Journal of information and communication convergence engineering
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v.13
no.4
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pp.264-269
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2015
The chest X-ray image cannot be focused in the same manner that optical lenses are and the resultant image generally tends to be slightly blurred. Therefore, the methods to improve the quality of chest X-ray image have been studied. In this paper, the inherent noises of the input images are suppressed by adding the Laplacian image to the original. First, the chest X-ray image using an Gaussian high pass filter and an optimal high frequency emphasis filter has shown improvements in the edges and contrast of flat areas. Second, using fuzzy logic_histogram equalization, each pixel of the chest X-ray image shows the normal distribution of intensities that are not overexposed. As a result, the proposed method has shown the enhanced edge and contrast of the images with the noise canceling effect.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.4
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pp.648-661
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1997
This paper presents a new method for post-processing of coded images based upon the low-pass filtering followed by the projection onto the NQCS (narrow quantization constraint set). We also investigate how the proposed method works on JPEG-coded real images. The starting point of the QCS-based post-processing techniques is the centroid of the QCS, where the original image belongs. The low-pass filtering followed by the projection onto the QCS makes the images lie on the boundary of the QCS. It is likely that, however, the original image is inside the QCS. Hence projection onto the NQCS gives a lower MSE (mean square error) than does the projection onto the QCS. Simulation results show that setting the narrowing coefficients of the NQCS to be 0.2 yields the best performance in most cases. Even though the JPEG-coded image is low-pass filtered and projected onto the NQCS repeatedly, there is no guarantee that the resultant image has a lower MSE and goes closer to the original image. Thus only one iteration is sufficient for the post-processing of the coded images. This is interesting because the main drawback of the iterative post-processing techniques is the heavy computational burden. The single iteration method reduces the computational burden and gives us an easy way to implement the real time VLSI post-processor.
This study was developed image processing algorithm for recognition of few teats of a cow in the image using black and white camera attached with infrared filter. Spectroscopic analysis was used for selection of a NIR filter to separate teats from udder skin in the image captured. To verify the performance of image processing algorithm was developed and NIR filter was selected, carried out an experiment with cows. NIR band-pass filter was used to pass the 975nm band of light spectrum. The image processing algorithm was developed could recognize all teats and the process time was 0.9 second to recognize the all teats and to acquire end position of teats.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.11
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pp.1507-1514
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2016
Full-image guided filter reflects all pixels of image in filtering by using weight propagation and two-pass model, whereas the existing guide filter is processed based on the kernel window. Therefore the computational complexity can be improved while maintaining characteristics of guide filter, such as edge-preserving, smoothing, and so on. In this paper, we propose an efficient VLSI architecture for the full-image guided filter by analyzing the data dependency, the data frequency and the PSNR analysis of the image in order to achieve enough speed for various applications such as stereo vision, real-time systems, etc. In addition, the proposed efficient scheduling enables the realtime process by minimizing the idle period in weight computation. The proposed VLSI architecture shows 214MHz of maximum operating frequency (image size: 384*288, 965 fps) and 76K of gates (internal memory excluded).
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.5
no.2
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pp.151-158
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2004
In this paper, an inverse filtering technique for the digital filter model is proposed. This technique enables us to obtain a stable non-causal m inverse filter by transforming (approximating) it to a causal stable inverse system. In practice, a causal FIR approximation to this inverse filter is proposed. It can be shown that the impulse response of the inverse filter for all-pass systems is simply the mirror image of the impulse response for the system. Specially, due to this symmetric property of the impulse response of all-pass systems, the proposed technique is more useful for all-pass systems than other systems. In order to illustrate the proposed inverse filtering technique, four examples are presented. Two of them are for all-pass filters. The other two examples are for IIR and FIR filters. Also, computer simulations demonstrate that the proposed technique works very well.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.19
no.4
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pp.562-569
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2010
This paper analyzes the problems that occurred in the magnification process for a fine input image and investigates a method to improve the blurring of magnified image. This paper applies a curve interpolation algorithm in CAD/CAM for the same test images with the existing image algorithm in order to improve the blurring of magnified image. As a result, the nearest neighbor interpolation, which is the most frequently applied algorithm for the existing image interpolation algorithm, shows that the identification of a magnified image is not possible. Therefore, this study examines an interpolation of gray-level data by applying a low-pass spatial filter and verifies that a bilinear interpolation presents a lack of property that accentuates the boundary of the image where the image is largely changed. The periodic B-spline interpolation algorithm used for curve interpolation in CAD/CAM can remove the blurring but shows a problem of obscuration, and the Ferguson' curve interpolation algorithm shows a more sharpened image than that of the periodic B-spline algorithm. For the future study, hereafter, this study will develop an interpolation algorithm that has an excellent improvement for the boundary of the image and continuous and flexible property by using the NURBS, Ferguson' complex surface, and Bezier surface used in CAD/CAM engineering based on the results of this study.
A real-time, continuous-scale image interpolation method is proposed based on bi-linear interpolation with directionally adaptive low-pass filtering. The proposed algorithm has been optimized for hardware implementation. The original bi-linear interpolation method has blocking artifact. The proposed algorithm solves this problem using directionally adaptive low-pass filtering. It can also solve the severely problem by selection choosing low-pass filter coefficients. Therefore the proposed interpolation algorithm can realize a high-quality image scaler for various imaging systems, such as digital camera, CCTV and digital flat panel display, to name a few.
X-ray filmed data converted by Image digitizer were processed through the digital computer for edge detections. Sobel operator with the high-pass and the low-pass filtering of the histogram of the images were applied to this work and 3 examples were processed.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.16
no.12S
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pp.1261-1267
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2003
Since the grating optical low-pass fillet degrades the resolution of images, we developed a hologram optical low-pass filter that show low degradation of the image and studied its characteristics. We designed the hologram that divides input beam into circular shaped 21 beams with a Monte-Carlo based hologram generation program and calculated its MTE characteristics to compare it with that of a grating filter. The hologram was manufactured through the optical lithography process and attached to a digital imaging device (Zoran 732212) for measurement. The moirfiltering is compared with zone plate images and the resolution loss is measured with USAF resolution chart. The hologram optical low-pass filter showed better characteristics in both moly filtering and resolution.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2005.05a
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pp.115-124
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2005
This paper analyzes the problems that occurred in the magnification process for a fine input image and investigates a method to improve the problems. This paper applies a curve interpolation algorithm in CAD/CAM for the same test images with the existing image algorithm in order to improve the problems. As a result. the nearest neighbor interpolation. which is the most frequently applied algorithm for the existing image interpolation algorithm. shows that the identification of a magnified image is not possible. Therefore. this study examines an interpolation of gray-level data by applying a low-pass spatial filter and verifies that a bilinear interpolation presents a lack of property that accentuates the boundary of the image where the image is largely changed. The periodic B-spline interpolation algorithm used for curve interpolation in CAD/CAM can remove the blurring but shows a problem of obscuration, and the Ferguson's curve interpolation algorithm shows a more sharpened image than that of the periodic B-spline algorithm. For the future study, hereafter. this study will develop an interpolation algorithm that has an excel lent improvement for the boundary of the image and continuous and flexible property by using the NURBS. Ferguson's complex surface. and Bezier surface used in CAD/CAM engineering based on. the results of this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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