行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告
彩色影像的事前處理、對比增強、半色調影像回復
、資料隱藏暨檢索應用之研究( 3 / 3 )
The Study for Color Image Preprocessing, Contrast Enhancement, Inverse Halftone, Data Hiding, and Retrieval Application (3/3)
計畫編號: 96-2221-E-011-026-
執行期限: 96 年 8月 1日至 97年 7月 31日 主持人：鍾國亮教授 國立台灣科技大學資訊工程系
中文摘要
關於彩色影像的研究在近幾年成為 更為重要的議題。彩色影像是由三個獨 立的平面所組成，如：紅、綠及藍的彩 色平面等等。雖然彩色影像可以轉成灰 階影像再處理，且也有許多灰階影像處 理方法被彩用，然而由於色彩資訊的流 失，將造成影像處理能力上的限制。本 研究小組在三年度計畫中完成下列主要 研究成果。
(1) 針對在 CIE Lu'v'彩色平面[1]上所做 的影像色彩對比增強提出一個新的 有效率的保邊演算法[2]。這個演算 法不但能如之前的色彩對比增強演 算法[3][4]可以達到色彩對比增強，
且具有保住邊訊息的效果。此外，所 提出的演算法亦可以將因影像對比 增強所造成產生「假邊點」有效地減 少。再者，又再提出一個新的彩色影 像分割的演算法用以驗證在所提出
的色彩對比增強演算法上做保邊效 果的優點。透過一些實際的圖片，足 以說明我們所提出的演算法在色彩 對比增強、邊訊息保留的效果與影像 分割上的優勢。(本研究成果已被 Journal of Visual Communication and Image Representation 期刊接受)。
(2) 植於紋理與決策樹的半色調影像回 復 [7]。最近 Kim 提出了利用決策樹 學習機制來進行半色調影像的回復 [8]，可以得到較好的品質。在我們 的演算法中，我們首先建構一顆類似 於 Kim 所提出的決策樹，接著利用 向量量化 (Vector Quantization)將附 在決策樹葉子上的子影像幾分類，來 得到更準確的灰階值。在兩組不同大 小的訓練與測試影像中，實驗結果顯 示我們所提出的演算法與其他三個 演算法[8-10]相比之下，能夠提供更 高的影像品質。(本研究成果已投稿 至Optical Engineering期刊)。
(3) 植基於紋理和查表法的半色調影像 回復技術[11]。我們提出一個植基於 紋理和查表法的半色調影像回復技 術來提升重建灰階影像的品質。我們 先使用一個植基於離散餘弦轉換的 訓練機制來對訓練資料針對紋理特 性進行分類的動作。透過這些分類過 的資料，我們可以建立植基於紋理的 lookup table 來重建高品質的灰階影 像 。 實 驗 結 果 顯 示 ， 與 Mese 與 Vaidyanathan 以及 Chung 與 Wu 的方 法相比之下，我們所提出的方法可將 影像品質提升 1.09dB 及 0.73dB(本研 究成果已投稿至 IEEE Trans. Image Processing期刊)。
(4) 植基於奇異值分解的符水印演算法 [12]。我們針對植基於奇異值分解的 浮水印 演算法，提出有效的建議來 改善演算法的效能。當我們將浮水印 嵌入奇異值分解的 U 和 V 成分時，
這些建議可用來提昇浮水印的嵌入 容量以及不易被視覺察覺的特性(研 究成果已被 Applied Mathematics and Computation 期刊接受)。
(5) 植基於區塊與最小-最大轉換的資料 隱藏技術[13]。經由觀察，我們發現 在半色調影像中，黑白像素的轉換次 數要比文字影像高出許多。根據這個 觀察，我們提出一個最小-最大轉換 方法來將資料藏入半色調影像和文 字影像中。對於文字影像，我們在造 成最少黑白轉換次數的前提下,將資 料藏入影像中。相反的，對於半色調 影像，我們則傾向將黑白轉換的次數 最大化，來降低藏入資料後所造成視 覺上的差異。此外，我們也提出了一 個植基於區塊與最小-最大轉換的資 料隱藏技術來將資料嵌入文字/半色 調混合影像中。實驗結果顯示，我們
提出的資料隱藏技術可以在不破壞 影像品質的條件下將資料藏入影像 中, 與前人所提出的方法相較之下 也有著相同的效能(研究成果已被 Journal of Information Science and Engineering 期刊接受)。
(6) 植基於連續門檻值演算法的陰影偵 測技術[19]。 針對彩色空照影像，
我們提出一嶄新的連續門檻值演算 法來進行陰影的偵測。首先，我們利 用一個全域門檻值演算法來將輸入 影像的內容分為候選陰影區域和非 陰影區域。接下來，針對每個候選陰 影區，連續執行區域式門檻值演算法 來濾除非陰影像素。此外我們也提出 一個精練方法來對陰影偵測的接果 進行進一步的分析。實驗結果顯示，
實驗的結果顯示，與 Tsai 和 Huang 等人的方法比較之下，我們所提出的 連續式的門檻值演算法能夠達到更 精準的偵測結果(研究成果即將被 IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing, 期 刊 接 受 , accepted with minor revision)。
(7) 可回復式資料隱藏之容量最佳化探 討 [22]。我們提出一個新的可回復 式資料隱藏演算法來達到嵌入容量 最大化的目的。根據 1349 張測試影 像，實驗結果顯示我們的方法與 Ni 等人所提出的料隱藏演算法相較之 下，除能夠嵌入更多的資料之外，也 能夠維持相同的影像品質 (研究成 果 正 在 Applied Mathematics and Computation 期刊進行複審)。
(8) 植基於 ELIH 上的一個有限狀態機模 型 FSMM 加速方法[24]：基於近期 發表的以邊訊息的半色調影像反轉 方法（ELIH）[10]，我們提出一個新 的有限狀態機模型加速方法來加速
在查表時的效率。這個提出的方法可 以幫助在反轉半色調影像時的查表 過程中有效率的找到與目前圖形上 的二元圖形與符合的邊訊息所對應 出之灰階值。當與 ELIH 方法中的完 全搜尋法比較時，我們所提出的快速 搜尋方法可以縮小搜尋空間並有效 的減少了在半色調影像重建成灰階 影像時的計算量。實驗的結果說明了 我們提出的 FELIH 方法與之前的 ELIH 方法在平均上有 53%的執行 時間和加速比率改善。(本研究成果 已投稿至??期刊)。
英文摘要
The research in color images becomes more important in recent years.
Color image is composed of three independent planes, e. g. the RGB plane.
Although color images can be transformed into gray images and the image algorithms are followed, they loss color information so that the processing power is limited. In this project, we do the research and have the results as shown below.
(1) A new and efficient edge-preserving algorithm [2] is presented for color contrast enhancement in CIE Lu’v’
color space [1]. The proposed algorithm not only can enhance the color contrast as the previous algorithm [3][4] does, but also has an edge-preservation effect. In addition, the spurious edge points occurred due to the color contrast enhancement can be well reduced using the proposed algorithm. Furthermore, a novel color image segmentation algorithm is presented to justify the edge-preservation benefit of the
proposed color contrast enhancement algorithm. Based on some real images, experimental results demonstrate the advantages of color contrast enhancement, edge-preservation effect, and segmentation result in our proposed algorithm.
(2) We present a new IH algorithm using texture- and decision tree-based (TDT) learning approach [7]. Our proposed TDT-based IH (TDTIH) algorithm first constructs an approximate decision tree which is modified from the previous decision tree approach [8]. Then we partition textures of gray subimages, which are attached to each leaf of the decision tree, into some clusters. Next, for each leaf, using the vector quantization technique to build up a dynamic local codebook where each codeword stores the reconstructed gray value. Two image sets with different sizes are used in the experiments and experimental results show the reconstructed images by using our proposed TDTIH algorithm have better quality when compared to the DTIH algorithm [8], the LIH algorithm [9] and the ELIH algorithm [10].
(3) Texture- and lookup table-based inverse halftoning algorithm [11]: We present a new texture- and lookup table-based (TLUT-based) IH (TLIH) algorithm to improve the quality of the reconstructed image. In the proposed TLUT-based approach, a DCT-based training scheme is utilized to classify the training set into several kinds of textures. These classified textures are useful to build up the texture-based lookup table which is used to reconstruct high quality gray
images. Under thirty real training images, experimental results demonstrated that the proposed TLIH algorithm has 1.09 dB and 0.73 dB image quality improvement when compared to the currently published two methods, one by Mese and Vaidyanathan and the other by Chung and Wu, respectively.
(4) The SVD-based watermarking algorithm[?]: We present two notes for singular value decomposition (SVD)-based watermarking scheme.
The presented notes can increase the invisibility and capacity when embedding the watermark into U and V components of the SVD.
(5) A block- and min-max transition-based data hiding algorithm [13]: According to an observation that the number of transitions between black pixel and white pixel in the halftone image is much larger than that in the text image, we present a unified min-max transition (MMT) scheme to embed data into the above two types of images without visual degradation. For text (halftone) images, data hiding can be performed by modifying the values of pixels to minimize (maximize) the number of the transitions. Based on our proposed MMT scheme, a unified block- and MMT-based data hiding (BMMTDH) algorithm is developed for text images, halftone images, and mixed text/halftone (MTH) images.
Experimental results demonstrate that for MTH images, our proposed BMMTDH algorithm outperforms the previous relevant algorithms. In addition, for embedding data into halftone images or text images, our proposed BMMTDH algorithm is
quite competitive to the previously algorithms.
(6) Successive thresholding scheme for shadow detection [19]: We present a novel successive thresholding scheme (STS) to detect shadows in the color aerial images. In our proposed STS, the global thresholding process is first applied to create a coarse-shadow map and then a local thresholding process is performed on each candidate shadow region of the coarse-shadow map iteratively to classify all the pixels in that region into two types, the true shadow type and the candidate shadow type. Further, a fine-shadow determination process is presented to distinguish true shadows from candidate shadows. Under six testing images, experimental results show that for the first three testing images, both Tsai's algorithm and our proposed algorithm have better detection performance than that of Huang et al.'s algorithm and the shadow detection accuracy of our proposed STS-based algorithm is comparable to Tsai's algorithm. For the other three testing images, our proposed algorithm has better shadow detection accuracy when compared to previous two shadow detection algorithms proposed by Huang et al.
and Tsai.
(7) Capacity maximization for reversible data hiding[22]: We present an improved data hiding algorithm that achieves the capacity maximization requirement. Under the same 1349 testing images, experimental results demonstrate that our proposed improved data hiding algorithm has maximal capacity improvement ratio while preserving the same image
quality when compared to the previous algorithm by Ni et al.
(8) Inverse halftoning algorithm using edge-based lookup table approach [24]: Based on the recently published ELIH [10] algorithm, we propose a new finite state machine model (FSMM)-based search method to speed up the existing edge- and lookup table–based inverse halftoning (ELIH) algorithm. The proposed FSMM-based search scheme can help the current scanned binary pattern and the associated edge pattern to find the corresponding constructed gray value in the ELUT efficiently. When compared to the full search technique used in the previous ELIH, our proposed FELIH can narrow the search space efficiently for each search in average and it leads to computation-saving effect for reconstructing the gray image from the input halftone image.
Experimental results demonstrated that our proposed FELIH has 53%
execution time improvement ratio in average when compared to the currently published ELIH algorithm.
計畫緣由、結果與討論
過去影像處理主要是以灰階影像為 基礎，在許多的早期的影像處理技術，
大都先將彩色影像轉換成灰階影像後才 能進行處理與分析的工作。然而，相較 於灰階影像，彩色影像讓人看起來是較 舒服且自然的。加上工業科技的進步，
機器硬體設備也更加成熟，故彩色影像 處 理 的 技 術 如 雨 後 春 筍 般 地 湧 現 [3]
[4][6]。各種有效率的影像處理技術逐漸 擴展到彩色領域，且許多新的彩色影像
的相關方法紛紛被提出。本計劃主持人 及其研究成員在彩色影像處理的研究方 面投入相當多的心力，得到了一些不錯 的成果。由於這些理論的發展，方能達 成快速且有效的實作以及使其成本降低 的可能性增加。本研究小組針對此基礎 且實用的議題進行以下的研究並完成下 列研究成果。
(一) 針對色彩對比增強之有效率的保邊 演算法及其在彩色影像分割上的應 用[2]：
增強色彩對比時，邊訊息容易因為 色彩對比增強的動作而發生增加 或是流失，因此我們針對了此項缺 點作出了改善。我們透過事先測邊 的方式，將邊訊息記錄。之後，當 影像色彩對比增強時，便開始判斷 該點是否有邊訊息流失或增加的 情況。如果有，我們則透過二元搜 尋方式將最靠近最佳對比增強且 未流失邊訊息的色彩作為輸出的 結果。為了增加運算的速度，我們 透過參考之前的結果作為此次運 算的預設值。此外，為了驗證對比 增強與保邊的效果，我們亦提出了 一種新的彩色影像分割演算法。透 過數張實際影像的測試，我們所提 出的演算法較之前的色彩對比增 強演算法[3][4]，同時有著邊訊息保 留的效果與影像分割上的優勢。(本 研 究 成 果 已 被 Journal of Visual Communication and Image Representation 期刊接受)。
(二) 植於紋理與決策樹的半色調影像回 復 [7]：
最近 Kim[8]提出了利用決策樹學 習 機 制 來 進 行 半 色 調 影 像 的 回
復，可以得到較好的品質。在我們 的演算法中，我們首先建構一顆類 似於 Kim 所提出的決策樹，接著利 用向量量化的方法，將附在每個決 策樹葉子上的子影像建立出一個 碼表。碼表中每個碼對應至一個回 復的灰階值。在重建灰階影像的過 程中首先利用高斯遮罩作用於輸 入的半色調影像並得到一張暫存 的灰階影像。利用半色調影像的黑 白紋理，可以在紋理決策樹上找到 一個對應的葉子。接著，利用暫存 灰階影像的紋理，可在碼表中找到 一個最近的把碼並得到其對應的 重建灰階值。在兩組不同大小的訓 練與測試影像中，實驗結果顯示我 們所提出的演算法與其他三個演 算法相比之下，能夠提供更高的影 像品質[8-10]。(本研究成果已投稿 至Optical Engineering期刊)。
(三) 植基於紋理和查表法的半色調影像 回復技術[11]：
我們提出一個植基於紋理和查表 法的半色調影像回復技術來提升 重建灰階影像的品質。在訓練過程 中，我們使用一個植基於離散餘弦 轉換的訓練機制來對訓練資料針 對紋理特性進行分類的動作。透過 分類的動作，訓練資料會被分為平 滑類、水平紋理類、垂直紋理類、
對角紋理類是個集合。根據這四個 訓練集合，我們可以建立植基於紋 理的 lookup table 來重建高品質的 灰階影像。在重建的過程中，我們 針對輸入的子影像，分析其紋理特 性後，從 lookup table 找出最佳的子 影像來進行重建。此外，我們也提 出一個植高斯估計方法來進一物
提升還原灰階影像的品質。實驗結 果顯示，與 Mese 與 Vaidyanathan[9]
以及 Chung 與 Wu[10]的方法相比 之下，我們所提出的方法可將影像 品質提升 1.09dB 及 0.73dB(本研究 成果已投稿至 IEEE Trans. Image Processing 期刊)。
(四) 植基於奇異值分解的符水印演算法 [12]:
我們針對植基於奇異值分解的浮 水印 演算法，提出有效的建議來 改善演算法的效能。透過書學分 析，我們發現對於奇異值分解的 U 成分而言，修改行向量所造成的視 覺差異會小於修改列向量所造成 的視覺差異。而 V 成分剛好擁有和 U 成分相反的特性。當我們將浮水 印嵌入奇異值分解的 U 和 V 成分 時，這兩個特性可用來提昇浮水印 的嵌入容量以及不易被視覺察覺 的特性。(研究成果已被 Applied Mathematics and Computation 期刊 接受)。
(五) 植基於區塊與最小-最大轉換的資 料隱藏技術[13]:
經由觀察，我們發現在半色調影像 中，黑白像素的轉換次數要比文字 影像高出許多。根據這個觀察，我 們提出一個最小-最大轉換方法來 將資料藏入半色調影像和文字影 像中。因此，對於文字影像而言，
我們希望我們藏入資料後，能夠盡 量降低額外黑白轉換的次數。相反 的，在將資料藏入半色調影像時，
我們傾向於造成較多的黑掰變換 次數，來降低藏入資料後所造成視 覺上的差異。根據這個方法，我們
提出一個植基於區塊與最小-最大 轉換的資料隱藏技術來將資料嵌 入文字/半色調混合影像中。在我們 的方法中，輸入影像將被分割為區 塊，並將各區塊分類為紋理區塊、
文字區塊或是混雜區塊。針對混雜 區塊，我們對其進行子區塊分割的 動作，設法將區塊內的文字成分和 半色調成分離出來。最後，根據分 類的結果，我們使用最小-最大轉換 方法來嵌入資料。實驗結果顯示，
我們提出的資料隱藏技術可以在 不破壞影像品質的條件下將資料 藏入影像中, 與前人所提出的方法 [14-18]相較之下也有著相同的效 能 ( 研 究 成 果 已 被 Journal of Information Science and Engineering 期刊接受)。
(六) 植基於連續門檻值演算法的陰影偵 測技術[19]: 針對彩色空照影像，我 們提出一嶄新的連續門檻值演算法 來進行陰影的偵測。首先，將輸入影 像自 RGB 彩色空間轉換到色調/亮 度空間。針對這我得到的色調/亮度 影像，我們利用一個全域門檻值演算 法來將輸入影像的內容分為候選陰 影區域和非陰影區域。接下來，針對 每個候選陰影區，連續執行區域式門 檻值演算法來濾除非陰影像素。此 外，根據陰影的兩項特性，我們也提 出一個精練方法來對陰影偵測的接 果進行進一步的分析。透過多張測試 影像進行陰影偵測之後，實驗的結果 顯示，與 Tsai[20]和 Huang[21]等人 的方法比較之下，我們所提出的連續 式的門檻值演算法能夠達到更精準 的偵測結果(研究成果即將被 IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing, 期 刊 接 受 , accepted with
minor revision)。
(七) 可回復式資料隱藏之容量最佳化探 討 [22]。最近，Ni 等人提出一個有 效的資料隱藏演算法[23]。這個演算 法在抽取隱藏資料時還能夠將嵌入 影 像 回 復 為 原 本 未 嵌 入 資 料 的 影 像。除此之外，該演算法也能夠擁有 較其他演算法好的影像品質。在本計 劃中，我們提出一個植基於動態規劃 的方法，來達到容量最大化的目的。
根據 1349 張測試影像，實驗結果顯 示我們的方法與 Ni 等人所提出的料 隱藏演算法相較之下，除能夠嵌入更 多的資料之外，也能夠維持相同的影 像 品 質 ( 研 究 成 果 正 在 Applied Mathematics and Computation 期刊進 行複審)。
(八) 植基於 ELIH 上的一個有限狀態機 模型 FSMM 加速方法[24]：反轉半 色調影像回灰階影像時，為了在當初 訓練出來的反轉表格中得到依照不 同二元影像所對應的灰階值，除了必 須對目標視窗做編碼以得到查表所 需要的第一個鍵值 I 之外，為了加 入對於邊訊息的考慮，還需要得到目 標視窗中的二元圖形是屬於哪一種 已歸納的邊，即第二鍵值 J，而利用 分析那些在 ELIH[10]中所歸納出的 規則邊之性質，可以發現許多不同種 邊之間的關係，經由這些邊的依存關 係，我們建立了有限狀態機模型來將 各種邊的特性轉換到狀態上，因此，
每當欲反轉半色調影像時所需要尋 找第二鍵值的過程中，便可利用狀態 間的轉移來得到第二鍵值，此方法除 了能加快反轉速度之外也可以利用 在當初的訓練過程之中。(研究成果 將投稿至?? 期刊)。
計畫自評
本計畫的成果與報告內容和原計畫 的申請項目大致相同，計畫之分項子題 成的狀況亦很理想。各個計畫子題的成 果均已完成，其中各計畫子題之關成果 皆在國外著名的期刊下審查過程中。本 計畫所提及之各項成果對於影像與視訊 壓縮的研究領域及實作方面上皆有相當 貢獻。除了在學術理論上將有顯著的成 果外，在實際應用上，不但增加執行效 能，更提供更理想的影像品質。透過本 計畫的研究與實作，能夠讓參與的人員 對於彩色影像的事前處理、對比增強、
半色調影像回復、資料隱藏暨檢索的相 關技術有深入的瞭解，並將理論與實際 應用結合，可提升參與之工作人員今後 之研發能力進而提昇國家競爭力。
參考文獻
[1] R. W. G. Hunt, Measuring Colour, 2nd Ed., Ellis Horwood, New York, 1995.
[2] K. L. Chung, W. J.Yang, and W. M.
Yan, “Efficient edge-preserving algorithm for color contrast enhancement with application to color image segmentation,” J. Visual Communication and Image Representation, vol. 19, no. 5, pp.
299-310, 2008.
[3] L. Lucchese and S. K. Mitra, “Filtering color images in the xyY color space,” in Proc. Int. Conf. Image Processing, Vancouver, BC, Canada, vol. 3, pp.
500-503, Sept. 2000.
[4] S. C. Pei, Y. C. Zeng, and C. H. Chang,
“Virtual restoration of ancient Chinese paintings using color contrast enhancement and lacuna texture synthesis,” IEEE Trans. Image Processing, vol. 13, pp. 416-429, Mar, 2004.
[5] K. L. Chung, P. C. Kung, Y. H Huang, and Y. W. Liu, “New Content-Based Image Retrieval Using Spatial Chromaticity Moments,” IEEE Trans. Multimedia, submitted.
[6] G. Paschos, I. Radev and N. Prabakar,
“Image content – based retrieval using chromaticity moments,” IEEE Trans.Knowledge and Data Engineering, vol. 15, pp. 1069-1072, Sep. 2003.
[7] K. L. Chung, K. C. Wu, and Y. H. Huang,
“Efficient inverse halftoning using texture and decision tree-based learning approach,” Optical Engineering, submitted.
[8] H. Y. Kim and R. de Queiroz, “Inverse halftoning by decision tree learning,”
in Proc. IEEE Int. Conf. Image Processing, vol. 2, Sept. 2003, pp.
913-916.
[9] M. Mese and P. P. Vaidyanathan, “Look up table (LUT) method for inverse halftoning,” IEEE Trans. Image Processing, vol. 10, pp. 1566-1578, Oct.
2001.
[10]K. L. Chung and S. T. Wu, “Inverse halftoning algorithm using edge-based lookup table approach,” IEEE Trans.
Image Processing, vol. 14, pp. 1583-1589, Oct. 2005.
[11] K. L. Chung, K. C. Wu, and Y. H. Huang,
“New inverse halftoning using texture- and Lookup table-Based approach,” IEEE Trans. Image Processing, submitted. [12] K. L.Chung, W. N.Yang, Y. H.Huang,
S. T.Wu, and Y. C. Hsu, “On SVD-based watermarking algorithm,”
Applied Mathematics and Computation, vol. 188, no. 1, pp.
54-57, 2007.
[13] S. T. Wu, K. L. Chung, Y. H. Huang, and J. G. Wu, “A unified min-max transition-based data hiding algorithm for mixed text/halftone images,” J.
Information Science and Engineering, vol. 24, no. 4, pp. 1159-1173, 2008.
[14] M. Wu and B. Liu, “Data hiding in binary image for authentication and annotation,” IEEE Trans. Multimedia, vol. 6, pp. 528-538, Aug. 2004.
[15]S. C. Pei and J. M. Guo, “Hybrid pixel-based data hiding and block-based watermarking for error-diffused halftone images,” IEEE Trans. Image Processing, vol. 13, pp.
867-884, Aug. 2003.
[16] S. C. Pei and J. M. Guo,
“High-capacity data hiding in halftone images using minimal--error bit searching and least-mean square filter,” IEEE Trans. Image Processing, vol. 15, pp. 1665-1679, June 2006.
[17] M. S. Fu and O. C. Au, “Data hiding watermarking for halftone images,”
IEEE Trans. Image Processing, vol.
11, pp. 477-484, Apr. 2002.
[18] D. Kacker and J. P. Allebach, “Joint halftoning and watermarking,” IEEE Trans. Signal Processing, vol. 51, pp.
1054-1068, Apr. 2003.
[19] K. L. Chung, Y. R. Lin, and Y. H.
Huang, “Efficient shadow detection of
color aerial images based on successive thresholding scheme,”
IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing, accepted with minor revision, 2008.
[20] V. J. D. Tsai, “A Comparative Study on Shadow Compensation of Color Aerial Images in Invariant Color Models,” IEEE Trans. Geoscience And Remote Sensing, vol. 44, no. 6, pp. 1661-1671, June 2006.
[21] J. Huang, W. Xie, and L. Tang,
“Detection of and compensation for shadows in colored urban aerial images,” in Proc. 5th World Congr.
Intelligent Control and Automation, Hangzhou, China, Jun. 15-19, 2004, pp. 3098-3100.
[22] K. L. Chung, W. N. Yang, Y. C. Hsu, Y. H. Huang, and Y. S. Lai, “Capacity maximization for reversible data hiding based on dynamic programming approach,” Applied Mathematics and Computation, revised, 2008.
[23] Z. Ni, Y. Q. Shi, N. Ansari, and W.
Su, “Reversible data hiding,” IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology, vol. 16, no. 3, pp.
354-362, March 2006.
[24] K. L. Chung, P. Z. Chen, and Y. L Pan,
“Faster edge–based inverse halftoning algorithm based on finite state machine model approach,” Computers
& Mathematics With Applications, submitted.
