In this paper, we propose a method for intensity correction using binarization-based region segmentation in 3D stereoscopic images. In the proposed method, 3D stereoscopic right image is segmented using binarizarion. Small regions in the segmented image are eliminated. For each region in right image, a corresponding region in left image is decided through region matching using correlation coefficient. When region-based matching, in order to prevent overlap between regions, we remove a portion of the area closed to the region boundary using morphological filter. The intensity correction in left and right image can be performed through histogram specification between the corresponding regions. Simulation results show the proposed method has the smallest matching error than the conventional method when we generate the right image from the left image using block based motion compensation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.10C
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pp.1036-1043
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2005
In this paper, we propose a sequential motion vector recovery algorithm for H.264 video coding standard. Motion vectors of H.264 video coding standard cover relatively smaller areas than other standard, since motion estimation of H.264 takes place in the fashion of variable block size. Therefore, the correlation of motion vectors between neighboring blocks increases as the block size of motion estimation is lowered. Under the framework of sequential recovery, we introduce a motion vector recovery using $\alpha$-trimed mean filter. Experimental results show that proposed algorithm is useful in real time video delivery .with nearly comparable or better visual quality than previous approaches such as macro block boundary matching and Lagrage interpolation.
This paper proposes an efficient coding method of the depth-map which is different from the natural images. The depth-map are so smooth in both inner parts of the objects and background, but it has sharp edges on the object-boundaries like a cliff. In addition, when a depth-map block is decomposed into bit planes, the characteristic of perfect matching or inverted matching between bit planes often occurs on the object-boundaries. Therefore, the proposed depth-map coding scheme is designed to have the bit-plane unit coding method using the adaptive XOR method for efficiently coding the depth-map images on the object-boundary areas, as well as the conventional DCT-based coding scheme (for example, H.264/AVC) for efficiently coding the inside area images of the objects or the background depth-map images. The experimental results show that the proposed algorithm improves the average bit-rate savings as 11.8 % ~ 20.8% and the average PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) gains as 0.9 dB ~ 1.5 dB in comparison with the H.264/AVC coding scheme. And the proposed algorithm improves the average bit-rate savings as 7.7 % ~ 12.2 % and the average PSNR gains as 0.5 dB ~ 0.8 dB in comparison with the adaptive block-based depth-map coding scheme. It can be confirmed that the proposed method improves the subjective quality of synthesized image using the decoded depth-map in comparison with the H.264/AVC coding scheme. And the subjective quality of the proposed method was similar to the subjective quality of the adaptive block-based depth-map coding scheme.
In this paper, we present an adaptive formant tracking algorithm for speech using closed phase WRLS-VFF-VT method. The pitch synchronous closed phase methods is known to give more accurate estimates of the vocal tract parameters than the pitch asynchronous method. However the use of a pitch-synchronous closed phase analysis method has been limited due to difficulties associated with the task of accurately isolating the closed phase region in successive periods of speech. Therefore we have implemented the pitch synchronous closed phase WRLS-VFF-VT algorithm for speech analysis, especially for formant tracking. The proposed algorithm with the variable threshold(VT) can provide a superior performance in the boundary of phone and voiced/unvoiced sound. The proposed method is experimentally compared with the other method such as two channel CPC method by using synthetic waveform and real speech data. From the experimental results, we found that the block data processing techniques, such as the two-channel CPC, gave reasonable estimates of the formant/antiformant. However, the data windows used by these methods included the effects of the periodic excitation pulses, which affected the accuracy of the estimated formants. On the other hand the proposed WRLS-VFF-VT method, which eliminated the influence of the pulse excitation by using an input estimation as part of the algorithm, gave very accurate formant/bandwidth estimates and good spectral matching.
The goal of radiation treatment is to deliver a prescribed radiation dose to the target volume accurately while minimizing dose to normal tissues. Due to inaccurate placement of field and shielding block and patient's movement, there could be displacement errors between the planed and treatment regions. In order to verify the location of radiation treatment, we in this study developed the registration algorithm of the x-ray simulator images and portal images and quantified the inaccuracy in terms of shift, scale and rotation. The algorithm for registration of pairs of radiation fields consists of the alignment of pairs of radiation images by points matching and field displacement analysis by field boundary matching. In the first step, paired surface landmarks are matched to calculate the transformation parameters (scale, rotation and shift) using the corresponding line pairs which are created by connecting two landmarks of each image. In the next step, portal field boundary is extracted and then the two field boundaries are matched by the $\rho$-$\theta$ technique. Applying the phantom portal images, detection errors were calculated to be less than 2mm in translation, 1$^{\circ}$ in rotation and 1% in scale. In conclusion, we quantitatively analyzed the displacement error of x-ray simulator images and portal images. The present results could contribute to the study of the radiation treatment verification.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.7
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pp.734-740
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2017
A frame rate up-conversion scheme is needed when moving pictures with a low frame rate is played on appliances with a high frame rate. Frame rate up-conversion methods interpolate the frame with two consecutive frames of the original source. This can be divided into the frame repetition method and motion estimation-based the frame interpolation one. Frame repetition has very low complexity, but it can yield jerky artifacts. The interpolation method based on a motion estimation and compensation can be divided into pixel or block interpolation methods. In the case of pixel interpolation, the interpolated frame was classified into four areas, which were interpolated using different methods. The block interpolation method has relatively low complexity, but it can yield blocking artifacts. The proposed method is the frame rate up-conversion method based on a block motion estimation and compensation using the linearity of motion. This method uses two previous frames and one next frame for motion estimation and compensation. The simulation results show that the proposed algorithm effectively enhances the objective quality, particularly in a high resolution image. In addition, the proposed method has similar or higher subjective quality than other conventional approaches.
In this paper, we propose the receiver block error detection of the video codec and the image concealment algorithm using fuzzy inference. The proposed error detection and concealment algorithm gets SSD(Summation of Squared Difference) and BMC(Boundary Matching Coefficient) using the temporal and spatial similarity between corresponded blocks in the two successive frames. Proportional constant, ${\alpha}$, for threshold value, TH1 and TH2, is decided after fuzzy data is generated by each parameter. To examine the propriety of the proposed algorithm, random errors are inserted into the QCIF Susie standard image, then the error detection and concealment performance is simulated. To evaluate the efficiency of the algorithm, image quality is evaluated by PSNR for the error detection and concealed image by the existing VLC table and by the proposed method. In the experimental results, the error detection algorithm could detect all of the inserted error, the image quality is improved over 15dB after the error concealment compare to existing error detection algorithm.
As spatial data resources become more abundant, the potential for conflict among them increases. Those conflicts can exist between two or many spatial datasets covering the same area and categories. Therefore, it becomes increasingly important to be able to effectively relate these spatial data sources with others then create new spatial datasets with matching geometry and topology. One extensive spatial dataset is US Census Bureau's TIGER file, which includes census tracts, block groups, and blocks. At present, however, census maps often carry information that conflicts with municipally-maintained detailed spatial information. Therefore, in order to fully utilize census maps and their valuable demographic and economic information, the locational information of the census maps must be reconciled with the more accurate municipally-maintained reference maps and imagery. This paper formulates a conceptual framework and two map models of map conflation to make geometrically and topologically consistent source maps according to the reference maps. The first model is based on the cell model of map in which a map is a cell complex consisting of 0-cells, 1-cells, and 2-cells. The second map model is based on a different set of primitive objects that remain homeomorphic even after map generalization. A new hierarchical based map conflation is also presented to be incorporated with physical, logical, and mathematical boundary and to reduce the complexity and computational load. Map conflation principles with iteration are formulated and census maps are used as a conflation example. They consist of attribute embedding, find meaning node, cartographic 0-cell match, cartographic 1-cell match, and map transformation.
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