Adaptive binarization is very important for the camera-based document recognition. This paper proposes a binarization method which can effectively adapt to the variation of image Qualify. Firstly, it analyzes the effect of binarization parameters to the result and proposes a method to measure the image quality. Then, it statistically analyzes the relationship between the image quality and the binarization parameter. Finally, it proposes a binarization method that automatically adapts to the quality of the input image, using the analysis result. The experiment results show that there is a meaningful relationship between the image quality and the binarization parameter, and therefore, the proposed method can effectively adapt to the variation of image quality.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.370-373
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2003
획득한 영상의 강조는 강조된 그 자체를 이용한다는 것보다 이를 통하여 보다 낳은 결과를 얻기 위한 전처리의 한 부분이라고도 할 수 있다. 영상의 강조는 단지 화질을 보기 좋게 한다는 점이 아니라 주어진 영상으로부터 더 뚜렷한 화질을 얻는다는 것을 포함하기도 한다. 현재 영상의 개선 또는 강조 알고리즘들은 모든 영상에서 원하는 만큼의 뚜렷한 영상을 얻지 못하거나, 화질의 크기에 비례하여 많은 처리 시간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 연구는 다양한 방법으로 촬영되는 영상에 있어서 차후 사용될 영상의 본래 활용 목적에 부합하도록 강조하는 방법이다. 이에 대한 새로운 알고리즘으로 히스토그램의 분포도를 조절하여 영상의 특징들을 강조하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.223-226
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2009
유해 영상 검출은 유해 동영상을 내용 기반으로 검색하고 차단하기 위한 방법의 하나로써, 유해 동영상 추적 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술이다. 기존의 유해 영상 검출은 웹 사이트 내에 음란 콘텐츠를 추출함으로 유해 사이트를 차단하는데 사용되었으며, 주로 RGB 비율, Histogram 등을 이용한 Skin color와 Edge를 추적한 Texture를 기반으로 유해 영상을 검출하였다. 그러나 기존 방식은 UCC 유해 동영상과 같이 저화질 영상에서의 유해 여부를 판단하기에는 정확성이 낮다. 따라서 본 논문에서는 영상 크기에 따른 고/저화질 분류를 이용하여 동영상에서 보다 효과적인 유해 영상 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 고/저화질 분류 사용의 유/무에 따른 검출 실험을 하였으며, 그 결과 분류를 방법이 기존 방법보다 12%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
Park, Young-Soo;Hur, Nam-Ho;Pyo, Kyung-Soo;Song, Chung-Kun
Journal of Broadcast Engineering
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v.16
no.2
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pp.319-330
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2011
For objective assessment of stereoscopic 3D image quality, we measure quality of left and right image with 2D image quality measurement method. However, this method is inconvenient because that we have to measure quality of left and right image individually. Therefore we propose a method of stereoscopic 3D image quality assessment using one overlaid image with left and right image. Using this method, One can measure quality of stereoscopic 3D image more easily and quickly.
영상 복원은 다양한 영상 처리의 분야의 기반기술로 사용되는 기술로서, 복원 과정에서의 번짐현상(블러링)으로 인한 화질 저하가 발생하는 문제점이 있다. 위성 영상과 같이 영상이 의미하는 내용의 중요도가 높은 분야에서는 화질 저하를 최소화하는 영상 복원 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 하위 레벨 해상도 보간과 손실 정보 추정을 이용한 위성 영상 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 해상도 보간을 통해서 복원 과정에서 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 복원된 영상에 적용하여 최종적으로 영상 복원 결과를 향상시킨다. 동일한 위성 영상을 이용한 비교 실험에서 기존의 방법들보다 주관적 화질 개선이 뚜렷함을 알 수 있었고, 객관적 화질 비교인 PSNR에서도 $2.68\sim4.22dB$의 향상된 결과를 나타내었다. 제안하는 방법은 위성 영상 분석을 비롯하여 영상 복원을 이용하는 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
PDP에 표시되는 영상의 화질은 PDP 구매 결정에 영향을 미치는 가장 중요한 요소들 중의 하나이다. PDP에서의 화질은 주로 PDP 구동방식, 셀의 구조, 사용되는 방전가스 및 형광체의 특성, 표시 가능 화소수 등과 같은 PDP 구성 요소들에 의해 좌우된다. 이와 같은 PDP의 구성 요소들을 개선함으로서 화질을 향상시킬 수 있다. 하지만, 이미 구성 요소들이 결정되어져 있는 경우 신호 및 영상 처리 방법들을 적용함으로서 PDP에서의 화질을 개선시킬 수 있다. 본 소고에서는 PDP에서의 고화질 구현을 위한 신호 및 영상처리 기술들을 소개하기로 한다.
Stereoscopic video delivers depth perception to users contrary to 2D video. Therefore, we need to develop a new video quality assessment model for stereoscopic video. In this paper, we propose a new method for objective assessment of stereoscopic video. The proposed method detects blocking artifacts and degradation in edge regions such as in conventional video quality assessment model. And it detects video quality difference between views using depth information for efficient quality prediction. We performed subjective assessment of stereoscopic video to check the performance of the proposed method, and we confirmed that the proposed algorithm is superior to the existing method in PSNR in respect to correlation with results of the subjective assessment.
Most of the diagnostic medical radiography are rapidly replaced by digital imaging systems recently. Although with the current transition of analog to digital most of the exposure conditions and parameters are still on the basis of film-screen analog system. Moreover the evaluation of acquired digital radiographic image is not fulfilled normally because of the difficulties in handling the digital raw data. The user friendly windows program for the evaluations of digital radiographic image was developed on the MatLab platform. The program has functions for the calculation of the contrast profile, NPS(noise power spectrum), MTF(modulation transfer function), and NEQ(noise equivalent quanta).
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.592-594
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2003
이 논문에서는 wavelet과 sobel filter를 사용하여 영상의 객관적인 평가 점수를 계산하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 orthogonal wavelet 변환을 기초로 하고 있으며 원본 영상과 처리된 영상 데이터가 모두 가용하다는 것을 전제로 한다. Wavelet을 이용해 주파수에 따라 분할된 영상 정보를 이용해 각각의 부영역 별 차영상을 획득하고 이 획득된 영상의 에너지를 이용해 화질 평가 수치를 계산한다. 부영역 별로 획득된 영상은 일정한 크기의 블록으로 분할되어 동일한 블록 내에서 가용한 영상의 특징에 관한 정보(contrast, edge 영역의 분포 정도) 벡터와 내적하여 새로운 특징 벡터로 사용되고, 이 특징 벡터의 가중치를 최적화하여 높은 상관도의 화질평가 점수를 산출하게 된다.
Research should be actively conducted for the ability of X-ray equipment and Retrospective image analysis of X-ray equipment used in hospitals. Retrospective image analysis of X-ray machines, CT and MRI of radiology and medical equipment has been actively conducted. However, image quality measurement using angiography equipment of angiography room is mostly measured with phantom, and image quality measurement on image after being taken by actual patient is insufficient and researches on accurate image quality measurement method are remarkable. It is in short supply. Therefore, through this study, the researcher devised a method to measure the image quality of the acquired image after coronary angiography, and to provide a high quality image to the operator. The equipment and programs used were angiographic examination equipment (Axiom Artis Zee Ceiling) and Image J program. Subjects were images automatically saved in PACS program after coronary angiography.For image quality measurement, selected the AP Caudal 30° image that show the LCA vessel well and the LAO 30° image that show the RCA vessel well during the coronary angiography. In order to measure the background and ROI of the selected image by selecting an image, a criterion on how to find and measure a section where the overlap of the shadow, such as blood vessel, liver and lung is minimized, is presented. In conclusion, there is no exact standard for analyzing an image quality measurement method of angiography image. Therefore, in order to provide quality images to the practistioners, not only the technicians of the equipment but also the users who actually use them should become researchers and conduct research on image quality measurement in various ways. Thus, it is expected to provide excellent images to patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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