The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.4C
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pp.223-229
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2005
In this paper, we proposed an extended edge-based line averaging method for deinterlacing with restricted search range. Conversion from interlaced signal to non-interlaced signal is one of important issues. Conventional deinterlacing algorithms usually utilize edge-based line average algorithm(ELA) within pixel-by-pixel approach. However, it is very sensitive to noise and variation of intensity. To reduce the sensitivity, the proposed method adopts a block-by-block approach and provides reliable direction of edge. Simulation results show that it provides a better performance than other pixel-by-pixel ELA-based methods.
In this paper, we propose a new antialiasing method using filtering technique which is base on morphological pixel structure Aliasing occurs along the edge of lines and polygons. This undesirable effect happens because there are not enough pixels available on a typical monitor to properly display mathematically smooth lines and polygon edges. Aliasing can be very distracting. In a typical graphic scene, aliasing artifact will be visible along the edges of all objects that greatly diminish of realism. The proposed antialiasing method attempts to smooth extreme jagged contour lines and edges by properly handling pixel's structure, surface type and adjusting the pixel color according to the amount of pixel coverage. Next, we use filtering technique considering morphological pixel structure. Experimental results have shown that the propose algorithm achieves better performance in reducing noise for antialiasing. The method will be widely applied to basic antialiasing technique for computer graphic applications.
In the middle-resolution remote sensing, the Ground Sampled Distance (GSD) that the detector senses and samples is generally larger than the actual size of the objects (or materials) of interest, and so several objects are embedded in a single pixel. In this case, as it is impossible to detect these objects by the conventional spatial-based image processing techniques, it has to be carried out at sub-pixel level through spectral properties. In this paper, we explain the sub-pixel analysis algorithm, also known as the Linear Spectral Mixing (LSM) model, which has been experimented using the Hyperion data. To find Endmembers used as the prior knowledge for LSM model, we applied the concept of the convex geometry on the two-dimensional scatter plot. The Atmospheric Correction and Minimum Noise Fraction techniques are presented for the pre-processing of Hyperion data. As LSM model is the simplest approach in sub-pixel analysis, the results of our experiment is not good. But we intend to say that the sub-pixel analysis shows much more information in comparison with the image classification.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.11
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pp.3140-3149
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1999
Skew correction for document images can be using a rotational transformation of pixel coordinates. In this paper we propose a method which corrects the document skew, by an amount of $\theta$ degrees, using block information, where the block is defined as a rectangular area containing adjacent black pixels. Processing speed of the proposed method is faster than that of the method using pixel transformation, since the number of floating-point operations can be reduced significantly. In the proposed method, we rotate only the four corner points of each block, and then identify the pixels inside the block. Two methods for inside pixel identification are proposed; the first method finds two points intersecting the boundary of the rotated block in each row, and determines the pixels between the two intersection points as the inside pixel. The second method finds boundary points based on Bresenham's line drawing algorithm, using fixed-point operation, and fills the region surrounded by these boundaries as black pixels. We have measured the performance of the proposed method by experimenting it with 2,016 images of various English and Korean documents. We have also proven the superiority of our algorithm through performance comparison with respect to existing methods based on pixel transformation.
Recently most of 3D graphics rendering Processors have the pixel cache storing depth data and color data to reduce the memory latency and the bandwidth requirement. In this paper, we propose the effective pixel cache for improving the performance of a rendering processor. The proposed cache system stores the depth data selectively based on the result of Z-test and the color data are stored into the auxiliary buffer. Simulation results show that the 16Kbyte proposed cache system provides better performance than the 32Kbyte conventional cache.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.9
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pp.3286-3301
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2014
Jung and Yoo proposed the first image interpolation-based reversible data hiding algorithm. Although their algorithm achieved superior interpolation results, the embedding capacity was insufficient. Lee and Huang proposed an improved algorithm to enhance the embedding capacity and the interpolation results. However, these algorithms present limitations to magnify the original image to any resolution and pixels in the boundary region of the magnified image are poorly manipulated. Furthermore, the capacity and the image quality can be improved further. This study modifies the pixel mapping scheme and adopts a bilinear interpolation to solve boundary artifacts. The modified reference pixel determination and an optimal pixel adjustment process can effectively enhance the embedding capacity and the image quality. The experimental results show our proposed algorithm achieves a higher embedding capacity under acceptable visual distortions, and can be applied to a magnified image at any resolution. Our proposed technique is feasible in reversible data hiding.
In these days, the rapid development in prediction technology using artificial intelligent is being applied in a variety of engineering fields. Especially, dimensionality reduction technologies such as autoencoder and convolutional neural network have enabled the classification and regression of high-dimensional data. In particular, pixel level prediction technology enables semantic segmentation (fine-grained classification), or physical value prediction for each pixel such as depth or surface normal estimation. In this study, the pressure distribution of the ship's surface was estimated at the pixel level based on the artificial neural network. First, a potential flow analysis was performed on the hull form data generated by transforming the baseline hull form data to construct 429 datasets for learning. Thereafter, a neural network with a U-shape structure was configured to learn the pressure value at the node position of the pretreated hull form. As a result, for the hull form included in training set, it was confirmed that the neural network can make a good prediction for pressure distribution. But in case of container ship, which is not included and have different characteristics, the network couldn't give a reasonable result.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.5
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pp.35-42
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2013
Shot boundary detection is an essential step for efficient browsing, sorting, and classification of video data. Robust shot detection method should overcome the disturbances caused by pixel brightness and object movement between frames. In this paper, two shot boundary detection methods are presented to address these problem by using segmentation, object movement, and pixel brightness. The first method is based on the histogram that reflects object movements and the morphological dilation operation that considers pixel brightness. The second method uses the pixel brightness information of segmented and whole blocks between frames. Experiments on digitized video data of National Archive of Korea show that the proposed methods outperforms the existing pixel-based and histogram-based methods.
At present, monitoring programmes for green network have been mainly based on field sampling, which relies on attributes of an area at one point in time, reflecting an emphasis on the small number of in-situ data. One of the major disadvantages of traditional field monitoring is that it is costly, laborious and time consuming due to the large number of samples required. The aim of this research was to evaluate green network based on pixel of Landsat TM satellite image. An empirical study for a case study site was conducted to demonstrate how a standard remote sensing technology can be used to assist in monitoring the green network based on pixel. The pixel-based analysis made it possible to identify area-wide patterns of green network subject to many different type of artificial structures, which cannot be acquired by traditional field sampling. It was demonstrated that the degradation trends of green network could be used effectively as an indicator to restrict further development of the sites since the quantitative data generated from remote sensing can present area-wide visual evidences by permanent record. It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference to support more scientific and objective decision-making in monitoring green network.
In this paper, a new approach using a pixel-based correction method was developed to fix the non-uniform responses of flat-bed type scanners used for radiochromic film dosimetry. In order to validate the method's performance, two cases were tested: the first consisted of simple dose distributions delivered by a single port; the second was a complicated dose distribution composed of multiple beams. In the case of the simple individual dose condition, ten different doses, from 8.3 cGy to 307.1 cGy, were measured, horizontal profiles were analyzed using the pixel-based correcton method and compared with results measured by an ionization chamber and results corrected using the existing correction method. A complicated inverse pyramid dose distribution was made by piling up four different field shapes, which were measured with GAFCHROMIC$^{(R)}$EBT film and compared with the Monte Carlo calculation; as well as the dose distribution corrected using a conventional method. The results showed that a pixel-based correction method reduced dose difference from the reference measurement down to 1% in the flat dose distribution region or 2 mm in a steep dose gradient region compared to the reference data, which were ionization chamber measurement data for simple cases and the MC computed data for the complicated case, with an exception for very low doses of less than about 10 cGy in the simple case. Therefore, the pixel-based scanner correction method is expected to enhance the accuracy of GAFCHROMIC$^{(R)}$EBT film dosimetry, which is a widely used tool for two-dimensional dosimetry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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