본 논문에서는 움직임에 의해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상에 대하여 영상전체에 일률적으로 복원처리를 행하는 기존의 적용방법들에서 나타나는 문제점을 해결하고자 영상의 국부적인 특성과 방향성을 고려한 복원방법을 제시한다. 이는 평면영역과 윤곽영역을 적응적으로 처리하기 위하여 윤곽의 방향성을 찾기 위하여 다해상도 신호분석인 Wavelet 계수를 적용하여 처리하는 방법을 제안한다.
영상 시퀀스는 획득과정에서 주변부의 밝기 변화와 그림자 등으로 인해 원치 않는 밝기 변화가 포함될 수 있다. 시각적으로 성가신 훼손 형태로 표현되는 이러한 플리커(flicker)는 움직임 벡터의 계산이나 물체의 추출과 같은 후 처리에 많은 영향을 미치므로 미리 제거하는 것이 바람직하다. 본 논문은 플리커를 발생시키는 모델을 분석하고 이를 제거하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 플리커를 유발하는 게인과 오프셋 파라미터를 분리하여 추정하고 이를 훼손된 영상에 보정하여 영상 시퀀스를 안정화 시킨다. 제안하는 방법을 장면에서 움직임이 없는 인위적인 테스트 영상 시퀀스와 움직임이 있는 실제 영상 시퀀스에 적용하여 알고리즘의 성능을 보였다.
In this paper, the effect of background grey levels on the visual perception of target image displayed on CRT monitor has been investigated. The purpose of this study is to investigate the efficacy of CRT monitor as a display medium of image Information especially in medical imaging field. Tllree sets of experiments have been performed in this study : the first was to measure the luminance response of CRT monitor and to find the best fitting equation, and the second was the psychophysical experiment measuring the threshold grey level differences between the target image and the background required for visual discrimination (or various background grey levels, and the third was to develop a visual model that is predictable of the threshold grey level difference measured in the psychophysical experiment. The result of psycophysical experiment shows that the visual perception performance is significantly degraded in the range of grey levels lower than 50, which is turned out due to she low luminance change of CRT monitor in this range while human eye has been adapted lo relatively bright ambient illumination. And it Is also shown in the simulation study using the developed visual model that the dominant factor degrading the visual performance is the reflected light from the monitor surface by ambient light in general illumination condition.
Images taken from outdoor are degraded quality by fog or haze, etc. In this paper, we propose a method that provides the visibility improved images through fog or haze removal. We proposed haze removal method that uses brightness transform based on atmospheric scatter coefficient rate with local histogram equalization. To calculate the transmission rate that indicate fog rate in original image, we use atmospheric scatter coefficient rate based on quadratic equations about haze model. And primary brightness transformed image can be obtained by using the obtained transmission rate. Also we use local histogram equalization with proposed brightness transform for effectively image visibility enhancement. Unlike existing methods, our method can process real-time with stable and effect image visibility enhancement. Proposed method use only the luminance images processed by good performance surveillance systems because it represents the real-time processing is required, black-box, digital camera and multimedia equipment is applicable. Also because it shows good performance only with the luminance images processed, Surveillance systems, black boxes, digital cameras, and multimedia devices etc, that require real-time processing can be applied.
현재 영상 시스템은 멀티미디어 기술의 발전으로 여러 분야에 활용되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 원인에 따라 잡음이 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생 원인과 형태에 따라 여러 가지 종류가 있으며, salt and pepper 잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 추정 마스크를 이용한 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적인 판단을 위해, 기존의 방법들과 비교하였으며 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)를 사용하였다.
Recently, a few image-processing based mobile urine testers have actively been studied since the urine-analysis result can be available to the user in real time immediately after the test is done. However, the accuracy of test result can be severely degraded due to variable illumination environments and a variety of manners to capture the image with a camera embedded in the smartphone according to different users. This paper proposes the Check4Urine system, a novel smartphone-based portable urine-analysis tester and provides three techniques to improve such a performance degradation problem robust to various test environments and disturbances, which are the compensation algorithm to correct the varying illumination effect, an urine strip detection algorithm robust to edge loss of the object image, and the color decision algorithm based on the pre-processed reference table. Experimental results show that the proposed Check4Urine system increases the accuracy of urine-analysis by 20-50% at various test conditions, compared with the existing image-processing based mobile urine tester.
본 논문에서는 노이즈에 대한 사전 정보 없이 단일 왜곡 영상으로부터 노이즈 매개 변수를 예측하고, 예측된 매개변수를 이용한 고속 노이즈 검출 및 제거하는 기법에 대해 제안한다. 왜곡 영상의 국부 통계를 이용하여 예측된 노이즈 매개 변수는 노이즈 검출기를 위한 사전 제약 조건으로 활용되며, 상기 제약 조건은 1차 마르코프 랜덤 장과 결합하여 노이즈 검출기를 구성하게 된다. 더불어 노이즈 검출 과정에서 설정된 제약 조건 및 매개 변수를 기반으로 복원 영상의 완화도를 제어하기 위한 가변 필터 차수의 가중치 기반 적응 노이즈 제거 필터를 제안한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 우수성을 검증할 수 있었다.
The accuracy of classifying pixels in HIRIS images is usually degraded by noisy bands since noisy bands may deform the typical shape of spectral reflectance. Proposed in this paper is a statistical method for noisy band removal which mainly makes use of the correlation coefficients between bands. Considering each band as a random variable, the correlation coefficient measures the strength and direction of a linear relationship between two random variables. While the correlation between two signal bands is high, existence of a noisy band will produce a low correlation due to ill-correlativeness and undirectedness. The application of the correlation coefficient as a measure for detecting noisy bands is under a two-pass screening scheme. This method is independent of the prior knowledge of the sensor or the cause resulted in the noise. The classification in this experiment uses the unsupervised k-nearest neighbor algorithm in accordance with the well-accepted Euclidean distance measure and the spectral angle mapper measure. This paper also proposes a hierarchical combination of these measures for spectral matching. Finally, a separability assessment based on the between-class and within-class scatter matrices is followed to evaluate the performance.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.413-421
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2015
Regularized Blind Deconvolution is a problem applicable in degraded images in order to bring the original image out of blur. Multichannel blind Deconvolution considered as an optimization problem. Each step in the optimization is considered as variable splitting problem using an algorithm called Alternating Minimization Algorithm. Each Step in the Variable splitting undergoes Augmented Lagrangian method (ALM) / Bregman Iterative method. Regularization is used where an ill posed problem converted into a well posed problem. Two well known regularizers are Tikhonov class and Total Variation (TV) / L2 model. TV can be isotropic and anisotropic, where isotropic for L2 norm and anisotropic for L1 norm. Based on many probabilistic model and Fourier Transforms Image deblurring can be solved. Here in this paper to improve the performance, we have used an adaptive regularization filtering and isotropic TV model Lp norm. Image deblurring is applicable in the areas such as medical image sensing, astrophotography, traffic signal monitoring, remote sensors, case investigation and even images that are taken using a digital camera / mobile cameras.
This paper describes algorithms to extract license plates in vehicle images. Conventional methods perform preprocessing on the entire vehicle image to produce the edge image and binarize it. Hough transform is applied to the binary image to find horizontal and vertical lines, and the license plate area is extracted using the charateristics of license plates (the boundary information of license plates). Problems with this approach are that real-time processing is not feasible due to long processing time and that the license plate area is not extracted when lighting is irregular such as at night or when the plate boundary does not show up in the image. This research uses the gray level transition characteristics of license plates to verify the digit area by examining the digit width and the gray level difference between the background area the digit area, and then extracts the plate area by testing the distance between the verified digits. This research solves the probelm of failure in extracting the license plates due to degraded plate boundary as in the conventional methods and resolves the provlem of the time requirement by processing in real time such that practical application is possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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