To solve the problems of the low image contrast, fuzzy edge details and edge details missing in noisy image fusion, this study proposes a noisy infrared and visible light image fusion algorithm based on non-subsample contourlet transform (NSCT) and an improved bilateral filter, which uses NSCT to decompose an image into a low-frequency component and high-frequency component. High-frequency noise and edge information are mainly distributed in the high-frequency component, and the improved bilateral filtering method is used to process the high-frequency component of two images, filtering the noise of the images and calculating the image detail of the infrared image's high-frequency component. It can extract the edge details of the infrared image and visible image as much as possible by superimposing the high-frequency component of infrared image and visible image. At the same time, edge information is enhanced and the visual effect is clearer. For the fusion rule of low-frequency coefficient, the local area standard variance coefficient method is adopted. At last, we decompose the high- and low-frequency coefficient to obtain the fusion image according to the inverse transformation of NSCT. The fusion results show that the edge, contour, texture and other details are maintained and enhanced while the noise is filtered, and the fusion image with a clear edge is obtained. The algorithm could better filter noise and obtain clear fused images in noisy infrared and visible light image fusion.
자연영상에 내포되어 있는 문자는 다양한 내용을 표현하는 중요한 정보이다. 기존의 문자 검출 알고리즘은 영상의 복잡도와 주변의 조명, 문자와 유사한 배경색 등의 환경에서 문자영역을 검출하지 못하는 문제점이 있으므로 본 논문에서는 에지 및 형태학적 재구성에 의한 연결요소를 이용한 자연영상에 포함된 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로, 명암도 영상에서 캐니에지(Canny-Edge) 검출기를 이용한 에지 성분과 형태학적 연산에 의한 지역적 최소/최대값을 갖는 연결요소를 검출하고, 각각 검출된 연결성분을 레이블링하고, 레이블링 된 각 성분에 대해 문자가 갖는 특징을 이용한 후보 문자영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 후보 문자 영역을 서로 합병하여 하나의 후보 문자 영역을 생성하고, 후보 문자 영역의 인접성과 유사성으로 후보 문자 영역을 검증하여 최종 문자 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 에지 및 연결요소 성분을 이용한 방법은 문자영역 검출의 정확성이 개선되었다.
Compared to the bar code which is being widely used for commercial products management, color code is advantageous in both the outlook and the number of combinations. And the color code has application areas complement to the RFID's. However, due to the severe distortion of the color component values, which is easily over $50{\%}$ of the scale, color codes have difficulty in finding applications in the industry. To improve the accuracy of recognition of color codes, it'd better to statistically process an entire color region and then determine its color than to process some samples selected from the region. For this purpose, we suggest a technique to detect edges between color regions in this paper, which is indispensable for an accurate segmentation of color regions. We first transformed RGB color image to HSI and YIQ color models, and then extracted I- and Y-components from them, respectively. Then we performed Canny edge detection on each component image. Each edge image usually had some edges missing. However, since the resulting edge images were complementary, we could obtain an optimal edge image by combining them.
M. Junger, G. Reinelt, and W. R. Pulleyblank asked the following questions ([2]). (1) Is it true that every simple planar 2-edge connected bipartite graph has a 3-partition in which each component consists of the edge set of a simple path? (2) Does every simple planar 2-edge connected graph have a 3-partition in which every component consists of the edge set of simple paths and triangles? The purpose of this paper is to provide a positive answer to the second question for simple outerplanar 2-vertex connected graphs and a positive answer to the first question for simple planar 2-edge connected bipartite graphs one set of whose bipartition has at most 4 vertices.
본 논문에서는 클러스터 정의시 사용하게 되는 특성으로 노드간 패스 수에 기반한 K-edge 컴포넌트의 그래픽 정의 방법과 노드를 클러스터화 하는 집합화(Aggregation) 방법을 제시하였다. 집합화된 하이퍼텍스트 분리를 통해 이전 결과를 개선할 수 있으며, 집합내의 노드간 관련성을 가시화하여 비교할 수 있다.
A new reference point location method using the cosine component is proposed, where an edge map is defined and used to find the reference point. Because all processes used in the proposed method are performed at the block level, less processing time is required. Experimental results show that the proposed method can effectively detect the reference point with higher speed and accuracy for all types of fingerprints.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권12호
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pp.4502-4512
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2014
This article presents a reformulation of the Grey Edge framework for colour constancy. Colour constancy is the ability of a visual system to perceive objects' colours independently of their scenes' illuminants. Colour constancy algorithms try to estimate the colour of an illuminant from image values. This estimation can later be used to correct the image as though it were taken under a white illuminant. The modification presented allows the framework to incorporate image-specific filters instead of the commonly used edge detectors. A colour constancy algorithm is proposed using PCA and FastICA linear component analyses methods for the construction of such filters. The results show that the proposed method improves the accuracies of the Grey Edge framework algorithms whilst on the other hand, achieving comparable accuracies with the state-of-the-art methods, but improving their time efficiencies.
In this paper, we propose an adaptive histogram projection technique for dynamic range compression and an efficient detail enhancement method which is enhancing strong edge while reducing noise. First, The high dynamic range image is divided into low-pass component and high-pass component by applying 'guided image filtering'. After applying 'guided filter' to high dynamic range image, second, the low-pass component of the image is compressed into 8-bit with the adaptive histogram projection technique which is using global standard deviation value of whole image. Third, the high-pass component of the image adaptively reduces noise and intensifies the strong edges using standard deviation value in local path of the guided filter. Lastly, the monitor display image is summed up with the compressed low-pass component and the edge-intensified high-pass component. At the end of this paper, the experimental result show that the suggested technique can be applied properly to the IR images of various scenes.
AI 관련 산업의 급속한 발전으로 인해 무수히 많은 엣지 디바이스가 실세계에서 동작되고 있고, 이들 디바이스로 구성된 스마트 공간에서 발생하는 데이터가 상상을 초월함으로, 엣지 디비이스가 처리하는 것이 점점 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 EdgeCPS 기술이 등장하게 되었다. EdgeCPS는 엣지 디바이스와 엣지 서버간 연동과 자원 증강 및 기능 증강을 통하여 AI 응용 서비스를 포함한 다양한 응용 서비스의 원활한 수행을 지원하기 위한 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 EdgeCPS 플랫폼에 적용 가능한 지식 공유 그래프 기반의 컴포넌트화된 AI 응용 지원 시스템을 제안한다. 지식 공유 그래프는 AI 응용 작성에 필수적인 요소인 학습데이터, 학습된모델, 학습알고리즘, 디바이스 등에 대한 정보를 효과적으로 저장할 수 있도록 설계된다. 그리고 EdgeCPS 플랫폼의 지원 하에서 자원증강 및 기능증강을 손쉽게 변경할 수 있도록 AI 응용이 컴포넌트화 되어 동작한다. AI 응용 지원 시스템은 사용자가 손쉽게 응용을 작성할 수 있고 테스트 해 볼 수 있도록 지식 공유 그래프와 연동되고, 응용에 대한 파이프라인을 통해서 응용의 실행 양상을 사용자에게 시각화를 해 준다.
칼라 화소 성분들은 인쇄에서부터 획득하기까지의 전 과정에 거쳐 심하게 왜곡되기 때문에, 획득된 영상에서 정확한 칼라 정보를 필요로 하는 칼라 코트 식별 작업은 매우 어렵다. 정확한 칼라 식별을 달성하기 위해서는 서로 다른 칼라 영역들을 정화하게 분리해냄으로써 어떤 칼라 영역의 부분이 아닌 전체 화소들에 대한 통계적 처리를 가능하게 하는 영역 분할 기술이 필요하다. 칼라 영역 분한은 성분 영상(들)에 대한 경계선 검출을 수행하여 달성할 수 있다. 이 논문에서는 RGB, HSI, YIQ의 세 칼라 모델로부터의 성분 영상들에 대해 독립적으로 경계선을 검출하고, 결합에 의해 가장 완전한 경계선 영상을 제공하는 한쌍의 성분을 찾아내기 위한 수학적 분석과 실험을 수행하였다. 실험 결과, Y-와 R-성분 경계선 영상들을 결합했을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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