The present paper describes a new technique for associating images employing a set of local constraints among pixels on an image. The technique describes the association problem in terms of consistent labeling which is an abstraction of various kinds of network constraints problems. In this particular research, a pixel and its gray value correspond to a unit and a label, respectively. Since constraints among units on an image are defined with respect to each n-tuple of pixels, performance of the present association technique largely depends on how to choose the n-tuples on an image plane. The main part of this paper is devoted to discussing this selection scheme and giving a solution to it as well as showing the algorithm of association. Also given are some results of the simulation performed on synthetic binary images to examine the performance of proposed technique, followed by the argument on further studies.
Recently, image classification has been an important task in various fields. Generally, the performance of image classification is not good without the adjustment of image features. Therefore, it is desired that the way of automatic feature extraction. In this paper, we propose an image classification method which adjusts image features automatically. We assume that texture features are useful in image classification tasks because natural images are composed of several types of texture. Thus, the classification accuracy rate is improved by using distribution of texture features. We obtain texture features by calculating image features from a current considering pixel and its neighborhood pixels. And we calculate image features from distribution of textures feature. Those image features are adjusted to image classification tasks using Genetic Algorithm. We apply proposed method to classifying images into "head" or "non-head" and "male" or "female".
This paper reports a non-photorealistic rendering method for creating stream pattern from an input image. Our method extracts potential stream pattern in the given image. The proposed approach uses a shock filter based on a partial difference equation(PDE) which is implemented by applying a selective dilation and erosion processes. However, unlike the traditional first order solution to the PDE, we employ a second order scheme and compensate for the undesired diffusive effects caused by a viscosity form. The selection of dilation or erosion for a pixel is based on an edge detector computed from a structure tensor. By adding noises on to the input image, our method also can generate stream pattern even if there is less texture in some area. The experimental results show that the stream pattern is extracted very well.
위상 복원이나 CGH 최적 설계에 이용되는 Iterative Fourier Transform Algorithm (IFTA)의 효율성은 초기 위상 값의 선택에 따라 큰 영향을 받는데, 본 논문에서는 기존의 IFTA의 초기위상 결정 방법을 수정하여 반복과정에 따른 오차의 수렴 속도, 수렴의 안정성을 개선하였다. 수정된 IFTA은 125$\times$128 화소를 갖는 영상에서 대해 약 30%정도 반복 횟수를 줄일 수 있었다.
This paper presents a new graphical method for selecting a pair of optical glass and housing materials to simultaneously achromatize and athermalize a multilens system composed of many elements. To take into account the lens spacing and housing, we quantify the lens power, chromatic power, and thermal power by weighting the ratio of the paraxial ray height at each lens to them. In addition, we introduce the equivalent single lens and the expanded athermal glass map including a housing material. Even though a lens system is composed of many elements, we can simply identify a pair of glass and housing materials that satisfies the athermal and achromatic conditions. Applying this method to design a black box camera lens equipped with a 1/4-inch image sensor having a pixel width of $2{\mu}m$, the chromatic and thermal defocusings are reduced to less than the depth of focus, over the specified ranges in temperature and frequency.
The original DANTE sequence and its variations have limitation in excitation profile (a sinc function-like excitation) due to the finite duration of the DANTE pulsetrain. This sinc function-like selection profile excites only a small fraction of the spins in the pixel thereby results in poor signal to noise ratio (only about ${\sim}1%$ of normal MR imaging sequence). Therefore, this poor signal to noise ratio (SNR) has been the main drawback of the original DANTE sequence. To improve the signal to noise ratio, phases of individual RF pulses in the DANTE pulse train were modulated so that more spins in the object were excited ($1{\sim}3$). We have introduced a new FM (Frequency Modulation) DANTE sequence and analyzed the signal intensity and excitation profiles.
본 논문에서는 이미지 밝기와 명암을 명확하고 객관적으로 평가하기 위한 정규화된 수 표현자를 제안한다. 제안하는 수 표현자는 이미지를 구성하는 각각의 픽셀 데이터 값을 확률밀도함수(PDF)의 가중치로 사용하고 이를 정규화하여 객관적으로 표현되도록 정의되었다. 제안된 정규화 된 이미지 수 표현자는 감마보정 처리 시에 객관적인 감마 값 선택 기준을 제시하므로 적응형 감마보정처리가 가능하다.
In this study, a target detection algorithm was proposed for using hyperspectral imagery. The proposed algorithm is designed to have minimal processing time, low false alarm rate, and flexible threshold selection. The target detection procedure can be divided into two steps. Initially, candidates of target pixel are extracted using matching ratio of spectral pattern that can be calculated by spectral derivation. Secondly, spectral distance is computed only for those candidates using Euclidean distance. The proposed two-step method showed lower false alarm rate than the Euclidean distance detector applied over the whole image. It also showed much lower processing time as compared to the Mahalanobis distance detector.
In this paper, we propose a fast implementation of Bilateral filter for tone mapping algorithm. Bilateral filter is able to preserve detail while at the same time prevent halo-ing artifacts because of improper scale selection by ensuring image smoothed that not only depend on pixel closeness, but also similarity. We accelerate Bilateral filter by using a piecewise linear approximation and recursive Gaussian filter as its domain filter. Recursive Gaussian filter is scale independent filter that combines low cost 1D filter which makes this filter much faster than conventional convolution filter and filtering in frequency domain. The experiment results show that proposed method is simpler and faster than previous method without mortgaging the quality.
This work presents a low-power CMOS image sensor (CIS) with a multi-column-parallel (MCP) readout structure while focusing on improving its performance compared to previous works. A delta readout scheme that utilizes the image characteristics is optimized for the MCP readout structure. By simply alternating the MCP readout direction for each row selection, additional memory for the row-to-row delta readout is not required, resulting in a reduced area of occupation compared to the previous work. In addition, the bias current of a pre-amplifier in a successive approximate register (SAR) analog-to-digital converter (ADC) changes according to the operating period to improve the power efficiency. The prototype CIS chip was fabricated using a 0.18-㎛ CMOS process. A 160 × 120 pixel array with 4.4 ㎛ pitch was implemented with a 10-bit SAR ADC. The prototype CIS demonstrated a frame rate of 120 fps with a total power consumption of 1.92 mW.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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