We propose one- and two-dimensional reference functions for processing of integral/multiview imaging. The functions provide the synthesis/analysis of the integral image by distance, as an alternative to the composition/decomposition by view images (directions). The synthesized image was observed experimentally. In analysis confirmed by simulation in a qualitative sense, the distance was obtained by convolution of the integral image with the reference functions.
A new algorithm of the image mapping which is a technique of the elemental image generation is proposed. The proposed method is based on the characteristics of the lens array such as the number, the size and the focal length of the elemental lens. The 3D image generated by 3D graphic API such as OpenGL can be directly adopted without the complex adaptation. Since the image mapping using the proposed method can enhance the speed of the elemental image generation, the computer- generated integral imaging system can be applied to virtual reality system.
The infrared and visible images are represented by different information due to the different wavelength of the light. The infrared image has thermal information and the visible image has texture information. Desirable results are obtained by fusing infrared and visible information. To enhance a visible image, we extract a weight map from a visible image using saturation, brightness. After that, the weight map is adjusted using thermal information in the infrared image. Finally, an enhanced image is resulted from combining an infrared image and a visible image. Our experiment results show that our proposed algorithm is working well to enhance the smoke in the original image.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.368-372
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2009
Pin-hole model has been widely used as a robust tool for easily understanding how to obtain a stereo image and how to present the depth-cue to an observer in stereoscopy. However, most of the processes to analyze depth cue in stereoscopy are performed that a stereo image is taken by camera model practically but depth cue of the image is analyzed by pin-hole model. Therefore, the result of depth cues by the process to be uncorrected. The reason of the uncorrected depth cue is led to the image distances of camera model due to variable focused object distances, and it makes a depth distortion. In this paper, we tried to show the contradiction such as occurring depth distortion in the process which the pin-hole model is used to analyze depth cue despite practical camera model is used in stereoscopy, and we presents the method to overcome the contradiction.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.1
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pp.85-92
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2019
In this paper, we propose a efficient feature point extraction method that can solve the problem of performance degradation by introducing a preprocessing process when extracting feature points by utilizing the characteristics of 360-degree realistic media. 360-degree realistic media is composed of images produced by two or more cameras and this image combining process is accomplished by extracting feature points at the edges of each image and combining them into one image if they cover the same area. In this production process, however, the stitching process where images are combined into one piece can lead to the distortion of non-seamlessness. Since the realistic media of 4K-class image has higher resolution than that of a general image, the feature point extraction and matching process takes much more time than general media cases.
Proceedings of the Korean Institute of Interior Design Conference
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2003.05a
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pp.183-186
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2003
Light is important as to say that it completes space and form. Space that is made by light is not only functional but it can be seen as a place where space and people communicate to each other. Recently mass media is embossed as communication method. Light is the most instant and affluent factor among what consists of the image of space to express sensitivity. Especially the artificial lighting plays an important role in the presentation of space in the mass media with the progress of technology. Therefore this study's purposes are to search how the artificial light present the image of space in the mass media and to suggest alternative methods to present the image with artificial lighting.
In this paper, we propose a coding method to improve compression efficiency for MR image. This can be achieved by combining coding and segmentation scheme which removes noisy background region, which is meaningless for diagnosis, in MR image. The wavelet coder encodes only diagnostically significant foreground regions refering to segmentation map. Our proposed algorithm provides about 15% of bitrate reduction when compared with the same coder which is not combined with segmentation scheme. And the proposed scheme shows better reconstructed image Qualify than JPEG at the same compression ratio.
Kim, Dong-Wook;Lee, Kwang-Ho;Chang, Eun-Young;Kim, Sung-Kyu
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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2008.10a
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pp.703-706
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2008
Large distortion is made by toed-in camera configuration in the TV condition that has short viewing distance, when the gaze position of a stereoscopic image coincides with that of real space. Therefore, in the TV condition, we confirmed that the proper camera configuration is the modified parallel configuration, and found distortionless optimal stereoscopic image condition using this camera configuration.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.3
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pp.1228-1248
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2020
Steganalysis & steganography have witnessed immense progress over the past few years by the advancement of deep convolutional neural networks (DCNN). In this paper, we analyzed current research states from the latest image steganography and steganalysis frameworks based on deep learning. Our objective is to provide for future researchers the work being done on deep learning-based image steganography & steganalysis and highlights the strengths and weakness of existing up-to-date techniques. The result of this study opens new approaches for upcoming research and may serve as source of hypothesis for further significant research on deep learning-based image steganography and steganalysis. Finally, technical challenges of current methods and several promising directions on deep learning steganography and steganalysis are suggested to illustrate how these challenges can be transferred into prolific future research avenues.
This study was conducted to enhance the cubic effect by representing an image with a sense of three-dimensional (3D) depth, using chromostereopsis, among the characteristics of human visual perception. An algorithm that enhances the cubic effect, based on the theory that the cubic effect of the chromostereoptic effect and the chromostereoptic reversal effect depends on the lightness of the background, classifies the layers of the 3D image input into the foreground, middle, and background layers according to the depth of the image input. It suits the characteristics of human visual perception because it controls the color factor that was adaptively detected through experiments on each layer; and it can achieve an enhanced cubic effect that is suitable for the characteristics of the image input.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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