Image interpolation, a technology that converts low resolution images into high resolution images, has been widely used in various image processing fields such as CCTV, web-cam, and medical imaging. This technique is based on the fact that the statistical distributions of the white Gaussian noise and the difference between the interpolated image and the original image is similar to each other. The proposed algorithm is composed of three steps. In first, the interpolated image is derived by random image interpolation. In second, we derive weighting functions that are used to apply non-local mean filtering. In the final step, the prediction error is corrected by performing non-local mean filtering by applying the selected weighting function. It can be considered as a post-processing algorithm to further reduce the prediction error after applying an arbitrary image interpolation algorithm. Simulation results show that the proposed method yields reasonable performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.305-323
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2010
This paper proposes an efficient and yet powerful local descriptor called phase-space partition based descriptor (PPD). This descriptor is designed for the mobile image matching and retrieval. PPD, which is inspired from SIFT, also encodes the salient aspects of the image gradient in the neighborhood around an interest point. However, without employing SIFT's smoothed gradient orientation histogram, we apply the region based gradient statistics in phase space to the construction of a feature representation, which allows to reduce much computation requirements. The feature matching experiments demonstrate that PPD achieves favorable performance close to that of SIFT and faster building and matching. We also present results showing that the use of PPD descriptors in a mobile image retrieval application results in a comparable performance to SIFT.
A nonlinear iterative filtering based on local statistics and anisotropic diffusion is introduced. Local statistics determines the diffusion coefficient at each iteration step. Anisotropic diffusion can be seen as estimates a piecewise smooth image from the noisy input image in the experimental section, our results are shown to suppress noise with preserving the edges. Therefore, it enhances the image and improves performance.
In order to improve the edge segmentation effect of the level set image segmentation and avoid the influence of the initial contour on the level set method, a saliency level set image segmentation model based on local Renyi entropy is proposed. Firstly, the saliency map of the original image is extracted by using saliency detection algorithm. And the outline of the saliency map can be used to initialize the level set. Secondly, the local energy and edge energy of the image are obtained by using local Renyi entropy and Canny operator respectively. At the same time, new adaptive weight coefficient and boundary indication function are constructed. Finally, the local binary fitting energy model (LBF) as an external energy term is introduced. In this paper, the contrast experiments are implemented in different image database. The robustness of the proposed model for segmentation of images with intensity inhomogeneity and complicated edges is verified.
연화재료의 변형률 국부화 거동에 따른 파괴영역과 파괴영역 내에서의 변형률 추이는 구조물의 극한거동에 큰 영향을 미치지만 파괴영역의 예측과 영역 내에서의 변형률을 정량화하는 것은 실험적으로 명확히 구명되어 있다고 보기 어렵다. 이 연구에서는 국부화된 파괴영역 및 그 영역 내에서의 변형률 분포 추이를 추정하기 위해 화상처리기법을 이용하였다. 화상처리기법의 신뢰성 및 타당성을 검증하기 위해, 일축압축공시체를 대상으로 화상처리기법을 이용하여 변형률을 추정하고, 이를 콘크리트 게이지로부터 취득한 변형률과 비교분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 전단압축파괴형 보의 정적파괴실험에 화상처리기법을 적용하여 실험체의 거동에 따른 주인장변형률 및 주압축변형률의 분포도를 작성하였다. 마지막으로 작성된 분포도를 이용하여 국부화영역 및 국부변형률을 추정하였다. 실험 결과, 화상처리기법을 이용하여 취득한 파괴영역 내에서의 변형률 분포 추이는 비교적 정확히 실험체의 거동을 예측할 수 있었으며 손상 정도에 따라 비교적 합리적인 국부변형률값을 얻을 수 있었다.
This paper proposes an improved image segmentation algorithm by the watershed algorithm based on the local adaptive threshold on local minima search and the fixing threshold on label allocation. The previous watershed algorithm generates the problem of over-segmentation. The over-segmentation makes the boundary in the inaccuracy region by occurring around the object. In order to solve those problems we quantize the input color image by the vector quantization, remove noise and find the gradient image. We sorted local minima applying the local adaptive threshold on local minima search of the input color image. The simulation results show that the proposed algorithm controls over-segmentation and makes the fine boundary around segmented region applying the fixing threshold based on sorted local minima on label allocation.
국부통계처리에 근거한 금석문영상의 적응영상향상 기법을 제안한다. 영상의 국부통계처리 값들을 영상향상을 위한 적응실현으로 활용하여 평활화와 상세화의 경로를 조정한다. 미세부분에서는 영상이 향상되고 평활영역에서는 잡음이 억제된다 금석 문영상의 모델링을 위해 한지밀착본(韓紙密着本)디지털영상(HSDI, Hanzi squeezed digital image)의 전처리 과정을 수행하였다. HSDI 분석을 통해 국부통계처리 값들을 산출하고 영상을 모델링한다. 본 기법을 HSDI에 적용하여 에지부분의 미세한 변화를 향상시키고 배경영역을 평활시킴으로 결국 문자영역의 시각적 효과를 증대하였다 실험결과들은 제시한 알고리즘이 기존의 영상향상기법보다 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 영상의 경계선 검출을 하는 시스톨릭 어레이를 제안하였다. 영상을 실시간 처리하는 것은 국부적인 연산자의 많은 연산으로 인하여 많은 어려움이 따른다. 경계선 검출을 위한 국부적 연산자는 한 화소의 이웃해 있는 다른 화소를 이용하여 경계선을 검출하는 데에 이용되나 기존의 컴퓨터에서는 빈번한 입출력의 요구로 인하여 실시간 처리에서 요구하는 계산능력을 충분하게 제공하지 못한다. 그래서 이 논문에서는 처리 방법이 규칙적이고, 보통의 대역폭을 가지고 있으면서도 경계선 검출이나 라플라시안 처리에 적합한 시스톨릭 어레이를 제안하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권1호
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pp.49-54
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2016
Regarding global and local factors of a set of features, a given single image or multiple images is a common approach in image processing. This paper introduces an application of an adaptive version of non-local filter whose original version searches non-local similarity for removing noise. Since most images involve texture partner in both foreground and background, extraction of signified regions with texture is a challenging task. Aiming to the detection of visual attention regions for images with texture, we present the contrast analysis of image patches located in a whole image but not nearby with assistance of the adaptive filter for estimation of non-local divergence. The method allows extraction of signified regions with texture of images of wild life. Experimental results for a benchmark demonstrate the ability of the proposed method to deal with the mentioned challenge.
윈도우 기반의 영상처리는 전체 영상처리 분야에 있어서 기본이 되는 분야이다. 이러한 윈도우 기반의 영상처리는 처리해야 할 데이터와 연산이 매우 많은 편이기 때문에 범용 컴퓨터 구조에서 소프트웨어 프로그램을 사용하여 윈도우 기반 영상처리에서 필요로 하는 모든 연산을 실시간으로 수행하기 힘들다. 본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 사용하여 윈도우 기반 영상처리를 실시간으로 수행할 수 있는 병렬 하드웨어 구조를 제안하고자 한다. 또한 제안한 구조를 통해 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 이용하여 윈도우 기반의 영상처리 중 하나인 동적 문턱치화(dynamic thresholding) 회로와 국부 히스토그램 평활화(local histogram equalization) 회로를 설계하고 FPGA로 해당 회로를 구현할 것이다. 구현된 회로의 성능 측정도 다루어 진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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