Provider: - Institution: - Data provided by Europeana Collections- All metadata published by Europeana are available free of restriction under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain ...Dedication. However, Europeana requests that you actively acknowledge and give attribution to all metadata sources including Europeana
Provider: - Institution: - Data provided by Europeana Collections- All metadata published by Europeana are available free of restriction under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain ...Dedication. However, Europeana requests that you actively acknowledge and give attribution to all metadata sources including Europeana
Provider: - Institution: - Data provided by Europeana Collections- All metadata published by Europeana are available free of restriction under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain ...Dedication. However, Europeana requests that you actively acknowledge and give attribution to all metadata sources including Europeana
Provider: - Institution: - Data provided by Europeana Collections- All metadata published by Europeana are available free of restriction under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain ...Dedication. However, Europeana requests that you actively acknowledge and give attribution to all metadata sources including Europeana
Provider: - Institution: - Data provided by Europeana Collections- All metadata published by Europeana are available free of restriction under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain ...Dedication. However, Europeana requests that you actively acknowledge and give attribution to all metadata sources including Europeana
Provider: - Institution: - Data provided by Europeana Collections- All metadata published by Europeana are available free of restriction under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain ...Dedication. However, Europeana requests that you actively acknowledge and give attribution to all metadata sources including Europeana
Zahvajući stalnom razvoju tehnologija, mobilnih telefona i digitalnih kamera, upotreba digitalnih fotografija je zastupljena u svakodnevnom životu. Koriste se kao izvori informacija, ali éesto i kao ...potrekpljujući dokazi u forenziékim istraživanjima, kao dokazi na sudu, novinarstvu i sliéno. Izmena sadržaja takvih slika je postala jako jednostavna, preko odreêenih softverskih alata, tako da ne možemo biti sigurni u originalnost slike. Promene nastaju tako što se doda ili ukloni odreêeni sadržaj slike, ili se od više slika pravi jedna slika, a sve u cilju pogrešnog prenosa informacija. Iz tih razloga je znaéajno razvijati nove metode za detekciju takvih promena. Jedna od najviše zastupljenih promena jeste tkz. CMFD (Copy Move Forgery Detection). Promene nastaju tako što se deo slike kopira i nalepi na neki drugi deo unutar iste slike. Takve promene se naknadno mogu skalirati, rotirati, višestruko kopirati i sliéno. Obzirom da su kopirani i nalepljeni delovi sa iste slike, njihova detekcija postaje dodatno složenija, jer su karakteristike kopiranih i nalepljenih delova jako sliéne (komponente šuma, temperature boja, sjajnost, i sliéno). Multifraktali kao i multifraktalni spektar su se pokazali dobro u samoj analizi slika, segmentaciji i izdvajanju odreêenih karakteristika slike. Mogu da opisiju signal lokalno, preko vrednosti odgovarajućeg Hölder-ovog eksponenta, i globalno, preko vrednosti raspodele tih koeficijenata - multifraktalnog spektra. Stoga je predložena nova metoda za detekciju CMFD promena na slikama, zasnovana na odreêenim parametrima multifraktalnog spekra, kao i nekim statistiékim parametrima. Slika od interesa se deli na nepreklapajuće blokove fiksnih dimenzija. Svaki blok se opisuje karakteristiénim vektorom, sastavljenim od parametara MF spektra i statistiékih paramatera. Za uparivanje blokova, pronalaženje duplikata i klasterovanje blokova u izmenjene i neizmenjene, predložena je nova semimetrika, zasnovana na metaheuristici. Preciznost predložene metode je potvrêena eksperimentalno, testiranjem slika iz javno dostupnih baza slika, kao i testiranjem slika generisanih za potrebe istraživanja. Parametri preciznosti detekcije jesu procenat taéne kao i procenat lažne detekcije, kao i preciznost i opoziv. Dobijeni rezultati pokazuju da predložena metoda daje znaéajno bolje rezultate u odnosu na rezultate koje su predstavili drugi autori. Takoêe, predložena metoda ima manju kompleksnost raéunanja, u odnosu na ostale metode (karakteristiéni vektor se sastoji od samo 7 deskriptora)..
Digitalna analiza slike predstavlja alternativu konvencionalnim metodama mjerenja budući da se radi o jednostavnoj i ekonomski prihvatljivoj metodi. U radu su prikazani i analizirani rezultati ...ispitivanja pomaka i širina pukotina na armiranobetonskim uzorcima koji su dobiveni 2D digitalnom analizom slike i LVDT osjetilima. Za digitalnu analizu slike korišten je obični digitalni fotoaparat, osobno računalo i besplatna verzija komercijalnog programa za analizu slike. Uspoređeni su rezultati tijekom statičkog ispitivanja u laboratoriju na tri uzorka te je provedena validacija primjene 2D digitalne analize slike.
A procedure for combined image watermarking and compression, based on the Hermite projection method is proposed. The Hermite coefficients obtained by using the Hermite expansion are used for ...watermark embedding. The image can be efficiently reconstructed by using a set of Hermite coefficients that is quite smaller than the number of original ones. Hence, the watermark embedding is actually done in the compressed domain, while maintaining still high image quality (measured by high PSNR). The efficiency of the proposed procedure is proven experimentally, showing high robustness even for very strong standard attacks. Moreover, the method is robust not only to the standard attacks, but to the geometrical attacks, as well. The proposed approach can be suitable for different copyright and ownership protection purposes, especially in real-applications that require image compression, such as multimedia and Internet applications, remote sensing and satellite imaging.
Predlažemo ponderirani stupnjevani filtar za otklanjanje Poissonova šuma na rendgenskim slikama. U unaprijed definiranom prozoru izračunat je gradijent središnjeg piksela. Za izračunavanje ...vrijednosti gradijenta primijenjen je Gaussov ponderirani filtar. Predložena metoda je primijenjena na biomedicinske rendgenske slike, a zatim na različite uobičajene slike LENE i paprika. Rezultati pokazuju učinkovitost i bolju jasnoću slika uz primjenu ponderiranog stupnjevanog filtra. Uz to, predložena metoda je računalno vrlo učinkovita i brža od Non Local Mean (NLM) filtra koji predstavlja unaprijeđenu metodu za otklanjanje Poissonova šuma. Rezultati predložene metode su također bolji u odnosu na parametre za mjerenje performanse t.j. korelacije, Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Maximum Structural Similarity Index Measure (MSSIM) i Mean Square Error (MSE) nego uobičajeni Median, Wiener i NLM filter.
PDF
