• 제목/요약/키워드: Cumulative Distribution Function fitting

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CDF 부합에 의한 영상 개선 (An Image Enhancement using CDF fitting)

  • 강창옥;황재호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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    • pp.653-656
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    • 2006
  • 본 논문은 Cumulative Distribution Function(CDF) 부합에 의한 영상 개선 방법에 대해서 제안하였다. 제안한 방법은 원본 영상의 히스토그램 분포도를 조사하여 히스토그램 그래프상의 특정 색도값들을 선정, 이 점들을 보간법을 이용하여 히스토그램을 재 작성한다. 이를 이용하여 원본 CDF 그래프를 크게 벋어나지 않고, 즉 밝기 정보가 크게 훼손 되지 않은 상태로 색도 값을 재 배치 함으로써 히스토그램 평활화와 스트레칭 효과를 모두 만족하는 영상 향상의 결과를 얻을 수 있다.

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에지 방향의 누적분포함수에 기반한 차선인식 (Lane Detection Based on a Cumulative Distribution function of Edge Direction)

  • 이운근;백광렬;이준웅
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2814-2818
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    • 2000
  • This paper describes an image processing algorithm capable of recognizing the road lane using a CDF (Cumulative Distribution Function). which is designed for the model function of the road lane. The CDF has distinctive peak points at the vicinity of the lane direction because of the directional and positional continuities of the lane. We construct a scatter diagram by collecting the edge pixels with the direction corresponding to the peak point of the CDF and carry out the principal axis-based line fitting for the scatter diagram to obtain the lane information. As noises play the role of making a lot of similar features to the lane appear and disappear in the image we introduce a recursive estimator of the function to reduce the noise effect and a scene understanding index (SUI) formulated by statistical parameters of the CDF to prevent a false alarm or miss detection. The proposed algorithm has been implemented in a real time on the video data obtained from a test vehicle driven in a typical highway.

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Road-Lane Detection Based on a Cumulative Distribution Function of Edge Direction

  • Yi, Un-Kun;Lee, Joon-Woong;Baek, Kwang-Ryul
    • Journal of KIEE
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    • 제11권1호
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    • pp.69-77
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    • 2001
  • This paper describes an image processing algorithm capable of recognizing road lanes by using a CDF(cumulative distribution function). The CDF is designed for the model function of road lanes. Based on the assumptions that there are no abrupt changes in the direction and location of road lanes and that the intensity of lane boundaries differs from that of the background, we formulated the CDF, which accumulates the edge magnitude for edge directions. The CDF has distinctive peak points at the vicinity of lane directions due to the directional and the positional continuities of a lane. To obtain lane-related information a scatter diagram was constructed by collecting edge pixels, of which the direction corresponds to the peak point of the CDF, then the principal axis-based line fitting was performed for the scatter diagram. Noises can cause many similar features to appear and to disappear in an image. Therefore, to reduce the noise effect a recursive estimator of the CDF was introduced, and also to prevent false alarms or miss detection a scene understanding index (DUI) was formulated by the statistical parameters of the CDF. The proposed algorithm has been implemented in real time on video data obtained from a test vehicle driven on a typical highway.

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3차원 동영상 데이터의 통계적 모델링과 주기적 평균값에 의한 Smoothing 방법에 관한 연구 (A Study on a Statistical Modeling of 3-Dimensional MPEG Data and Smoothing Method by a Periodic Mean Value)

  • 김덕성;김태형;이병호
    • 전자공학회논문지S
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    • 제36S권6호
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    • pp.87-95
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    • 1999
  • 본 논문에서는 ATM망에서 3차원 동영상 데이터의 시뮬레이션 모델을 제시한다. 이 모델은 슬라이스 레벨에 기초를 두며, PVAR(Projected Vector Autoregressive)모델이라고 명한다. PVAR 모델은 자기상관성(Autocorrelation)과 히스토그램(Histogram)특성을 만족하기 위해 AR(Autoregressive)모델에 기초로 모델링 되고 프로젝션 함수(Projection function)에 의해 실제 데이터를 매핑 한다. 프로젝션 함수로는 CDPF(cumulative distribution probability function)를 사용한다. 이때 과정은 슬라이스 단위로 수행된다. 제안된 모델은 자기 상관성과 히스토그램을 만족시키는데 좋은 성능을 보여주고, 네트워크 성능 분석에 중요하다. 이어서 이것을 주기적 평균값에 의한 Smoothing 방법에 적용한다. 일반적으로 QoS는 버퍼(buffer)에서의 셀 손신과 최대 지연에 관계된 CLR에 달려 있다. 따라서 제안한 Smoothing 기법은 QoS를 향상시키는데 이용할 수 있다.

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