Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.3
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pp.275-280
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2002
A new algorithm for gradual scene change detection in MPEG based frame sequences is proposed in this paper. The proposed algorithm is based on the fact that most of gradual curves can be characterized by variance distributions of edge information in the frame sequences. Average edge frame sequences are obtained by performing "sober" edge detection. Features are extracted by comparing variances with those of local blocks in the average edge frames. Those features are further processed by the opening operation to obtain smoothing variance curves. The lowest variance in the local frame sequences is chosen as a gradual detection point. Experimental results show that the proposed method provides 85% precision and 86% recall rate fur gradual scene changes.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.2
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pp.118-126
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2004
The modified Wiener filtering method is proposed for effective noise suppression in edge region of images corrupted by additive white gaussian noise. Although the pixels classified as a edge region in the conventional Wiener filter have lots of noise components, the conventional Wiener filter cannot remove noise effectively due to the preserving of edges. To reduce noise well in edge region, we modify filter coefficients of the conventional Wiener filter. The modified filter coefficients increase in noise suppression effect in edge region, while they preserve edges for strong edge region. From simulation (256${\times}$256 size, 256 graylevel images) filtered images by the proposed method show much improved subjective image quality with higher peak signal-to-noise ratio compared to those by the conventional Wiener filtering.
An implementation of modified stereo matching using efficient belief propagation (BP) algorithm is presented in this paper. We do recommend the use of the simple sobel, prewitt edge operator. The application of B band sobel edge operator over image demonstrates result with somewhat noisy (distinct border). When we adopt the only MRF + BP algorithm, however, borders cannot be distinguished due to that the message functions in the BP algorithm is just the mechanism which passes energy data to the only large gap of each Message functions In order to address the abovementioned disadvantageous phenomenon, we use the sobel edge operator + MRF + BP algorithm to distinguish the border that is located between the similar message data. Using edge information, the result shows that our proposed process diminishes the propagation of wrong probabilistic information. The enhanced result is due to that our proposed method effectively reduced errors incurred by ambiguous scene properties.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.3
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pp.651-656
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2010
This paper proposes a new dynamic PCA algorithm to recognize types of electric poles, which is necessary for a mobile robot moving along the neutral line for inspecting high-voltage facilities. Since the mobile robot needs to pass over the electric poles and grasp the neutral wire again for the next region inspection, the detection of the electric pole type is a critical factor for the successful passing-over the electric pole. The CCD camera installed on the mobile robot captures the image of the electric pole while it is approaching to the electric pole. Applying the dynamic PCA algorithm to the CCD image, the electric pole type has been classified to provide the stable grasping operation for the mobile robot. The new dynamic PCA algorithm replaces the reference image in real time to improve the robustness of the PCA algorithm, adjusts the brightness to get the clear images, and applies the Laplacian edge detection algorithm to increase the recognition rate of electric pole type. Through the real experiments, the effectiveness of this proposed dynamic PCA algorithm method using Laplacian edge detecting method has been demonstrated, which improves the recognition rate about 20% comparing to the conventional PCA algorithm.
Penalized-likelihood (PL) reconstruction methods for transmission tomography are known to provide improved image quality for reduced dose level by efficiently smoothing out noise while preserving edges. Unfortunately, however, most of the edge-preserving penalty functions used in conventional PL methods contain at least one free parameter which controls the shape of a non-quadratic penalty function to adjust the sensitivity of edge preservation. In this work, to avoid difficulties in finding a proper value of the free parameter involved in a non-quadratic penalty function, we propose a new adaptive method of space-variant smoothing with a simple quadratic penalty function. In this method, the smoothing parameter is adaptively selected for each pixel location at each iteration by using the image roughness measured by a pixel-wise standard deviation image calculated from the previous iteration. The experimental results demonstrate that our new method not only preserves edges, but also suppresses noise well in monotonic regions without requiring additional processes to select free parameters that may otherwise be included in a non-quadratic penalty function.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.10
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pp.1225-1233
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1988
In this paper, several simple approaches to Laplacian pyramid coding have been presented for obtaining reasonably acceptable image quality even at low bit rates of 0.3-0.5 bits/pel. For this purpose, the feedback construction of each Lapliacian plane, 3-dimensional prediction and three-level center-clipping quantization are introduced into the coding procedures. For greatly reducing the bit rate of the bottom layer, two new schemes of conditional transmission and edge sharpening without transmission are used. In experiments, our latter sheme has yielded the total bit rate of about 0.3 bits/pel while retaining reasonably acceptable image quality.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.1
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pp.54-61
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2008
This paper proposes a new algorithm for detecting and recognizing overlapped objects among a stack of arbitrarily located objects using a signature representation scheme. The proposed algorithm consists of two processes of detecting overlap of objects and of determining the boundary between overlapping objects. To determine overlap of objects, in the first step, the edge image of object region is extracted and those areas in the object region are considered as the object areas if an area is surrounded by a closed edge. For each object, its signature image is constructed by measuring the distances of those edge points from the center of the object, along the angle axis, which are located at every angle with reference to the center of the object. When an object is not overlapped, its features which consist of the positions and angles of outstanding points in the signature are searched in the database to find its corresponding model. When an object is overlapped, its features are partially matched with those object models among which the best matching model is selected as the corresponding model. The boundary among the overlapping objects is determined by projecting the signature to the original image. The performance of the proposed algorithm has been tested with the task of picking the top or non-overlapped object from a stack of arbitrarily located objects. In the experiment, a recognition rate of 98% has been achieved.
Kim, Su-Yeong;Lee, Seung-Sang;Kang, Seong-Jun;Na, Cheol-Hun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.807-810
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2013
In this paper, a new technique for image enhancement using weighted cross-shaped median filter with edge-detection algorithm is proposed. It consists of simple hypothesis test for edge-detection, and makes use of the cross-shaped moving window. This method is applied to noise corrupted image and its results are compared with those of median filters. As for the experimental result, method of weighted cross-shaped median filter is superior to other median filters.
In this paper, we proposed an algorithm which cognize hand pose in real time using only image. Hand recognizes using edge orientation histogram which comes under a constant quantity of 2D appearance because hand pose is intricate. This method suit hand pose recognition in real time because it extracts hand space accurately, has little computation quantify, and is less sensitive to lighting change using color information in complicated background. Method which reduces recognition error using principal component analysis method to can recognize through hand shape presentation direction change is explained. A case that hand shape changes by turning 3D also by using this method is possible to recognize. Besides, principal component space creation time is reduced remarkably because edge directional data is used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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