254 research outputs found

    Transformées basées graphes pour la compression de nouvelles modalités d’image

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    Due to the large availability of new camera types capturing extra geometrical information, as well as the emergence of new image modalities such as light fields and omni-directional images, a huge amount of high dimensional data has to be stored and delivered. The ever growing streaming and storage requirements of these new image modalities require novel image coding tools that exploit the complex structure of those data. This thesis aims at exploring novel graph based approaches for adapting traditional image transform coding techniques to the emerging data types where the sampled information are lying on irregular structures. In a first contribution, novel local graph based transforms are designed for light field compact representations. By leveraging a careful design of local transform supports and a local basis functions optimization procedure, significant improvements in terms of energy compaction can be obtained. Nevertheless, the locality of the supports did not permit to exploit long term dependencies of the signal. This led to a second contribution where different sampling strategies are investigated. Coupled with novel prediction methods, they led to very prominent results for quasi-lossless compression of light fields. The third part of the thesis focuses on the definition of rate-distortion optimized sub-graphs for the coding of omni-directional content. If we move further and give more degree of freedom to the graphs we wish to use, we can learn or define a model (set of weights on the edges) that might not be entirely reliable for transform design. The last part of the thesis is dedicated to theoretically analyze the effect of the uncertainty on the efficiency of the graph transforms.En raison de la grande disponibilité de nouveaux types de caméras capturant des informations géométriques supplémentaires, ainsi que de l'émergence de nouvelles modalités d'image telles que les champs de lumière et les images omnidirectionnelles, il est nécessaire de stocker et de diffuser une quantité énorme de hautes dimensions. Les exigences croissantes en matière de streaming et de stockage de ces nouvelles modalités d’image nécessitent de nouveaux outils de codage d’images exploitant la structure complexe de ces données. Cette thèse a pour but d'explorer de nouvelles approches basées sur les graphes pour adapter les techniques de codage de transformées d'image aux types de données émergents où les informations échantillonnées reposent sur des structures irrégulières. Dans une première contribution, de nouvelles transformées basées sur des graphes locaux sont conçues pour des représentations compactes des champs de lumière. En tirant parti d’une conception minutieuse des supports de transformées locaux et d’une procédure d’optimisation locale des fonctions de base , il est possible d’améliorer considérablement le compaction d'énergie. Néanmoins, la localisation des supports ne permettait pas d'exploiter les dépendances à long terme du signal. Cela a conduit à une deuxième contribution où différentes stratégies d'échantillonnage sont étudiées. Couplés à de nouvelles méthodes de prédiction, ils ont conduit à des résultats très importants en ce qui concerne la compression quasi sans perte de champs de lumière statiques. La troisième partie de la thèse porte sur la définition de sous-graphes optimisés en distorsion de débit pour le codage de contenu omnidirectionnel. Si nous allons plus loin et donnons plus de liberté aux graphes que nous souhaitons utiliser, nous pouvons apprendre ou définir un modèle (ensemble de poids sur les arêtes) qui pourrait ne pas être entièrement fiable pour la conception de transformées. La dernière partie de la thèse est consacrée à l'analyse théorique de l'effet de l'incertitude sur l'efficacité des transformées basées graphes

    Metamaterial bricks and quantization of meta-surfaces

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    Controlling acoustic fields is crucial in diverse applications such as loudspeaker design, ultrasound imaging and therapy or acoustic particle manipulation. The current approaches use fixed lenses or expensive phased arrays. Here, using a process of analogue-to-digital conversion and wavelet decomposition, we develop the notion of quantal meta-surfaces. The quanta here are small, pre-manufactured three-dimensional units—which we call metamaterial bricks—each encoding a specific phase delay. These bricks can be assembled into meta-surfaces to generate any diffraction-limited acoustic field. We apply this methodology to show experimental examples of acoustic focusing, steering and, after stacking single meta-surfaces into layers, the more complex field of an acoustic tractor beam. We demonstrate experimentally single-sided air-borne acoustic levitation using meta-layers at various bit-rates: from a 4-bit uniform to 3-bit non-uniform quantization in phase. This powerful methodology dramatically simplifies the design of acoustic devices and provides a key-step towards realizing spatial sound modulators

    Efficient reconfigurable architectures for 3D medical image compression

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    This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and awarded by Brunel University.Recently, the more widespread use of three-dimensional (3-D) imaging modalities, such as magnetic resonance imaging (MRI), computed tomography (CT), positron emission tomography (PET), and ultrasound (US) have generated a massive amount of volumetric data. These have provided an impetus to the development of other applications, in particular telemedicine and teleradiology. In these fields, medical image compression is important since both efficient storage and transmission of data through high-bandwidth digital communication lines are of crucial importance. Despite their advantages, most 3-D medical imaging algorithms are computationally intensive with matrix transformation as the most fundamental operation involved in the transform-based methods. Therefore, there is a real need for high-performance systems, whilst keeping architectures exible to allow for quick upgradeability with real-time applications. Moreover, in order to obtain efficient solutions for large medical volumes data, an efficient implementation of these operations is of significant importance. Reconfigurable hardware, in the form of field programmable gate arrays (FPGAs) has been proposed as viable system building block in the construction of high-performance systems at an economical price. Consequently, FPGAs seem an ideal candidate to harness and exploit their inherent advantages such as massive parallelism capabilities, multimillion gate counts, and special low-power packages. The key achievements of the work presented in this thesis are summarised as follows. Two architectures for 3-D Haar wavelet transform (HWT) have been proposed based on transpose-based computation and partial reconfiguration suitable for 3-D medical imaging applications. These applications require continuous hardware servicing, and as a result dynamic partial reconfiguration (DPR) has been introduced. Comparative study for both non-partial and partial reconfiguration implementation has shown that DPR offers many advantages and leads to a compelling solution for implementing computationally intensive applications such as 3-D medical image compression. Using DPR, several large systems are mapped to small hardware resources, and the area, power consumption as well as maximum frequency are optimised and improved. Moreover, an FPGA-based architecture of the finite Radon transform (FRAT)with three design strategies has been proposed: direct implementation of pseudo-code with a sequential or pipelined description, and block random access memory (BRAM)- based method. An analysis with various medical imaging modalities has been carried out. Results obtained for image de-noising implementation using FRAT exhibits promising results in reducing Gaussian white noise in medical images. In terms of hardware implementation, promising trade-offs on maximum frequency, throughput and area are also achieved. Furthermore, a novel hardware implementation of 3-D medical image compression system with context-based adaptive variable length coding (CAVLC) has been proposed. An evaluation of the 3-D integer transform (IT) and the discrete wavelet transform (DWT) with lifting scheme (LS) for transform blocks reveal that 3-D IT demonstrates better computational complexity than the 3-D DWT, whilst the 3-D DWT with LS exhibits a lossless compression that is significantly useful for medical image compression. Additionally, an architecture of CAVLC that is capable of compressing high-definition (HD) images in real-time without any buffer between the quantiser and the entropy coder is proposed. Through a judicious parallelisation, promising results have been obtained with limited resources. In summary, this research is tackling the issues of massive 3-D medical volumes data that requires compression as well as hardware implementation to accelerate the slowest operations in the system. Results obtained also reveal a significant achievement in terms of the architecture efficiency and applications performance.Ministry of Higher Education Malaysia (MOHE), Universiti Tun Hussein Onn Malaysia (UTHM) and the British Counci

    Discovering Regularity in Point Clouds of Urban Scenes

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    Despite the apparent chaos of the urban environment, cities are actually replete with regularity. From the grid of streets laid out over the earth, to the lattice of windows thrown up into the sky, periodic regularity abounds in the urban scene. Just as salient, though less uniform, are the self-similar branching patterns of trees and vegetation that line streets and fill parks. We propose novel methods for discovering these regularities in 3D range scans acquired by a time-of-flight laser sensor. The applications of this regularity information are broad, and we present two original algorithms. The first exploits the efficiency of the Fourier transform for the real-time detection of periodicity in building facades. Periodic regularity is discovered online by doing a plane sweep across the scene and analyzing the frequency space of each column in the sweep. The simplicity and online nature of this algorithm allow it to be embedded in scanner hardware, making periodicity detection a built-in feature of future 3D cameras. We demonstrate the usefulness of periodicity in view registration, compression, segmentation, and facade reconstruction. The second algorithm leverages the hierarchical decomposition and locality in space of the wavelet transform to find stochastic parameters for procedural models that succinctly describe vegetation. These procedural models facilitate the generation of virtual worlds for architecture, gaming, and augmented reality. The self-similarity of vegetation can be inferred using multi-resolution analysis to discover the underlying branching patterns. We present a unified framework of these tools, enabling the modeling, transmission, and compression of high-resolution, accurate, and immersive 3D images

    Remote Sensing Data Compression

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    A huge amount of data is acquired nowadays by different remote sensing systems installed on satellites, aircrafts, and UAV. The acquired data then have to be transferred to image processing centres, stored and/or delivered to customers. In restricted scenarios, data compression is strongly desired or necessary. A wide diversity of coding methods can be used, depending on the requirements and their priority. In addition, the types and properties of images differ a lot, thus, practical implementation aspects have to be taken into account. The Special Issue paper collection taken as basis of this book touches on all of the aforementioned items to some degree, giving the reader an opportunity to learn about recent developments and research directions in the field of image compression. In particular, lossless and near-lossless compression of multi- and hyperspectral images still remains current, since such images constitute data arrays that are of extremely large size with rich information that can be retrieved from them for various applications. Another important aspect is the impact of lossless compression on image classification and segmentation, where a reasonable compromise between the characteristics of compression and the final tasks of data processing has to be achieved. The problems of data transition from UAV-based acquisition platforms, as well as the use of FPGA and neural networks, have become very important. Finally, attempts to apply compressive sensing approaches in remote sensing image processing with positive outcomes are observed. We hope that readers will find our book useful and interestin

    Compression of 4D medical image and spatial segmentation using deformable models

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    Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

    Robust light field watermarking with high spatial and angular fidelity

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    El término ocultación de información se refiere típicamente a la inserción secreta de datos en una señal anfitriona. La señal anfitriona puede ser una imagen, un archivo de audio, un video,... Las técnicas de ocultación de información se dividen generalmente en marca de agua digital, esteganografía y criptografía. Si la propia existencia del mensaje secreto incrustado debe permanecer en secreto, entonces el método de ocultación de información se conoce como esteganografía. Por el contrario, en la marca de agua digital, el usuario es consciente de la existencia del mensaje secreto. A diferencia de la esteganografía y la marca de agua, existe otra categoría de ocultación de información que cifra el mensaje secreto sin insertarlo en una señal anfitriona. Estos métodos se conocen como criptografía en la literatura técnica especializada. Los métodos de ocultación de información se han utilizado durante milenios. A modo de ejemplo, es conocido que Heródoto (485-525 a.c.) ya cita que Histiaeus, el gobernante de Mileto por designación del rey de reyes persa Darío El Grande estaba conspirando para derrocar el imperio persa. Sin embargo, nunca quiso levantar ninguna sospecha entre los que eran leales al rey de reyes ni perder la confianza que el rey Darío había depositado en él. Por ello, para instigar la revuelta Histiaeus afeitó la cabeza de uno de sus esclavos y tatuó un mensaje secreto sobre su cuero cabelludo. Tras dejar crecer el pelo del sirviente, éste viajó sin despertar sospechas hasta el destinatario del mensaje. En la era reciente, la esteganografía se usa ampliamente para la comunicación encubierta. En la esteganografía, la señal anfitriona se usa simplemente para transmitir un mensaje secreto importante. La señal anfitriona no importa por sí misma, pero es de suma importancia no llamar la atención de los expertos en seguridad. La señal anfitriona generalmente se elige entre los medios típicos que no causan sospechas. Es por eso que el mensaje transmitido no está encriptado en esteganografía. En otras palabras, un mensaje cifrado hace sonar inmediatamente las alarmas, pero es menos probable que un mensaje sin cifrar llame la atención. Como ejemplo, se cuenta que en 1966, el comandante en jefe estadounidense Jeremiah Denton se vio obligado a participar en una entrevista televisiva que se transmitió en Estados Unidos. Fingiendo sentirse incómodo con las luces cegadoras de la televisión, parpadeó en código Morse deletreando la palabra "T-O-R-T-U-R-E". Al igual que la marca de agua, el rápido crecimiento de la comunicación por Internet ha proporcionado un medio perfecto para que los sistemas de esteganografía transmitan los datos ocultos sin causar sospechas graves. A diferencia de la esteganografía, los métodos de marca de agua digitales pueden no tener ningún deseo de ocultar la existencia del mensaje incrustado. La marca de agua se define como la inserción imperceptible del mensaje secreto en la señal anfitriona. Esto es exactamente lo contrario de lo que ocurre en la esteganografía, en la que la señal anfitriona no tiene importancia real y se usa simplemente como cobertura. La marca de agua digital se usa ampliamente para la protección de derechos de autor, autenticación, detección/corrección de errores, comunicación encubierta y monitoreo de transmisiones. Se espera que cada plataforma de marca de agua: • Incruste tanta información como sea posible. El envío de información secreta es el principal motivo de explotación de las técnicas de marca de agua. Esto es especialmente importante en la comunicación encubierta. • Genere una marca de agua lo más imperceptible posible sobre la señal anfitriona. La diferencia detectable entre la propia anfitriona y la anfitriona tras el marcado anula el propósito de la marca de agua. • Sea lo más robusto posible contra ataques sobre la señal anfitriona. En el contexto de las marcas de agua, el ataque se refiere a cualquier alteración intencionada o no de los valores de la señal marcada. Obviamente, la realización perfecta de estas tres características sigue siendo un desafío y, dependiendo de la aplicación, se puede priorizar una o dos de estas características. El rápido crecimiento de la demanda de marcas de agua puede contribuir razonablemente a la creciente preocupación por la protección de los derechos de autor en las últimas décadas. A pesar de las enormes oportunidades que ofrece Internet para compartir la información a gran escala, la duplicación ilegal, la manipulación y el intercambio de información ha aumentado sin descanso. Esto impone serias preocupaciones a los autores y editores que dedican mucho tiempo y esfuerzo a la creación de contenidos. El rápido desarrollo de los métodos de marca de agua fue una respuesta prevista a la implacable tendencia al alza de la piratería. La marca de agua ha desempeñado un papel activo en la protección de los derechos de autor, la detección de manipulaciones, la autenticación y la comunicación encubierta. El número de artículos de investigación publicados sobre marcas de agua muestra la importancia absoluta de las marcas de agua en nuestra era. Otra categoría de ocultación de información es la criptografía, que se define básicamente como un método para proteger la información y las comunicaciones mediante el uso de códigos, de modo que solo los lectores autorizados pueden decodificar y leer el mensaje. Así, en criptografía el mensaje secreto se implementa sin usar señal de cobertura. La mayoría de los sistemas criptográficos utilizan conceptos matemáticos y un conjunto de cálculos basados en reglas. El contenido se cifra y se proporciona una clave de descifrado solo a los receptores autorizados. El contenido cifrado se transmite a través de Internet, pero los receptores no autorizados difícilmente pueden descifrar el contenido codificado. A diferencia de la marca de agua, el cifrado no tiene ningún control sobre la redistribución del contenido descifrado por parte del usuario autorizado. Puede ser que un cliente compre una clave de descifrado válida y, después del descifrado, redistribuya el contenido de forma masiva. Por lo tanto, la criptografía puede proteger el contenido antes del descifrado, pero una vez descifrado, el contenido no tiene más protección. Cabe mencionar que los sistemas de cifrado cifran el mensaje secreto y la existencia del mensaje secreto es clara. Por el contrario, los sistemas esteganográficos están optimizados específicamente para ocultar la existencia del mensaje secreto. Dependiendo de la aplicación, los sistemas de marca de agua pueden ocultar la existencia de la marca de agua o en algunos casos hacer pública la existencia de la marca de agua. Como el ámbito de esta tesis pertenece a la marca de agua, la esteganografía y la criptografía no se tratan más a fondo. Además, centraremos el contenido en el uso de señales anfitrionas tipo imagen. Según el dominio en el que se realiza la marca de agua, los métodos de marca de agua se dividen en métodos de dominio espacial y métodos de dominio de transformación. Los métodos de dominio espacial alteran los valores de los píxeles en el dominio espacial y, en comparación con el dominio de transformación, normalmente implican una complejidad computacional mucho menor. Por el contrario, el dominio de transformación primero convierte los píxeles de la imagen en el dominio de transformación. Los píxeles transformados a menudo se denominan coeficientes en la literatura. Aparentemente, dicha transformación puede ser costosa desde el punto de vista computacional, pero el compromiso es que la robustez suele ser mayor que la de los métodos de dominio espacial. Normalmente, se aplica una transformación directa en la imagen y, después de la inserción de la marca de agua, se aplica una transformación inversa para recuperar la imagen con marca de agua en el dominio espacial. Algunas transformaciones comunes en la literatura de marcas de agua son (pero no se limitan a) la transformada de coseno discreta (DCT), transformada de ondícula (wavelet) discreta (DWT), Contourlet, Curvelet, Ridgelet, análisis de componentes principales (PCA), transformada de Karhunen-Loeve (KLT) y descomposición en valor singulares (SVD). Algunos otros métodos utilizan tanto el dominio espacial como el dominio de transformación para implementar la marca de agua. Estos enfoques a menudo se denominan métodos híbridos en la bibliografía. Si no se requiere información previa de la imagen anfitriona para la extracción de la marca de agua, entonces el método de marca de agua se conoce como ciego; de lo contrario, se denomina no ciego. Si se utiliza alguna información secundaria (no la imagen anfitriona) para la extracción de la marca de agua, el método de marca de agua se denomina semi-ciego. Si la imagen anfitriona se puede recuperar después de la extracción de la marca de agua, el método se denomina de marcado reversible; de lo contrario, se conoce como método de marca de agua irreversible. En los últimos años, el campo luminoso (lightfield, LF) se ha utilizado cada vez más para la representación de imágenes 3D. Básicamente, el LF es una función vectorial que describe la cantidad de luz que fluye en todas direcciones a través de cada punto del espacio. Michael Faraday fue el primero en proponer (en una conferencia de 1846 titulada "Pensamientos sobre las vibraciones de los rayos") que la luz debería interpretarse como un campo, muy parecido a los campos magnéticos en los que había estado trabajando durante varios años. La denominación “campo luminoso” fue acuñada por Andrey Gershun en un artículo clásico de 1936 sobre las propiedades radiométricas de la luz en el espacio tridimensional. Desde un punto de vista óptico-geométrico, todo lo que percibimos visualmente, está iluminado por los rayos provenientes de fuentes de luz que se propagan a través del espacio hasta llegar a nuestro ojo. Básicamente, el LF describe la intensidad de cada rayo de luz en la escena en función del ángulo visual, la longitud de onda, el tiempo y la posición de visualización. Así, registra todo lo que potencialmente puede ser visto por un dispositivo óptico omnidireccional que es (supuestamente) capaz de capturar cada rayo del espacio. Levoy y Hanrahan definieron el LF como la función que describe la totalidad de los rayos de luz que atraviesan un volumen 3D dado. En otras palabras, el LF puede entenderse como la descripción de un conjunto denso de rayos de luz, cada uno de los cuales se origina en el vértice de un cono. Cada punto de un volumen 3D se considera como el vértice de un cono que transmite un número infinito de rayos con diferentes inclinaciones. Así, aparte del tiempo y la longitud de onda, el LF se representa típicamente usando cinco parámetros: posición del punto considerado (3 coordenadas espaciales) y dirección del rayo (2 ángulos directores). En realidad, la invariancia en propagación de los rayos (de acuerdo con la Óptica Geométrica), permite reducir su dimensional a 4D. Convencionalmente, a los valores obtenidos para un punto fijo del espacio en función de las 2 coordenadas angulares se le denomina imagen elemental (EI). Si (idealmente) se proporciona el LF de una escena, entonces es posible reconstruir la misma escena 3D sin pérdida de información. En la práctica, lo que realmente se captura en el mundo real es una submuestra del LF, no el conjunto completo de todos los rayos de la escena. Los dispositivos usados en esta captura se denominan de modo genérico cámaras LF. La principal diferencia entre una cámara LF y una convencional es que la primera captura los rayos individuales que inciden en un punto determinado del sensor de captura, mientras que la segunda registra la suma de todos los rayos que inciden en un punto específico del sensor. Esto facilita la reconstrucción 3D precisa de la escena recuperando los rayos individuales. El LF se puede adquirir de varias formas. En la configuración multicámara, se usa una matriz de cámaras 2D. En este caso, las dimensiones espaciales del LF están determinadas por las características intrínsecas de las cámaras, mientras que las dimensiones angulares están determinadas por el número y la disposición de las cámaras. Las cámaras pueden estar distribuidas en superficie plana, circular, rectangular o esférica. Esta configuración suele ser costosa y voluminosa. Además, la calibración de las cámaras puede llevar bastante tiempo. Otra alternativa es capturar el LF deslizando una sola cámara horizontal y verticalmente. A diferencia del sistema multicámara, la configuración de una sola cámara es mucho más barata y puede grabar el LF con mayor densidad. Sin embargo, la adquisición de LF por una sola cámara lleva mucho más tiempo que la de varias cámaras, lo que prácticamente hace que sea imposible grabar escenas dinámicas. Las cámaras LF estáticas también se pueden utilizar para capturar el LF. En ellas se emplea un único sensor estático y alguna distribución espacial de lentes (típicamente, una matriz de microlentes) para muestrear el LF. A pesar de los numerosos métodos propuestos para la marca de agua sobre el LF, ninguno de ellos está adaptado para proteger la enorme cantidad de información angular incorporada en el LF. Se trata en todos los casos de aplicar los algoritmos ya desarrollados sobre imágenes 2D al LF con sus 4 dimensiones. El principal objetivo de esta tesis es lograr métodos de marca de agua LF maximizando la protección de la información espacial y angular al mismo tiempo. Según el conocimiento del autor, hay muy pocos trabajos que aborden los métodos de marca de agua personalizados para LF. Algunos artículos también han discutido la marca de agua de objetos 3D y el video de visualización libre, que, aunque con similitudes, es bastante diferente de la marca de agua sobre el LF. Cualquier método propuesto para la marca de agua del LF deberá tener sumo cuidado de no arruinar ni la información espacial ni angular del LF. A través de esta tesis se han propuesto dos métodos de marca de agua. El primer método propuesto se basa en la DCT y la SVD, y trata de aprovechar el hecho de que los datos de LF generalmente tienen una correlación muy alta en las dimensiones espaciales y espectrales. Se supone que cualquier transformada como la DCT compacta la información en unos pocos coeficientes al proporcionar una descorrelación máxima. La transformada DCT es una aproximación de la KLT que descorrelaciona perfectamente los coeficientes. A diferencia de la base de funciones de la KLT, que dependen de la señal de entrada, las funciones base de la DCT están fijadas. Aunque la descorrelación de la DCT puede ser ligeramente menor que la de KLT y la descorrelación alcanzada es marginalmente menor, su costo computacional es menor debido a la eliminación del tedioso cálculo de las funciones básicas de la KLT. Además, en comparación con otras transformadas como la transformada de Fourier, los coeficientes transformados no tienen parte imaginaria y, por lo tanto, requieren menos datos para procesar. El hecho de que la DCT compacta la energía de la señal en pocos coeficientes lo hace muy interesante para la compresión y la marca de agua. En este primer método propuesto, se parte del LF anfitrión y de una clave secreta como entrada. Según la clave secreta, para cada píxel de la marca de agua se seleccionan bloques de píxeles del LF original, a los que se aplica la DCT. Los coeficientes de los bloques transformados se ordenan en zigzag y se eligen los primeros coeficientes para incrustar la marca de agua. La razón de no incrustar la marca de agua en todos los coeficientes DCT es aumentar la robustez del método propuesto. Es bien sabido en la literatura que los coeficientes de baja frecuencia mejoran la robustez del método de marca de agua y los coeficientes de alta frecuencia son extremadamente propensos al ruido y otros ataques. Después de elegir los coeficientes DCT seleccionados, se factorizan utilizando la SVD. El valor singular correspondiente se utiliza para incrustar la marca de agua (el valor la marca de agua en el píxel considerado en la clave secreta). Cada bloque lleva un bit de la marca de agua. Según el bit de marca de agua, el valor singular aumenta o disminuye. El incremento o decremento del valor singular se determina mediante el factor de ganancia. Se requerirá el valor singular en el procedimiento de extracción para que se guarde en la imagen de referencia. Luego, se realiza la SVD inversa para obtener los coeficientes DCT del LF con marca de agua. Para generar el LF con marca de agua en el dominio espacial, se lleva a cabo la DCT inversa. Este proceso se repite hasta que todos los bits de marca de agua se incrustan en el LF del host. Para extraer la marca de agua incrustada, se necesitan el LF con marca de agua, la imagen de referencia y la clave secreta. La clave secreta utilizada para la extracción de la marca de agua tiene que ser idéntica a la del procedimiento de incrustación, de lo contrario, la extracción de la marca de agua incrustada fallará. Si se introduce la clave secreta correcta en el sistema de extracción, los bloques correspondientes se ordenan a partir de los píxeles del LF marcado. La DCT y la SVD se realizan exactamente de la misma manera que para el procedimiento de inclusión. A continuación, el valor singular se compara con el valor correspondiente de la imagen de referencia. Si el valor singular es mayor que el valor correspondiente de la imagen de referencia, el bit de marca de agua extraído se considera uno; de lo contrario, se asume que es cero. La lógica detrás de este argumento es que si el bit de marca de agua incrustado es cero, entonces el valor singular ha disminuido por el factor de ganancia. Por el contrario, si el bit de marca de agua incrustado es uno, entonces el valor singular se ha incrementado en el factor de ganancia. Por tanto, el bit de marca de agua incrustado se puede extraer comparando el valor singular y el píxel correspondiente de la imagen de referencia. Después de extraer la marca de agua incrustada, los coeficientes DCT del bloque con marca de agua se obtienen mediante la SVD inversa. Antes de aplicar la SVD inversa, el valor singular del bloque con marca de agua se reemplaza con el píxel correspondiente de la imagen de referencia. Posteriormente, se aplica la DCT inversa a los coeficientes DCT para obtener el LF del anfitrión recuperado. Este proceso se repite hasta que se extraen todos los bits de la marca de agua. La transparencia del LF con marca de agua se ha verificado objetiva y subjetivamente. Subjetivamente, el LF con marca de agua y el anfitrión parecían idénticos y no se detectó ninguna diferencia visual entre los dos campos de luz. Para garantizar la transparencia absoluta del LF con marca de agua, las partes de alta frecuencia del LF se han ampliado y no se encontraron diferencias visuales. Desde una perspectiva objetiva, la relación señal pico-ruido PSNR de la imagen con marca de agua fue mucho más que suficiente para permitir la detección de cualquier diferencia por el sistema visual humano (HVS) de acuerdo con los criterios objetivos establecidos en la literatura especializada. A diferencia de la mayoría de los métodos de marca de agua, la tasa de error de bits (BER) sobre la marca de agua recuperada permanece en cero independientemente de la intensidad del marcado y la marca de agua incrustada se puede extraer sin errores. Otra métrica que se utiliza para evaluar el rendimiento del método propuesto de manera objetiva es la similitud estructural media (MSSIM). La premisa básica de la MSSIM es que la percepción por el HVS de la calidad de la imagen se ve muy afectada por la similitud estructural del contenido de la imagen en lugar de los valores absolutos de los píxeles. También incorpora la intensidad media y el contraste de la imagen, que desempeñan un papel clave en la percepción de la calidad de la imagen por parte del HVS. La MSSIM siempre se mantiene por encima del 99% 99 \% en los experimentos realizados. La robustez del método propuesto se ha medido frente al ruido gaussiano, la compresión JPEG y el filtrado de mediana. El método propuesto muestra una buena robustez frente a los ataques antes mencionados. Las simulaciones realizadas confirman la absoluta necesidad de utilizar pocos coeficientes DCT. Aunque el LF con marca de agua puede degradarse predominantemente por el ruido, la marca de agua se puede extraer. Como la mayor parte de la energía de la señal se concentra en coeficientes de baja frecuencia de la DCT, proporcionan más robustez frente al ruido gaussiano. Esta hipótesis se confirma completamente con las simulaciones. Las simulaciones también mostraron la importancia absoluta de la explotación de la DCT. La exclusión de la DCT conduce a resultados catastróficos. El método propuesto también exhibe una buena robustez contra el filtrado de mediana y la compresión JPEG, específicamente para el factor de calidad más común de % 100 \% $. Para la justificación de la propuesta del segundo método de marcado, es interesante seguir el siguiente razonamiento. Aunque la DCT se usa ampliamente en la compresión de imágenes/video y marcas de agua, el supuesto subyacente es la independencia de los bloques adyacentes, ya que se comprime cada bloque por separado. Esto provoca artefactos notables, especialmente en velocidades de refresco bajas. Por el contrario, la DWT se aplica globalmente y no introduce artefactos de bloque. Como era de esperar, existe una similitud visual sustancial entre las EI vecinas en las direcciones horizontal, vertical y diagonal. En otras palabras, cada EI tiene una correlación mucho más alta con las EIs vecinas que con las demás. Nos referimos a la correlación de los píxeles de la misma EI como intracorrelación, mientras que la correlación entre las IE se denomina

    Prediction and Sampling with Local Graph Transforms for Quasi-Lossless Light Field Compression

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