to apply SPIHT based threshold filtering on different bands of wavelet transform so as to have more significant information in fewer parameters for singular value decomposition (SVD). In this case, more flexibility is given for the component selection, as SVD is independently applied to the different bands of frames of a dynamic texture. To minimize the time complexity, the proposed model is implemented on a graphics processing unit (GPU). Test results show that the proposed dynamic system, along with a discrete wavelet and SPIHT, achieve a highly compact model with better visual quality, than the available LDS, Fourier descriptor model, and higher-order SVD (HOSVD).
Since July of 2012, the 3D video extension of H.264/AVC has been under development to support the multi-view video plus depth format. In 3D video applications such as multi-view and free-view point applications, synthesized views are generated using coded texture video and coded depth video. Such synthesized views can be distorted by quantization noise and inaccuracy of 3D wrapping positions, thus it is important to improve their quality where possible. To achieve this, the relationship among the depth video, texture video, and synthesized view is investigated herein. Based on this investigation, an edge noise suppression filtering process to preserve the edges of the depth video and a method based on a total variation approach to maximum a posteriori probability estimates for reducing the quantization noise of the coded texture video. The experiment results show that the proposed methods improve the peak signal-to-noise ratio and visual quality of a synthesized view compared to a synthesized view without post processing methods.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.333-339
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2023
In three-dimensional(3D) modeling, texturing plays a crucial role as a visual element, imparting detail and realism to models. In contrast to traditional texturing methods, the current trend involves utilizing AI tools such as Leonardo.Ai and Meshy to create textures for 3D models in a more efficient and precise manner. This paper focuses on 3D texturing, conducting a comprehensive comparative study of AI tools, specifically Leonardo.Ai and Meshy. By delving into the performance, functional differences, and respective application scopes of these two tools in the generation of 3D textures, we highlight potential applications and development trends within the realm of 3D texturing. The efficient use of AI tools in texture creation also has the potential to drive innovation and enhancement in the field of 3D modeling. In conclusion, this research aims to provide a comprehensive perspective for researchers, practitioners, and enthusiasts in related fields, fostering further innovation and development in this domain.
본 논문에서는 HVS 기반 효과적인 워터마킹 방법을 제안하였다. 인간시각시스템의 파라미터로 명암대비, 텍스쳐, 엔트로피, 그리고 표준편차 등을 사용하였고, 외부공격에 대한 각 파라미터들의 성능을 평가한다. 실험결과, 스므드한 영상의 경우 명암대비 파라미터를 사용했을 때 워터마크의 추출이 좋았고, 거친 영상은 표준편차 파라미터에 강인함을 보였다. 결론적으로 영상의 특징에 맞는 파라미터를 선택하는 것이 효과적인 워터마킹을 위해 선행처리 되어야 한다.
The recent advances in digital imaging and computing technology have resulted in a rapid accumulation of digital media in the personal computing and entertainment industry. In addition, large collections of such data already exist in many scientific application domains such as the geographic information systems (GIS), digital library, trademark imaging, satellite imaging and medical imaging. Thus, the need for content-based retrieval from visual media, such as image and video data, is ever increasing rapidly in many applications.
지금까지 위성영상 정보 처리 분야에서는 분광정보를 이용한 영상분석과 시각적 해석 및 자동 분류에 대한 연구가 주로 수행되었으나, 최근에는 영상자료에서 시각적으로 나타나지 않는 특성이나 공간정보의 추출을 위한 여러 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정보의 특성 추출기법인 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 변환을 연계하여 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상에 대한 연구를 수행하였다. 또한 이러한 영상이 분류 정확도에 어떻게 기여하는 가를 분석하기 위한 적용 사례로 도심지 공간분석과 칼데라 주변지역의 지질학적 구조분석을 수행하였다 영상 분석 시 공간정보 활용을 위한 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상 생성기법을 사용하면 원본영상만을 사용하였을 때보다 높은 분류정확도를 보였다. 고해상도 영상을 사용한 도심지의 경우 원본영상에 텍스처영상과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상을 모두 활용한 경우의 분류정확도가 가장 높은 값을 보였다. 이는 상세화소의 변화가 매우 중요한 도심지의 특성상, 세밀한 공간정보가 최대로 활용되었기 때문으로 해석되어진다. 또한 중 저해상도 영상을 사용한 지질학적 구조분석의 경우 원본영상에 텍스처 영상만을 활용한 경우가 가장 높은 분류정확도를 보였다. 이는 칼데라를 중심으로 한 비교적 크기가 큰 지질학적 구조 분석 시 고도변화와 지열분포 등의 정보가 적당히 단순화 될 필요가 있었기 때문인 것으로 해석된다. 따라서 이러한 기법들을 실제 연구에 적용하기 위해서는 연구의 목적과 위성영상의 해상도 등의 정보를 모두 고려하여 적절한 기법을 잘 적용하는 것이 중요하다.
The purpose of this study is to grasp the characteristics of user''''s response to perceived safety and visual preferences for outdoor green spaces by the types of campus layouts. This research was investigated by color slide ratings and questionnaire survey to the students who are majoring in Landscape architecture in three universities locating at Taegu area. Two research sites have similarities in many ways but have differences in campus land form and design type such as ''''Closed'''' and ''''Open'''' types. Major results were summarised as follows ; 1. As a result of the slide test, the high degree of visual preference was shown in the campus that is ''''Closed'''' type. However the degree of perceived safety was lower than that of in Youngnam Univ. campus. 2. According to the result of the comparative analysis between user''''s perceived safety and visual preferences in each campus, the degree of perceived safety at ''''Closed'''' type was lower than that of ''''Open'''' type, but the degree of visual satisfactioni was higher at ''''Closed'''' type. 3. The factors affecting visual preference in campus were shown as density of wood, land form, and diverse type of the spaces. On the other hand, the factors affecting perceived safety were ''''enclosed space by wood'''' at the day time, and ''''the condition of lighting'''' at night. 4. Regarding gender differences in sensation of each space variables, female users showed higher satisfactio on the scenic beauty. 5. Regression analysis showed that general satisfation was determined by the variables such as ''''arrangement'''', familiarity'''', ''''cleanness'''', and ''''closed feeling'''', in Kyungbook Univ. And in Youngnam Univ. , the variables were ''''texture'''', ''''perceived beauty'''', ''''cleanness'''', and ''''complexity'''' respectively. 6. In conclusion, campus users wanted the outdoor spaces that have various land form and somewhat ''''open-closed'''' mixture type, which has a good ''''Edge Effect'''' to satisfy both aspects in safety and visual preferneces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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