• 제목/요약/키워드: pixel distance

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Local Gradient와 Median Filter에 근거한 초해상도 이미지 재구성 (Super Resolution Image Reconstruction based on Local Gradient and Median Filter)

  • ;조상복
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권1호
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    • pp.120-127
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    • 2010
  • 본 논문은 높은 품질 SR 이미지를 획득하기 위해 국소 그라디언트를 기반으로 적응형 보간법을 이용하는 SR 방법을 제공한다. 이 방법에서, 내삽 화소와 인접하는 유효한 화소 사이에 거리는 국소 그라디언트 특징을 이용하여 고려되며, 보간 계수는 LR 이미지의 국소 그라디언트를 고려한다. 픽셀의 국소 그라디언트는 더 작을수록, 그리고 메디안 필터는 보간된 HR 이미지의 블러링과 노이즈를 감소시키기 위해 적용된다. 실험 결과는 특히 이미지의 에지 부분에서, 다른 방법과 비교하여 제안된 방법의 유효성을 보여준다.

레이저 펄스 부호화를 이용한 원거리 고해상도 3D 스캐닝 라이다 (Long Distance and High Resolution Three-Dimensional Scanning LIDAR with Coded Laser Pulse Waves)

  • 김건정;박용완
    • 한국광학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.133-142
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    • 2016
  • 본 논문에서는 DS-OCDMA(direct sequence optical code division multiple access)와 스캐닝 방식의 MEMS (microelectromechanical system) 거울을 이용하여 픽셀별로 스캐닝하는 라이다 시스템(light detection and ranging, LIDAR)의 설계와 시뮬레이션 결과를 기술한다. 제안하는 라이다는 $848{\times}480$ 해상도의 거리 영상을 1초에 60번 측정한다. 영상을 구성하는 각각의 픽셀마다 픽셀 정보와 체크섬을 DS-OCDMA로 부호화한 레이저 펄스로 방출하므로, 반사파를 검출하기 위하여 대기할 필요없이 연속으로 거리 측정이 가능하다. MEMS 거울은 부호화된 레이저 펄스를 반사하여 측정을 원하는 방향으로 보내기 위한 용도로 사용한다. 하나의 거리 영상을 구성하는 픽셀 정보의 처리가 모두 완료되면, 픽셀 개개의 반사파 비행시간을 이용하여 포인트 클라우드를 생성한다.

AWGN 환경에서 화소매칭을 이용한 변형된 가중치 필터 알고리즘 (Modified Weight Filter Algorithm using Pixel Matching in AWGN Environment)

  • 천봉원;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권10호
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    • pp.1310-1316
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    • 2021
  • 최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.

표면 곡률을 이용하여 깊이 가중치 Hausdorff 거리를 적용한 3차원 얼굴 영상 인식 (Surface Curvature Based 3D Pace Image Recognition Using Depth Weighted Hausdorff Distance)

  • 이영학;심재창
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.34-45
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    • 2005
  • 본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률에 대 하여, 깊이 값을 가중치로 하는 Hausdorff 거리를 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. Hausdorff 거리 방법은 두 개의 점 집합에 대한 일치성을 측정하는 방법이다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 3차원 얼굴 영상으로부터 표면 특성의 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 입력 영상과 데이터베이스 영상과의 유사도 비교를 위해 두 영상에 대하여 문턱치 값에 의한 이진 영상을 추출하여 각 점에 대한 깊이 값을 가중치로 하는 깊이 가중치 Hausdoff 거리(DWHD)를 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 인식률은 픽셀의 분포가 가장 적은 주 곡률의 최소 곡률이 98%로 가장 높게 나타났다.

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Analysis of Laser-protection Performance of Asymmetric-phase-mask Wavefront-coding Imaging Systems

  • Yangliang, Li;Qing, Ye;Lei, Wang;Hao, Zhang;Yunlong, Wu;Xian'an, Dou;Xiaoquan, Sun
    • Current Optics and Photonics
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    • 제7권1호
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    • pp.1-14
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    • 2023
  • Wavefront-coding imaging can achieve high-quality imaging along with a wide range of defocus. In this paper, the anti-laser detection and damage performance of wavefront-coding imaging systems using different asymmetric phase masks are studied, through modeling and simulation. Based on FresnelKirchhoff diffraction theory, the laser-propagation model of the wavefront-coding imaging system is established. The model uses defocus distance rather than wave aberration to characterize the degree of defocus of an imaging system. Then, based on a given defocus range, an optimization method based on Fisher information is used to determine the optimal phase-mask parameters. Finally, the anti-laser detection and damage performance of asymmetric phase masks at different defocus distances and propagation distances are simulated and analyzed. When studying the influence of defocus distance, compared to conventional imaging, the maximum single-pixel receiving power and echo-detection receiving power of asymmetric phase masks are reduced by about one and two orders of magnitude respectively. When exploring the influence of propagation distance, the maximum single-pixel receiving power of asymmetric phase masks decreases by about one order of magnitude and remains stable, and the echodetection receiving power gradually decreases with increasing propagation distance, until it approaches zero.

Chaotic Features for Traffic Video Classification

  • Wang, Yong;Hu, Shiqiang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제8권8호
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    • pp.2833-2850
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    • 2014
  • This paper proposes a novel framework for traffic video classification based on chaotic features. First, each pixel intensity series in the video is modeled as a time series. Second, the chaos theory is employed to generate chaotic features. Each video is then represented by a feature vector matrix. Third, the mean shift clustering algorithm is used to cluster the feature vectors. Finally, the earth mover's distance (EMD) is employed to obtain a distance matrix by comparing the similarity based on the segmentation results. The distance matrix is transformed into a matching matrix, which is evaluated in the classification task. Experimental results show good traffic video classification performance, with robustness to environmental conditions, such as occlusions and variable lighting.

초분광영상의 분광반사 패턴을 이용한 표적탐지 알고리즘 개발 (Development of a Target Detection Algorithm using Spectral Pattern Observed from Hyperspectral Imagery)

  • 신정일;이규성
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제14권6호
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    • pp.1073-1080
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    • 2011
  • In this study, a target detection algorithm was proposed for using hyperspectral imagery. The proposed algorithm is designed to have minimal processing time, low false alarm rate, and flexible threshold selection. The target detection procedure can be divided into two steps. Initially, candidates of target pixel are extracted using matching ratio of spectral pattern that can be calculated by spectral derivation. Secondly, spectral distance is computed only for those candidates using Euclidean distance. The proposed two-step method showed lower false alarm rate than the Euclidean distance detector applied over the whole image. It also showed much lower processing time as compared to the Mahalanobis distance detector.

Design of 3D Laser Radar Based on Laser Triangulation

  • Yang, Yang;Zhang, Yuchen;Wang, Yuehai;Liu, Danian
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권5호
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    • pp.2414-2433
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    • 2019
  • The aim of this paper is to design a 3D laser radar prototype based on laser triangulation. The mathematical model of distance sensitivity is deduced; a pixel-distance conversion formula is discussed and used to complete 3D scanning. The center position extraction algorithm of the spot is proposed, and the error of the linear laser, camera distortion and installation are corrected by using the proposed weighted average algorithm. Finally, the three-dimensional analytic computational algorithm is given to transform the measured distance into point cloud data. The experimental results show that this 3D laser radar can accomplish the 3D object scanning and the environment 3D reconstruction task. In addition, the experiment result proves that the product of the camera focal length and the baseline length is the key factor to influence measurement accuracy.

3D 거리 센서를 이용한 강의용 광역 마이크 시스템 (Widerange Microphone System Using 3D Range Sensor)

  • Oh, Woojin
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권10호
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    • pp.1448-1451
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    • 2021
  • In this paper, 3D range sensor is applied to the sensor-based widerange microphone system for lectures. Since the 2D range sensor measures the shortest distance of the speaker, an error occurs and the performance is degraded. The 3D sensor provides a 160×60 distance image so that the position of the speaker can be obtained with accuracy. We propose a method for obtaining the distance per pixel required to determine the absolute position of the speaker from the distance image. The proposed array microphone system using the 3D sensor shows the improvement of 0.8~1.5dB compared to the previous works using 2D sensor.

COUNTING OF FLOWERS BASED ON K-MEANS CLUSTERING AND WATERSHED SEGMENTATION

  • PAN ZHAO;BYEONG-CHUN SHIN
    • Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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    • 제27권2호
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    • pp.146-159
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    • 2023
  • This paper proposes a hybrid algorithm combining K-means clustering and watershed algorithms for flower segmentation and counting. We use the K-means clustering algorithm to obtain the main colors in a complex background according to the cluster centers and then take a color space transformation to extract pixel values for the hue, saturation, and value of flower color. Next, we apply the threshold segmentation technique to segment flowers precisely and obtain the binary image of flowers. Based on this, we take the Euclidean distance transformation to obtain the distance map and apply it to find the local maxima of the connected components. Afterward, the proposed algorithm adaptively determines a minimum distance between each peak and apply it to label connected components using the watershed segmentation with eight-connectivity. On a dataset of 30 images, the test results reveal that the proposed method is more efficient and precise for the counting of overlapped flowers ignoring the degree of overlap, number of overlap, and relatively irregular shape.