Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.5
no.1
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pp.127-133
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2011
Characters in natural image are an important information with various context. Previous work of character region detection algorithms is not detect of character region in case of image complexity and the surrounding lighting, similar background to character, so this paper propose an method of character region detection in natural image using edge and connected component by morphological reconstructions. Firstly, we detect edge using Canny-edge detector and connected component with local min/max value by morphological reconstructed-operation in gray-scale image, and labeling each of detected connected component elements. lastly, detected candidate of text regions was merged for generation for one candidate text region, Final text region detected by checking the similarity and adjacency of neighbor of text candidate individual character. As the results of experiments, proposed algorithm improved the correctness of character regions detection using edge and connected components.
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 the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.4
s.42
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pp.9-15
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2006
In this paper we propose Wilcoxon test, Median test and Van der Waerden test such as linear rank tests in two-sample location problem for detecting edges effectively in noisy images. These methods are based on detecting image intensity changes between two pixel neighborhoods using an edge-height model to perform effectively on noisy images. The neighborhood size used here is small and its shape is varied adaptively according to edge orientations. We compare and analysis the performance of these statistical edge detectors on both natural images and synthetic images with and without noise.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.393-396
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2016
Digital image processing is the technical area of processing and analysis with intellectual and efficient ways, which has been commercialized in a variety of applications. However, the noise is occurred in the image data with multiple reasons and various studies have been performed to eliminate the noise. Generally, the types of noise vary by causes and forms, and composite noise is the representative one. Hence, the modified switching filter to process by types of noise was suggested to eliminate composite noise in the image effectively and to have excellent characteristics of edge conservation.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.349-351
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2006
동영상 내에서 이동하는 객체를 추적하기 위해서는 우수한 객체 검출 방법이 필요하다. 이를 위하여, 본 논문에서는 연속된 영상에서의 인접한 프레임들을 이용하여 객체의 형태를 검출하고자 한다. 인접한 프레임들의 합성과 차를 이용하여 움직이는 객체의 대략적인 형태를 알아내고, 대략적인 형태를 이진화시킨 영상과 현재 프레임의 에지 영상과의 AND 연산을 통하여 객체의 형태를 알아 낼 수 있다. 그리고, 이 과정에서 생성되는 노이즈를 채움 연산과 영역화 연산을 통하여 제거할 수 있으며, 얻어진 객체의 크기 비율을 고려한 수직 투영을 통하여 다중 객체를 잘 분리해 낼 수 있었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.234-239
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2002
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 효과적인 특징 추출 통한 계층적인 내용 기반 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 영상내에 존재하는 형태 정보와 질감 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의 영상에서 에지 특징 정보를 추출하고 부분 영역으로 분할된 영상에서 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 영상의 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.
Comer point is a very important information to a pattern recognition of image processing. And so, many researchers develope various detecting comer point algoritms. But, there are some problems to get comer points by 8 directional chain code when the degree of edge line is not integer multiplication of 45 degree. So, we propose a new algorithm which is combined with morphology and human visual conception for optimal comer points without the above defects. We get a good simulation result by this proposed algorithm Ana so, we think this algorithm is very useful to FA(factory automation} and ship's radar system to know some coastal area from its image.
최근 모바일 영상기반 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 문자정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연이미지로부터 문자정보를 추출을 위한 전단계로 문자영역 검출이 필수적이다. 본 연구는 문자영역의 지역적 에지 및 연결요소 특징을 고려하여 조명 및 복잡한 배경에서도 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, RGB 컬러분포 패턴을 분석하여 컬러 양자화를 함으로서 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 문자후보 영역을 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 문자 후보 영역을 검출하고, 문자 후보 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 문자영역을 효과적으로 검출하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11a
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pp.579-582
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2003
본 논문에서는 동영상에서 에지 정보와 히스토그램 분석을 이용하여 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고 추적하는 방법을 제안하였다. 물체 검출에서는 먼저, 입력영상에 대하여 형태에 관한 정보를 그대로 유지하면서 자료의 양을 줄일 수 있는 에지(Edge)를 추출한다. 추출된 에지 영상에 차연산과 이진화를 수행하여 물체를 검출하고, 검출된 물체 영역은 이진 변환밀도에 대한 수평 누적값의 합을 수평 수직 최대 누적값을 더한 값으로 나눈 임계값으로 구한다. 물체 추적에서는 현재 프레임에서 검출된 물체와 이전 프레임에서 검출된 물체와의 유사성을 비교하여 추적한다. 실험결과 물체 검출속도를 개선시켰고, 실시간으로 물체를 추적할 수 있었으며, 국부적인 움직임까지도 추적할 수 있었다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.5
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pp.281-286
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2013
In this paper, we propose a noise estimation method using edge detection. It is a filter-based noise estimation method. Edge detection is to exclude structures and details which have an effect on the noise estimation. To detect edge, we use a modified rational filter which is robust to details of images. The proposed noise estimation method is more efficiently applied to noise estimation in various types of images and has better results than those of conventional filter-based noise estimation methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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