Shape descriptors play an important role in systems for object recognition, retrieval, registration, and analysis. Seven well-known descriptors including MPEG-7 visual descriptors arebriefly reviewed and a new robust pattern recognition descriptor is proposed. Performance comparison among descriptors are presented. Experiments show that the newly proposed descriptor yields better performance results than Fourier, invariant moment, and edge histogram descriptors.
한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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pp.506-510
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2005
As FPD technology is getting improved, there are a lot of issues on signal processing and analysis, and its relative importance has been increasing day by day. In particular, response time sad in the evaluation item of FPD has been measured by oscilloscope. In this paper, we propose an effective measurement method of response time in FPD. The proposed method is to calculate the rising/ falling time by using statistical techniques of histogram and analyzing an energy distribution. Ultimately, the method has proved the utility and reliability by comparison of oscilloscope
The YCbCr color is widely used for digital video. In this paper, six different histogram algorithms are defined; the corresponding test images are then produced; and these images are then evaluated by observers using psychophysical techniques such as pair comparison; and show observer's preference data based on the psychophysical experiment.
본 논문에서는 보행자 검출 시, 교차 상황에서 발생하는 문제 해결을 위한 방법을 제안한다. 영상에서 특정 보행자를 검출하는 동안 다른 보행자와 교차하는 경우, 기존에 검출하던 보행자가 아닌 다른 보행자를 잘못 검출하는 문제가 발생한다. 문제 해결을 위해 제안하는 방법은 다음과 같다. 먼저, 검출할 특정 보행자를 bounding box로 선택하고 해당영역을 템플릿으로 추출한다. HOG를 이용하여 영상에서 보행자들을 검출하고, 후보영역으로 지정한다. 후보영역으로 지정된 보행자들을 앞서 템플릿으로 추출한 특정보행자와 비교하여 검출할 보행자를 최종 선택한다. 비교에는 템플릿 매칭, 히스토그램 비교와 LBP를 이용한다.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.185-193
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2022
There have been various studies in Korea to develop a %IMF(Intramuscular Fat Percentage) estimation method suitable for Hanwoo. Recently, a %IMF estimation method using a convolutional neural network (CNN), a kind of deep learning method among artificial intelligence methods, has been studied. In this study, we performed a performance comparison when various preprocessing methods were applied to the %IMF estimation of ultrasound images using CNN as mentioned above. The preprocessing methods used in this study are normalization, histogram equalization, edge enhancement, and a method combining normalization and edge enhancement. When estimating the %IMF of Hanwoo by the conventional method that did not apply preprocessing in the experiment, the accuracy was 98.2%. The other hand, we found that the accuracy improved to 99.5% when using preprocessing with histogram equalization alone or combined regularization and edge enhancement.
본 논문에서는 카메라와 객체의 모션에 보다 강건하고 보다 정확한 결과를 산출하여 충분한 공간 정보를 가지는 지역적 $X^2$-히스토그램 비교 방법을 이용하여 샷 경계를 검출한다. 또한 영상처리에서 영상의 명암 값 향상을 위하여 사용되는 로그함수와 상수를 변형하여 차이 값에 적용하는 정규화 방법을 제시한다. 그리고 샷 경계 검출 알고리즘을 제시하여 일반적인 샷과 갑작스런 샷의 특징을 기반으로 검출한다.
Reversible DNA watermarking is capable of continuous DNA storage and forgery prevention, and has the advantage of being able to analyze biological mutation processes by external watermarking by iterative process of concealment and restoration. In this paper, we propose a reversible DNA watermarking method based on histogram multiple shifting of noncoding DNA sequence that can prevent false start codon, maintain original sequence length, maintain high watermark capacity without biologic mutation. The proposed method transforms the non-coding region DNA sequence to the n-th code coefficients and embeds the multiple bits of the n-th code coefficients by the non-recursive histogram multiple shifting method. The multi-bit embedding process prevents the false start codon generation through comparison search between adjacent concealed nucleotide sequences. From the experimental results, it was confirmed that the proposed method has higher watermark capacity of 0.004-0.382 bpn than the conventional method and has higher watermark capacity than the additional data. Also, it was confirmed that false start codon was not generated unlike the conventional method.
영상의 세세한 부분에 대한 표현 정확도를 나타내는 엔트로피는 일반적으로 영상이 가진 그레이 레벨의 도수, 즉, 히스토그램을 바탕으로 얻어지며, 영상의 이진화를 위한 지표로 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 영상 이진화를 위한 엔트로피 계산에 있어서 히스토그램이 아닌 그레이 레벨의 분산을 이용한 엔트로피를 바탕으로 그레이 영상을 이진화하는 알고리즘을 제안하고, 9개의 시험 영상에 대한 실험과 기존의 영상 이진화 기법인 오츠 기법 및 히스토그램을 이용한 엔트로피 기반의 임계값 결정법과의 비교 및 검토를 통하여 제안된 기법의 효용성을 보인다.
Kim, Tae-Sung;Park, Kyung-Ae;Lee, Min-Sun;Park, Jae-Jin;Hong, Sungwook;Kim, Kum-Lan;Chang, Eunmi
대한원격탐사학회지
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제29권6호
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pp.645-655
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2013
As one of segmentation techniques for Synthetic Aperture Radar (SAR) image with oil spill, we applied a bimodal histogram method to discriminate oil pixels from non-oil pixels. The threshold of each moving window was objectively determined using the two peaks in the histogram distribution of backscattering coefficients from ENVISAT ASAR image. To reduce the effect of wind speed on oil spill detection, we selected ASAR image which satisfied a limit of wind speeds for successful detection. Overall, a commonly used adaptive threshold method has been applied with a subjectively-determined single threshold. In contrast, the bimodal histogram method utilized herein produces a variety of thresholds objectively for each moving window by considering the characteristics of statistical distribution of backscattering coefficients. Comparison between the two methods revealed that the bimodal histogram method exhibited no significant difference in terms of performance when compared to the adaptive threshold method, except for around the edges of dark oil spots. Thus, we anticipate that the objective method based on the bimodality of oil slicks may also be applicable to the detection of oil spills from other SAR imagery.
스트레오뷰(Stereoview) 시스템에서 카메라 위치 또는 광원의 변화는 양안에 해당하는 두 영상 사이에서 휘도에 대한 색상 분포에 차가 발생 한다. 이러한 색상변화 차는 입체영상(3D) 코딩의 품질을 저하 시키거나 적합하지 않는 프레임이 발생한다. 이러한 휘도에 대한 색상분포 차를 보정하기 위하여 본 논문에서는 스트레오뷰 코딩을 위한 효율적인 히스토그램 구간 보정방법을 제안하였다. 제안한 방법은 타겟뷰의 히스토그램을 분석하여 두 개의 영역으로 구분한 후 기준이 되는 영상의 히스토그램과 영역별 최대 매칭 영역을 분석하여 컬러편차를 보정하도록 하였다. 그리고 제안한 히스토그램 매칭 방법을 다른 컬러 보정방법과 비교하여 휘도 성분 교정을 검증 하였다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 연산 속도와 휘도 교정 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 결과에서 더 좋은 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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