벡터 그래픽스는 좌표 정보를 이용하여 이미지를 표현하기 때문에 이미지 퀄리티의 손실 없이 쉽게 확대 축소가 가능하며, 일반적으로 래스터 그래픽스로 표현되는 이미지보다 더 작은 파일 크기를 가진다. 본 논문에서 제안하는 벡터 그래픽 가속기는 개선된 스캔라인 엣지 플래그 방식을 사용하여 엣지의 정렬과정을 수행하지 않고 렌더링을 수행할 수 있도록 설계되었으며 OpenVG 2D 벡터 이미지를 사용하여 검증되었다. 본 논문에서 제안하는 가속기는 Tiger image를 기준으로, 테셀레이션을 수행하는데 12ms, 전체 이미지 렌더링에 208ms의 시간이 소요되며, Tiger image 기준으로 약 초당 5 프레임의 성능을 가진다.
This paper presents an algorithm of the watermark insertion and extraction on the vector image. Most parts of the vector image consist of the array of the coordinate values. The vector watermarking method by Sakamoto et al [1] uses the mask within which all the coordinate values of all the vertices are changed depending on the value of the watermark. The proposed algorithm is the change of the vector image file instead of the change of the coordinate values on the vector image. We use the Drawing Exchange Format (DXF) files since the DXF file is one of the general files in the field of the vector image.
This paper proposes a face recognition method using feature spaces and image vectors in the image plane. We obtain the 2-D feature space using the self-organizing map which has two inputs from the axis of the given image. The image vector consists of its weights and the average gray levels in the feature space. Also, we can reconstruct an normalized face by using the image vector having no connection with the size of the given face image. In the proposed method, each face is recognized with the best match of the feature spaces and the maximum match of the normally retrieval face images, respectively. For enhancing recognition rates, our method combines the two recognition methods by the feature spaces and the retrieval images. Simulations are conducted on the ORL(Olivetti Research laboratory) images of 40 persons, in which each person has 10 facial images, and the result shows 100% recognition and 14.5% rejection rates for the 20$\times$20 feature sizes and the 24$\times$28 retrieval image size.
Color image is largely corrupted by various ambient illumination. However, human perceives always white color as white under any illumination because of a characteristic of human vision, called color constancy. In the conventional algorithm which applied the constancy effect, after the RGB color space is transformed to the IHS(Intensity, Hue, and Saturation) color space, then the hue is preserved and the intensity or the saturation is properly enhanced. Then the enhanced IHS color is reversely transformed to the RGB color space. In this process, the color distortion is included due to the color gamut error. But in the proposed algorithm, there is not transformation. In that, the RGB color is considered as 3 dimensional color vector and we assume that white color is the natural daylight. As the color vector of the illumination can be calculated as the average vector of R, G, and B image, we can achieve the constancy effect by simply rotating the illumination vector to the white color vector. The simulation results show the efficiency of the vector rotating process for color image enhancement.
Successive images can be reconstructed without great degradation by using one codebook in vector quantization, because statistics of successive images are sinilar. In this paper, we propose a method to update vector centroids in one slot of an image sequence and reconstruct images with the codebook replenished with the updated vector centroids. To remove the overhead required to transmit the updated vector centroids, we catagorize image blocks into changing blocks and nonchanging blocks, and then transmit only the labels of the changing blocks. Therefore, we can assign the remaining bits to the replenishment of a codebook. By the proposed method, almost the same image as the same image as the one reconstructed by LBG algorithm can be obtained and the bit rate can be reduced to below 0.5 bit/pixel.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권2호
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pp.116-120
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2006
This paper discusses an approach for detecting a new edge in color images. The color image is to be represented by a vector field, and the color image edges are detected as differences in the local vector statistics. This method is based on the calculation for the vector angle between two adjacent pixels. Unlike Euclidean distance in RGB space, the vector angle distinguishes the differences in chromaticity, independent of luminance or intensity. The proposed approach can easily accommodate concepts, such as variable template edge detection, as well as the latest developments in vector order statistics for color image processing. In this paper, it is used not a conventional fixed template operator but a variable template operator The variable template is implemented and experimental results for digital color images are included.
오늘날 급격한 멀티미디어 정보의 증가에 따라 영상에서의 시각적 특성을 이용하여 멀티미디어 데이터를 검색하는 내용 기반 영상 검색 기법에 대한 관심이 크게 늘어나고 있다. 본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 새로운 접근으로서 edge correlogram과 color coherence vector를 이용한 에지 기반의 공간 기술자를 제안한다. 우선 color vector angle기법을 이용하여 주어진 영상을 고주파 성분과 저주파 성분의 영상으로 나눈다. 저주파 성분의 영상에서는 color coherence vector를 이용하여 평탄 화소의 공간적인 색상 분포를 추출함으로써 이를 평탄 영역에서의 특징 정보로서 활용한다. 반면, 고주파 성분의 영상에서는 edge correlogram으로부터 에지 화소들 간의 분포를 추출하여 이를 에지 영역에서의 특징 정보로 이용한다. 제안된 방법은 색상 간의 지엽적인 특성과 전체적인 특성을 모두 가지고 있기 때문에, 영상 간의 비교에 있어서 영상의 모양과 크기의 급격한 변화로 인한 오검출 등에 매우 강건하다. 또한, 영상에서의 구조적인 특징을 이용함으로써 복잡한 영상에 대해서도 간단하고 유연한 특징을 제공한다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 알고리즘이 최근의 여러 히스토그램 정밀화 기법에 비하여 더 효과적임을 보여준다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용하였다.
본 논문은 인터넷의 대표적인 문제점중의 하나인 Adult Image 분류 연구에 대해 기술한다. 특히 우리는 이러한 Adult Image를 분류하기 위한 Data Set을 5가지 타입으로 구성한다. 이러한 각 Image에 대해 Color, Gradient, Edge Direction 특성의 Feature들을 추출하고 이를 Histogram으로 구성한다. 이렇게 구성된 Histogram을 Support Vector Machine에 적용하여 Adult Image를 분류한다. 그 결과, 우리는 8250개의 Test Set에 대하여 Recall(96.53%), Precision(97.33%), False Positive(2.96%), F-Measure(96.93%)의 성능 결과를 보여준다.
이미지 데이터는 표현 방식에 따라서 비트맵과 벡터 방식으로 나누어진다. 비트맵 방식은 이미지 데이터를 픽셀이라는 2차원 맵으로 구성한 것이며, 벡터방식은 주어진 2차원 또는 3차원 공간에 선이나 형상을 그리기 위해 일련의 명령어나 수학적 표현으로 나타낸 것이다. 따라서 서로 다른 방식의 이미지를 제작 및 편집하고자 하는 경우에는 각기 다른 응용프로그램을 사용해야 문제점이 있다. 본 논문에서는 비트맵과 벡터 방식의 혼합을 기반으로 하여 하나의 응용프로그램에서 이미지의 제작 및 편집이 가능한 이미지 편집 도구의 설계 및 구현 방법에 대하여 기술하였다.
Nowadays, the Laser image is used to realize multi-media show for events, an advertising media and 3D simulation, realization of video image and so on. It is a hot issue to realize the laser image like computer graphic image. The image used in laser projector is vector graphic image that is described by linking point to point. A computer makes this continuous vector graphic images so that the image shows as an animation. A control signal converted by a computer makes the laser projector draw image. Two motors and universal joint are used to realize 2D laser image in this study. Developing a controller applied Look-ahead algorithm and software to interface with personal computer, This study is the chief aim of improving difference of moving velocity that is appeared from edge of vector graphic image and disparity of graphic density.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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