본 논문에서는 컨테이너 영상의 식별자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 먼저 형태학적 필터를 이용하여 컨테이너 영상이 앞면 또는 뒷면 영상인지를 판단한다. 컨테이너 영상이 앞면일 경우 수직,수평 히스토그램을 비교하여 식별자 영역을 추정하고, 컨테이너 영상이 뒷면일 경우 3번째 손잡이의 위치와 수평 히스토그램을 이용하여 식별자 영역을 추정한다. 그리고 추정된 식별자 영역을 이진화한 다음, 최종적으로 8방향 윤곽선 추적 알고리즘과 식별자 조건을 이용하여 식별자를 검출하였다. 많은 다양한 컨테이너 영상에 대한 실험결과, 제안된 방법이 앞면 컨테이너 영상에 대해서는 기존 방법과 비슷한 성능을 나타내지만 기존 방법으로 해결하지 못한 뒷면 컨테이너 영상에 대해서도 우수한 식별자 검출 성능을 나타내었다.

본 논문에서는 컨테이너 영상의 앞/뒷면을 판별하는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 컨테이너 뒷면 손잡이 부분의 존재 유무를 앞/뒷면 영상의 판별 기준으로 정하고, 손잡이 영역이 컨테이너 표면 배경보다 밝다는 가정 하에 형태학적 필터를 사용하여 손잡이 영역만을 추출한다. 그리고 컨테이너 영상의 손잡이 영역의 밝기를 수직으로 누적하여 피크를 찾고 피크의 크기와 피크 간의 거리를 이용하여 컨테이너 영상의 앞/뒷면을 판별하였다. 많은 다양한 컨테이너 영상에 대한 실험 결과, 제안된 방법이 우수한 판별 성능을 나타내었다.

본 논문에서는 깊이정보를 결합하여 움직임 물체의 경계를 정확히 추출하는 방법을 제안한다. 기 존의 방법들이 연속된 영상의 밝기값의 변화 유무만을 이용하여 움직임 물체를 추출하였기 때문에 물체 의 분할결과가 부정확한 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 방법은 물체의 깊이 정보를 결합하여 물체의 분할결과를 보정한다. 먼저 차영상에 기반한 움직임 물체 추출 방법을 이용하여 움직임 물체를 추출한다. 다음으로 깊이정보를 이용하여 분할결과를 보정하였다. 분할결과 보정시, 분수령알고리즘을 적용하여 물체와 배경으로 구분하였다. 실험결과에서 주어진 것처럼 깊이정보를 결합한 움직임 물체추출이 정확한 움직임 물체의 경계를 나타낼 수 있었다.

본 논문은 영상 부호화에 적용되는 전역 움직임 보상 유무를 판정하는 방법을 제안한다. 전역 움직임을 이용한 영상 부호화에서의 기존 방법은 항상 전역 움직임이 존재한다는 가정하에서 전역 움직임을 추정하고 추정된 전역 움직임을 이용하여 전역 움직임 보상을 행한다. 그러나 전역 움직임이 없고 단지 지역 움직임(local motion)만이 존재하는 경우 기존의 방식은 무조건 전역 움직임 보상을 행함으로써 부호화 효율을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 전역 움직임 보상 과정에서 불필요한 계산량을 요구하게 된다. 따라서 항상 전역 움직임 보상을 하는 것이 아니라 사전에 전역 움직임 보상 유무를 판정하는 방식이 필요하다. 본 논문은 2차원 병진 움직임 벡터 및 선형 회기법(linearregression)을 이용하여 전역 움직임 추정을 행한 뒤, 전역 움직임 모델 적합성 판정(test for model adequacy)을 함으로써 전역 움직임 보상 유무를 판정하게 된다. 실험결과, 제안 방법을 적용함으로써 부호화 효율이 크게 향상되었다.

본 논문에서는 RST 공격에 강인성을 갖도록 하기위해 이진 원형 패턴을 사용하는 영상 정규화 기반 워터마킹 방법을 제안한다. 기존의 정규화 기반 워터마킹 방법은 영상에서 무게중심과 중심 모멘트를 구하고 이를 이용하여 영상을 표준 형태(standard form)인 정규 영상으로 변환하고 여기에 워터마크를 삽입하는 방법이다. 그러나 일반적으로 회전(rotation), 크기변화(scaling), 천이(translation)에 기인하는 RST 공격은 영상의 가장자리 영역이 잘리는 경계효과를 수반하게 되며, 이로 인하여 영상 정규화 파라미터 값이 틀려지게 되어 워터마크를 검출할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 외각 부분을 제외하고 영상의 내부 영역만을 이용해 영상을 정규화 한다. 영상의 내부 영역을 추출하기 위해 어떠한 공격에도 변하지 않는 불변의 이진 원형 패턴을 이용하고, 이진 원형 패턴에서 계산된 모멘트 값을 정규화에 이용하는 방법을 제시한다. 실험 결과 이진 원형 패턴을 사용하는 제안 방법이 기존 영상 정규화 방법보다 RST 공격에 우수한 성능을 나타내었다.