Pre-processing is one of image processing techniques to enhance image quality or appropriately convert a given image into another form for a specific purpose. An 8 bit depth map obtained by a depth camera usually contains a lot of noisy components caused by the characteristics of depth camera and edges are also more distorted by the quality of a source object and illumination condition comparing with edges in RGB texture image. To reduce this distortion, we use noise removing filters, but they are only able to reduce noise components, so that distorted edges of depth map can not be properly recovered. In this paper, we propose an algorithm that can reduce noise components and also enhance the quality of edges of depth map by using edges in RGB texture. Consequently, we can reduce errors in multi-view stereo image synthesis process.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.4
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pp.1044-1047
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1998
Non-destructive x-ray inspection system needs image intensifier to obtain the x-ray image. Captured image from image intensifier is distorted because the input plate of image intensifier has a spherical surface. In the research, in order to compensate this image distortion, we created the model of image intensifier and show mathematically that the image distortion was compensated. To show the performance of the proposed method, experiment was performed in real x-ray inspection system.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.572-577
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2009
This paper proposes a novel reversible image authentication method that requires neither location map nor memorization of parameters. The proposed method detects image tampering and further localizes tampered regions. Though this method once distorts an image to hide data for tamper detection, it recovers the original image from the distorted image unless no tamper is applied to the image. The method extracts hidden data and recovers the original image without memorization of any location map that indicates hiding places and of any parameter used in the algorithm. This feature makes the proposed method practical. Simulation results show the effectiveness of the proposed method.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.2
no.6
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pp.339-344
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2013
This paper presents an automatic focal length estimation method to correct the fisheye lens distortion in a spatially adaptive manner. The proposed method estimates the focal length of the fisheye lens by generating two reference focal lengths. The distorted fisheye lens image is finally corrected using the orthographic projection model. The experimental results showed that the proposed focal length estimation method is more accurate than existing methods in terms of the loss rate.
This paper presents an image fingerprinting scheme for the print-to-capture model performed by a photo printer and digital camera. When capturing an image by a digital camera, various kinds of distortions such as noise, geometrical distortions, and lens distortions are applied. slightly and simultaneously. In this paper, we consider several steps to extract fingerprints from the distorted image in print-and capture scenario. To embed ID into an image as a fingerprint, multi-bits embedding is applied. We embed 64 bits information as a fingerprint into spatial domain of color images. In order to restore a captured image from distortions a noise reduction filter is performed and a rectilinear tiling pattern is used as a template. To make the template, a multi-bits fingerprint is embedded repeatedly like a tiling pattern. We show that the extracting is successful from the image captured by a digital camera through the experiment.
This paper developed FRESH(Face image REcognition System for intelligent Home), proposed by Hopkins, which was to recognize the face of family members applying for HTM system that integrates a principal movement of human brain's neocortex with computers. For the purpose of confirming a result of the works, we took real photographs of both clear and distorted images, but the result produced higher accuracy about the distorted images providing by a real environment as well as clear images. In addition, the existing studies were focused on the recognition of facial zone that it was difficult to adapt for System for intelligent home. However, this thesis developed a system suitable for intelligent home which corresponds a facial image to his or her name.
This Quantitative study was investigated to examine the relationship between self-esteem on body image and disordered eating patterns in some university students. This study used a cross-sectional study design. Total 347 students participated in this study (88 male and 259 female) among three universities. The assessment of eating disorder was conducted by Eating Attitudes Test (EAT-26), a score of >or=20 identified individuals likely have an eating disorder, including anorexia nervosa and bulimia nervosa. Ideal body weight and current body weight were completed with self-evaluation. A distorted body image was independently related to the eating problem in the Logistic regression analysis. There were stronger relationships between their EAT-26 scores and their expected weight changes and weight control behaviors. Compared with the men, women showed highly wishful to loss for current body weight. In the relationship between score of EAT-26 and BMI distance by sex, levels of eating disorder showed linearly elevated toward increased BMI distance (Ideal BMI-Current BMI) (F-value=18.794, p<0.0001) in women, but there were not significant in men (F-value=2.028, p>0.05). In estimate on state-trait anxiety inventory according to quartile of BMI distance by sex, levels of state-trait anxiety were not significant difference by degree of body dissatisfaction in all sex. In addition, higher distorted body image was significantly increased numbers of weight control method and experience of side effects in female, but there were not showed significant relation between two variables in male.
In Web registration pages and online polling applications, CAPTCHA(Completely Automated Public Turing Test To Tell Computers and Human Apart) is used for distinguishing human users from automated programs. Text-based CAPTCHAs have been widely used in many popular Web sites in which distorted text is used. However, because the advanced optical character recognition techniques can recognize the distorted texts, the reliability becomes low. Image-based CAPTCHAs have been proposed to improve the reliability of the text-based CAPTCHAs. However, these systems also are known as having some drawbacks. First, some image-based CAPTCHA systems with small number of image files in their image dictionary is not so reliable since attacker can recognize images by repeated executions of machine learning programs. Second, users may feel uncomfortable since they have to try CAPTCHA tests repeatedly when they fail to input a correct keyword. Third, some image-base CAPTCHAs require high communication cost since they should send several image files for one CAPTCHA. To solve these problems of image-based CAPTCHA, this paper proposes a new CAPTCHA based on both image and text. In this system, an image and keywords are integrated into one CAPTCHA image to give user a hint for the answer keyword. The proposed CAPTCHA can help users to input easily the answer keyword with the hint in the fused image. Also, the proposed system can reduce the communication costs since it uses only a fused image file for one CAPTCHA. To improve the reliability of the image-text fusion CAPTCHA, we also propose a dynamic building method of large image dictionary from gathering huge amount of images from theinternet with filtering phase for preserving the correctness of CAPTCHA images. In this paper, we proved that the proposed image-text fusion CAPTCHA provides users more convenience and high reliability than the image-based CAPTCHA through experiments.
Time-of-flight(ToF) cameras deliver intensity data as well as range information of the objects of the scene. However, systematic problems during the acquisition lead to distorted values in both distance and amplitude. In this paper we propose a method to acquire reliable distance information over the entire scene correcting each information based on the other data. The amplitude image is enhanced based on the depth values and this leads depth correction especially for far pixels.
A conventional correlation target tracker is analysed with a simple mathematical approach. And, we will propose a correlation measure with selective attentional property in order to overcome the false-peak problem of the conventional methods. Various experimental results show that the proposed correlation measure is able to reduce considerably the probability of false-peaks degraded by the correlation between background images of a reference block and a distorted and noisy sensor input image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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