New IIR digital differintegrators (differentiator and integrator) with very minor absolute relative errors are presented in this paper. The digital integrator is designed by interpolating some of the existing integrators. The optimum value of the interpolation ratio is obtained through linear programming optimization. Subsequently, by modifying the transfer function of the proposed integrator appropriately, new digital differentiator is obtained. Simulation results demonstrate that the proposed differintegrator are a more accurate approximation of ideal ones, than the existing differintegrators. Furthermore, the proposed differentiator has been tested in an image processing application. Edges characterize boundaries and are, therefore, a problem of fundamental importance in image processing. For comparison purpose Prewitt, Sobel, Roberts, Canny, Laplacian of Gaussian (LOG), Zerocross operators were used and their results are displayed. The results of edge detection by some of the existing differentiators are also provided. The simulation results have shown the superiority of the proposed approach over existing ones.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.13
no.1
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pp.17-24
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2018
Military camera equipment has a problem that observability is inferior due to various shaking factors. In this paper, we propose an image stabilization algorithm considering performance and execution time to solve this problem and implemented it in Zynq SoC. We stabilized both the simple shaking in the fixed observation position and the sudden shaking in the moving observation position. The feature of the input image is extracted by the Sobel edge algorithm, the subblock with the large edge data is selected, and the motion vector, which is the compensation reference, is calculated through template matching using the 3-step search algorithm of the region of interest. In addition, the proposed algorithm can distinguish the shaking caused by the simple shaking and the movement by using the Kalman filter, and the stabilized image can be obtained by minimizing the loss of image information. To demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, experiments on various images were performed. In comparison, PSNR is improved in the range of 2.6725~3.1629 (dB) and image loss is reduced from 41% to 15%. On the other hand, we implemented the hardware-software integrated design using HLS of Xilinx SDSoC tool and confirmed that it operates at 32 fps on the Zynq board, and realized SoC that operates with real-time processing.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.1
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pp.658-665
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2015
In the production of medical images, noise reduction and contrast enhancement are important methods to increase qualities of processing results. By using the edge-based denoising and adaptive nonlinear histogram stretching, a novel medical image enhancement algorithm is proposed. First, a medical image is decomposed by wavelet transform, and then all high frequency sub-images are decomposed by Haar transform. At the same time, edge detection with Sobel operator is performed. Second, noises in all high frequency sub-images are reduced by edge-based soft-threshold method. Third, high frequency coefficients are further enhanced by adaptive weight values in different sub-images. Finally, an adaptive nonlinear histogram stretching method is applied to increase the contrast of resultant image. Experimental results show that the proposed algorithm can enhance a low contrast medical image while preserving edges effectively without blurring the details.
Error diffusion is a procedure for generating high quality bilevel images from continuous-tone images but blurs the edge information. To solve this problem, we propose the improved method appling edge enhanced weights based on local characteristic of the original images. We consider edge information as local characteristic. First, we produce edges by appling 3$\times$3 sobel operator to the original image. The edge is normalized from 0 to 1. Edge information weights are computed by using sinusoidal function and the normalized edge information. The edge enhanced weights are computed by using edge information weights multiplied input pixels. The proposed method is compared with conventional methods by measuring the edge correlation and quality of the recovered images from the halftoned images. The proposed method provides better quality than the conventional method due to the enhanced edge and represents efficiently the detail edge. Also, the proposed method is improved in edge representation than the conventional method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.251-259
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2015
In this paper, a ship detection method is proposed; this method uses edge-based segmentation and histogram of oriented gradient (HOG) with the ship size ratio. The proposed method can prevent a marine collision accident by detecting ships at close range. Furthermore, unlike radar, the method can detect ships that have small size and absorb radio waves because it involves the use of a vision-based system. This system performs three operations. First, the foreground is separated from the background and candidates are detected using Sobel edge detection and morphological operations in the edge-based segmentation part. Second, features are extracted by employing HOG descriptors with the ship size ratio from the detected candidate. Finally, a support vector machine (SVM) verifies whether the candidates are ships. The performance of these methods is demonstrated by comparing their results with the results of other segmentation methods using eight-fold cross validation for the experimental results.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.6
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pp.261-268
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2007
In this paper, We propose a new technique extract efficiently a car number plate based on edge projection. In order to obtain the region of car number plate, we use a motive that the luminance differences between the number plate background and characters. And, we introduce a projection technique to obtain character parts based on edge image. In vertical direction. we propose a shape matching method. Specially the new number plate standard has more characters than the old one in horizontal direction and, it is efficiently used to extract the number plate. Therefore, the proposed technique is useful to the new number plate standard. In simulation results. We have illustrated that our algorithm can recognize different number plates with a success ration of 90%.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.4C
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pp.355-362
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2009
A new intra field deinterlacing algorithm with edge map in the image block is introduced. Conventional deinterlacing methods usually employ edge-based line average algorithm within pixel-by-pixel approach. However, it is sensitive to variation of intensity. To reduce this shortcoming, we proposed edge direction vector computed by edge map, and also its interpolation technique. We first introduce an edge direction vector, which is computed by Sobel mask, so that finer resolution of the edge direction can be acquired. The proposed edge direction vector oriented deinterlacer operates by identifying small pixel variations in five orientations, while weighted averaging to estimate missing pixel. According to the edge direction of the direction vector, we calculate weights on each edge direction. These weight values multiplied by the candidate deinterlaced pixels in order to successively build approximations of the deinterlaced sequence.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.159-162
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2002
영상분석의 한 분야로서 에지 검출을 이용하는 많은 분야가 있다. 영상의 에지는 입력 영상에 대한 많은 정보를 제공해 준다. 본 논문에서는 입력영상에 대한 에지검출을 통한 윤곽선 추출을 하여 각각의 픽셀에 대한 에지검출 결과값을 비교하였다. 입력영상으로는 얼굴이미지를 사용하였으며 서로 다른 이미지에 대한 Sobel Filter의 검출의 결과 데이터를 각 픽셀마다 비교함으로써 원영상에 대한 동일인임을 판단하는 기준을 제시하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.249-252
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2003
본 논문은 컬러 영상을 명암도에 따른 공간적 객체 분할인 YIQ 모델을 사용하여 객체 분할한 영상의 임계값에 따른 적응적 형태학을 이용하여 영상의 경계면을 레벨 업시킨 후, 이를 웨이브렛에 적용하여 최적의 에지를 검출하였다. 또한, 흑백 영상보다 더 많은 더 정보를 가진컬러 영상을 사용하여, 기존의 영상 에지 검출 알고리즘인 Sobel 에지 검출과 다른 웨이브렛기저 계수를 적용한 에지 검출 방법과 비교하고, 제안된 알고리즘이 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까울 때 정확한 에지를 검출하였으며, 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.592-594
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2003
이 논문에서는 wavelet과 sobel filter를 사용하여 영상의 객관적인 평가 점수를 계산하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 orthogonal wavelet 변환을 기초로 하고 있으며 원본 영상과 처리된 영상 데이터가 모두 가용하다는 것을 전제로 한다. Wavelet을 이용해 주파수에 따라 분할된 영상 정보를 이용해 각각의 부영역 별 차영상을 획득하고 이 획득된 영상의 에너지를 이용해 화질 평가 수치를 계산한다. 부영역 별로 획득된 영상은 일정한 크기의 블록으로 분할되어 동일한 블록 내에서 가용한 영상의 특징에 관한 정보(contrast, edge 영역의 분포 정도) 벡터와 내적하여 새로운 특징 벡터로 사용되고, 이 특징 벡터의 가중치를 최적화하여 높은 상관도의 화질평가 점수를 산출하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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