Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.3
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pp.549-555
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2006
An edge detection is an very important area in image processing and computer vision, General edge detection methods (Robert mask, Sobel mask, Kirsh mask etc) are a good performance to detect step edge in a image but are no good performance to detect step edge in a noses image. We suggested a step edge detection method based on image information measure and neutral network. Using these essential properties of step edges, which are directional and structural and whose gray level distribution in neighborhood, as a input vector to the BP neutral network we get the good result of proposed algorithm. And also we get the satisfactory experimental result using rose image and cell images an experimental and analysing image.
디인터레이싱 방법은 크게 화면 간(Inter - Field) 디인터레이싱과 화면 내(Intra - Field) 디인터레이싱이 있고 화면 내 디인터레이싱 방법 중에는 대표적으로 라인카피와 라인별 평균값을 취하는 선형적인 방법, ELA 그리고 E-ELA 알고리즘 등이 있다. 기존 방식 중 선형적 보간법은 에지 블러링이나 계단현상이 발생하고 ELA, E-ELA알고리즘을 이용한 방법은 특정방향에지 정보가 없어 이미지에서 다양한 형태의 에지 부분의 디인터레이싱에 있어 성능이 좋지 못한 단점이 있다. 본 논문은 한 개의 필드를 사용하는 화면 내(Intra - Field) 디인터레이싱 방법을 사용하고 7방향의 에지 방향 보간법과 수평방향의 에지 라인을 고려하여 기존 방식에서 나타나던 오브젝트의 계단현상을 최대한 줄여줌으로써 향상된 화질을 보이는 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.2
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pp.92-96
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2010
Deinterlacing methods are usually divided into inter-field deinterlacing and intra-field deinterlacing. The most common method of intra-field deinterlacing is the linear method which uses line doubling or line averaging. There are also some edge-enhancement methods such as ELA(Edge Based Line Average) and modified ELA. However, the linear interpolation generates edge blurring or staircase artifacts. The methods using ELA or modified ELA show poor deinterlacing at various types of edges because of insufficient edge information in a certain direction. This paper presents an intra-field deinterlacing algorithm that considers the interpolation based on edges in 7 directions and an edge line in the horizontal direction. It demonstrates better picture quality by reducing the staircase phenomenon of object in the conventional methods.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.29
no.2
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pp.217-224
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2005
A new roof edge detection method based on multi level scales of wavelet function is proposed in this paper roof edge and its direction are obtained in this new methods at one time. Besides. scale characteristics of detecting roof edge is analyzed. And a few new methods on fingerprint image pre-processing are described. A method segmenting foreground/background of fingerprint images is proposed, in which Prior estimation of direction field is not required any more. A segmentation method based on multi-scale roof edges is implemented. and the valid scale range of the method is defined. too. And the method is used to segment ridges and valleys in fingerprint images simultaneously The exact direction fields made up of the direction of each point in ridges can be obtained when detecting ridges exactly based on the roof edge detector, in comparison with the traditional coarse estimation of direction fields. Obviously. it will establish a solid foundation for the sequent fingerprint identification.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.11
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pp.56-63
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2012
In this paper, adaptive unsharp masking using bilateral filter, edge-preserving smoothing filter is proposed to reduce the overshoot and jagging artifact in sharpening images. Previous image enhancement methods including unsharp masking(UM) can emphasize high-frequency details strongly, but often cause several artifacts such as overshooting, noise, jagging and so on. Proposed image enhancement method preserves edges well because of using bilateral filter and sensitively controls a weight according to edge's directions. Therefore, it enhances sharpness and effectively reduces overshoot and jagging artifacts. Simulation results comparing output of previous AUM with proposed method show that proposed algorithm makes images properly enhanced, and we know that overshoot and jagging artifacts are many reduced.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.7
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pp.709-718
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1992
A new edge detection operator superimposing two displaced Gaussian smoothing filters Is proposed as an approximate operator for the DroG(flrst derivative of Gaussian) known as a sub-op-timal step edge detector. The performance of the proposed edge detector Is very close to that of the DroG with the performance criteria . signal to noise ratio, locality, and multiple response. And the computational complexity can be reduced almost by a half of that of DroG, because of the use of common 2-D smoothing filter for DroG and LoG ( Laplacian of Gausslan) systems.
Since the usual conventional edge detectors employ the local differential derivatives, the detected edges are not uniform in their widths or some edges are missed out of the detection on magnified images. We employ a mapping from the exactly monotonic intensity distributions of ramp edges to the simple step functions of intensity, which is referred to as perfect sharpening map of ramp edges. This map is based on the non-local feature of intensity distribution and used to introduce a modified differentiation, in terms of which we can construct an efficient edge detector adaptive to the variation of edge width. By adopting the operator MADD in this paper, we developed an edge detector that works stably against the magnification of image or the variation of edge width. It is shown by comparing to the conventional algorithms that the proposed one is very excellent.
본 논문에서는 대역 제한된 색도 신호에 의해 발생하는 컬러번짐 현상을 TV 수신단이나 MPEG 디코더에서 효과적으로 개선하는 방법을 제시한다. 제안하는 컬러 번짐 개선 알고리즘은 비디오 신호에 포함된 색도 신호의 천이를 개선하기 위하여, 색도 신호의 일정 윈도우 영역에 존재하는 주변 화소들의 국부 최대값 및 국부 최소값을 바탕으로 얻어낸 계단 신호를 사용한다. 대역 제한된 색도 신호에서 이웃에 존재하는 화소들간의 색도 차를 계산하여 에지 특성을 분석하고 계산된 색도 차를 바탕으로 입력 신호와 계단신호와의 공간 적응적 가중치를 결정한다. 실험 결과에서는 제안하는 컬러 번짐 개선 알고리즘이 컬러 번짐 효과를 효과적으로 제거하여 선명하면서도 자연스러운 영상을 얻어내는 것을 확인할 수 있다.
Park, Young-Uk;Jeon, Jae-Hwan;Lee, Jin-Hee;Kang, Nam-Oh;Paik, Joon-Ki
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.6
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pp.26-35
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2009
In this paper, we present morphology-based step region extraction and regularized iterative point-spread-function (PSF) estimation methods. The proposed PSF estimation method uses canny edge detector to extract the edge of the input image. We extract feasible vertical and horizontal edges using morphology analysis, such as the hit-or-miss transform. Given extracted edges we estimate the optimal step-response using flattening and normalization processes. The PSF is finally characterized by solving the equation which relates the optimal step response and the 2D isotropic PSF. We shows the restored image by the estimated PSF. The proposed algorithm can be applied a fully digital auto-focusing system without using mechanical focusing parts.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1997.11a
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pp.139-143
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1997
본 논문에서는 점확산함수(point spread function; PSF)의 추정을 기반으로 한 완전한 자동초점 시스템을 제안한다. 초점이 맞지 않은 영상의 정확한 PSF의 추정을 위해서, 입력 영상을 부영상으로 분할하고, 에지를 가진 부영상들의 계수함수 응답의 평균을 취한다. 초점이 맞지 않은 열화로 발생하는 PSF는 보통 영상이 물체와 배경간에 선형의 경계를 가지고 있다는 가정하에 에지의 방향을 따라 평균되어진 계단함수 응답의 차이를 따라 추정되어진다. 이렇게 예측된 PSF를 사용하여 영상복원 필터는 제한적 최소 제곱의 접근방법을 통해 구현되어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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