Interpolation or super-resolution is used in order to restore degradation of image quality that appears after various transform of image. The method on subjective or objective image resolution improvement having low computation complexity has been being researched in many different ways. In this paper, image enhancement method using improved self degradation restoration(ISDR) method is proposed. The proposed method uses ISDR to estimate pixel value of missed coordinate in the process of image scaling, and combines the estimated loss information and interpolated image to generate enhanced result image. The proposed method shows that PSNR increases by 1.8dB, and subjective image quality is superior to other compared methods. The proposed method can be applied as a basis technique in variety of applications which requires image scale transform.
With the advent of digital cinema, more and more movies are digitally produced, distributed via digital medium such as hard drives and network, and finally projected using a digital projector. However, digital cameras capable of shotting at 2K or higher resolution for digital cinema are still very expensive and bulky, which impedes rapid transition to digital production. As a low-cost solution for acquiring high resolution digital videos, we propose a hybrid camera consisting of a low-resolution CCD for capturing videos and a high-resolution CCD for capturing still images at regular intervals. From the output of the hybrid camera, we can synthesize high-resolution videos by software as follows: for each frame, 1. find pixel correspondences from the current frame to the previous and subsequent keyframes associated with high resolution still images, 2. synthesize a high-resolution image for the current frame by copying the image blocks associated with the corresponding pixels from the high-resolution keyframe images, and 3. complete the synthesis by filling holes in the synthesized image. This framework can be extended to making NPR video effects and capturing HDR videos.
In this paper, we present real-time, accurate face region detection and tracking technique for an intelligent surveillance system. It is very important to obtain the high-resolution images, which enables accurate identification of an object-of-interest. Conventional surveillance or security systems, however, usually provide poor image quality because they use one or more fixed cameras and keep recording scenes without any clue. We implemented a real-time surveillance system that tracks a moving person using pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. While tracking, the region-of-interest (ROI) can be obtained by using a low-pass filter and background subtraction. Color information in the ROI is updated to extract features for optimal tracking and zooming. The experiment with real human faces showed highly acceptable results in the sense of both accuracy and computational efficiency.
We have already developed EMI reducing techniques using lossless compression by vertically differential EMI suppression method (VDE[1]). It applies lossless modulo reduction and data bit mapping optimization for low voltage differential signaling (LVDS) transmission lines, that reduces the probability of transient bit and EMI by 12 dB [6][7]. We also improved and optimized the VDE for low power LCD interface. With this modified VDE algorithm[8], the developed FPGA was measured the reduction of the power consumption of LCD circuit by more than 15 % compared to the conventional methods in the case of 14-in LCD with SXGA resolution. The VDE algorithm is based on the total image systematic approach. In the VDE method, the present image signals are subtracted for the 1H delayed image signals and transferred to a column driver through a PCB. As the vertical correlations for image signals are very high, we expected that most of the vertically subtracted image signals remain 0 level and transient cycles become very long. As a result, the power consumption and EMI are extremely reduced for the transferred image signals on a PCB. In this paper, we discussed our proposed method by emphasizing the fact that systematic approach are important based on not only display point of view but also total system point of view.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.2
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pp.1-10
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2003
This paper presents an efficient method for image segmentation based on a multiresolution application of a wavelet transform and watershed segmentation algorithm. The procedure toward complete segmentation consists of four steps: pyramid representation, image segmentation, region merging and region projection. First, pyramid representation creates multiresolution images using a wavelet transform. Second, image segmentation segments the lowest-resolution image of the pyramid using a watershed segmentation algorithm. Third, region merging merges the segmented regions using the third-order moment values of the wavelet coefficients. Finally, the segmented low-resolution image with label is projected into a full-resolution image (original image) by inverse wavelet transform. Experimental results of the presented method can be applied to the segmentation of noise or degraded images as well as reduce over-segmentation.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.44
no.1
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pp.125-132
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2024
Optical satellite images are being used for national security and collection of information, and their utilization is increasing. However, it acquires low-quality images that are not suitable for the user's requirement due to weather conditions and time constraints. In this paper, a deep learning-based conversion of image and colorization model referring to high-resolution SAR images was created to simulate the occluded area with clouds of optical satellite images. The model was experimented according to the type of algorithm applied and input data, and each simulated images was compared and analyzed. In particular, the amount of pixel value information between the input black-and-white image and the SAR image was similarly constructed to overcome the problem caused by the relatively lack of color information. As a result of the experiment, the histogram distribution of the simulated image learned with the Gray-scale image and the high-resolution SAR image was relatively similar to the original image. In addition, the RMSE value was about 6.9827 and the PSNR value was about 31.3960 calculated for quantitative analysis.
International Journal of Vascular Biomedical Engineering
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v.2
no.2
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pp.27-32
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2004
The objective of the present study is to visualize the steady and pulsatile flow fields in a branching model by using a high-resolution PIV system. A bifurcated flow system was built for the experiments in the steady and pulsatile flows. Harvard pulsatile pump was used to generate the pulsatile velocity waveforms. Conifer powder as the tracing particles was added to water to visualize the flow fields. CCD cameras($1K{\times}1K$(high resolution camera) and $640{\times}480$(low resolution camera)) captured two consecutive particle images at once for the image processing of several cross sections on the flow system. The range validation method and the area interpolation method were used to obtain the final velocity vectors with high accuracy. The results of the image processing clearly showed the recirculation zones and the formation of the paired secondary flows from the distal to the apex of the branch flow in the bifurcated model. The results also indicated that the particle velocities at the inner wall moved faster than the velocities at the outer wall due to the inertial force effects and the helical motions generated in the branch flows as the flow proceeded toward the outer wall. Even though the PIV images from the high resolution camera were closer to the simulation results than the images from the low resolution camera at some locations, both results of the PIV experiments from the two cameras generally agreed quite well with the results from the computer simulations. Therefore, instead of using the expensive stereoscopic PIV or 3D PIV system, the three-dimensional flow fields in a bifurcated model could be easily and exactly investigated by this study.
X-ray image analysis is a very important field to improve the early diagnosis rate and prediction accuracy of periodontal disease. Research on the development and application of artificial intelligence-based algorithms to improve the quality of such dental X-ray images is being widely conducted worldwide. Thus, the aim of this study was to design a super-resolution algorithm for predicting periodontal disease and to evaluate its applicability in dental X-ray images. The super-resolution algorithm was constructed based on the convolution layer and ReLU, and an image obtained by up-sampling a low-resolution image by 2 times was used as an input data. Also, 1,500 dental X-ray data used for deep learning training were used. Quantitative evaluation of images used root mean square error and structural similarity, which are factors that can measure similarity through comparison of two images. In addition, the recently developed no-reference based natural image quality evaluator and blind/referenceless image spatial quality evaluator were additionally analyzed. According to the results, we confirmed that the average similarity and no-reference-based evaluation values were improved by 1.86 and 2.14 times, respectively, compared to the existing bicubic-based upsampling method when the proposed method was used. In conclusion, the super-resolution algorithm for predicting periodontal disease proved useful in dental X-ray images, and it is expected to be highly applicable in various fields in the future.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.39
no.6
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pp.649-655
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2015
In this paper, we propose a defogging algorithm for a single image. Dark channel prior (DCP), which is a well-known defogging algorithm, can cause halo artifacts on boundary regions, low-contrast defogging images, and requires a large computational time. To solve these problems, we use histogram information with DCP on transmission estimation regions and a multi-resolution method. Local histogram information can reduce the low-contrast problem on a defogging image, and the multi-resolution method with edge information can reduce the total computational time and halo artifacts. We validate the proposed method by performing experiments on fog images, and we confirm that the proposed algorithm is more efficient and superior than conventional algorithms.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.5
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pp.775-784
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2023
Drone images are being used more and more actively in the fields of surveying and spatial information, and are rapidly replacing existing aerial and satellite images. The technology of quickly acquiring real-time data at low cost and processing it is now being applied to actual industries beyond research. However, there are also problems encountered as this progresses. When high-resolution spatial information is acquired using a general 2D flight plan for a terrain with sever undulations, problems arise due to the difference in resolution of the data. In particular, when a low-altitude high-resolution image is taken using a drone in a mountainous or steep terrain, there may be a problem in image matching due to a resolution difference caused by terrain undulations. This problem occurs because a drone acquires data while flying on a 2D plane at a fixed altitude, just like conventional aerial photography. In order to acquire high-quality 3D data using a drone, the scale difference for the shooting distance should be considered. In addition, in order to obtain facade images of large structures, it is necessary to take images in 3D space. In this study, in order to improve the disadvantages of the 2D flight method, a 3D flight plan was established for the study area, and it was confirmed that high-quality 3D spatial information could be obtained in this way.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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