In progressive image coding, if object region that have main contents in image are transmitted prior to the remained region, this method will be very useful. In this paper, the progressive image coding based on SPIHT using object region transmission method by priority is proposed. First, an original image is transformed by wavelet. Median filtering is used about wavelet transformed coefficient region for extracting object region. This extracted object region encoded by SPIHT. Then encoded object region are transmitted in advance of the remained region. This method is good to a conventional progressive image coding about entire original image. Experimental results show that the proposed method can be very effectively used for image coding applications such as internet retrieval and database searching system.
Recently, Fire watching and dangerous substances monitoring system has been being developed to enhance various fire related security. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role on this monitoring system. In this study, we propose the fire flame extraction method of Non-Residential Facilities based on core object extraction in image. A core object is defined as a comparatively large object at center of the image. First of all, an input image and its decreased resolution image are segmented. Segmented regions are classified as the outer or the inner region. The outer region is adjacent to boundaries of the image and the rest is not. Then core object regions and core background regions are selected from the inner region and the outer region, respectively. Core object regions are the representative regions for the object and are selected by using the information about the region size and location. Each inner region is classified into foreground or background region by comparing its values of a color histogram intersection of the inner region against the core object region and the core background region. Finally, the extracted core object region is determined as fire flame object in the image. Through experiments, we find that to provide a basic measures can respond effectively and quickly to fire in non-residential facilities.
In this paper, we present an improved multi-scale gradient algorithm. The proposed algorithm works the effectively handling of both step and blurred edges. In the proposed algorithm, the image sharpening operator is sharpening the edges and contours of the objects. This operation gives an opportunity to get noise reduced image and step edged image. After that, multi-scale gradient operator works on noise reduced image in order to get a gradient image. The gradient image is segmented by watershed transform. The approach of region merging is used after watershed transform. The region merging is carried out according to the region area and region homogeneity. The region number of the proposed algorithm is 36% shorter than that of the existing algorithm because the proposed algorithm produces a few irrelevant regions. Moreover, the computational time of the proposed algorithm is relatively fast in comparison with the existing one.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.72-75
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2008
Image segmentation techniques becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Seeded Region Growing (SRG) and Edge Information. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying SRG. Finally the region merging process, using region adjacency graph (RAG), was carried out to get the final segmentation result. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.
본 논문에서는 형태학적 연산(morphological operation)과 영역 융합(region merging) 방법을 이용한 영상 분할(image segmentation) 방법을 제안한다. 이를 위해서 형태학적 필터(morphological filter)를 이용하여 단순화한 영상에 대해, 다중크기 경사(multiscale gradient) 연산자를 이용하여 경사 영상(gradient image)을 얻는다. 경사 영상에 watershed 변환을 적용하면 분할 영상을 얻을 수 있는데, 이렇게 얻은 분할 영상은 대개 과분할(oversegmentation) 영상이므로, 분할 영역을 줄이기 위해 미소 영역(small region)이나 비슷한 특성을 갖는 인접 영역들은 서로 융합시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 영역을 융합하기 위한 기준으로서 영역간의 평균 에지 강도와 각 영역의 화소값들에 비해 평균값을 사용하는데, 이러한 융합 기준은 contour following 과정에서 계산된다. 제안한 방법은 watershed 알고리듬, 영역에 기반한 영상 분할, 경계에 기반한 분할 방법을 결합한 방법으로서, 향상된 영상 분할이 가능함을 실험을 통하여 제시하였다.
본 논문은 효과적인 열화영상의 복원을 위해 쿼드트리 구조를 갖는 다중-스케일 블록 지역적 이진 패턴 기반의 영역검출기를 제시하고, 이를 통한 구간적 잡음 제거 기법을 제안한다. 구간적 잡음 제거 기법은 영상 내 전체 화소를 일정한 블록 단위의 영역으로 나누어 화소의 변화량에 따라 검출을 수행하는 다중-스케일 블록 영역 검출기를 쿼드트리 형태로 제시하고 검출된 영역 특성에 맞게 영상분석을 진행한다. 처리되는 영역들은 강한 변화량을 갖는 영역, 약한 변화량을 갖는 영역, 평탄한 영역의 세 가지로 분류되며 차례로 주성분분석, 양방향 필터, 구조-텍스쳐 영상 분해의 기법들이 잡음제거를 위해 적용된다. 객관적 실험결과를 통하여 기존 알고리즘들 보다 제안하는 구간적 잡음 제거 기법이 최대 신호-대-잡음비 측면에서 이득을 가지며, 주관적 화질 비교를 통해 세부정보들이 최대한 보존되어 있음과 동시에 평탄한 영역에 대해서도 왜곡이 거의 없는 향상된 복원영상이 얻어지는 것을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.5197-5218
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2019
Large-scale retrieval algorithm is problem for visual analyses applications, along its research track. In this paper, we propose a high-efficiency region division-based image retrieve approaches, which fuse low-level local color histogram feature and texture feature. A novel image region division is proposed to roughly mimic the location distribution of image color and deal with the color histogram failing to describe spatial information. Furthermore, for optimizing our region division retrieval method, an image descriptor combining local color histogram and Gabor texture features with reduced feature dimensions are developed. Moreover, we propose an extended Canberra distance method for images similarity measure to increase the fault-tolerant ability of the whole large-scale image retrieval. Extensive experimental results on several benchmark image retrieval databases validate the superiority of the proposed approaches over many recently proposed color-histogram-based and texture-feature-based algorithms.
본 논문에서는 제안한 2차원 이진 코드를 이용하는 효율적인 정보 인식 시스템을 제안한다. 먼저 전체 영상내에서 이진 영상의 위치를 검색하며 검색 방법은 블록 영역 분류 기법을 이용하여 각 블록의 경계선 영역을 검색하여 이진 부호 영상의 위치를 검색한다. 각 경계선 영역은 수직 영역과 수평영역으로 구분한다. 수평영역이 발견된 경우 6블록을 연속하여 수평영역인 경우 수평영역 검색을 시작한 처음 위치에서 수직영역을 검색하여 10블록 이상의 수직영역이 발견된 경우 부호 영역을 획득한다. 실제적인 부호영역은 평균값을 기준으로 이진화 과정을 수행한 후 이진화 영상으로부터 구한 전체 모서리의 비율을 검사함으로써 원하는 부호를 획득한다. 비율이 틀린 경우 다시 검색을 시작하여 전체 과정을 한번 더 수행하게 된다. 이때의 수행과정은 이미 영역분류가 이루어진 블록별 영상으로 수행하므로 수행 시간은 전체 영상에 적용한 것보다 빠르게 수행된다는 것을 알 수 있다. 이렇게 함으로써 본 논문에서 제안한 시스템은 이진 영상으로부터 다양한 정보들을 추출할 수 있다.
For efficient massive image retrieval, an image retrieval requires that several important objectives are satisfied, namely: automated extraction of features, efficient indexing and effective retrieval. In this work, we present a technique for extracting the 4-dimension directional feature. By directional detail, we imply strong directional activity in the horizontal, vertical and diagonal direction present in region of the image texture. This directional information also present smoothness of region. The 4-dimension feature is only indexed in the 4-D space so that complex high-dimensional indexing can be avoided.
This paper presents a new algorithm that extracts lung region in X-Rays and enhance.j the region. Comparing to prior algorithms that enhance whole X-Ray image, this algorithm leads more effective results. For this algorithm extracts lung region first, and enhances the lung region excluding parameters of other region. For choosing optimal threshold, we compare OTSU's mothod with the proposed method. We obtain lung boundary using contour following algorithm and Rray level searching method in gray level rescaled image. We Process histogram equalization in lung region and obtain enhanced lung image. By using the proposed algorithm, we obtain lung region effectively in chest X-Ray that need in medical image diagnostic system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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