Di Gai;Heng Luo;Jing He;Pengxiang Su;Zheng Huang;Song Zhang;Zhijun Tu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2458-2482
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2023
Medical image segmentation techniques based on convolution neural networks indulge in feature extraction triggering redundancy of parameters and unsatisfactory target localization, which outcomes in less accurate segmentation results to assist doctors in diagnosis. In this paper, we propose a multi-level semantic-rich encoding-decoding network, which consists of a Pooling-Conv-Former (PCFormer) module and a Cbam-Dilated-Transformer (CDT) module. In the PCFormer module, it is used to tackle the issue of parameter explosion in the conservative transformer and to compensate for the feature loss in the down-sampling process. In the CDT module, the Cbam attention module is adopted to highlight the feature regions by blending the intersection of attention mechanisms implicitly, and the Dilated convolution-Concat (DCC) module is designed as a parallel concatenation of multiple atrous convolution blocks to display the expanded perceptual field explicitly. In addition, MultiHead Attention-DwConv-Transformer (MDTransformer) module is utilized to evidently distinguish the target region from the background region. Extensive experiments on medical image segmentation from Glas, SIIM-ACR, ISIC and LGG demonstrated that our proposed network outperforms existing advanced methods in terms of both objective evaluation and subjective visual performance.
We present a fog generation algorithm in 2D images. The proposed algorithm provides a scattering model for the approximated calculation of fog density. The scattering model needs parameters of distance and altitude information. However, 2D images do not include that information, so that we calculate them from the depth information generated in an interactive manner, and estimate the scattering factor by using the scattering model. Then we generate fog effect on an input image using the scattering factor by distance-oriented selection blur and color blending. With the algorithm, we can easily create the fog-effected images and fog generated animation from 2D images.
The purpose of this study was to investigate the musicians' body image and fashion styles portrayed in Korea and American music' video in aspects of body dimension such as sex, race, nature, and technology. The results were as follows. In aspects of sex, male musicians showed the blurring of gender appearance, while female musicians reflected sexuality which intensified the gender norms. In aspects of race, musicians pursued the racial blending appearances. In nature and technology dimension, Korea music video focused on natural imagery, while American music video showed a lot of technology imagies. And, the body combined with the nature and technology implied the post human image in the future.
Bhajantri, Nagappa;Pradeep, Kumar R.;Nagabhushan, P.
Journal of Information Processing Systems
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제9권4호
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pp.660-677
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2013
The blending of defective texture with the ambience texture results in camouflage. The gray value or color distribution pattern of the camouflaged images fails to reflect considerable deviations between the camouflaged object and the sublimating background demands improved strategies for texture analysis. In this research, we propose the implementation of an initial enhancement of the image that employs line masks, which could result in a better discrimination of the camouflaged portion. Finally, the gray value distribution patterns are analyzed in the enhanced image, to fix the camouflaged portions.
It is always a dream to recreate the experience of a particular place, the Panorama Virtual Reality has been interpreted as a kind of technology to create virtual environments and the ability to maneuver angle for and select the path of view in a dynamic scene. In this paper we examined an efficient algorithm for Image registration and stitching of captured imaged from a video stream. Two approaches are studied in this paper. First, dynamic programming is used to spot the ideal key points, match these points to merge adjacent images together, later image blending is use for smooth color transitions. In second approach, FAST and SURF detection are used to find distinct features in the images and a nearest neighbor algorithm is used to match corresponding features, estimate homography with matched key points using RANSAC. The paper also covers the automatically choosing (recognizing, comparing) images to stitching method.
본 논문에서는 웹캠 카메라 어레이(camera array)로 얻은 여러 장의 이미지를 빠른 속도로 봉합(stitching)하여 고해상도 이미지를 얻기 위해 그래픽스 하드웨어를 이용하는 병렬 알고리즘을 제시한다. 고정된 레이아웃의 카메라 어레이를 이용하여 평면 혹은 원경을 촬영하는 경우, 기존에 널리 쓰이던 평면 사영 이미지 봉합(planar projective image stitching)과 선형 혼합(linear blending)을 통해 만족스런 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 연산을 그래픽스 하드웨어에서 병렬처리 함으로써 추후 실시간 고해상도 동영상 스트리밍 이미지 병합에 활용할 수 있을 정도로 빠른 속도로 처리하는 방법을 제시한다.
본 논문은 Charge-Coupled Device (CCD) 카메라를 이용한 열화상의 실시간 추정과 화재경보에 대하여 논한 것으로 각도 및 위치에 따른 특징점 분석과 동일 형상의 벡터 성분 좌표점 설정에 따른 이미지 융합이 잘 되었다. 영상을 Display하는 픽셀의 데이터 값은 0~255, 센서 출력값은 0~5,000로 하여 정확성이 높았다. 시험결과 시험체로부터 500 m, 1000 m, 1500 m 거리에서 화염에 의한 시험체의 작동시간은 각각 7초, 26초, 62초 소요 되었고 화면이미지 생성이 효과적으로 이루어졌다. 화재 발생 진단은 주의/경보/화재의 3단계로 프로그램하여 Alarm의 순차적 동작과 SNS 전송이 이루어졌다. 비화재보시험을 위해 백열등, 형광등에 대해 시험하였으나 모두 비화재보를 발생하지 않았다. 시간대별 화염의 변화영상과 진행방향 및 확산속도의 분석은 화재진행상황 예측이나 열화상 실시간 추정과 경보로 비화재보 감소가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 전처리를 이용하여 고해상도 영상을 얻어내는 효율적인 이미지 스티칭 기술을 제안한다. 2D스캐너는 문서처리를 위해 다양한 분야에서 꾸준히 사용되고 있으나 용지 크기 및 재질의 제한을 가지고 있다. 이런 한계를 저가 시스템으로 극복하기 위해서, 본 논문에서는 고해상도의 파노라마 영상을 생성하기 위한 효율적인 영상 스티칭 방법을 제안한다. 크기가 큰 문서를 모바일폰을 이용하여 스캔하기위해서, 촬영 높이를 고정해줄 간단한 휴대형 거치대를 이용하여 입력 영상 집합을 준비한다. 영상 정합 성능을 개선하기 위해서 전처리를 적용한 후, 연결 포인트를 검색한다. 알파 블렌딩으로 고해상도의 파노라마 이미지를 생성한다. 제안하는 기술은 기존 기술인 Open CV가 제공하는 영상 스티칭 기술보다 빠르고 간편하게 결과 영상을 제공한다. 실험 결과는 제안하는 기술이 기존 방법보다 약 3배 빠르며 성능 또한 더 우수함을 보여준다.
In the modern society of the 21st century where the visuality is emphasized, the illustration which expresses one symbol by embodying it is getting more spotlight than the use of character. Specifically, the fashion illustration serves the role of image promotion in other fields, for such as book, magazine, etc, as well as the fashion, and is taking root in daily lives. In response to that, this study researched on the fusion style fashion and the fashion illustration by using the violet color. The violet color which symbolizes the mysticism is being applied to society and culture in various forms, and has been considered as a precious color that represents god since ancient time, and still possesses its mysterious image even in the modern times. Moreover, as the appearance of fusion styled clothes which consolidates the latest trend image of the west and east is combined with the mysterious image of the purple to express new cultural image beyond highlighting specific image element of a country, the study on the fashion illustration based on the clothes based on the purple and fusion style would be very interesting. This study tried to produce the work that aims at the practical study based on the purple & fusion style and the theoretical consideration of fashion illustration through the analysis and investigative study of preceding studies. The findings from the study is like this: First, the violet the color, which represents the mysticism, can be confirmed to be an sophisticated, elegant and attractive image color that leads the modern fashion. Second, the fusion style which is coming into the spotlight recently can be found to have a great visual effect of consolidating the image of the west and east through the mixture with the purple color. Third, it was confirmed in our production of works that the fashion illustration was expressing a mysterious and new fusion style by blending appropriately with the purple color.
영상 센서 및 소형 디스플레이의 발달로 가능해진 저가의 고속 카메라는 영상처리 및 패턴인식 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 약간의 시차를 두고 연속적으로 입력되는 고속의 영상으로부터 불규칙적인 조명을 보정한 다음, 조명이 보정된 영상으로부터 사람의 관심 영역인 노출된 피부 색상 영역을 획득하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 고속의 영상으로부터 비 균일하게 발생된 조명적인 효과를 프레임 블렌딩 기법을 사용하여 보정한다. 그런 다음, 사전에 반복적인 학습으로 생성된 타원형의 피부 색상 분포 모델을 적용하여 입력된 고속의 컬러 영상으로부터 관심 영역을 강인하게 획득한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시된 접근 방법이 입력되는 컬러 영상으로부터 조명을 보정한 다음 관심 영역을 정확하게 획득한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 얼굴 인식 및 추적, 조명 보정 및 제거, 동영상 색인 및 검색 등과 같은 영상 인식과 연관된 다양한 종류의 실제적인 응용 프로그램에서 매우 유용하게 이용될 것으로 추측된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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