The rapid development of digital media and communication network urgently brings about the need of data certification technology to protect IPR (Intellectual property right). This paper proposed a new watermarking method for embedding contents owner's audio signal in order to protect color image IPR. Since this method evolves the existing static model and embeds audio signal of big data, it has the advantage of restoring signal transformed due to attacks. Three basic stages of watermarking include: 1) Encode analogue ID owner's audio signal using PCM and create new 3D audio watermark; 2) Interleave 3D audio watermark by linear bit expansion and 3) Transform Y signal of color image into wavelet and embed interleaved audio watermark in the low frequency band on the transform domain. The results demonstrated that the audio signal embedding in color image proposed in this paper enhanced robustness against lossy JPEG compression, standard image compression and image cropping and rotation which remove a part of image.
This paper presents perceptual model with a stochastic rnultiresolution characteristic that can be applied with watermark embedding in the biorthogonal wavelet domain. The perceptual model with adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the SSQ(successive subband quantization). The watermark embedding is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. This method uses non-stationary Gaussian model stationary Generalized Gaussian model because watermark has noise properties. In order to determine the optimal NVF, we consider the watermark as noise. The particularities of embedding in the stationary GG model use shape parameter and variance of each subband regions in multiresolution. To estimate the shape parameter, we use a moment matching method. Non-stationary Gaussian model use the local mean and variance of each subband. The experiment results of simulation were found to be excellent invisibility and robustness. Experiments of such distortion are executed by Stirmark benchmark test.
In this paper, we propose a new post-processing method, based on the theory of the projection onto convex sets (POCS) to reduce the blocking artifacts in decoded images. We propose a new smoothness constraint set (SCS) and its projection operator in the wavelet transform (WT) domain to remove unnecessary high-frequency components caused by blocking artifacts. We also propose a new method to find and preserve the original high frequency components of the image edge. Experimental results show that the proposed method can not only achieve a significantly enhanced subjective quality, but also have the PSNR improvement in the output image.
본 논문에서는 EZW(embedded zerotree wavelet)를 사용하여 영상을 압축하는 과정에서 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안하였다. 비트열에 워터마크를 삽입하는 기존의 방법은 DCT를 기반의 MPEG과 JPEG 비트열에 워터마크를 삽입하였다. 하지만 DCT 기반의 압축 방법은 낮은 비트율로 압축할 몌에 블록화현상이 생기고 비트율을 제어하기 어려운 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 웨이블릿을 이용한 압축 방법이 사용되었고, 대표적인 방법으로 EZW가 많이 쓰인다. 본 논문에서는 EZW의 주부호화 과정(dominant pass)에서 발생하는 4가지의 심벌을 이용하여 부호화된 이진의 워터마크 영상을 삽입하는 방법을 제안하였다. 웨이블릿 분해된 계수 상에서 마지막 레벨에 위치한ZTR(Zerotree root) 심벌에 워터마크를 삽입함으로 원 영상에 손상을 주지 않고, 워터마크를 간단히 추출할 수 있었다. 또 낮은 비트율에서도 워터마크의 손상이 적었고, 많은 양의 워터마크 영상을 삽입할 수 있었다.
일반적인 동영상 압축 부호화 방법에서 시간적 중복 정보를 줄이기 위해 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 이용한다. 웨이블릿 변환을 이용한 동영상 압축 부호화 기법 중에는 기존의 공간 영역에서의 움직임을 예측하는 대신에 웨이블릿 변환 영역에서 움직임을 예측하기도 한다. 이러한 방법은 움직임 예측 시간을 줄이는 장점이 있지만, 웨이블릿 변환에서 추림(Desimation)하는 과정에서 천이-변동 문제 (Shift-Variant Problem)를 일으켜 좋지 않은 성능을 나타낸다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서의 다중 해상도 움직임 예측에서 천이-변동 문제를 해결하기 위한 새로운 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 제안한다. 제안된 방법은, 기존의 공간 영역에서의 블록 정합 방법과 비교하여, 더 높은 화질을 나타낼 뿐 아니라, 주관적 화질에도 개선된 결과를 보인다.
In this paper, we propose a watermarking technique of multispectral images. In our method, the Principal Component Analysis (PCA) is preliminarily applied on the multispectral image. The most principal component image is used for embedding with a watermark, which is a pseudo-random number sequence generated with a secret key. The embedding process is performed in the wavelet domain. The resulting image is then reinserted into the principal component images, and the final multispectral image containing the watermark can be produced by the inverse PCA. Experimental results are provided to illustrate the performance of the algorithm against various kinds of attacks.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.04a
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pp.328-331
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2000
In this paper , we propose a texture feature extraction method of reduce the massive computational time on extracting texture, features of large sized medical such as MRI, CT-scan , and an index structure, called GLTFT, to speed up the retrieval performance. For these, the original image is transformed into a compressed image by Wavelet transform , and textural features such as contrast, energy, entropy, and homogeneity of the compressed image is extracted by using GLCM(Gray Level Co-occurrence Metrix) . The proposed index structure is organized by using the textural features. The processing in compressed domain can give the solution of storage space and the reduction of computational time of feature extracting . And , by GLTFT index structure, image retrieval performance can be expected to be improved by reducing the retrieval range . Our experiment on 270 MRIs as image database shows that shows that such expectation can be got.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.3
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pp.653-660
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2000
In this paper, an adaptive interference excision scheme with multiple adaptive filter bank using an adaptive algorithm is proposed. This scheme suppresses interference in the wavelet packet transform domain for the direct spread spectrum communication systems. Using the Monte-Carlo simulation, we analyze the performance of the direct spread spectrum communication systems with this excision scheme using LMS and RLS adaptive algorithms in AWGN and interference channel.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.7
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pp.1126-1132
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2002
In this paper, we propose a new scheme of motion tracking based on fuzzy inference (Fl) and wavelet transform (WT) from image sequences. First, we present a WT to segment a feature extraction of dynamic image . The coefficient matrix for 2-level DWT tent to be clustered around the location of Important features in the images, such as edge discontinuities, peaks, and corners. But these features are time varying owing to the environment conditions. Second, to reduce the spatio-temperal error, We develop a fuzzy inference algorithm. Some experiments are performed 0 testify the validity and applicability of the proposed system As a result, proposed method is relatively simple compared with the traditional space domain method. It is also well suited for motion tracking under the conditions of variation of illumination.
A watermark is a signal added to the original signal in order to preserve the copyright of the owner of the digital content. The basic challenge for designing a watermarking system is a dilemma between transparency and robustness. If we want a higher rate of transparency, there has to be a compromise in terms of its robustness and vice versa. Also, until now, watermarking is generalized, resulting in the need for a specialized algorithm to work for a specialized image processing application domain. Our proposed technique takes into consideration the image characteristics for watermark insertion and it optimizes transparency and robustness. It achieved a 99.98% retrieval efficiency for an image blurring attack and counterfeits other attacks. Our proposed technique counterfeits almost all of the image processing attacks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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