The essential idea of de-noising is referring to neighboring pixels of a center pixel to be updated. Conventional adaptive de-noising filters use local statistics, i.e., mean and variance, of neighboring pixels including the center pixel. The drawback of adaptive de-noising filters is that their performance becomes low when edges are contained in neighboring pixels, while anisotropic diffusion de-noising filters remove adaptively noises and preserve edges considering intensity difference between neighboring pixel and the center pixel. The anisotropic diffusion de-noising filters, however, use only intensity difference between neighboring pixels and the center pixel, i.e., local statistics of neighboring pixels and the center pixel are not considered. We propose a new connectivity function of two adjacent pixels using statistics of neighboring pixels and apply connectivity function to diffusion coefficient. Experimental results using an aerial image corrupted by uniform and Gaussian noises showed that the proposed algorithm removed more efficiently noises than conventional diffusion filter and median filter.
움직임 추정은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 움직임 추정 과정에서 정수배 화소 단위에서의 탐색에 비하여, 1/2 화소 (half-pixel)와 1/4 화소(quarter-pixel) 단위까지의 움직임 추정은 영상압축률을 높일 수 있지만, 계산의 복잡도가 늘어나는 문제가 있다. 본 논문에서는 각 블록간의 절대 오차 값인 SAD (Sum of Absolute Difference)가 최소 점을 기준으로 포물선 모양의 분포를 나타내는 특성 및 1/2 단위와 1/4 단위의 화소 보간 특성을 이용하여 움직임 추정 과정에서 탐색 점을 줄임으로써 처리속도를 증가시키고, 계산의 복잡도를 줄이는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는, 정수 화소 단위에서의 가장 작은 SAD를 갖는 점을 기준으로 주위 8점 가운데 두 번째로 SAD가 작은 점을 찾아 해당 방향으로 1/2 화소 단위의 움직임 추정을 행하였고, 1/4 화소 단위에서도 1/2 화소단위에서 두 번째로 SAD가 작은 점 방향으로 움직임 추정을 실행하였다. 그 결과 기존 알고리듬에 비해 비교적 화질에 변화가 없고, 인코더 처리과정 에서 약 20%의 빠른 속도로 처리하는 결과를 보였다.
The motion estimation is the most important technique in the image compression of the video standards. In the case of next generation standards in the video codec as H.264, a high compression-efficiency can be also obtained by using a motion compensation. To obtain the accurate motion search, a motion estimation should be achieved up to 1/2 pixel and 1/4 pixel uiuts. To do this, the computational complexity is increased although the image compression rate is increased. Therefore, in this paper, we propose the advanced sub-pixel block matching algorithm to reduce the computational complexity by using a statistical characteristics of SAD(Sum of Absolute Difference). Generally, the probability of the minimum SAD values is high when searching point is in the distance 1 from the reference point. Thus, we reduced the searching area and then we can overcome the computational complexity problem. The main concept of proposed algorithm, which based on TSS(Three Step Search) method, first we find three minimum SAD points which is in integer distance unit, and then, in second step, the optimal point is in 1/2 pixel unit either between the most minimum SAD value point and the second minimum SAD point or between the most minimum SAD value point and the third minimum SAD point In third step, after finding the smallest SAD value between two SAD values on 1/2 pixel unit, the final optimized point is between the most minimum SAD value and the result value of the third step, in 1/2 pixel unit i.e., 1/4 pixel unit in totally. The conventional TSS method needs an eight.. search points in the sub-pixel steps in 1/2 pixel unit and also an eight search points in 1/4 pixel, to detect the optimal point. However, in proposed algorithm, only total five search points are needed. In the result. 23 % improvement of processing speed is obtained.
소수의 선행연구는 도시의 삶의 질을 평가하기 위해서 구역을 단위로 사회경제적인 자료와 원격탐사자료를 통합하려고 시도했다. 그러나 이러한 구역을 기반으로 한 접근방법은 한 단위구역의 모든 속성이 그 구역 내에서 균등하게 분포되어 있다고 비현실적으로 전제할 뿐만 아니라, 임의적 지역구획문제 (MAUP) 및 화소기반 환경자료와의 통합이 용이하지 않은 점과 같은 심각한 방법론적 어려움을 초래한다. 구역기반 접근방법에 대한 한 가지 대안은 기본적인 공간단위로서 화소를 이용하는 화소기반 접근방법이다. 본 연구에서는 도시의 삶의 질을 평가하기 위해서 GIS에서의 사회경제적인 자료와 원격탐사자료를 연계하기 위한 화소기반 접근방법을 제시하고자 한다. 화소기반 접근방법은 삶의 질을 평가하기 위해서 구역기반의 사회경제적인 자료를 개별 화소들로 더욱 세분화시키려고 밀도 구분도와 공간 내삽법의 원리를 이용하고, 그 세분화된 사회경제적인 자료와 원격탐사자료를 통합한다. 이러한 화소기반 접근방법은 조지아 풀톤 카운티에 대한 사례연구에서 적용되었고, 같은 사례지역에서의 구역기반 접근방법과도 비교되었다. 본 연구에서 도시의 삶의 질을 평가하기 위한 화소기반 접근방법은 구역단위의 사회경제적인 자료의 세분화를 위해서 많은 처리시간을 필요로 하지만, 미시적인 지표의 산출을 용이하게 하고 사회경제적인 자료와 원격탐사자료간의 효율적인 통합과 그러한 자료들의 시각화를 가능하게 하였다. 이러한 점에서, 본 연구는 화소기반 접근방법이 도시 분석에 있어서 새로운 데이터베이스의 구축과 분석능력의 향상에 기여할 수 있다는 가능성을 제시한다.
Recently, the on-chip autofocus (AF) function has become essential to the CMOS image sensor. An auto-focus usually operates using phase detection of the photocurrent difference from a pair of AF pixels that have focused or defocused. However, the phase-detection method requires a pair of AF pixels for comparison of readout. Therefore, the pixel variation may reduce AF performance. In this paper, we propose a color-selective AF pixel with a plasmonic nanostructure in a 0.9 μ㎡ pixel. The suggested AF pixel requires one pixel for AF function. The plasmonic nanostructure uses metal-insulator-metal (MIM) stack arrays instead of a color filter (CF). The color filters are formed at the subwavelength, and they transmit the specific wavelength of light according to the stack period and incident angles. For the optical analysis of the pixel, a finite-difference time-domain (FDTD) simulation was conducted. The analysis showed that the MIM stack arrays in the pixels perform as an AF pixel. As the primary metric of AF performance, the resulting AF contrasts are 1.8 for the red pixels, 1.6 for green, and 1.5 blue. Based on the simulation results, we confirmed the autofocusing performance of the MIM stack arrays.
본 연구는 영상처리를 통한 보다 간편하고 정확한 젖소의 체중측정을 위해 수행되었다. 카메라와 개인용 컴퓨터를 이용하여 젖소의 영상을 받은 후 이의 화소 값들을 이용하였으며, 또한 여러 가지 방법으로 체중과의 관계를 회귀분석 방법을 하였다. 1. 본 실험의 결과 다중회귀식에 의한 계산체중, 화소표면적, 부피와 체증과의 상관계수는 각각 0.9424, 0.9439, 0.9651로 나타났으며, 젖소의 체중과 상관관계도가 높았다. 2. 실험에 이용된 젖소의 개체수를 50두이었지만, 각각 상태별 체형의 차이고 인하여 일관된 회귀식을 적용하기에는 정확도 문제에서 다소 문제가 있었다. 그래서 각 개체군으로 나누어서 연구할 필요가 있을 것으로 판단되었다. 3. 젖소의 체중 계측시간은 10초에 불과하지만 실험장치까지의 유도과정은 편균 한 마리에 10분 정도가 소요되었다.
Forest cover density studies using high resolution satellite data and object oriented classification are limited in India. This article focuses on the potential use of QuickBird satellite data and object oriented classification in forest density mapping. In this study, the high-resolution satellite data was classified based on NDVI/pixel based and object oriented classification methods and results were compared. The QuickBird satellite data was found to be suitable in forest density mapping. Object oriented classification was superior than the NDVI/pixel based classification. The Object oriented classification method classified all the density classes of forest (dense, open, degraded and bare soil) with higher producer and user accuracies and with more kappa statistics value compared to pixel based method. The overall classification accuracy and Kappa statistics values of the object oriented classification were 83.33% and 0.77 respectively, which were higher than the pixel based classification (68%, 0.56 respectively). According to the Z statistics, the results of these two classifications were significantly different at 95% confidence level.
Recent developments in underwater image recognition methods have received large attention by the ocean engineering researchers. In this paper, an improved bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) approach is employed to decompose the given underwater image into intrinsic mode functions (IMFs) and residual. We developed a joint algorithm based on BEMD and Canny operator to extract multi-pixel edge features at multiple scales in IMFs sub-images. So the multiple pixel edge extraction is an advantage of our approach; the other contribution of this method is the realization of the bi-dimensional sifting process, which is realized utilizing regional-based operators to detect local extreme points and constructing radial basis function for curve surface interpolation. The performance of the multi-pixel edge extraction algorithm for processing underwater image is demonstrated in the contrast experiment with both the proposed method and the phase congruency edge detection.
This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions which are coherent in color and texture space. These schemes are used for object-based image retrieval. Features for image retrieval are three color features from HSV color model and five texture features from Gray-level co-occurrence matrices. Once the feature extraction scheme is performed in the image, 8-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. VQ algorithm is used to cluster each pixel data into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to object within the image. The proposed method can retrieve similar images even in the case that the objects are translated, scaled, and rotated.
본 논문에서는 마르코프 랜덤 필드(Markov random fields: MRF) 기반으로 배경을 모델링하는 방식과 함께 관련 파라미터들을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 화소 기반의 배경 모델링 기법은 인근 화소 간의 연관성을 고려하지 않고 화소 단위의 시간적 변화에 대한 통계적 특성에 주로 의존하므로 판정 오류를 줄이는데 한계가 있다. 제안 알고리즘은 화소 기반으로 배경 모델을 일차적으로 수행한 다음 MRF를 이용하여 시공간적으로 인근한 화소 간의 상호 의존성을 활용하여 배경모텔의 정확도를 향상시키는데 그 목적을 두고 있다. MRF는 기본적으로 파라미터의 크기에 매우 민감하므로 기존의 MRF 기반 알고리즘은 이미지에 따라 적절한 값을 사전에 구하여 적용하고 있다. 제안한 방식은 초기에 임의의 파라미터로 배경/전경 상태변수를 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 파라미터들을 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 상대변수를 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 실내외의 다양한 환경에서 촬영한 비디오를 이용하여 제안한 방식 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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