Many image edge details are easily lost in the image denoising process, and the smooth image regions are prone to produce jagged. In this paper, we propose a wavelet-based image global k- singular value decomposition variational method to remove image noise. A layer of wavelet decomposition is applied to the noisy image first. Then, the image global k-singular value decomposition (IGK-SVD) method is used to remove the random noise of low-frequency components. Furthermore, a constructed variational denoising method (VDM) removes the random noise in the high-frequency component. Finally, the denoised image is obtained by wavelet reconstruction. The experimental results show that the proposed method's peak signal-to-noise ratio (PSNR) value is higher than other methods, and its structural similarity (SSIM) value is closer to one, indicating that the proposed method can effectively suppress image noise while retaining more image edge details. The denoised image has better denoising effects.
An image enhancement algorithm and image defogging method are studied in this paper. The formation of fog and the characteristics of fog image are analyzed, and the fog image is preprocessed by histogram equalization method; then the additive white noise is removed by foggy image attenuation model, the atmospheric scattering physical model is constructed, the image detail characteristics are enhanced by image enhancement method, and the visual effect of defogging image is enhanced by guided filtering method. The proposed method has a good defogging effect on the image. When the number of training iterations is 3,000, the peak signal-to-noise ratio of the proposed method is 43.29 dB and the image structure similarity is 0.9616, indicating excellent image defogging effect.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.4
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pp.355-360
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2018
We propose a method to connect partial image in whole image to partial image in whole image of other internet site. For this study, we have developed four partial image generation methods and retrieval methods. A method of 'image segmentation' that cuts out only partial images that want to provide information from the whole image, a method of 'creating an image block' that finds outermost points of a cut-out partial image, a method of 'Stamp transformation of outer points', which connects outer points and registers them as the most similar image stamp, and a retrieval method that connects image stamps with other image stamps are developed. We suggested a image search UI that can use image stamps in various ways.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.7
no.1
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pp.36-41
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2015
This paper is proposed a wavelet-based MCDT(Mask Coefficient Differential and Threshold) method of image registration of Multi-images contaminated with visible image and infrared image. The method for ensure reliability of the image registration is to the increase statistical corelation as getting the common feature points between two images. The method of threshold the wavelet coefficients using derivatives of the wavelet coefficients of the detail subbands was proposed to effectively registration images with distortion. And it can define that the edge map. Particularly, in order to increase statistical corelation the method of the normalized mutual information. as similarity measure common feature between two images was selected. The proposed method is totally verified by comparing with the several other multi-image and the proposed image registration.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.7
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pp.3245-3271
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2016
To obtain well-dehazed images at the receiver while sustaining low bit rates in the transmission pipeline, this paper investigates the effects of image dehazing methods using dehazing contrast-enhancement filters on image compression for surveillance systems. At first, this paper proposes a novel image dehazing method by using a new method of calculating the transmission function—namely, the direct denoising method. Next, we deduce the dehazing effects of the direct denoising method and image dehazing method based on dark channel prior (DCP) on image compression in terms of ringing artifacts and blocking artifacts. It can be concluded that the direct denoising method performs better than the DCP method for decompressed (reconstructed) images. We also improve the direct denoising method to obtain more desirable dehazed images with higher contrast, using the saliency map as the guidance image to modify the transmission function. Finally, we adjust the parameters of dehazing contrast-enhancement filters to obtain a corresponding composite peak signal-to-noise ratio (CPSNR) and blind image quality assessment (BIQA) of the decompressed images. Experimental results show that different filters have different effects on image compression. Moreover, our proposed dehazing method can strike a balance between image dehazing and image compression.
Jeong, Woojin;Han, Bok Gyu;Yang, Hyeon Seok;Moon, Young Shik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.3092-3107
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2019
Visible-infrared image fusion is a process of synthesizing an infrared image and a visible image into a fused image. This process synthesizes the complementary advantages of both images. The infrared image is able to capture a target object in dark or foggy environments. However, the utility of the infrared image is hindered by the blurry appearance of objects. On the other hand, the visible image clearly shows an object under normal lighting conditions, but it is not ideal in dark or foggy environments. In this paper, we propose a multi-guided filter and a real-time image fusion method. The proposed multi-guided filter is a modification of the guided filter for multiple guidance images. Using this filter, we propose a real-time image fusion method. The speed of the proposed fusion method is much faster than that of conventional image fusion methods. In an experiment, we compare the proposed method and the conventional methods in terms of quantity, quality, fusing speed, and flickering artifacts. The proposed method synthesizes 57.93 frames per second for an image size of $320{\times}270$. Based on our experiments, we confirmed that the proposed method is able to perform real-time processing. In addition, the proposed method synthesizes flicker-free video.
This paper proposes a new image enhancement method for an infrared thermal image. The proposed method uses both Laplacian and Prewitt edge detectors. Without a visible light, it uses an infrared image for the edge detection. The method subtracts contour images from the infrared thermal image. It results black contours of objects in the infrared thermal image. That makes the objects in the infrared thermal image distinguished clearly. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using various infrared thermal images. The results show that the proposed method is successful for image enhancement of an infrared thermal image.
In this paper, we propose the estimation method for the image affine information for computer vision. The first estimation method is given based on the XYS image normalization and the second estimation method is based on the image normalization by Pei and Lin. The XYS normalization method turns out to have better performance than the method by Pei and Lin. In addition, we show that rotation and aspect ratio information can be obtained using the central moments of both the original image and the sensed image. Finally, we propose the modified version of the normalization method so that we may control the size of the image.
Aiming at the problems of low image enhancement accuracy, long enhancement time and poor image quality in the traditional robot sequence motion image enhancement methods, an adaptive enhancement method for robot sequence motion image is proposed. The feature representation of the image was obtained by Karhunen-Loeve (K-L) transformation, and the nonlinear relationship between the robot joint angle and the image feature was established. The trajectory planning was carried out in the robot joint space to generate the robot sequence motion image, and an adaptive homomorphic filter was constructed to process the noise of the robot sequence motion image. According to the noise processing results, the brightness of robot sequence motion image was enhanced by using the multi-scale Retinex algorithm. The simulation results showed that the proposed method had higher accuracy and consumed shorter time for enhancement of robot sequence motion images. The simulation results showed that the image enhancement accuracy of the proposed method could reach 100%. The proposed method has important research significance and economic value in intelligent monitoring, automatic driving, and military fields.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.2
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pp.67-75
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2023
Recently, many studies have been conducted on ways to utilize AI technology in NIDS (Network Intrusion Detection System). In particular, CNN-based NIDS generally shows excellent performance. CNN is basically a method of using correlation between pixels existing in an image. Therefore, the method of generating an image is very important in CNN. In this paper, the performance comparison of CNN-based NIDS according to the image generation method was performed. The image generation methods used in the experiment are a direct conversion method and a one-hot encoding based method. As a result of the experiment, the performance of NIDS was different depending on the image generation method. In particular, it was confirmed that the method combining the direct conversion method and the one-hot encoding based method proposed in this paper showed the best performance.
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