Image denoising is basic work for image processing, analysis and computer vision. This paper proposes a novel algorithm based on wavelet threshold for image denoising, which is combined with the linear CLS (Constrained Least Squares) filtering and thresholding methods in the transform domain. We demonstrated through simulations with images contaminated by white Gaussian noise that our scheme exhibits better performance in both PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) and visual effect.
This paper proposes an image compressing and template matching algorithm for face image using GHA (Generalized Hebbian Algorithm). GHA is a part of PCA (Principal Component Analysis), that has single-layer perceptrons and operates and self-organizing performance. We used this algorithm for feature extraction of face shape, and our simulations verify the high performance for the proposed method. The shape for face in the fact that the eigenvector of face image can be efficiently represented as a coefficient that can be acquired by a set of basis is to compress data of image. From the simulation results, the mean PSNR performance is 24.08[dB] at 0.047bpp, and reconstruction experiment shows that good reconstruction capacity for an image that not joins at leaning.
(001) GaAs 기판 위에 성장된 (ZnSe/FeSe) 초격자의 구성층 사이에 상호확산으로 형성된 $Zn_{1-x}Fe_xSe$ 의 미세구조가 고분해능 투과전자현미경과 컴퓨터 이미지 시뮬레이션에 의해 연구되었다. 컴퓨터 이미지 시뮬레이션은 multislice 방법으로 여러 시편 두께와 초점 거리에서 실시되었다. 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 얻은 이미지는 실험에 의해 얻은 이미지와 비교되었다. 또한, CuAu-I 형태 규칙화가 $Zn_{1-x}Fe_xSe$ 상호화산층에서 일어났다. 이 CuAu-I 형태 규칙격자는 <100>과 <110> 방향에 따라서 ZnSe와 FeSe 층이 교대로 구성되어 있다.
In this paper we present 2-dimensional image recovery method using Hadamard transform. Generally, the methods of Hadamard transform are more useful tools and much simplier than those of Fourier transform. The Hadamard transform can improve estimates when the detector is the source of noise. We take into account nonidealities in the system for the further improved image We also present the average mean square error(AMSE) associated with estimates with the results from computer simulations.
Wang, Meng;Ning, Zhen Hu;Yu, Jing;Xiao, Chuang Bai
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.461-484
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2021
Compressed sensing in image reconstruction has attracted attention and many studies are proposed. As we know, adding prior knowledge about the distribution of the support on the original signal to CS can improve the quality of reconstruction. However, it is still difficult for a recovery framework adjusts its strategy for exploiting the prior knowledge efficiently according to the current estimated signals in serial iterations. With the theory of information geometry, we propose an adaptive strategy based on the current estimated signal in each iteration of the recovery. We also improve the performance of existing algorithms through the adaptive strategy for exploiting the prior knowledge according to the current estimated signal. Simulations are presented to validate the results. In the end, we also show the application of the model in the image.
A pseudo 480-Hz drive method has been proposed to reduce the dynamic false contour noise that occurs on flat panel displays with displaying grayscale image in the digital mode, such as plasma display panels. The proposed method makes the image movements nearly continuous by rearranging the 8-bit image data displayed for 1 TV field into 8 subfields. The position of the image data rearranged in subfields has been optimized on the basis of the speed of the moving image by computer simulations for the dynamic false contour noise. It is verified that a significant reduction in the dynamic false contour noise is achieved with the proposed method as compared to the conventional noise reduction technologies. Moreover, to reduce the noise in digital mode displays, the proposed technology requires only 8 subfields. Therefore, there is no reduction in the brightness of the image.
Crowd behavior simulations have been studied to further accelerated and refined by parallelism by inducing agent-interacting forces into the image field representing the forces of attraction and repulsion. However, it was difficult to consider rapidly changing environments such as fire situations in buildings because texture images must be generated in advance simulation starts and simulations can only be performed in 2D spaces. In this paper, we propose a crowd agent behavior simulation method based on agent's 3D affordance field for flexible agent behavior in variable geomorphological environments in 3D space. The proposed method generates 3D affordance field related to agents and sensors in 3D space and defines the agent behavior in 3D space for the crowd behavior simulation based on an image-inducing field to a 3D space. Experimental results verified that our method enables the development of large-scale crowd behavior simulations that are flexible to various fire evacuation situations in 3D virtual spaces.
Seo, Dong-Hoan;Cho, Kyu-Bo;Park, Se-Joon;Cho, Woong-Ho;Noh, Duck-Soo;Kim, Soo-Joong
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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pp.450-453
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2002
In this paper a Phase-based virtual image encryption and decryption techniques based on a joint transform correlator (JTC) are proposed. In this method, an encrypted image is obtained by multiplying a phase-encoded virtual image that contains no information from the decrypted image with a random phase. Even if this encryption process converts a virtual image into a white-noise-like image, the unauthorized users can permit a counterfeiting of the encrypted image by analyzing the random phase mask using some phase-contrast technique. However, they cannot reconstruct the required image because the virtual image protects the original image from counterfeiting and unauthorized access. The proposed encryption technique does not suffer from strong auto-correlation terms appearing in the output plane. In addition, the reconstructed data can be directly transmitted to a digital system for real-time processing. Based on computer simulations, the proposed encryption technique and decoding system were demonstrated as adequate for optical security applications.
In this paper, we propose an improved optical security system using three phase-encoded images and the principle of interference. This optical system based on a Mach-Zehnder interferometer consists of one phase-encoded virtual image to be encrypted and two phase-encoded images, en-crypting image and decrypting image, where every pixel in the three images has a phase value of '0'and'$\pi$'. The proposed encryption is performed by the multiplication of an encrypting image and a phase-encoded virtual image which dose not contain any information from the decrypted im-age. Therefore, even if the unauthorized users steal and analyze the encrypted image, they cannot reconstruct the required image. This virtual image protects the original image from counterfeiting and unauthorized access. The decryption of the original image is simply performed by interfering between a reference wave and a direct pixel-to-pixel mapping image of the en crypted image with a decrypting image. Computer simulations confirmed the effectiveness of the proposed optical technique for optical security applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.6069-6091
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2017
Augmented Reality (AR) overlays virtual information on real world data, such as displaying useful information on videos/images of a scene. This paper presents an Enhanced AR (EAR) system that displays useful statistical players' information on captured images of a sports game. We focus on the situation where the input image is degraded by strong sunlight. Proposed EAR system consists of an image enhancement technique to improve the accuracy of subsequent player and face detection. The image enhancement is followed by player and face detection, face recognition, and players' statistics display. First, an algorithm based on multi-scale retinex is proposed for image enhancement. Then, to detect players' and faces', we use adaptive boosting and Haar features for feature extraction and classification. The player face recognition algorithm uses boosted linear discriminant analysis to select features and nearest neighbor classifier for classification. The system can be adjusted to work in different types of sports where the input is an image and the desired output is display of information nearby the recognized players. Simulations are carried out on 2096 different images that contain players in diverse conditions. Proposed EAR system demonstrates the great potential of computer vision based approaches to develop AR applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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