In this paper, we propose a lossless progressive image transmission scheme using hierarchical pyramid structure and classified vector quantizer in DCT domain. By adopting DCT to the hierarchical pyramid signals, we can reduce the spatial redundance. Moreover, the DCT coefficients can be encoded efficiently by using classified vector quantizer in DCT domain. The classifier is simply based on the variance of a subblock. Also, the mirror set of training set of images can improve the robustness of codebooks. Progressive image transmission can be achieved through following processes: from top to bottom level of planes in a pyramid, and from high to low AC variance class in a plane. Some simulation results with real images show that the proposed coding scheme yields a good performance at below 0.3 bpp and an excellent result at 0.409 bpp. The proposed coding scheme is well suited for lossless progressive image transmission as well as image data compression.
This study analyzed the current meter records along with wind records for over 500 days obtained in the Kangjin Bay, South Sea, Korea spanning from March, 2003 to Nov. 2005. Various analyses include descriptive statistics, harmonic analysis of tidal constituents, spectra and coherence, the principal axis, progressive vector diagrams. These analyses can illustrate the response of residual current to the local wind resulting in the net drift with rotational motion. Current speed ranges from -28 to 33 (cm/sec), with standard deviations from 6.5 to 12.9 (cm/sec). The harmonic analyses of the tidal current show the average form number, 0.12 with semi-diurnal type and the rectilinear orientation of the major axis toward northeast. The magnitudes of the semi-major range from 12.7 to 17.7 (cm/sec) for M2 harmonics, while for S2 harmonics, they range from 6.3 to 10.4 (cm/sec), respectively. In the spectral and coherency analysis of residual current and wind, a periodicity of 13.6 (day) is found to be most important in both records and plays an important role in the net drift of residual current. The progressive vector diagrams of residual current and wind show two types of behaviors such as unidirectional drift and rotational motion. It was also found that 3 % rule holds approximately to drive 1 (cm/sec) drift current by 30 (cm/sec) wind speed based on the correlation of the semi-major axis of wind and residual current.
Just by adjusting the control points iteratively, progressive iterative approximation (PIA) presents an intuitive and straightforward scheme such that the resulting limit curve (surface) can interpolate the original data points. In order to obtain more flexibility, adjusting only a subset of the control points, a new method called local progressive iterative approximation (LPIA) has also been proposed. But to this day, there are two problems about PIA and LPIA: (1) Only an approximation process is discussed, but the accurate convergence curves (surfaces) are not given. (2) In order to obtain an interpolating curve (surface) with high accuracy, recursion computations are needed time after time, which result in a large workload. To overcome these limitations, this paper gives an explicit matrix expression of the control points of the limit curve (surface) by the PIA or LPIA method, and proves that the column vector consisting of the control points of the PIA's limit curve (or surface) can be obtained by multiplying the column vector consisting of the original data points on the left by the inverse matrix of the collocation matrix (or the Kronecker product of the collocation matrices in two direction) of the blending basis at the parametric values chosen by the original data points. Analogously, the control points of the LPIA's limit curve (or surface) can also be calculated by one-step. Furthermore, the $G^1$ joining conditions between two adjacent limit curves obtained from two neighboring data points sets are derived. Finally, a simple LPIA method is given to make the given tangential conditions at the endpoints can be satisfied by the limit curve.
일반적으로 수치지도의 등고선은 항공사진을 해석 및 수치 도화기 상에서 입체시 하여 동일한 높이의 점들을 3차원으로 측정하고 도화하여 생성되므로 등고선 도화는 작업량이 많고 도화사의 주관적인 판단과 경험에 의해 결정된다. 그러므로 지형의 형태와 특성을 묘사하는 등고선의 도화는 도화사의 풍부한 경험이 요구된다. 또한 국내의 수치지도는 수치지형모델(DTM) 데이터를 포함하고 있지 않으므로 DTM이 필요한 경우 대부분 등고선 데이터로부터 간접적으로 생성한다. 본 연구에서는 지형의 특성에 대한 중요한 정보를 포함하고 있는 model key point를 등고선에서 추출하고, 이를 기반으로 지형적 특성을 고려하여 DTM의 격자간격을 효율적이고 융통적으로 조절하여 정량적 및 정성적인 측면에서 최적의 데이터를 이용하여 DTM을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 progressive sampling 기법을 적용하여 지형이 복잡하여 기복이 큰 산악지역에는 격자간격을 작게하고 지형이 완만한 지역은 격자간격을 상대적으로 크게한다. 그러므로 고정된 하나의 격자간격을 사용하지 않고 지역별로 서로 다른 격자간격을 가지는 다중격자 DTM을 생성하였다. 다중격자 DTM은 용량이 최적화되어 계산량이 적고, 신속한 디스플레이 할 수 있는 장점이 있다.
LOT(Lapped Transform)와 HVS(Human Visual System) 가중치를 이용하여 분류벡타 양자화기에 근거한 점진적 영상부호화 방법을 제안하였다. DCT변환을 이용한 기존의 블럭변환 영상부호화는 낮은 전송율에서 블럭화 현상이 심하게 나타난다. 본 논문에서는 영상블럭을 LOT로 변환하고 그 블럭들의 구조적 특성에 따라 네 부류로 분류한 다음 적응비트배정으로 재생 영상화질을 개선하기위해 HVS가중치를 갖는 LOT계수특성에 의해 서브벡타들로 나눈다. 이 서브벡타들을 벡타양자화하여 점진적으로 전송한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 부호화시험을 하여 점진적 전송에 의한 LOT/CVQ가 효율적인 전송임을 보이고 PIT/DCTVQ를 이용한 결과와 비교하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.5170-5188
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2015
This paper proposes a novel progressive secret image-hiding scheme based on the inpainting technique, the vector quantization technique (VQ) and the exploiting modification direction (EMD) technique. The proposed scheme first divides the secret image into non-overlapping blocks and categorizes the blocks into two groups: complex and smooth. The blocks in the complex group are compressed by VQ with PCA sorted codebook to obtain the VQ index table. Instead of embedding the original secret image, the proposed method progressively embeds the VQ index table into the cover images by using the EMD technique. After the receiver recovers the complex parts of the secret image by decoding the VQ index table from the shadow images, the smooth parts can be reconstructed by using the inpainting technique based on the content of the complex parts. The experimental results demonstrate that the proposed scheme not only has the advantage of progressive data hiding, which involves more shadow images joining to recover the secret image so as to produce a higher quality steganography image, but also can achieve high hiding capacity with acceptable recovered image quality.
본 논문에서는 다단계 양자기를 이용한 wavelet packet 변환 기반 영상의 점진적 전송기법을 제안하였다. 제안한 방법에서 각 양자화 단계에서의 양자기는 주어진 비트율에 대해 각각 최적화하였다. 스칼라 양자기와 벡터 양자기를 사용하였고 각각의 성능을 비교하였 다. 양자화 단계후 전송이 결정된 부대역들은 전송을 위해 이들의 중요도에 따라 정렬된다. 또한 인간 시각 시스템(human visual system) 특성을 가중값으로 사용함으로써 주관적인 화질 향상을 얻었다.
이 연구는 서해 천수만에서 2010년 7월 29일부터 8월 30일까지 33일동안 관측한 ADCP 자료와 바람(기상청), 서산AB지구의 방류량(한국농어촌공사 천수만사업단)자료를 분석하였다. 기술통계, 조류의 조화분석을 통해 조류의 특성을 파악했고, 스펙트럼(spectrum)과 코히런시(coherency) 분석, 콤플렉스 코릴레이션(complex correlation)과 진행 벡터(progressive vector) 등을 통해 비조류 특성을 파악하여 바람과 담수 유입이 잔차류에 미치는 영향을 알아보았다. 관측 유속의 범위는 -30~41 cm/sec였고, 표준편차는 저층에서 1.7 cm/sec, 표층에서 18.7 cm/sec로 계산되었다. 조화분석 결과 유향은 북북서-남남서 방향으로 주된 흐름을 보였다. M2의 조류타원 장축과 단축은 각각 9.4~14.8, 0.1~0.5 cm/sec의 범위를 보였고, S2의 경우 각각 4.4~7.0, 0.4~1.4 cm/sec의 범위를 보였다. 잔차류 전 수층의 대한 스펙트럼 분석 결과 3~6개의 유의한 주기가 2~8일 주기에 포함되어 있었으며, 바람도 유사한 결과를 보였다. 바람과 전 수층 잔차류의 코히런시 분석 결과 3~5개의 유의한 주기가 2.8일 이내의 위상차로 나타났고, 담수 유입량과 표층 잔차류의 코히런시 분석 결과 4.6일 주기가 가장 유의했으며, 위상차는 1.2일이었다. 잔차류의 진행 벡터는 전 층에서 북향했고, 표층보다 중층에서 북향하는 거리가 컸다. 잔차류의 북향은 바람의 계절적 요인에 기인했다고 볼 수 있으나, 만 북부에서 남하하는 담수의 영향(밀도류)에 의해 표층 잔차류 일부가 남향하는 흐름을 보였다.
AAM은 얼굴 윤곽 검출에 잘 적용되어 왔으나 초기값에 민감하다는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 점진적 AAM을 이용한 얼굴 윤곽 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 얼굴 모델 구성 및 관계 추출 단계와 얼굴 윤곽 검출 단계의 2단계로 구성된다. 얼굴 모델 구성 및 관계 추출 단계에서는 먼저 얼굴 내부 영역만으로 구성된 얼굴 내부 AAM 모델 구성과 얼굴 전체 영역으로 구성된 얼굴 전체 AAM 모델 구성을 수행한 후에, 이후 얼굴 내부 AAM 모델 파라미터 벡터와 얼굴 전체 AAM 모델 파라미터 벡터간의 관계 행렬을 추출한다. 얼굴 윤곽 검출 단계는 2단계 절차로 수행된다. 먼저 새로 입력되는 얼굴 이미지에 대해 얼굴 내부 AAM 모델을 맞추어 얼굴 내부에 대한 특징 파라미터 벡터를 구한다. 이후 얼굴 모델 구성 및 관계 추출 단계에서 구한 관계 행렬과 첫 단계에서 구한 얼굴 내부 특징 파라미터 벡터를 이용하여 얼굴 전체 AAM 특징 파라미터 벡터에 대한 초기값을 추정하고 이를 이용하여 새로 입력되는 얼굴 이미지에 대해 얼굴 전체 AAM 모델을 맞추어 전체 얼굴 윤곽 검출을 수행한다. 실험을 통해 제안된 점진적 AAM 기반 얼굴 윤곽 검출 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존 기본 AAM 기반 얼굴 검출 방법보다 더 강인한 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환된 영역에서 추출된 다해상도 칼라 및 질감 특징의 효율적인 결합을 이용한 점진적 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로 칼라 영상의 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 칼라 오토코렐로그램을 선택하였고, 질감 특징으로는 V(value) 성분의 BDIP와 BVLC 모멘트를 선택하였다 선택된 특징들에 대하여 웨이브릿 변환 영역의 각 분해 레벨로부터 다해상도 특징벡터들을 얻었다. 칼라와 질감 특징의 다해상도 특징벡터들은 특징들의 차원들과 표준 편차 벡터들에 의해 정규화되어 효율적으로 결합되었고, 저장 공간을 고려하여 각 대상 영상들의 특징벡터들은 효율적으로 양자화 되었으며 점진적 검색 기법을 적용하여 유사도 계산시 계산량을 줄였다. 제안한 방법은 칼라 히스토그램, 칼라 오토코렐로그램, SCD, CSD, 웨이브릿 모멘트, EHD, BDIPBVLC, 칼라 히스토그램과 웨이브릿 모멘트의 결합을 이용한 방법들보다 정확도 대 재현율 평가에서는 평균 $15\%,$ ANMRR 평가에서는 평균 0.2 향상된 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법은 다양한 해상도를 가지는 영상 DB에서 더욱 우수한 성능을 나타내었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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