Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.413-414
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2024
영상 인식을 위한 학습 데이터 구성 단계에서 에지는 물체의 크기, 방향 등의 정보를 포함하고 있어 영상의 특징으로 사용한다. 본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 소벨 마스크를 사용하여 원영상과 압축영상 그리고 에지영상간의 학습에 따른 인식 정도를 파악하고자 한다. 실험결과, 원영상 그대로 인식하는 것보다 에지 영상에 의한 학습 속도에 차이가 있음을 알 수 있었다.
Error diffusion is a procedure for generating high quality bilevel images from continuous-tone images but blurs the edge information. To solve this problem, we propose the improved method appling edge enhanced weights based on local characteristic of the original images. We consider edge information as local characteristic. First, we produce edges by appling 3$\times$3 sobel operator to the original image. The edge is normalized from 0 to 1. Edge information weights are computed by using sinusoidal function and the normalized edge information. The edge enhanced weights are computed by using edge information weights multiplied input pixels. The proposed method is compared with conventional methods by measuring the edge correlation and quality of the recovered images from the halftoned images. The proposed method provides better quality than the conventional method due to the enhanced edge and represents efficiently the detail edge. Also, the proposed method is improved in edge representation than the conventional method.
Recently, research using unstructured data such as images and videos has been actively conducted in various fields. Edge detection is one of the most useful image enhancement techniques to improve the quality of the image process. However, it is very difficult to perform edge detection in noise images because the edges and noise having high frequency components. This paper uses a linear model and standard deviation as an effective edge detection method for noise images. The edge is detected by the difference between the standard deviation of the pixels included in the pixel block and the standard deviation of the residual obtained by fitting the linear model. The results of edge detection are compared with the results of the Sobel edge detector. In the original image, the Sobel edge detection result and the proposed edge detection result are similar. Proposed method was confirmed that the edge with reduced noise was detected in the various levels of noise images.
본 논문에서는 에지 검출기에 의해 다양한 명암이 존재하는 차량 번호판 영역의 사각형 에지를 검출시 사용되는 소벨 및 Prewitt, Roberts, 가우시안의 라플라시안, 그리고 Canny 검출기를 사용하여 처리 속도와 에지 검출의 정확성을 실험하여 각 연산자의 성능을 평가하였다. 기존의 Sobel 에지 검출기는 적응적 임계값을 구하지 않으면 다양한 조명의 영향에 강인하지 못하다. 또한 Canny 에지 검출기는 조명의 영향에 강인하기는 하나, 계산량이 Sobel 보다는 많아 처리 속도가 느리다. 색상에 의해 번호판 후보 영역을 추출한 후 에지 검출기 번호판 내의 명암이 둘 이상으로 차량 번호판 영역에 대해서, 다양한 에지 검출기를 적용하여 속도와 에지 검출 성능을 비교 평가하고자 한다.
A new intra-field deinterlacing algorithm with edge direction vector (EDV) in the image block is introduced. This proposed filter is suitable to the region with high motion or scene change. We first introduce an EDV, which is computed by Sobel mask used edge map, so that filer resolution of the edge direction can be acquired. The proposed EDV oriented deinterlacing system operates by identifying small pixel variations in five orientations, $26.5^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$, $135^{\circ}$, and $153.5^{\circ}$. The EDV values work as inputs of Sobel mask and return edge direction degree and confidence parameters. Based on edge direction degree and confidence parameters the missing pixel is computed. The results of computer simulations demonstrate that the proposed method outperforms a number of intra-field deinterlacing methods in the literature.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.473-476
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2015
본 논문에서는 영상의 명암도 분포도를 효과적으로 조정하기 위해 개선된 퍼지 스트레칭 기법을 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 스트레칭이 적용된 영상에서 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지영상에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집 크기에 대한 소속도와 중심과 흠집간의 거리에 대한 소속도를 구한 후에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집이 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM와 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확히 추출되고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.
In this paper, the improved edge extract methods is proposed in order to extract edge. For the correct and fast detect, the binary image using the threshold value is applied for a experiment. For the experimental analysis, we compare the existing edge methods with the improved methods. Hereby, the exist methods are the sobel, robert, and prewitt. and the improved methods use the existing methods which is applied mask variations. The merits of the improved mothods have a result of a little erosion, a apparent edge. Specially, we use the grey image of medical image for the experimental analysis and then apply threshold value for a result image. After that, we acquire a apparent edge. For a quantitative analysis of the each methods, the each images was applied a histogram. As a result, we prove the merit of the improved methods using a analytical graph of the medical images.
Kim, Seong-Hu;Lee, Ju-Won;Kim, Joo-Ho;Lee, Han-Wook;Jung, Won-Geun;Lee, Gun-Ki
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.3
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pp.585-590
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2012
Coronary Intervention treatment has become the core that is the test of cardiac catheterization to conduct treatment with Coronary Arteriography. Operators must be careful in Coronary Intervention treatment because the stent is inserted into the point of narrowing of blood vessel. So, the operator must correctly recognize the path of blood vessel to deal with the problems which are damages and ruptures of blood vessel, and there would be some errors of finding the path of blood vessel by bad qualify of the image. Therefore in this paper, median filtering is conducted by preprocessing to evaluate the performance of the effect of noise of the image that affects quality of the image and Fuzzy Edge Extraction Techniques is tested by using Soble Edge Extraction Techniques to compare the performance with The Fuzzy Edge Extraction Techniques. In result, the performance, removing the noise and extracting the signal of Fuzzy Edge Extraction Techniques using median filtering, demonstrates the superiority.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.11a
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pp.104-107
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2018
최근 촬영 기기의 기술발전으로 인해 디지털 영상의 해상도가 증가함에 따라 선명한 디지털 영상에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에도 불구하고 디지털 영상 내 가우시안 잡음 (gaussian noise)은 촬영기기를 통해 영상 획득 및 처리 과정에서 발생하여 화질을 열화 시킨다. 디지털 이미지에서 발생하는 가우시안 잡음을 제거하기 위해서 기존의 저대역 통과 필터 (low-pass filter: LPF)를 사용하면 잡음은 제거되지만, 블러링 현상 (blurring phenomenon)이 나타난다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 소벨 연산자 (sobel operator)를 사용하여 영상 내 에지 맵 (edge-map)을 생성하여 에지 영역과 동질 영역을 구분한다. 에지영역에서는 약한 저역 필터 (weak low-pass filter)를 사용하고, 그 외의 이미지 영역에서는 강한 저역 필터 (strong low-pass filter)를 사용하는 알고리듬을 제안하였다. 그리고 다양한 이미지에 대하여 기존 알고리듬과 제안한 알고리듬의 적용한 결과를 통해 주관적 화질 비교하였고 객관적 지표로 최대 신호 대 잡음비 (peak signal-to noise ratio: PSNR)와 구조 유사성 (structural similarity: SSIM)을 사용하여 성능을 평가하였다. 실험결과를 통해 제안된 알고리듬이 잡음 제거 및 외곽선 보존의 우수함을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.802-804
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2014
Edge detection of image for performing the road lane recognition is an essential preprocessing. Various studies are being performed in order to detect such edge and there are conventional edge detection methods such as Sobel, Prewitt and Roberts. Such methods regardless of pixel distribution are processed by applying the same weighted value to the entire pixels and show a somewhat insufficient edge detection results. Therefore, this paper has proposed an algorithm that detects the edge using the suitable weighted value for the road lane recognition considering the pixel distribution shape of the image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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