한국가시화정보학회 2001년도 Proceedings of 2001 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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pp.14-22
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2001
The frequency responses on the sub-pixel evaluation technique were investigated using the Monte-calro Simulation technique. The frequency response by the FFT based cross-correlation gives very good results, however, the gain loss does exist for the small displacement, (less than 0.5 pixel). While, the no gain loss is observed in the Direct Cross-correlation, however, the sub-pixel accuracy was limited to be about 0.1 pixel, i.e., it could not detect the small displacement. To detect the higher accurate sub-pixel displacement, the gradient based technique is the best. For the small interrogation area (e.g., 4x4), only the gradient technique can detect the small displacement correctly.
본 논문은 높은 품질 SR 이미지를 획득하기 위해 국소 그라디언트를 기반으로 적응형 보간법을 이용하는 SR 방법을 제공한다. 이 방법에서, 내삽 화소와 인접하는 유효한 화소 사이에 거리는 국소 그라디언트 특징을 이용하여 고려되며, 보간 계수는 LR 이미지의 국소 그라디언트를 고려한다. 픽셀의 국소 그라디언트는 더 작을수록, 그리고 메디안 필터는 보간된 HR 이미지의 블러링과 노이즈를 감소시키기 위해 적용된다. 실험 결과는 특히 이미지의 에지 부분에서, 다른 방법과 비교하여 제안된 방법의 유효성을 보여준다.
본 논문은 중심 화소값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 ZOD와 FOD의 장점을 적응적으로 반영한 디지털 영상 축소 알고리즘에 관한 것이다. 우선, 슬라이딩 윈도우의 중앙에 위치되는 중심 화소를 축소 성분값의 주성분으로 선택하고, 1차 미분 연산자를 이용하여 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 산출한다. 이렇게 구한 인접 가해 성분값과 중심 화소값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 입력 영상의 모든 화소들에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 영상에서 역 s-순으로 스캔된 주변 픽셀 값들을 이용하여 픽셀 값을 정밀하게 예측할 수 있는 효율적인 픽셀 값 예측 기법을 제안하였다. 영상에는 일반적으로 인접 픽셀 값들 사이에 비슷한 값을 갖는 유사성(similarity)이 존재하고, 방향성이 있는 에지 특성(directional edge characteristics)이 존재할 수 있다. 인접 픽셀간의 유사성과 에지 특성을 이용하여 픽셀 값을 예측하는 GAP(Gradient Adjacent Pixel) 기법을 개선하여 픽셀 값 예측 정확도를 향상시키는 기법을 본 논문에서 제안하였다. 제안된 기법에서는 주변 픽셀들의 위치별 가중치를 사용하여 픽셀 값을 정밀하게 예측하도록 함으로 예측 픽셀 값의 정확도를 증가시켰다. 실제 영상에 대한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 확인하였다. 제안된 기법은 가역 데이터 은닉, 가역 워터마킹 및 데이터 압축 등의 응용들에 유용하게 사용될 수 있다.
To solve the edge ringing or block effect caused by the partial differential diffusion in image enhancement domain, a new image enhancement algorithm based on bidirectional diffusion, which smooths the flat region or isolated noise region and sharpens the edge region in different types of defect images on aviation composites, is presented. Taking the image pixel's neighborhood intensity and spatial characteristics as the attribute descriptor, the presented bidirectional diffusion model adaptively chooses different diffusion criteria in different defect image regions, which are elaborated are as follows. The forward diffusion is adopted to denoise along the pixel's gradient direction and edge direction in the pixel's smoothing area while the backward diffusion is used to sharpen along the pixel's gradient direction and the forward diffusion is used to smooth along the pixel's edge direction in the pixel's edge region. The comparison experiments were implemented in the delamination, inclusion, channel, shrinkage, blowhole and crack defect images, and the comparison results indicate that our algorithm not only preserves the image feature better but also improves the image contrast more obviously.
본 논문에서는 1m 해상도의 위성 영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트 히스토그램을 이용하여 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 4-neighbor에 위치한 화소의 수평 또는 수직 방향의 평균 그레디언트 값을 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 강한 에지 화소는 높은 평탄화 지수를 가지며 반면에 비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가진다. 평탄화 지수 영상의 히스토그램을 이용하여 각 화소의 에지 또는 비에지 화소 여부를 결정하는 평탄화 임계값을 구한다. 각 화소의 평탄화 지수가 평탄화 임계값보다 크면 에지화소로, 작으면 비에지 화소로 분류한다. 초기 정합 창틀 내에 존재하는 비에지 화소의 비율이 작으면 밝기 값 변화가 적은 영역으로 판정하고 정합 창틀의 크기를 더 크게 설정하고 이 과정을 정합 창틀이 최대 크기에 도달할 때까지 반복적으로 수행한다. IKONOS 스테레오 위성영상을 실험영상으로 사용하였으며 고정크기의 정합 창틀을 이용한 방법에 비해 향상된 정합 결과를 얻었다.
본 논문은 기준 화소의 인접 가해 성분값과 선형 축소 성분값의 평균으로 축소 성분값을 정하는 적응형 선형 축소기를 제안하고 주관적 화질과 하드웨어 복잡도 측면에서 그 성능을 분석함에 목적이 있다. 제안된 적응형 선형 축소기는 우선, 일차 미분 연산자를 이용하여 기준 화소의 우측 및 하측 인접화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 국부 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 정의한다. 제안된 방법은 인접 화소들의 유효 가해 정보를 각각의 국부 가해 가중치에 따라 축소 성분값에 적응적으로 반영함으로써 선형 축소기의 단점인 몽롱화 현상을 효과적으로 억제시킬 수 있다. 또한 적은 연산량을 요하면서도 평균적으로 양호한 결과를 제공하는 선형 축소 방식의 장점을 취할 수 있는 이점이 있다.
We propose a new type of semi-global matching (SGM) in order to solve a streaking problem arising from conventional SGM. Conventional SGM imposes a penalty to a pixel when the disparity of the pixel differs from that of the previous pixel along a scan path, and thus, disparity changes are not easily allowed, causing the streaking effect. The road surface is an appropriate target for such an effect, because the colors of the surfaces are very similar, and the image pixels corresponding to the surfaces show disparities that change very smoothly along the viewing direction. In contrast to conventional SGM, the new type of SGM imposes penalties depending on the disparity gradients, and thus, the streaking effect is controlled. The experimental results show the effectiveness of the proposed SGM method.
Aiming at the problem that the gradient-based edge detection operators are sensitive to the noise, causing the pseudo edges, a triqubit-state measurement-based edge detection algorithm is presented in this paper. Combing the image local and global structure information, the triqubit superposition states are used to represent the pixel features, so as to locate the image edge. Our algorithm consists of three steps. Firstly, the improved partial differential method is used to smooth the defect image. Secondly, the triqubit-state is characterized by three elements of the pixel saliency, edge statistical characteristics and gray scale contrast to achieve the defect image from the gray space to the quantum space mapping. Thirdly, the edge image is outputted according to the quantum measurement, local gradient maximization and neighborhood chain code searching. Compared with other methods, the simulation experiments indicate that our algorithm has less pseudo edges and higher edge detection accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1760-1778
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2018
For image segmentation with intensity inhomogeneity, many region-based level set methods have been proposed. Some of them however can't get the relatively ideal segmentation results under the severe intensity inhomogeneity and weak edges, and without use of the image gradient information. To improve that, we propose a new level set method combined with local direction gradient in this paper. Firstly, based on two assumptions on intensity inhomogeneity to images, the relationships between segmentation objects and image gradients to local minimum and maximum around a pixel are presented, from which a new pixel classification method based on weight of Euclidian distance is introduced. Secondly, to implement the model, variational level set method combined with image spatial neighborhood information is used, which enhances the anti-noise capacity of the proposed gradient information based model. Thirdly, a new diffusion process with an edge indicator function is incorporated into the level set function to classify the pixels in homogeneous regions of the same segmentation object, and also to make the proposed method more insensitive to initial contours and stable numerical implementation. To verify our proposed method, different testing images including synthetic images, magnetic resonance imaging (MRI) and real-world images are introduced. The image segmentation results demonstrate that our method can deal with the relatively severe intensity inhomogeneity and obtain the comparatively ideal segmentation results efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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