• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권1호
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• pp.111-115
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• 2020

In this paper, I proposed an effective technique for accurately predicting pixel values using edge components. Adjacent pixel values are similar to each other. That is, generally, similarity exists between adjacent pixels in an image. In the proposed algorithm, edge components are detected using the surrounding pixels in the first step, and pixel values are estimated using the edge components in the second step. Therefore, the prediction accuracy of the pixel value is improved and the prediction error is reduced. Pixel value prediction is a necessary technique for various applications such as image magnification and confidential data concealment. Experimental results show that the proposed method has higher prediction accuracy and fewer prediction error. Therefore, the proposed technique can be effectively used for applications such as image magnification and confidential data concealment.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.95-99
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• 2018

본 논문에서는 영상에서 역 s-순으로 스캔된 주변 픽셀 값들을 이용하여 픽셀 값을 정밀하게 예측할 수 있는 효율적인 픽셀 값 예측 기법을 제안하였다. 영상에는 일반적으로 인접 픽셀 값들 사이에 비슷한 값을 갖는 유사성(similarity)이 존재하고, 방향성이 있는 에지 특성(directional edge characteristics)이 존재할 수 있다. 인접 픽셀간의 유사성과 에지 특성을 이용하여 픽셀 값을 예측하는 GAP(Gradient Adjacent Pixel) 기법을 개선하여 픽셀 값 예측 정확도를 향상시키는 기법을 본 논문에서 제안하였다. 제안된 기법에서는 주변 픽셀들의 위치별 가중치를 사용하여 픽셀 값을 정밀하게 예측하도록 함으로 예측 픽셀 값의 정확도를 증가시켰다. 실제 영상에 대한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 확인하였다. 제안된 기법은 가역 데이터 은닉, 가역 워터마킹 및 데이터 압축 등의 응용들에 유용하게 사용될 수 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제10권1호
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• pp.61-64
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• 2018

In this paper, a pixel value prediction algorithm using edge components in three directions is proposed. There are various directional edges and similarity between adjacent pixels in natural images. After detecting the edge components in the x-axis direction, the y-axis direction, and the diagonal axis direction, the pixel value is predicted by applying the detected edge components and similarity between neighboring pixels. In particular, the predicted pixel value is calculated according to the intensity of the edge component in the diagonal axis direction. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively predict pixel values. The proposed algorithm can be used for applications such as reversible data hiding, reversible watermarking to increase the number of embedded data.

• 한국가시화정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.78-85
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• 2022

In these days, the rapid development in prediction technology using artificial intelligent is being applied in a variety of engineering fields. Especially, dimensionality reduction technologies such as autoencoder and convolutional neural network have enabled the classification and regression of high-dimensional data. In particular, pixel level prediction technology enables semantic segmentation (fine-grained classification), or physical value prediction for each pixel such as depth or surface normal estimation. In this study, the pressure distribution of the ship's surface was estimated at the pixel level based on the artificial neural network. First, a potential flow analysis was performed on the hull form data generated by transforming the baseline hull form data to construct 429 datasets for learning. Thereafter, a neural network with a U-shape structure was configured to learn the pressure value at the node position of the pretreated hull form. As a result, for the hull form included in training set, it was confirmed that the neural network can make a good prediction for pressure distribution. But in case of container ship, which is not included and have different characteristics, the network couldn't give a reasonable result.

• 한국가시화정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.18-25
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• 2023

In these days, high dimensional data prediction technology based on neural network shows compelling results in many different kind of field including engineering. Especially, a lot of variants of convolution neural network are widely utilized to develop pixel level prediction model for high dimensional data such as picture, or physical field value from the sensors. In this study, velocity vector field of ideal flow on ship surface is estimated on pixel level by Unet. First, potential flow analysis was conducted for the set of hull form data which are generated by hull form transformation method. Thereafter, four different neural network with a U-shape structure were conFig.d to train velocity vectors at the node position of pre-processed hull form data. As a result, for the test hull forms, it was confirmed that the network with short skip-connection gives the most accurate prediction results of streamlines and velocity magnitude. And the results also have a good agreement with potential flow analysis results. However, in some cases which don't have nothing in common with training data in terms of speed or shape, the network has relatively high error at the region of large curvature.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.63-67
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• 2012

Calcium density in human bones decreases as people are getting older due to the interior or exterior environmental factors. Bone aging forms osteoporosis. And this can bring out various spine fractures which develops a complications. Thus the prediction of seniliy is one of the important factors in spine diseases. Once spine aged, diverse fractures occur such as compression fracture and micro fracture. Side images of the spine by the digital radiography (DR) were prepared, and pixel arbitrary unit with Image J was measured from one spot in the lumbar bone part. By calculating pixel arbitrary unit of the simple contrast, it was obtained that the value of pixel arbitrary unit decreased as seniliy of bones increased. By simply applying Image J to the seniliy of patient's spine, the seniliy of bones predicts the level of danger with only digital radiography(2D) image. consequently we show that Image J value of pixel arbitrary unit index for predicts the level of precaution of osteoporosis patient.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.185-195
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• 2010

본 논문은 H.264/AVC의 빠른 부호화를 위해 인터 및 인트라 예측에서 효율적인 알고리즘을 제안한다. 첫째, 인터 예측모드 결정 방법은 시 공간적 상관성 정보와 픽셀 방향성을 이용하여 빠른 시점에 예측모드를 결정한다. 둘째, 인트라 예측모드 결정 방법은 매크로블록 내 외부의 픽셀값 변화량으로 Smoothness 정도를 판단하여 블록크기를 선택하고, 대표픽셀과 참조픽셀을 이용하여 예측모드를 결정한다. 마지막으로 가변적인 움직임 탐색영역 제한은 주변 블록의 모드 정보와 예측 움직임 벡터를 이용하여 가변적인 탐색영역을 설정하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 방법이 기존 JM 14.1과 비교하여 부호화 시간 감소율은 최소 약 18~53% 정도를 보였다. RD 성능 면에서는 PSNR 값의 감소는 거의 없으면서 비트율이 평균 약 4% 정도 근소하게 증가하는 결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권3호
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• pp.170-176
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• 2010

무손실영상 압축에서 높은 압축률을 얻기 위해 데이터의 예측을 정확하게 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 정확한 예측을 통해 압축률을 향상시키고 다중 해상도 기법을 사용하여 "빠른 미리보기"를 제공할 수 있는 압축 및 복원 알고리즘을 제안한다. 각 해상도의 영상이 단계적으로 처리되며 각 픽셀은 이전 단계의 픽셀 정보를 포함한 주변 픽셀 정보를 이용하여 압축되고 복원된다. 이때, 수평, 수직, 대각 경계선 정보와 평균 및 가중평균 정보를 이용해 예측함으로써 JPEG-LS 보다 3.6%, HINT보다 2.5% 좋은 엔트로피를 가지는 예측 성능을 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.283-295
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• 2021

본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권10호
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• pp.3406-3418
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• 2022

Reversible data hiding is an algorithm that has ability to extract the secret data and to restore the marked image to its original version after data extracting. However, some previous schemes offered the low image quality of marked images. To solve this shortcoming, a new reversible data hiding scheme based on pixel value ordering and edge detection mechanism is proposed. In our proposed scheme, the edge image is constructed to divide all pixels into the smooth regions and rough regions. Then, the pixels in the smooth regions are separated into non overlapping blocks. Then, by taking advantages of the high correlation of current pixels and their adjacent pixels in the smooth regions, PVO algorithm is applied for embedding secret data to maintain the minimum distortion. The experimental results showed that our proposed scheme obtained the larger embedding capacity. Moreover, the greater image quality of marked images are achieved by the proposed scheme than that other previous schemes while the high EC is embedded.