In this paper, we propose an occlusion compensation algorithm which is used for virtual view generation. In general, since occlusion region is recovered from neighboring pixels by taking the mean value or median value of neighbor pixels, the visual characteristics of a given image are not considered and consequently the accuracy of the compensated occlusion regions is not guaranteed. To solve these problem, we propose an algorithm that considers primary visual characteristics of a given image to compensate the occluded regions by using seam carving algorithm. In the proposed algorithm, we first use Sobel mask to obtain the edge map of a given image and then make it binary digit 0 or 1 and finally thinning process follows. Then, the energy patterns of original and thinned edge map obtained by the modified seam carving method are used to compensate the occlusion regions. Through experiments with many test images, we verify that the proposed algorithm performed better than conventional algorithms.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.7
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pp.1763-1772
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1996
The conventional training set selection methods for the satellite image classification usually depend on the manual selection using data from the direct measurements of the ground or the ground map. However this task takes much time and cost, and some feature values vary in wide ranges even if they are in the same class. Such feature values can increase the robustness of the neural net but learning time becomes longer. In this paper,we propose anew training set selection algorithm using a rule-based method. By the technique proposed, the SPOT multispectral Imagery is classified in 3 bands, and the pixels which satisfy the rule are employed as the training sets for the neutralist classifier. The experimental results show faster initial convergence and almost the same or better classification accuracy. We also showed an improvement of the classification accuracy by using texture features and NDV1.
Precise image-to-image registration is required to process multi-sensor data together. The purpose of this paper is to develop an algorithm that register between high-resolution optical and SAR images using linear features. As a pre-processing step, initial alignment was fulfilled using manually selected tie points to remove any dislocations caused by scale difference, rotation, and translation of images. Canny edge operator was applied to both images to extract linear features. These features were used to design a cost function that finds matching points based on their similarity. Outliers having larger geometric differences than general matching points were eliminated. The remaining points were used to construct a new transformation model, which was combined the piecewise linear function with the global affine transformation, and applied to increase the accuracy of geometric correction.
This paper first discusses the disadvantages of the existing CamShift Algorithm for real time face tracking, and then proposes a new Camshift Algorithm that performs better than the existing algorithm. The existing CamShift Algorithm shows unstable tracking when tracing similar colors in the background of objects. This drawback of the existing CamShift is resolved by using Kinect’s pixel-by-pixel depth information and the Skin Detection algorithm to extract candidate skin regions based on HSV color space. Additionally, even when the tracking object is not found, or when occlusion occurs, the feature point-based matching algorithm makes it robust to occlusion. By applying the improved CamShift algorithm to face tracking, the proposed real-time face tracking algorithm can be applied to various fields. The results from the experiment prove that the proposed algorithm is superior in tracking performance to that of existing TLD tracking algorithm, and offers faster processing speed. Also, while the proposed algorithm has a slower processing speed than CamShift, it overcomes all the existing shortfalls of the existing CamShift.
A look-up table based vector adaptive filter is proposed in color inverse halftoning. Inverse halftoning converts halftone image into a continuous-tone image. The templates and training images are required in the process of look-up table based methods, which can be obtained from distributed patterns in the sample halftone images and their original images. Although the look-up table based methods usually are faster and show better performances in PSNR than other methods do, they show wide range of qualities depending on how they treat nonexisting patterns in the look-up table. In this paper, a vector adaptive filter is proposed to compensate for these nonexisting patterns, which achieves better quality owing to the contributed informations about hue, saturation, and intensity of surrounding pixels. The experimental results showed that the proposed method resulted in higher PSNR than that of conventional Best Linear Estimation method. The bigger the size of the template in the look-up table becomes, the more outstanding quality in the proposed method can be obtained.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.5
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pp.1180-1188
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2015
In this paper, we propose a new subband quantizer which is a type of quad-tree for applying to digital hologram compression based on Fresenelet transform. After executing Fresnelet transform to the captured digital holgoram, we analyze effect of the designed quantizer for the reconstructed objects from analyzing average energy of each coefficient and visual importance in all subbands. We analyze distribution of coefficient and set dynamic range for each subband, and then design subband quantizer. For enhancing effectiveness of the designed quantize, we adopt a method using the coefficients which are located out of dynamic range, which are named by exception indices. From this, we can obtain more effective quantizer which has higher performance in a range of σ′ = 5.0.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.36D
no.7
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pp.56-65
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1999
In this paper, a pixelated binary phase grating to generate $5{\times}5$ spots in designed using simple Genetic Algorithm(sGA) composed of selection, crossover, and mutation operators, and it can be applied for the optical interconnection. So as to adapt that GA is a robust and efficient schema, a chromosome is coded as a binary integer of length $32{\times}32$, the ranking method for decreasing the stochastic sampling error is performed, and a single-point crossover having $16{\times}16$ block size is used. A designed grating when the probabillty of mutation is 0.001, the probability of crossover is 0.75 and the population size is 300 has a 74.7[%] high diffraction efficiency and a $1.73{\times}10^{-1}$ uniformity quantitatively.
The lineament extraction from satellite images is important in the geologic studies including groundwater and mineral exploration, groundwater survey, natural hazard analysis, and many others. The lineaments in remote sensing images are identified by the difference of pixel values or brightness. Since the visual interpretation is apt to be influenced by the knowledges and experiences, many of the automatic lineament detection algorithms are developed to ensure the objectives and efficient outputs. DSTA (dynamic segment tracing algorithm) is one of such algorithms, which can be applied to not only mountainous area but also alluvial area. However, when the alluvial area is wider than mountain region, somewhat severe noises are generated. To reduce such noises, AERA (alluvial effect reducing algorithm) is proposed and tested for the image which contains mountains, cultivated land and urban area. Upon the application of AERA, alluvial effects in lineament extraction from satellite image are substantially reduced.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.4
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pp.455-461
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2002
This paper presents a new parametric log line equation of polar form for Hough transform in log-polar plane, in which it can remove the well-known unboundedness problem of Hough parameters. Bolduc's method is used to generate a log-polar image dividing the fovea and periphery from a Cartesian image. Edges of the fovea and periphery are detected by using the Sobel mask and the proposed space-variant gradient mask, and are combined in the log-polar plane. The sampled points that might constitute a log line are quite sparse in a deep peripheral region due to severe under-sampling, which is an inherent property of LPM. To cope with such under-sampling, we determine the values of cumulative cells in Hough space by using the space-variant weighting. In our experiments, the proposed method demonstrates its validity of detecting not only the lines passing through both the fovea and periphery but also the lines in a deep periphery.
The development of multimedia devices with built-in cameras such as smart devices and various studies using video-related multimedia data such as images and video obtained from the devices have been actively conducted. These studies deal with image data. An image can be defined as a set of color information obtained from a digital sensor called a pixel. Images contain various cognitive information such as color, lighting, objects and so on. In order to extract or process such information, it is necessary to clearly understand the composition of colors. In this paper, we introduce 3-dimensional information visualization method which can effectively express the results of image processing together with color distribution. This study visualizes the characteristics of image related multimedia data as well as the characteristics of various analytical data derived from it, so that researchers can transmit the image information more clearly and effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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