The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.5
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pp.1337-1345
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1996
Edge detection is the first step and very important step in image nalyisi. In this paper, proposed edge detection algorithm based on informations of edge structures and it is different from other classical edge detection operators such asgradient and surface fitting algorithm. The firs, we defined characteristics of edge structures such as continuity, thinness, localization, length. The second, we defined valid edge structures and ideal edge pixel positions in $3\times3$ window based on edge characteristics of edge structures. And we proposed twelve windows for enhance dissimilarity regions based on valid edge structures and ideal edge pixel positions. In specially, proposed algorithm was shown better performance of edge detection than other operators such as gradient operator and the LoG(Laplacian of gradient) operator of zero crossings in noisy test image with $\sigma=30$.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.74-76
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2010
Digital images or videos are used in modern digital devices. The resolution of HDTV in digital broadcasting system is higher than that of previous analog systems. Also, mobile phone with 3G can provide images as well as video streaming services in realtime. In these circumstances, the visual quality of images has become an important factor. We can make image clear by transient improvement process that reduces transient in edges. In this paper, we present an transient improvement algorithm. The proposed algorithm improves edges by making smooth edge to steep edge. Before performing transient improvement algorithm, edge detection algorithm should be operated. Laplacian operator is used in edge detection, and the absolute value of it is used to calculate gain value. Then, local maximum and minimum values are computed to discriminate current pixel value to raise up or pull down. Compensating value that gain value multiplies with the difference between maximum (or minimum) value and current pixel value adds (or subtracts) to current pixel value. That is, improved signal is generated by making the narrow transient of edge. The advantage of proposed algorithm is that it doesn't produce shooting problem like overshoot or undershoot.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.1
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pp.179-184
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2004
This paper presents an image segmentation algorithm to obtain the 3D body shape data that the grid pattern and the body contour lute in the background image are extracted using the new proposed hybrid method. The body contour line is extracted based on maximum biased anisotropic recognition(MaxBAR) algorithm which recognizes the most strong and robust edges in the image since the normal derivative at the edges is large, while the tangential derivatives can be small. The grid patterns within body contour lines are extracted by grid pattern detection (GPD). The body contour lilies and the grid patterns are combined. The consecutive run test based on heuristic method is used to link the disconnected line and reduce noise line. This proposed segmentation method is more effective than the conventional method which uses a gradient and a laplacian operator, verified with application two conventional method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.1
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pp.91-99
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1994
We proposed the regularized iterative restoration method considering relaxation parameter and regularization paramenter in order to restore the noisy motion-blurred images. We used (i-H) as a regularization operator and these two kinds of constraints were applied while conventional regularization iterative restoration method proposed by Jan Biemond et al used the 2-D Laplacian filter and a predetermined regularization parameter value and relaxation parameter to 1. Through the experimental results, we showed better results compared with those by a conventional method and or regularized iterative restoration method just considering only a regularization parameter. These two kinds of constratints have good effects when applied into the regularized iterative restoration method for noisy motion-blurred images.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.7
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pp.935-943
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1993
In this paper, robust recognition system for tilted facial image was developed. At first, standard facial image and lilted facial image are captured by CCTV camera and then transformed into binary image. The binary image is processed in order to obtain contour image by Laplacian edge operator. We trace and delete outermost edge line and use inner contour lines. We label four inner contour lines in order among the inner lines, and then we extract left and right eye with known distance relationship and with two eyes coordinates, and calculate slope information. At last, we rotate the tilted image in accordance with slope information and then calculate the ten distance features between element and element. In order to make the system invariant to image scale, we normalize these features with distance between left and righ eye. Experimental results show 88% recognition rate for twenty five face images when tilted degree is considered and 60% recognition rate when tilted degree is not considered.
Stereo matching is one of the most active research areas in computer vision. In this paper, we propose a stereo matching scheme using genetic algorithm for object depth recognition. The proposed approach considers the matching environment as an optimization problem and finds the optimal solution by using an evolutionary strategy. Accordingly, genetic operators are adapted for the circumstances of stereo matching. An individual is a disparity set. Horizontal pixel line of image is considered as a chromosome. A cost function is composed of certain constraints which are commonly used in stereo matching. Since the cost function consists of intensity, similarity and disparity smoothness, the matching process is considered at the same time in each generation. The LoG(Laplacian of Gaussian) edge is extracted and used in the determination of the chromosome. We validate our approach with experimental results on stereo images.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.8C
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pp.583-590
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2008
In this paper, we present a spatially adaptive post-processing algorithm for H.264 video coding standard to remove blocking artifacts. The loop filter of H.264 increases computational complexity of the encoder. Furthermore it doesn't clearly remove the blocking artifacts, resulting in over-blurring. For overcoming them, we combine the projection method with the Constraint Least Squares(CLS) method to restore the high quality image. To reflect the Human Visual System, we adopt the weight norm CLS method. Particularly pixel location-based local variance and laplacian operator are newly defined for the CLS method. In addition, the fact that correlation among adjoining pixels is high is utilized to constrain the solution space when the projection method is applied. Quantization Index(QP) of H.264 is also used to control the degree of smoothness. The simulation results show that the proposed post-processing filter works better than the loop filter of H.264 and converges more quickly than the CLS method.
In this work we investigate the nonlocal elliptic equation with critical Hardy-Sobolev exponents as follows, $$(P)\;\{(-{\Delta}_p)^su={\lambda}{\mid}u{\mid}^{q-2}u+{\frac{{\mid}u{\mid}^{p{^*_s}(t)-2}u}{{\mid}x{\mid}^t}}{\hspace{10}}in\;{\Omega},\\u=0{\hspace{217}}in\;{\mathbb{R}}^N{\backslash}{\Omega},$$ where Ω ⊂ ℝN is an open bounded domain with Lipschitz boundary, 0 < s < 1, λ > 0 is a parameter, 0 < t < sp < N, 1 < q < p < p∗s where $p^*_s={\frac{N_p}{N-sp}}$, $p^*_s(t)={\frac{p(N-t)}{N-sp}}$, are the fractional critical Sobolev and Hardy-Sobolev exponents respectively. The fractional p-laplacian (-∆p)su with s ∈ (0, 1) is the nonlinear nonlocal operator defined on smooth functions by $\displaystyle(-{\Delta}_p)^su(x)=2{\lim_{{\epsilon}{\searrow}0}}\int{_{{\mathbb{R}}^N{\backslash}{B_{\epsilon}}}}\;\frac{{\mid}u(x)-u(y){\mid}^{p-2}(u(x)-u(y))}{{\mid}x-y{\mid}^{N+ps}}dy$, x ∈ ℝN. The main goal of this work is to show how the usual variational methods and some analysis techniques can be extended to deal with nonlocal problems involving Sobolev and Hardy nonlinearities. We also prove that for some α ∈ (0, 1), the weak solution to the problem (P) is in C1,α(${\bar{\Omega}}$).
In this paper, we propose and efficient curve reconstruction method based on the classical least-square fitting scheme. Specifically, given planar sample points equipped with normals, we reconstruct the objective curve as the zero set of a hierarchical implicit ZP(Zwart-Powell)-spline that can recover large holes of dataset without loosing the fine details. As regularizers, we adopted two: a Tikhonov regularizer to reduce the singularity of the linear system and a discrete Laplacian operator to smooth out the isocurves. Benchmark tests with quantitative measurements are done and our method shows much better quality than polynomial methods. Compared with the hierarchical bi-quadratic spline for datasets with holes, our method results in compatible quality but with less than 90% computational overhead.
This paper proposes a simple deformation method for editing the trajectory of a walking motion with preserving its style. To this end, our method analyzes the trajectory of the root joint into the graph and deforms it by applying the graph Laplace operator. The trajectory of the root joint is presented as a graph with a vertex defined the position and direction at each time frame on the motion dataThe graph transforms the trajectory into the differential coordinate, and if the constraints are set on the trajectory vertex, the solver iterative approaches to the solution. By modifying the root trajectory, we can continuously vary the walking motion, which reduces the cost of capturing a whole motion that is required. After computes the root trajectory, other joints are copied on the root and post-processed as a final motion. At the end of our paper, we show the application that the character continuously walks in a complex environment while satisfying user constraints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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