To predict the iris matching performance and guarantee its reliability, image quality measure prior to matching is desired. An analysis on iris image degradation factors which deteriorate matching performance is a basic step for iris image quality measure. We considered five degradation factors-white-out, black-out, noise, blur, and occlusion by specular reflection-which happen generally during the iris image acquisition process. Experimental results show that noise and white-out degraded the EER most significantly, while others on EER were either insignificant or degradation images resulted in even better performance in some cases of blur. This means that degradation factors that affect the performance can be different from those based on human perception or image degradation evaluation.
Park, Sang-Yoon;Wang, Jun;Min, Kyeong-Yuk;Chong, Jong-Wha
Proceedings of the IEEK Conference
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2008.06a
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pp.1143-1144
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2008
본 논문에서는 motion-blur를 감소시키는 overdriving 기술의 오류를 감소시키기 위해 hybrid image coding 방법을 제안한다. hybrid image coding방법은 luminance data Y을 압축하기 위한 새로운 Adaptive Quantization Coding (AQC)을 제안하고 chrominance data CbCr을 Block Truncation Coding (BTC)방법으로 압축하는 것이다. 시뮬레이션 결과는 기존의 PSNR과 SD의 비교를 통하여 HIC의 우수함을 확인하여 알고리즘의 효율성을 검증하였다. 제안된 알고리즘은 verilog HDL를 통해 구조를 구현하고 synopsys design compiler를 통하여 합성 $0.13{\mu}m$ Samsung Library구조의 효율성을 확인하였다.
In real-world intelligent transportation systems, accuracy in vehicle license plate detection and recognition is considered quite critical. Many algorithms have been proposed for still images, but their accuracy on actual videos is not satisfactory. This stems from several problematic conditions in videos, such as vehicle motion blur, variety in viewpoints, outliers, and the lack of publicly available video datasets. In this study, we focus on these challenges and propose a license plate detection and recognition scheme for videos based on a temporal matching prior network. Specifically, to improve the robustness of detection and recognition accuracy in the presence of motion blur and outliers, forward and bidirectional matching priors between consecutive frames are properly combined with layer structures specifically designed for plate detection. We also built our own video dataset for the deep training of the proposed network. During network training, we perform data augmentation based on image rotation to increase robustness regarding the various viewpoints in videos.
Seo, Young-Ho;Kim, Hwa-Young;Ahn, Jung-Hwan;Choi, Lee-Jon
Proceedings of the KSME Conference
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2003.04a
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pp.845-850
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2003
The scattered light pattern from a machined surface generally contains much information concerning the surface roughness. The light pattern can be acquired by optical system and analyzed by statistical method. This kind of surface roughness measurement system can be easily adopted on the machine measurement. But the fully assembled system is too complex to implement on small systems using micro-controller. This study proposes the idea of reducing the number of optical components by removing screen and examines image processing of a light pattern to minimize the negative result of incomplete optical system. And the Gaussian blur filtering is concluded to be the best method of proposed measurement system. Furthermore light intensity variation of image pattern can be treated as a signal, therefore FIR filtering gives the similar result of Gaussian blur effect.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.9A
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pp.2345-2354
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1998
There have been many researches to yield higher resolution image quality from the low resolution CCD device. The resolution of it is primary factor for the image quality of digital still camera and in manufacturing price. IN this paper, image enlargement algorithm, which reduces blocking effect of enlarged low resolution image and minimizes ringing and blur effect occurring around edge in linear interpolation, is proposed. This algorithm is composed of gaussian low pass filter which eliminates aliasing, least square spline interpolation and non-linear interpolation based on step edge model.
International journal of advanced smart convergence
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v.5
no.4
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pp.1-9
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2016
In order to reconstruct a 3D model in video sequences, to select key frames that are easy to estimate a geometric model is essential. This paper proposes a method to easily extract informative frames from a handheld video. The method combines selection criteria based on appropriate-baseline determination between frames, frame jumping for fast searching in the video, geometric robust information criterion (GRIC) scores for the frame-to-frame homography and fundamental matrix, and blurry-frame removal. Through experiments with videos taken in indoor space, the proposed method shows creating a more robust 3D point cloud than existing methods, even in the presence of motion blur and degenerate motions.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.1
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pp.8-16
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2014
We consider the visual barcode recognition problem in a noisy video data setup. Unlike most existing single-frame recognizers that require considerable user effort to acquire clean, motionless and blur-free barcode signals, we eliminate such extra human efforts by proposing a robust video-based barcode recognition algorithm. We deal with a sequence of noisy blurred barcode image frames by posing it as an online filtering problem. In the proposed dynamic recognition model, at each frame we infer the blur level of the frame as well as the digit class label. In contrast to a frame-by-frame based approach with heuristic majority voting scheme, the class labels and frame-wise noise levels are propagated along the frame sequences in our model, and hence we exploit all cues from noisy frames that are potentially useful for predicting the barcode label in a probabilistically reasonable sense. We also suggest a visual barcode tracking approach that efficiently localizes barcode areas in video frames. The effectiveness of the proposed approaches is demonstrated empirically on both synthetic and real data setup.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.213-216
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2002
The system realization for printimage enhancement of electrothermal printer using thermal historic management is presented. The thermal historic control technique reduces the blur that the high density thermal print head(TPH) and high speed printing in the 300dpi high is increased edge blur of printed image. The experiment result is that the system enhance the quality of print image.
This paper presented an automatic system for display quality measurement by image processing. The goal is to replace human eyes for display quality evaluation by computer vision and get the objective quality review for consumer to make purchase of monitor or TV. Color, contrast, brightness, sharpness and motion blur are the main five factors to affect display quality that could be measured by supplying patterns and analyzing the corresponding images captured from webcam. The scores are calculated by image processing techniques. Linear regression model is then adopted to find the relation between human score and the measured display performance.
Park, Jae-Hyeung;Kim, Yun-Jae;Park, Min-Kyu;Amino, Tadashi;Oh, Jae-Ho;Kim, Nam-Deog;Kim, Sang-Soo
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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2007.08a
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pp.413-416
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2007
Motion-estimation/motion-compensation (ME/MC) provides superior motion picture quality but its huge computation load results in high cost. Impulsive driving is a cost-effective solution but it suffers from large flicker and brightness loss. Motion compensated impulsive driving technology has been developed to achieve high motion picture quality in a cost-effective implementation by combining ME/MC and impulsive driving. The key idea is to apply ME/MC or impulsive driving selectively according to the motion vector distribution of the incoming image sequence. In this paper, the description of the algorithm and the experimental results are provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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