Subband/DCT coding has been introduced in order to transmit images of various resultions using one given image-codec, for nowadays there are various grades of quality in visual communication services. However, subband/DCT results in the increawse of multiplication number and memory size. In order to resolve this problem, we propose block-based subband/DCT coding in this paper. In block-based subband/DCT, the number of multiplications is not only reduced because we combine subband decomposistion with DCT, but the size of memory is also reduced because images can be parallel-processed block by block. We show that the number of multiplications is reduced, by analyzing the property ofblock-based subband/DCT matrix mathematically, and examine the performance of proposed coder, which adopts JPEG as backhand-coder after block-based subband/DCT.
본 논문은 DCT 질감블록계수를 이용한 강인한 블라인드 워터마킹을 제안하였다. 제안 방법에서는 다양한 외부 공격에 강인하도록 하기 위해서 $8\times8$ 블록 DCT 주파수 영역 계수 값의 절대값을 이용한 질감 블록 계수를 기준으로 $8\times8$ 블록 DCT의 직류성분에 모든 워터마크를 삽입하였다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과 제안 방법이 기존의 방법보다 비가시성 측면 및 다양한 외부 공격인 Dithering, Scaling, Cropping에서 매우 강인함을 확인하였다.
본 논문에서는 $256{\times}256$ 입력영상을 압축을 위하여 $8{\times}8$ 블록의 유효 블록과 에지 블록으로 나눈다. 유효 블록에 대해서는 유효계수인 DC계수에 대해서만 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행한다. 에지 블록에 대해서는 양자화 계수가 0이 되는 위치를 예측하고, 축소된 영역 내에서 DCT를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 제안한 알고리즘은 FDCT(Forward DCT)와 IDCT(Inverse DCT)의 계산 량을 줄여 부호화 시간과 복호화 시간을 감소시킬 뿐만 아니라, 허프만 부호화 시에도 각각의 블록에 대하여 분류된 블록 크기에 따라 각기 다른 수평 수직 지그 재그 스캔을 수행함으로써 압축률을 증가시킨다. 또한 제안한 알고리즘은 분류된 블록 특성에 적합한 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 Run-Length를 줄이고, 그로 인해 향상된 압축률을 제공한다.
본 논문은 JPEG/MPEG과 같은 영상 압축에 사용되는 DCT(Discrete cosine transform)의 DC 성분으로 영상을 검색하는 방법을 개선한 기법을 제시한다. 기존의 방법은 DCT의 블록 크기를 고정한 후 DC비교로 검색한다. 이 방법은 블록 크기를 늘리면 검색 속도는 빠르지만 정보의 정확성이 떨어진다. 반대로 블록 크기를 줄이면 정보의 정확성은 높아지나 검색속도가 느려지는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 가변블록 DCT를 제안한다. 이 기법은 우선 각 블록의 객체 영역 존재를 판단하여, 영상영역 패턴 테이블을 작성한다. 그 후 이 테이블을 이용하여 객체가 있는 영역에서 블록 크기를 줄이고, 그 밖의 영역에서는 블록 크기를 늘려 블록 크기를 가변한다. 제안한 가변 블록 DCT 영상 기법을 사용시 정확성이 15% 정도 향상되었다. 한편 동일 패턴의 영상이 거의 없는 경우에는 영상영역 패턴 비교만으로 빠르게 검색할 수 있다.
In this work, we propose new method of sigma filtering for efficient filtering and preserving edge regions in DCT Domain. In block-based image compression technique, the image is first divided into non-overlapping $8{\times}8$ blocks. Then, the two-dimensional DCT is computed for each $8{\times}8$ block. Once the DCT coefficients are obtained, they are quantized using a specific quantization table. Quantization of the DCT coefficients is a lossy process, and in this step, noise is added. In this work, we combine IDCT matrix and filter matrix to a new matrix to simplify filtering process to remove noise after IDCT in spatial domain, for each $8{\times}8$ DCT coefficient block, we determine whether this block is edge or homogeneous region. If this block is edge region, we divide this $8{\times}8$ block into four $4{\times}4$ sub-blocks, and do filtering process for sub-blocks which is homogeneous region. By this process, we can remove blocking artifacts efficiently preserving edge regions at the same time.
In this paper, we proposed a fast detection method of copy-move forgery image based on low frequency coefficients of the DCT coefficients. We proposed a new matching criterion of copy-moved forgery image detection (MCD) using discrete cosine transform. For each $8{\times}8$ pixel block, the DCT transform is calculated. Our algorithm uses low frequency four (DC, 3 AC coefficient) and six coefficients (DC, 5 AC coefficients) of DCT per $8{\times}8$ pixel block. Our algorithm worked block matching for DCT coefficients of the $8{\times}8$ pixel block is slid by one pixel along the image from the upper left corner to the lower right corner. Our algorithm can reduce computational complexity more than conventional copy moved forgery detection algorithms.
A Quantizer reconstruction level control method for block artifact reduction in DCT image coding is described. In our scheme, quantizer reconstruction level control is obtained by adding quantization level step size to the optimum quantization level in the direction of reducing the block artifact by minimizing the mean square error(MSE) and error difference(EDF) distribution in boundary without the other additional bits. In simulation results, although the performance in terms of signal to noise ratio is degraded by a little amount, mean square of error difference at block boundary and mean square error having relation block artifact is greatly reduced. Subjective image qualities are improved compared with other block artifact reduction method such as postprocessing by filtering and trasform coding by block overlapping. But the addition calculations of 1-dimensional DCT become to be more necessary to coding process for determining the reconstruction level.
본 논문에서는 집적영상의 압축 방법 중에 하나인 적응적인 블록 모드 선택을 이용한 3D-DCT 기반의 압축 방법에 율-왜곡 최적화 방법을 적용하여 부호화 효율을 개선하는 방법을 제안한다. 적응적인 블록 모드 선택을 이용한 3D-DCT 기반의 압축 방법은 영상 특성에 따라 적응적으로 다양한 크기의 3D-DCT 블록을 구성한 후에 3D-DCT를 수행하는 방법이다. 제안 방법은 기존 방법에서 최적 블록 모드를 선택할 때, 율-왜곡 최적화 방법을 적용하여 부호화 효율을 개선하였다. 또한 실험을 통해 집적영상에 적합한 최적의 라그랑지 계수를 제시하였다. 제안 방법은 기존 방법과 비교해 약 5%의 비트량 절감 효과를 가진다.
많은 영상 데이타 압축 응용분야에서 DCT는 높은 압축 성능으로 인하여 널리 잘 알려져 있다. 그러나 낮은 비트율에서는 인간의 시각에 거슬리는 블록 효과(block artifacls)가 생기는 문제점을 가지고 있다. 또한 실제적인 응용에 있어서, DCT계수의 빠른 계산과 간단한 VLSI 구현도 중요한 과제이다. 따라서 블록 효과의 제거와 빠른 CT 계산은 실제적인 연구의 대상이 된다. 본 논문에서는 수정된 DCT 계산 방법을 연구 하였고, 이것은 빠른 계산과 함께 블록 효과를 효과적으로 제거할 수 있었다. 이러한 새로운 접근 방법을 낮은 비트 율에서 영상의 부호화 및 복호화에 적용하였다. 실제 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법을 통해 표준적인 방법에 비하여 성능을 개선할 수 있었다.
이 논문에서는 DCT를 사용하여 부호화된 영상으로부터 구획잡읍을 제거하는 간단한 알고리즘을 제안한다. 구획 잡음은 구획경계를 중심으로 반대칭의 형태로 나타나므로, 이 논문에서는 DCT 기저들을 이용한 1차원 반대칭 함수로서 구획잡음을 모형화한다. 제안된 잡음모형의 주파수 특성으로부터, 잡음모형의 고주파성분들을 계단함수에 의한 고주파 성분으로 근사한다. 제안된 알고리즘은 $N\;{\times}\;N$ 구획별로 부호화된 영상에 대해 2N차 DCT영역에서 계단 함수에 의한 고주파 성분들을 제거하는 것이다. 또한 이 알고리즘이 공간영역에서 적은 계산량으로 간단히 수행될 수 있음을 보였다. JPEG 알고리즘을 사용하여 부호화된 영상에 대한 실험을 통하여 제안된 방법이 주관적, 객관적으로 우수한 화질을 보임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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