Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Przykład zastosowania steganografii dla dwuwymiarowych obrazów cyfrowych

Jamrozik Ewelina

MINUT Matematyka i Informatyka na Uczelniach Technicznych

|

2021

|

Nr 3

98-105

PL

W artykule przedstawiono wykorzystanie klasycznego algorytmu steganograficznego opierającego się na metodzie najmniej znaczących bitów (ang. Least Significant Bit) w szyfrowaniu obrazów, która polega na ukrywaniu informacji w najmniej znaczących bitach dla każdego z trzech kolorów modelu RGB opisujących dany piksel. Wyjaśniony został sposób reprezentacji obrazu oraz jego przetwarzania. W ocenie wydajności i jakości procesu posłużono się histogramami, wskaźnikiem jakości obrazu PSNR (ang. peak signal-to-noise ratio) i miarą podobieństwa strukturalnego SSIM (ang. structural similarity index measure) pomiędzy obrazami na różnych etapach. Wykazane zostały zmiany, które zaszły w obrazach na drodze procesu steganogracznego, a mogą być informacją dla osób wykrywających takie działania. Oceniony został stopień zachowalności i utraty danych. Na skutek przeprowadzonego procesu jakość obrazów uległa nieznacznemu pogorszeniu, co wykazały obliczone parametry.

2

Modified Block Sparse Bayesian Learning-Based Compressive Sensing Scheme For EEG Signals

Upadhyaya Vivek, Salim Mohammad

International Journal of Electronics and Telecommunications

|

2021

|

Vol. 67, No. 3

331--336

EN

Advancement in medical technology creates some issues related to data transmission as well as storage. In real-time processing, it is too tedious to limit the flow of data as it may reduce the meaningful information too. So, an efficient technique is required to compress the data. This problem arises in Magnetic Resonance Imaging (MRI), Electrocardiogram (ECG), Electroencephalogram (EEG), and other medical signal processing domains. In this paper, we demonstrate Block Sparse Bayesian Learning (BSBL) based compressive sensing technique on an Electroencephalogram (EEG) signal. The efficiency of the algorithm is described using the Mean Square Error (MSE) and Structural Similarity Index Measure (SSIM) value. Apart from this analysis we also use different combinations of sensing matrices too, to demonstrate the effect of sensing matrices on MSE and SSIM value. And here we got that the exponential and chi-square random matrices as a sensing matrix are showing a significant change in the value of MSE and SSIM. So, in real-time body sensor networks, this scheme will contribute a significant reduction in power requirement due to its data compression ability as well as it will reduce the cost and the size of the device used for real-time monitoring.

3

The fidelity of compressed and interpolated medical images

Urbaniak Ilona Anna, Wolter Marcin

Technical Transactions

|

2020

|

Vol. 117, iss. 1

art. no. e2020031

EN

Due to the amount of medical image data being produced and transferred over networks, employing lossy compression has been accepted by worldwide regulatory bodies. As expected, increasing the degree of compression leads to decreasing image fidelity. The extent of allowable irreversible compression is dependent on the imaging modality and the nature of the image pathology as well as anatomy. Interpolation, which often causes image distortion, has been extensively used to rescale images during radiological diagnosis. This work attempts to assess the quality of medical images after the application of lossy compression followed by rescaling. This research proposes a fullreference objective measure of quality for medical images that considers their deterministic and statistical properties. Statistical features are acquired from the frequency domain of the signal and are combined with elements of the structural similarity index (SSIM). The aim is to construct a model that is specialized for medical images and that could serve as a predictor of quality.

PL

Obrazy medyczne umożliwiają specjalistom obserwację anatomii struktur oraz przebieg procesów fizjologicznych, które zachodzą w ludzkim ciele. Elektroniczna archiwizacja oraz możliwość cyfrowej komunikacji obrazów medycznych stały się niezwykle popularne w przemyśle systemów obrazowania medycznego. Dzięki nowoczesnym rozwiązaniom technologicznym możliwa jest zdalna diagnoza, szybszy dostęp do specjalisty, zdalne monitorowanie oraz ułatwiona komunikacja pomiędzy ośrodkami służby zdrowia. Limity szybkości sieci, eksplozja wzrostu technologicznego w dziedzinie modalności oraz ilość powstających, przetwarzanych i przesyłanych obrazów medycznych wpłynęła na rozważenie użycia metod nieodwracalnego kodowania w technologiach PACS przez światowe organy regulacyjne. Nieodwracalne kodowanie obrazów medycznych to między innymi kompresja i interpolacja oraz inne manipulacje obrazów. Zaletą użycia nieodwracalnego kodowania jest ulepszenie wydajności systemów poprzez zmniejszenie czasu przesłania oraz odtworzenia obrazu przez użytkownika. Kompromisem jest natomiast zmniejszona jakość obrazu. Niniejsze badania mają za zadanie zrozumienie i określenie efektów zaistniałych wskutek kompresji oraz interpolacji, które nieodwracalnie wpływają na jakość obrazów medycznych i mogą być zagrożeniem do prawidłowej diagnozy. Istotnym elementem badań jest zrozumienie efektów manipulacji obrazami wówczas, gdy obraz poddany jest kilku nieodwracalnym operacjom. W niniejszej pracy proponowany jest obiektywny miernik jakości obrazów medycznych, który oparty jest na deterministycznych i statystycznych właściwościach obrazów. Cechy statystyczne pochodzą z dziedziny częstotliwości Fouriera i są połączone z miernikiem Structural Similarity Index (SSIM). Proponowany model może być przydatny w ustaleniu wizualnych progów dla jakości obrazów medycznych, które są niezbędne do prawidłowej diagnozy medycznej.

4

Image classification for jpeg compression

Tichonov Jevgenij, Kurasova Olga, Filatovas Ernestas

Advances in Science and Technology. Research Journal

|

2018

|

Vol. 12, no 2

29--34

EN

We analyse storage problems of digital images in accordance with image quality and image compression efficiency. Storage problems are relevant for Cloud storage and file hosting services, online file storage providers, social networks, etc. In this paper, an approach is proposed to process a group of images with a JPEG algorithm that all the processed images satisfy the minimum threshold of quality with the automatic selection of the quality factor (QF). The experimental investigation reveals advantages of the compression efficiency of the proposed approach over the traditional JPEG algorithm. The proposed approach enables saving storage spaces while maintaining the desirable image quality.

5

Objective Video Quality Method Based on Mutual Information and Human Visual System

Mardiak M., Polec J.

International Journal of Electronics and Telecommunications

|

2012

|

Vol. 58, No. 2

145-152

EN

In this paper we present the objective video quality metric based on mutual information and Human Visual System. The calculation of proposed metric consists of two stages. In the first stage of quality evaluation whole original and test sequence are pre-processed by the Human Visual System. In the second stage we calculate mutual information which has been utilized as the quality evaluation criteria. The mutual information was calculated between the frame from original sequence and the corresponding frame from test sequence. For this testing purpose we choose Foreman video at CIF resolution. To prove reliability of our metric were compared it with some commonly used objective methods for measuring the video quality. The results show that presented objective video quality metric based on mutual information and Human Visual System provides relevant results in comparison with results of other objective methods so it is suitable candidate for measuring the video quality.