This paper presents an adaptive image interpolation method using a pixel-based neighbor embedding which is modified from the patch-based neighbor embedding of contemporary super resolution algorithms. Conventional interpolation methods for high resolution detect at least 16-directional edges in order to remove zig-zaging effects and selectively choose the interpolation strategy according to the direction and value of edge. Thus, they require much computation and high complexity. In order to develop a simple interpolation method preserving edge's directional shape, the proposed algorithm adopts the simplest Haar wavelet and suggests a new pixel-based embedding scheme. First, the low-quality image but high resolution, magnified into 1 octave above, is acquired using an adaptive 8-directional interpolation based on the high frequency coefficients of the wavelet transform. Thereafter, the pixel embedding process updates a high resolution pixel of the magnified image with the weighted sum of the best matched pixel value, which is searched at its low resolution image. As the results, the proposed scheme is simple and removes zig-zaging effects without any additional process.
본 논문은 Haar 웨이브릿 변환과 2D PCA를 이용한 얼굴 인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 PCA는 1 차원 벡터들로 공분산 행렬을 구하는 반면에 2D PCA는 2 차원 영상을 직접적으로 이용하여 공분산 행렬을 구한 후 그것의 고유값에 따른 고유벡터를 구하여 특징 벡터들을 추출하였다. 제안 방법은 얼굴 데이터를 낮은 차원과 강건한 특징을 가지는 얼굴 영상을 얻기 위해 웨이브릿 변환을 이용하여 LL 대역의 영상 데이터로 2D PCA 방법을 적용하여 얼굴을 인식한다. 실험결과는 원래 크기의 얼굴 영상에 2D PCA를 적용한 인식률보다 웨이브릿 변환의 LL 대역의 얼굴 영상에 2D PCA를 적용한 얼굴 인식률이 더 좋음을 보여준다.
홍채인식 시스템에 있어서 동공 검출은 가장 먼저 이루어져아 할 전처리 과정이다. 현재 홍채인식 시스템에 있어서 사용되는 동공 검출은 영상의 모든 위치에서 원형돌출부(circular projection)를 구한 후, 경계선을 검출하여 원형의 경계 성분이 가장 강한 위치를 찾는 방법으로 연산량이 너무 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 같은 고주파성분에 해당 되더라도 경계선의Amplitude는 잡음의 경계선에 비해 그 값이 크다는 것을 이용하여, 경계선과 잡음을 구별할 수 있게 되고, 따라서 잡음 제거 성능을 기존의 방법에 비하여 상당히 향상시킨 웨이블렛 변환을 이용하여 동공의 특징을 추출할 수 있었다.
Recently, a number of algorithms have been proposed for numerical evaluation of Hankel transforms as these transforms arise naturally in many areas of science and technology. All these algorithms depend on separating the integrand $rf(r)J_{\upsilon}(pr)$ into two components; the slowly varying component rf(r) and the rapidly oscillating component $J_{\upsilon}(pr)$. Then the slowly varying component rf(r) is expanded either into a Fourier Bessel series or various wavelet series using different orthonormal bases like Haar wavelets, rationalized Haar wavelets, linear Legendre multiwavelets, Legendre wavelets and truncating the series at an optimal level; or approximating rf(r) by a quadratic over the subinterval using the Filon quadrature philosophy. The purpose of this communication is to take a different approach and replace rapidly oscillating component $J_{\upsilon}(pr)$ in the integrand by its Bernstein series approximation, thus avoiding the complexity of evaluating integrals involving Bessel functions. This leads to a very simple efficient and stable algorithm for numerical evaluation of Hankel transform.
비디오 압축에 사용되는 움직임 예측은 많은 계산과정을 요구하기 때문에 전체적인 부호기 복잡도를 높이는 단점을 지닌다. 이러한 부호기의 복잡도를 줄이기 위해 3D-WT과 같은 움직임 예측을 사용하지 않는 연구들이 소개되고 있다. 하지만, 기존의 3D-WT 기법들은 부호화를 위한 과도한 메모리 요구사항과 복호를 위한 수신 측의 지연시간이 가장 큰 단점으로 지적되었다. 본 논문에서는 수정된 Haar wavelet filter와 개선된 부호화 알고리즘을 통해서 메모리 사용량과 재생을 위한 지연시간을 최소로 하는 확장 가능한 3D-WT 기법인 FS(Fast playable and Scalable) 3D-WT를 소개한다. 3D-WT 중 가장 개선된 형태인 3D-V 기법과의 실험 결과 3D-V와 거의 비슷한 계산 처리 시간으로 높은 압축률과 수신 측에서의 짧은 지연시간을 보였다.
디지털 미디어와 통신 네트워크의 급속한 발전으로 지적소유권 보호 기술이 절실히 요구된다. 본 논문에서 영상컨텐츠에 소유자의 음성신호를 삽입할 수 있는 새로운 영상 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 방법은 삽입할 워터마크로 음성신호를 이용하기 때문에 청각적으로 소유권을 주장하는데 매우 유리하다 그리고 LBX (Linear Bit expansion)에 의해 인터리빙하여 음성 워터마크를 삽입하기 때문에 공격에 의해 변형되거나 특히 제거된 음성신호를 복구할 수 있는 이점을 가진다. 본 방법은 다음세가지 기본 절차를 포함한다. 첫째, 아날그 소유자음성 신호를 PCM에 의해 부호화하고 새로운 디지털 워터마크를 생성한다. 둘째, 제안한 LBX에 의해 음성 워터마크를 인터리빙한다. 마지막으로 영상 컨텐츠를 이산 Haar 웨이브렛변환 (DHWT) 하고 저주파 영역을 마킹공간으로 하여 인터리빙 된 음성워터마크를 삽입한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 소유자 음성신호의 워터마크 삽입방법은 기존 워터마크 정보보다 눈에 보이지 않게 많은 정보량을 삽입할 수 있고 표준영상압축방식인 JPEG 손실압축과 특히 영상의 일부가 제거되는 영상절단과 영상회전 공격에 대해 강인성을 강건히 할 수 있었다.
데이터 압축 기술은 대용량의 데이터를 효율적으로 저장하고 전송할 수 있게 해주는 기술로, 요구되는 데이터의 용량이 커지고 네트워크의 트래픽이 증가함에 따라 그 중요도가 점점 더 높아지고 있다. 특히 다양한 응용과학과 공학 분야에서 산출되는 볼륨 데이터는 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 그 용량이 점점 더 증가하는 추세에 있다. 본 논문에서는 Daubechies 웨이블릿 변환을 적용해서 볼륨 데이터를 압축하는 기법을 제안한다. 구현된 D4 웨이블릿 필터 기반 압축 기법은 3차원 볼륨 데이터에 대한 손실 압축과 블록 단위의 무작위 추출 복원을 지원한다. 본 기법은 기존의 Harr 필터를 이용한 압축 방식에 비해 복원 데이터의 손실율이 낮기 때문에, 정밀한 복원 영상이 중요시되는 대용량 데이터의 압축 및 인터렉티브 가시화 응용에 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문은 커버 영상으로부터 스테고 영상의 검출율을 높이기 위한 개선된 스테그분석 기법을 제안한다. 스테그분석에서 스테고 영상의 검출율을 높이려면 데이터 은닉에 의해 야기되는 작은 변화가 증폭되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 두 단계의 방법을 통해 커버 영상과 스테고 영상의 특징 벡터를 추출한다. 먼저 스테고 잡음을 두배 이상 확대하기 위해 주어진 영상을 상위 4비트와 하위 4비트로 각각 분해한다. 각 분해된 영상에 대하여 3-레벨 Haar 웨이블릿 변환을 통해 총 12개의 부밴드를 생성하고, 생성된 부밴드에 대하여 동일 스케일 상에서 다른 부밴드 계수간의 동시발생 확률을 구한다. 웨이블릿 영역에서 부 밴드간 계수의 동시발생 확률은 데이터 은닉에 의해 상관성에 영향을 받게 되므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 동시발생 확률의 특성함수에 대한 모멘트를 구하여 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 신경망회로망 분류기를 사용하여 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능평가를 위해 S-tool에 의한 LSB 및 COX의 SS, F5 임베딩 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 비밀 메시지 삽입 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 이미지 상황분석을 기반으로 하여 객체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 일관성 있는 결과를 얻을 수 있다. 입력 영상의 상황분석은 K-means와 RBF의 하이브리드 네트워크를 이용하여 수행되어진다. 제안된 객체 검출은 일정하지 않은 객체 이미지 때문에 생기는 영향을 감소시키기 위해 상황 기반 적응적 베이지안 네트워크를 이용한다. 본 논문에서는 학습 속도를 높이기 위해 2D Haar 웨이블릿 변형을 이용한 특징 벡터 생성기와 베이지안 판별식 방법을 이용하여 학습 시간이 적게 걸리며 학습 데이터의 변화에 일정한 성능을 갖는 방법론을 제안하였다. 제안하는 방법을 개발하여 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 다른 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.
본 연구에서는 토양의 가시 근적외선 스펙트럼의 피크중첩에 의한 분석오차를 감소시킴으로써 토양유기물 추정의 정확도 향상을 위해 이산 웨이블릿 변환 (DWT) 신호처리기법의 적용을 검토하고 공간정보모델링을 통해 토양유기물의 분포도를 작성하고자 하였다. 토양유기물 함량에 따른 스펙트럼의 정량적 변화의 강조를 위해 Continuum 제거, 도함수 변환과 함께 Haar, Daubechies DWT 변환된 스펙트럼을 PLSR 모델에 대입하여 산출한 토양유기물 추정식들은 거의 비슷한 결과를 도출하였고 $R^2$ > 0.6, RPD > 1.5 의 '대략적인' 추정 결과를 보였다. 잡음을 줄이고 신호값을 향상시키기 위해 이산 웨이블렛 변환을 적용한 결과에서 오히려 약간 낮은 성능을 나타내었는데 성긴 근사값 (Coarser approximation) 스펙트럼으로 변환되어 추정식의 유의성이 낮아졌을 가능성이 있다. 따라서 토양의 분광스펙트럼에 더 적합한 이산 웨이블렛 필터와 수준 등의 DWT 조건을 찾고 적용함으로써 추정식의 유의성을 향상시킬 수 있을 것으로 본다. 또한, 유기물에 의한 에너지의 흡수, 반사를 일으키는 주요 파장대의 상관성을 분석하여 선택적으로 해당 영역의 스펙트럼이나 파라미터 값을 산출하여 추정모델에 적용하는 시도도 필요할 것으로 사료된다. 이러한 토양유기물의 추정값과 실측값을 이용해 구역 크리깅을 수행하여 분포지도를 작성하였다. 토양 샘플의 유기물 분석값은 평균값을 중심으로 정규분포를 나타내었는데 크리깅 지도에서도 전반적으로 유사한 패턴의 값이 분포하였다. 추정값을 이용한 크리깅 결과도 실측값을 이용한 분포지도와 유사한 공간적 패턴을 나타내었다. 지도의 우하단부와 중앙 부분에서 실측값 분포보다 추정값 분포지도에서 약간 더 높은 경향을 보였는데 이는 토양 유기물의 추정치와 실측치 간의 오차에 의한 것으로 판단된다. 분광 스펙트럼을 이용한 추정 모델은 정확도 제고가 필요한 단계이나 신속성, 용이성 면에 있어서 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용할 것으로 보이고, 또한 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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