We are going to procedure various view from two frontal image using trifocal tensor. We found that warping is effective to produce synthesized poses of a face with the small number of mesh point of a given image in previous research[1]. For this research, fundamental matrix is important to calculate trifocal tensor. So, in this paper, we investigate two existing algorithms: Hartley's[2] and Kanatani's[3]. As an experimental result, Kenichi Kantani's algorithm has better performance of fundamental matrix than Harley's algorithm. Then we use the fundamental matrix of Kenichi Kantani's algorithm to calculate trifocal tensor. From trifocal tensor we calculate new trifocal tensor with rotation input and translation input and we use warping to produce new virtual views.
In this paper, for a commutative ring R with an identity, considering the endomorphism ring $End_R$(M) of left R-module $_RM$ which is (quasi-)injective or (quasi-)projective, some discriminations of prime endomorphism were found as follows: each epimorphism with the irreducible(or simple) kernel on a (quasi-)injective module and each monomorphism with maximal image on a (quasi-)projective module are prime. It was shown that for a field F, any given square matrix in $Mat_{n{\times}n}$(F) with maximal image and irreducible kernel is a prime matrix, furthermore, any given matrix in $Mat_{n{\times}n}$(F) for any field F can be factored into a product of prime matrices.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.226-230
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2002
This paper proposes a method of improvement of accuracy of projective transformation matrix for Image Mosaicing. Using shift theorem, we extracted global translation components between images and using translation components, we found matching points between images so we solve general matching point problem we extracted highly trusted matching point using RANSAC algorithm. we normalized matching point coordinates and improved accuracy of projective transformation matrix.
Kim, Ha-Kyung;Nam, Tae-Hee;Cho, Sung-Jin;Kim, Seok-Tae
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.6C
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pp.361-367
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2011
In this paper, we propose encryption method to using complemented MLCA(Maximum Length Cellular Automata) based on NBCA(Null Boundary CA) and 2D CAT (Two-Dimensional Cellular Automata Transform) for efficient image encryption. The encryption method is processed in the following order. First, a transition matrix T is created using the Wolfram Rule matrix. Then, the transition matrix T is multiplied to the original image that is intended to be encrypted, which transfers the pixel values of the original image. Furthermore, the converted original image goes through a XOR operation with complemented vector F to convert into a complemented MLCA applied image. Then, the gateway value is set and 2D CAT basis function is created. Also, the 2D CAT is encrypted by multiplying the created basis function to the complemented MLCA applied image. Lastly, the stability analysis verifies that proposed method holds a high encryption quality status.
Real-time image georeferencing is required to generate spatial information rapidly from the image sequences acquired by multi-sensor systems. To complement the performance of position/attitude sensors and process in real-time, we should employ on-line aerial triangulation based on a sequential estimation algorithm. In this study, we thus attempt to derive an efficient on-line aerial triangulation algorithm for real-time georeferencing of image sequences. We implemented on-line aerial triangulation using the existing Given transformation update algorithm, and a new inverse normal matrix update algorithm based on observation classification, respectively. To compare the performance of two algorithms in terms of the accuracy and processing time, we applied these algorithms to simulated airborne multi-sensory data. The experimental results indicate that the inverse normal matrix update algorithm shows 40 % higher accuracy in the estimated ground point coordinates and eight times faster processing speed comparing to the Given transformation update algorithm. Therefore, the inverse normal matrix update algorithm is more appropriate for the real-time image georeferencing.
As one of schemes to protect multimedia content. it is the selective encryption scheme to encrypt partially multimedia content. Compared AES(advanced encryption standard) of traditional encryption, the selective encryption scheme provides low security but is applicable to applications of multimedia content not to require high secrecy. In this paper, we improve the image scrambling scheme proposed by Van De Ville which scrambles an image without bandwidth expansion using DPSS(discrete prolate spheroidal sequence) to make it more secure based on Shujun's research which verifies the secrecy of Van De Ville's scheme. The proposed method utilizes an orthonormalized random matrix instead of Hadamard matrix for secret matrix and to add it for providing high secrecy against statistical attack or known-plaintext attack using some statistical property or estimate of secret matrix from a scrambled image. The experimental results show that the proposed method is more secure than the existing scheme. In addition, we show that the proposed method can be applied to access control or copy control of watermarking application.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.10
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pp.1317-1322
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2021
Nonlocal similarity of natural images leads to the fact that a patch matrix whose columns are similar patches of the reference patch has a low rank. Images corrupted by additive white Gaussian noises (AWGN) make their patch matrices to have a higher rank. The noise in the image can be reduced by obtaining low rank approximation of the patch matrices. In this paper, an image denoising algorithm is proposed, which first constructs the patch matrices by combining the similar patches of each reference patch, which is a part of the noisy image. For each patch matrix, the proposed algorithm calculates its low rank approximate, and then recovers the original image by aggregating the low rank estimates. The simulation results using widely accepted test images show that the proposed denoising algorithm outperforms four recent methods.
Kim, Jae Ho;Zhang, Zheng Yang;Wang, Yu Chao;Jang, So Eun;Lee, Tae Rin
Korea Science and Art Forum
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v.30
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pp.41-56
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2017
This study is an intensive study on Tae Rin Lee's research results. A linear system for Estimating the Strength of Super Personal Conflict (ESSPC) in animations is proposed. Tae Rin Lee has extracted the Super Personal Conflict (SPC) shots of animations, and obtained the strength through the experts' psychological test experiment. The purpose of this study is to find a model that automatically computes the superpersonal conflict intensity value (ESSPC). By utilizing these results, 1) 20 image feature vectors are suggested for analyzing the SPC, and 2) a linear system is found for auto-calculating ESSPC by using the pseudo inverse matrix. The proposed system shows 9.25% root mean square error and the effectiveness is proven.
According to living environment, the number of deaths due to thyroid diseases increased. In this paper, we proposed an algorithm for recognizing a thyroid detection using texture analysis based on shape, gray level co-occurrence matrix and gray level run length matrix. First of all, we segmented the region of interest (ROI) using active contour model algorithm. Then, we applied a total of 18 features (5 first order descriptors, 10 Gray level co-occurrence matrix features(GLCM), 2 Gray level run length matrix features and shape feature) to each thyroid region of interest. The extracted features are used as statistical analysis. Our results show that first order statistics (Skewness, Entropy, Energy, Smoothness), GLCM (Correlation, Contrast, Energy, Entropy, Difference variance, Difference Entropy, Homogeneity, Maximum Probability, Sum average, Sum entropy), GLRLM features and shape feature helped to distinguish thyroid benign and malignant. This algorithm will be helpful to diagnose of thyroid nodule on ultrasound images.
This paper presents an image analysis technique using connected components by applying SPA (shortest path algorithm) from graph theory. Software implementation of Floyd-Warshall transitive matrix labelling method is discussed. Results are also presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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