• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
• /
• 제4권3호
• /
• pp.224-230
• /
• 2002

In this paper, a counting algorithm hybridized with an adaptive automatic thresholding method based on Otsu's method and the algorithm that elongates markers obtained by the well-known watershed algorithm is proposed to enhance the exactness of the microcell counting in microscopic images. The proposed counting algorithm can be stated as follows. The transformed full image captured by CCD camera set up at microscope is divided into cropped images of m$\times$n blocks with an appropriate size. The thresholding value of the cropped image is obtained by Otsu's method and the image is transformed into binary image. The microbial cell images below prespecified pixels are regarded as noise and are removed in tile binary image. The smoothing procedure is done by the area opening and the morphological filter. Watershed algorithm and the elongating marker algorithm are applied. By repeating the above stated procedure for m$\times$n blocks, the m$\times$n segmented images are obtained. A superposed image with the size of 640$\times$480 pixels as same as original image is obtained from the m$\times$n segmented block images. By labeling the superposed image, the counting result on the image of microbial cells is achieved. To prove the effectiveness of the proposed mettled in counting the microbial cell on the image, we used Acinetobacter sp., a kind of ammonia-oxidizing bacteria, and compared the proposed method with the global Otsu's method the traditional watershed algorithm based on global thresholding value and human visual method. The result counted by the proposed method shows more approximated result to the human visual counting method than the result counted by any other method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.61-69
• /
• 2011

본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. K-mean 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역, 어두운 영역, 중간 영역을 분리하고 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분을 추가적으로 복원해 주며, 중간 영역에 대해서는 히스토그램에서의 위치를 기준으로 밝고 어두운 성분에 대한 비율을 고려하여 각 비율에 따라 원본 영상과 Retinex 복원 영상의 밝기 값을 함께 이용하도록 한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.623-628
• /
• 2019

본 연구의 목적은 시간 분해능이 향상된 비지역적 평균 (fast non local means, FNLM) 노이즈 제거 알고리즘을 모델링하여 광학 현미경 영상에서의 적용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 실제 흰쥐 (mouse)의 첫째어금니 치아를 사용하여 영상을 획득한 후 기존에 널리 사용되고 있는 노이즈 제거 알고리즘과 제안하는 FNLM 알고리즘을 각각 적용하여 비교하였다. 정량적 평가는 대조도 대 잡음비 (contrast to noise ratio, CNR), 변동계수 (coefficient of variation, COV), 그리고 최근에 개발된 no reference 기반의 방법인 natural image quality evaluator (NIQE)와 Blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE)를 사용하였다. 결과적으로 모든 정량적 평가 인자에서 제안하는 FNLM 노이즈 제거 알고리즘이 가장 우수한 값을 나타내었다. 특히나 치아의 전체적인 형태학적 영상을 분석할 수 있는 NIQE와 BRISQUE 인자는 원본영상에 비하여 각각 1.14와 1.12배 향상됨을 확인할 수 있었다. 결론적으로 소동물 치아 광학 현미경 영상에서의 FNLM 노이즈 제거 알고리즘의 유용성 및 가능성을 증명하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.68-73
• /
• 2018

본 논문에서는 $360^{\circ}$ 원형영상을 평면영상에 매핑하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 평면영상의 크기 구하기, 카메라와 평면영상 사이의 각 지점에 따른 거리 계산, 카메라와 평면영상이 수평으로 이루는 각도 산출, 카메라와 평면영상이 수직으로 이루는 각도 산출, $360^{\circ}$ 원형영상의 픽셀들을 평면영상의 픽셀에 매칭시키는 픽셀의 위치 계산 등 5단계로 구성된다. 제안한 $360^{\circ}$ 원형영상을 평면영상에 매핑하기 위한 효율적인 알고리즘을 평가하기 위하여 실험한 결과, 매핑된 평면영상의 복원율은 99%, 매핑된 평면영상의 화질은 72%로서 상용 소프트웨어의 기준치보다 높은 결과를 산출했기 때문에 알고리즘의 효용성이 확인되었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권12호
• /
• pp.65-74
• /
• 2021

Digital image processing and retrieving have increasingly become very popular on the Internet and getting more attention from various multimedia fields. That results in additional privacy requirements placed on efficient image matching techniques in various applications. Hence, several searching methods have been developed when confidential images are used in image matching between pairs of security agencies, most of these search methods either limited by its cost or precision. This study proposes a secure and efficient method that preserves image privacy and confidentially between two communicating parties. To retrieve an image, feature vector is extracted from the given query image, and then the similarities with the stored database images features vector are calculated to retrieve the matched images based on an indexing scheme and matching strategy. We used a secure content-based image retrieval features detector algorithm called Speeded-Up Robust Features (SURF) algorithm over public cloud to extract the features and the Honey Encryption algorithm. The purpose of using the encrypted images database is to provide an accurate searching through encrypted documents without needing decryption. Progress in this area helps protect the privacy of sensitive data stored on the cloud. The experimental results (conducted on a well-known image-set) show that the performance of the proposed methodology achieved a noticeable enhancement level in terms of precision, recall, F-Measure, and execution time.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.581-584
• /
• 2002

In this study, an algorithm for dithering true color image to 8-bit indexded color image using Artificial Neural Network was proposed. An adaptive vector quantization algorithm based on Artificial neural network was proposed for dithering color images. To evaluate the proposed algorithm, Mean Square Error(MSE) and quality between original image and dithered image was compared to those of other algorithm. As a results, MSE of proposed algorithm was lower than that of other algorithm used in commercial application and quality of dithered image was also highly improved.

• 전기학회논문지P
• /
• 제57권1호
• /
• pp.22-29
• /
• 2008

In this paper, we propose an adaptive color enhancement algorithm. It is used for the flat panel displays (FPDs) such as LCD, PDP, and so on. The proposed algorithm consists of an adaptive linear approximation CDF(Cumulative Density Function) algorithm and an adaptive saturation enhancement algorithm. The one is for contrast enhancement which prevents an image from the distortion by luminance transient of an input image. The other is the algorithm which improves the saturation without the contour artifact and over-saturation, whose problems are generated during the enhancing saturation. In addition, it allows to achieve the high quality image using the saturation enhancement method for a preferred color of original image. Visual test and standard deviation of their histograms have been applied to evaluate the resultant output images of the proposed algorithm.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제16권6호
• /
• pp.1479-1494
• /
• 2020

As an important part of image processing, image demosaicking has been widely researched. It is especially necessary to propose an efficient interpolation algorithm with good visual quality and performance. To improve the limitations of residual interpolation (RI), based on RI algorithm, minimalized-Laplacian RI (MLRI), and iterative RI (IRI), this paper focuses on adaptive RI (ARI) and proposes an improved ARI (IARI) algorithm which obtains more distinct R, G, and B colors in the images. The proposed scheme fully considers the brightness information and edge information of the image. Since the ARI algorithm is not completely adaptive, IARI algorithm executes ARI algorithm twice on R and B components according to the directional difference, which surely achieves an adaptive algorithm for all color components. Experimental results show that the improved method has better performance than other four existing methods both in subjective assessment and objective assessment, especially in the complex edge area and color brightness recovery.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.2192-2200
• /
• 2015

본 논문에서는 히스토그램 균등화 기반의 효율적인 차량용 영상 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량용 영상보정 알고리즘은 움직임 추정 및 움직임 보상을 통해 차량용 영상의 흔들림을 제거하였다. 그리고 영상을 보정하기 위해 영상을 일정 영역으로 분할하여 각각의 서브 영상에서 픽셀 값의 히스토그램을 계산하였다. 또한, 기울기를 조절하여 영상을 개선하였다. 제안된 알고리즘은 IP에 적용하여 성능 및 시간, 영상의 차이점을 평가하고, 차량용 카메라 영상의 흔들림 제거와 영상 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 차량용 영상 보정 알고리즘은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 차량용 영상에 대한 흔들림 제거는 메모리를 사용하지 않고 실시간 처리를 했기 때문에 효율성을 입증하였다. 그리고 블록 정합을 통한 연산으로 계산 시간 감소 효과를 얻었고, 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권10호
• /
• pp.83-92
• /
• 2009

본 논문에서는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하기 위해 컬러 분산 에너지를 이용하는 확장 스네이크 알고리즘을 제안한다. 기존 스네이크 알고리즘은 영상 내에 존재하는 다양한 에너지들을 정의하여 영상을 관심 객체와 배경으로 분할한다. 스네이크의 성능은 구성하는 에너지의 특성에 따라 주로 좌우된다. 능동 윤곽선 모델인 일반적인 스네이크 알고리즘은 적용이 쉽고 분석이 용이한 영상의 밝기 정보를 주요 에너지로 사용한다. 그러나 영상밝기의 미분연산이나 에지검출과 관련된 에너지는 잡음에 민감하고 배경이 복잡해지면 성능이 좋지 않은 단점을 가지고 있다. 제안하는 알고리즘은 분할 영역의 컬러 분산을 스네이크의 영상 에너지에 추가함으로써 복잡한 배경에서도 관심객체를 효율적으로 분할한다. 제안하는 확장 스네이크 알고리즘의 성능을 단순한 배경과 복잡한 배경을 갖는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하는 다양한 실험을 통해서 입증하였다. 그 결과 정확도 면에서 약 12.42 %의 향상된 성능을 보였다.