Journal of information and communication convergence engineering
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제8권4호
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pp.405-410
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2010
Image processing operations like smoothing and edge detection, and many more are very widely used in areas like Computer Vision. We classify the image processing domain as seven branches-image acquirement and output, image coding and compression, image enhancement and restoration, image transformation, image segmentation, image description, and image recognition and description. We implemented algorithms of gaussian smoothing, laplace sharpening, image contrast effect, image black and white effect, image fog effect, image bright and dark effect, image median filter, and canny edge detection. Such experimental results show the figures respectively.
To solve the edge ringing or block effect caused by the partial differential diffusion in image enhancement domain, a new image enhancement algorithm based on bidirectional diffusion, which smooths the flat region or isolated noise region and sharpens the edge region in different types of defect images on aviation composites, is presented. Taking the image pixel's neighborhood intensity and spatial characteristics as the attribute descriptor, the presented bidirectional diffusion model adaptively chooses different diffusion criteria in different defect image regions, which are elaborated are as follows. The forward diffusion is adopted to denoise along the pixel's gradient direction and edge direction in the pixel's smoothing area while the backward diffusion is used to sharpen along the pixel's gradient direction and the forward diffusion is used to smooth along the pixel's edge direction in the pixel's edge region. The comparison experiments were implemented in the delamination, inclusion, channel, shrinkage, blowhole and crack defect images, and the comparison results indicate that our algorithm not only preserves the image feature better but also improves the image contrast more obviously.
본 논문에서는 디지털 영상의 해상도를 임의의 배율로 확대 또는 축소하기 위해 사용되는 개선된 cubic convolution scaler를 제안한다. 화면 해상도 변경 시 엣지 부분에서 큰 왜곡이 발생되는 문제를 극복하기 위하여 제안하는 해상도 변환 방법은 영상의 edge의 방향에 따라 적용되며, 이것은 해상도 변환된 영상의 edge 특징을 잘 보존시킬 뿐 아니라 영상의 화질도 좋게 한다. 하지만 영상 보간에 사용되는 edge 방향 데이터들이 비균등 간격으로 위치하는 특징을 가지므로 cubic convolution의 kernel을 이에 맞게 새롭게 설계하였다. 제안하는 해상도 변환 방법은 transcoder와 같이 해상도 조정을 필요로 하면서 변환된 영상의 화질을 우수하게 유지하여야 하는 여러 응용분야에서 중요하게 사용된다. 실험 결과에서는 제안하는 방법으로 변환된 영상이 기존 보간 방법을 사용하여 변환된 영상에 비해 artifact를 가지지 않으면서도 좀 더 깨끗한 edge 정보를 가지고 있다는 것을 보여준다. 또 기존 방법에 비해 제안하는 방법은 해상도 변환에 의한 정보의 손실을 최소화 하였다.
The primary purpose of port filming is to verify the treatment volume under treatment. Although the image quality with the megavoltage x-ray beam is poorer than with the diagnostic or the simulator film. This paper proposes an edge-adaptive Kalman filter for the image enhancement of port films. Suggested filtering procedure preserves edge information and eliminates edge noise and inside and outside treatment area preserving treatment boundary.
현대 사회는 4차 산업 혁명과 IoT 기술 등의 발전으로 영상 처리 분야의 활용이 급증하고 있다. 특히, 에지 검출은 이미지 분류, 객체 검출 등 영상 처리 응용에서 필수적인 전처리 과정으로 여러 분야에서 널리 사용되고 있다. 에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 소벨 필터(Sobel edge detection filter), 로버츠 필터(Roberts edge detection filter), 프리윗 필터(Prewitt edge detection filter), LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 하지만 기존의 방법들은 명암도가 낮은 저조도 환경에서 에지 검출 특성이 다소 미흡한 성능을 보인다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 저조도 환경에서도 에지 검출 특성을 높이기 위해 명암도 분석에 기반한 에지 검출 알고리즘을 제안한다.
Query-by-example (QBE) is a well-known method for image retrieval. In reality, however, an example image to be used for the query is rarely available. Therefore, it is often necessary to find a good example image to be used for the query before applying the QBE method. Query-by-layout (QBL) is our proposal for that purpose. In particular, we make use of the visual descriptors such as the edge histogram descriptor (EHD) and the color layout descriptor (CLD) in MPEG-7. Since image features of the CLD and the EHD can be localized in terms of a$4{\times}4$ sub-image, we can specify image features such as color and edge distribution on each sub-image separately for image retrieval without a query image. Experimental results show that the proposed query method can be used to retrieve a good image as a starting point for further QBE-based image retrieval.
This paper propose a extracting method of the region for image using segmentation and edge information. First propose algorithm extract information using canny edge detector and the image was divided by watershed segmentation. And it extract the mage with edge information by merging region. Finally we compare the proposed method with levelset method. In the result proposed method not only extract the image with accurate region but also reduce operation time.
The purpose of this study was to aid in the use of the digital images by edge-detect interpolation for direct digital periapical images using edge-detect interpolation. This study was performed by image processing of 20 digital periapical images; pixel replication, linear non-interpolation, linear interpolation. and edge-sensitive interpolation. The obtained results were as follows : 1. Pixel replication showed blocking artifact and serious image distortion. 2. Linear interpolation showed smoothing effect on the edge. 3. Edge-sensitive interpolation overcame the smoothing effect on the edge and showed better image.
In this paper, we propose chain code based decision technique of edge orientation. Edge Information is one of the most important information for handling image signals, and is applied to various civilian and military area, such as image surveillance for military reconnaissance, restoration of noised image signal, fingerprint recognition, and so on. The conventional methods to find edge orientations exploit a certain size of mask which weights for a certain direction, so they showed limitations in the case of diagonal edges except 45 degrees. We find edge orientations using chain code. According to the experiments, the proposed method shows better performance than the conventional approaches. The exact edge orientations including diagonal directions are well found.
제한된 계조를 사용하는 영상장치들은 연속계조 영상과 시각적으로 유사한 영상을 획득하기 위해 하프토닝(halftoning) 방법을 사용한다. 다양한 하프토닝 방법 중, 오차 확산법은 짧은 계산시간과 좋은 화질의 하프톤 영상(halftone image) 획득이 가능하여 다양한 응용 분야에 널리 사용되고 있다. 하지만 이 방법은 인접 픽셀에 오차를 확산하는 과정에서 경계선을 흩트리며, 이로 인해 경계선이 약화 되고, 영상의 선명도를 저하시킨다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서 제안된 방법은 Floyd-Steinberg 오차확산법의 필터 가중치를 기반으로 처리 픽셀의 오차와 인접픽셀의 경계선 정보를 고려하여 오차 필터를 적응적으로 결정한다. 이 방법은 경계선 강화를 위한 기존 방법들과 비교해 처리절차가 간단하여 상대적으로 적은 양의 프로세스 자원을 사용한다. 그럼에도 불구하고, 제안된 방법은 하프톤 영상의 경계선을 상당히 개선할 수 있었다. 이와 함께 객관적인 화질 평가를 위해 경계 상관도와 국부 평균 일치도를 이용하여 제안된 방법과 기존방법의 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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