In this thesis, we work on the curve recognition with real time processing and the Robot tracking method on recognized curve. Image information of segment curve is supplied to computer to run to a Robot so that it is a feedback system. Image coordinate frame to world coordinate transformation represents in this paper and curve matching algorithm subscribes by two method, first transformation matching algorithm, second image coordinate matching algorithm. Also Robot running time to computer image processing time relationships finally includes.
This paper presents a new image cache algorithm for real-time implementation of high-resolution color image warping. The cache memory is divided into four cache memory modules for simultaneous readout of four input image pixels in consideration of the color filter array (CFA) pattern of an image sensor and CFA image warping. In addition, a pipeline structure from the cache memory to an interpolator is shown to guarantee the generation of an output image pixel at each system clock cycle. The proposed image cache algorithm is applied to an FPGA-based real-time color image warping, and experimental results are presented to show the validity of the proposed method.
Lossless encryption methods are more applicable than lossy encryption methods when marginal distortion is not tolerable. In this research, the author propose a novel lossless symmetric key encryption/decryption technique. In the proposed algorithm, the image is transformed into the frequency domain using the lifting wavelet transform, then the image sub-bands are encrypted in a such way that guarantees a secure, reliable, and an unbreakable form. The encryption involves scattering the distinguishable frequency data in the image using a reversible weighting factor amongst the rest of the frequencies. The algorithm is designed to shuffle and reverse the sign of each frequency in the transformed image before the image frequencies are transformed back to the pixel domain. The results show a total deviation in pixel values between the original and encrypted image. The decryption algorithm reverses the encryption process and restores the image to its original form. The proposed algorithm is evaluated using standard security and statistical methods; results show that the proposed work is resistant to most known attacks and more secure than other algorithms in the cryptography domain.
본 논문은 위성 영상을 위한 안개 제거 및 표면반사율 기반의 특징점 검출 방법을 제안한다. 기존의 안개 제거를 위한 DCP 방법은 패치 기반의 처리 방식으로 인해 전달맵 생성 과정에서 블록현상이 발생하게 되고, 이는 영상을 흐리게 하는 원인이 된다. 따라서 제안한 은닉마코프 기반의 방법은 영상의 블록 현상을 제거하고 선명도를 향상한다. 또한 표면반사율 기반의 견고한 특징점 추출을 통해서 영상 정합의 정확성을 향상하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 안개 제거의 성능에서 우수함을 확인하였으며 이를 통해 특징 검출 및 위성 영상 정합에 적합함을 확인하였다.
기존의 Stereoscopy영상의 생성 방법은 2개의 촬영용 렌즈를 일정한 간격으로 띄워놓고 같은 피사체를 촬영하여 좌우 시점의 영상을 생성하는 방법을 이용하게 된다. 하지만 Stereoscopy 카메라를 이용한 3차원 TV 수신의 경우에 좌시점과 우시점에 대한 2개의 영상을 모두 동시에 전송해야 하기 때문에 대역폭의 부담이 크다. 이에 보다 효율적인 여러 방법들에 대한 논의가 이루어지고 있다. 그중 DIBR(Depth Image Based Rendering)은 한장의 영상과 이에 대한 Depth정보를 이용하여 좌시점과 우시점의 영상을 생성하기 때문에 전송 대역폭을 줄일 수 있으며, 이러한 점으로 인하여 기존의 Static Scene에서 DIBR Image 생성에 대한 다양한 Algorithm이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 반전된 Depth 영상을 이용하여 자연스럽게 Hole을 채움과 동시에 주변 배경의 왜곡 또한 최소화하는 Gaussian Hole-Filling 방법을 제안하려 한다. 또한 각 Algorithm들의 성능을 비교, 계산하여 각 Algorithm들의 효용성을 분석하였다.
In this paper, a method of measuring the length of defects on the wall and restructuring the defect image is proposed based on the estimation algorithm of a camera orientation which uses the declination angle of a laser slit beam. The estimation algorithm of the horizontally inclined angle of CCD camera adopts a 3-dimensional coordinate transformation of the image plane where both the laser beam and the original image of the defects exist. The estimation equation is obtained by using the information of the beam projected on the wall and the parameters of this equation are experimentally obtained. With this algorithm, the original image of the defect can be reconstructed to an image normal to the wall. From the result of a series of experiments, the measuring accuracy of the defect is measured within 0.5% error bound of real defect size under 30 degree of the horizontally inclined angle. The proposed algorithm provides the method of reconstructing the image taken at any arbitrary horizontally inclined angle to the image normal to the wall and thus, it enables the accurate measurement of the defect lengths only by using a single camera and a laser slit beam.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권4호
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pp.1188-1202
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2012
In this paper, we propose a new multi-scale connected coherence tree algorithm (MCCTA) by improving the connected coherence tree algorithm (CCTA). In contrast to many multi-scale image processing algorithms, MCCTA works on multiple scales space of an image and can adaptively change the parameters to capture the coarse and fine level details. Furthermore, we design a Multi-scale Connected Coherence Tree algorithm plus Spectral graph partitioning (MCCTSGP) by combining MCCTA and Spectral graph partitioning in to a new framework. Specifically, the graph nodes are the regions produced by CCTA and the image pixels, and the weights are the affinities between nodes. Then we run a spectral graph partitioning algorithm to partition on the graph which can consider the information both from pixels and regions to improve the quality of segments for providing image segmentation. The experimental results on Berkeley image database demonstrate the accuracy of our algorithm as compared to existing popular methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.837-856
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2016
Underwater image enhancement has received considerable attention in last decades, due to the nature of poor visibility and low contrast of underwater images. In this paper, we propose a new automatic underwater image enhancement algorithm, which combines nonsubsampled contourlet transform (NSCT) domain enhancement techniques with the mechanism of the human visual system (HVS). We apply the multiscale retinex algorithm based on the HVS into NSCT domain in order to eliminate the non-uniform illumination, and adopt the threshold denoising technique to suppress underwater noise. Our proposed algorithm incorporates the luminance masking and contrast masking characteristics of the HVS into NSCT domain to yield the new HVS-based NSCT. Moreover, we define two nonlinear mapping functions. The first one is used to manipulate the HVS-based NSCT contrast coefficients to enhance the edges. The second one is a gain function which modifies the lowpass subband coefficients to adjust the global dynamic range. As a result, our algorithm can achieve contrast enhancement, image denoising and edge sharpening automatically and simultaneously. Experimental results illustrate that our proposed algorithm has better enhancement performance than state-of-the-art algorithms both in subjective evaluation and quantitative assessment. In addition, our algorithm can automatically achieve underwater image enhancement without any parameter tuning.
본 논문에서는 프랙털 영상 부호화시 부호화 시간이 장시간 소요되는 단점을 보완하기 위한 고속 프랙털 영상 부호화 알고리즘을 제안하고, 그 알고리즘의 성능을 기존의 방법과 비교 분석하였다. 기존의 프랙털 영상 부호화 방식은 원 영상을 축소하여 비교될 영상으로 만들고, 축소된 영상에 대한 원 영상의 축소변환의 고정점을 얻기 위해 축소된 영상의 전체 영역을 탐색함으로써 많은 부호화 시간이 소요되었다. 그러나 제안한 알고리즘은 스케일링과 탐색영역제한 방식을 이용하여 부호화 시간을 대폭 단축시켰다. 그 결과로서 Jacquin 방법과의 비교 시 제안한 알고리즘은 수십배 이상의 부호화 시간을 단축시켰으며, 복원된 영상의 화질은 다소 감소하고 압축률은 약간 증가하였다. 따라서 제안한 알고리즘이 기존의 방법들에 비해 부호화 시간 면에서 크게 향상되었음을 확인할 수 있었다.
영상 분할 (Image Segmentation)은 패턴 인식, 환경 인식, 문서 분석을 위한 영상 처리 과정에서 가장 기본적인 단계이다. 영상 분할 방법들 중 Otsu의 영상의 정규화된 히스토그램의 분포 정보를 이용하여 클래스 간의 분산을 최대화 시키는 임계치값을 결정하는 자동 임계치값 선정방법이 가장 잘 알려진 방법이다. Otsu의 방법은 영상의 전 영역에 대한 히스토그램을 분석함으로써 영상의 부분적인 특성을 반영하여 임계치값을 결정하기는 어렵다. 본 논문에서는 이 어려움 해소하기 위하여 Context Fuzzy c-Means 알고리즘을 이용하여 영상을 여러 개의 부분 영역으로 나누고, 정의된 부 영역에 영상 분할 기법을 적용함으로써 부 영역들에 적합한 여러 개의 임계치값을 계산함으로써 영상 분할 성능을 개선하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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