Color quantization replaces the color of each pixel with the closest representative color, and thus it makes the resulting image partitioned into uniformly-colored regions. As a consequence, continuous, detailed variations of color over the corresponding regions in the original image are lost through color quantization. In this paper. we present a novel blind scheme for restoring such variations from a color-quantized input image without it priori knowledge of the quantization method. Our scheme identifies which pairs of uniformly-colored regions in the input image should have continuous variations of color in the resulting image. Then, such regions are seamlessly stitched through optimization while preserving the closest representative colors. The user can optionally indicate which regions should be separated or stitched by scribbling constraint brushes across the regions. We demonstrate the effectiveness of our approach through diverse examples, such as photographs, cartoons, and artistic illustrations.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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제49권1호
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pp.81-87
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2012
The current defacing method for keeping an anonymity of brain images damages the integrity of a precise brain analysis due to over removal, although it maintains the patients' privacy. A novel method has been developed to create an anonymous face model while keeping the voxel values of an image exactly the same as that of the original one. The method contains two steps: construction of a mockup brain template from ten normalized brain images and a substitution of the mockup brain to the brain image. A level set segmentation algorithm is applied to segment a scalp-skull apart from the whole brain volume. The segmented mockup brain is coregistered and normalized to the subject brain image to create an anonymous face model. The validity of this modification is tested through comparing the intensity of voxels inside a brain area from the mockup brain with the original brain image. The result shows that the intensity of voxels inside from the mockup brain is same as ones from an original brain image, while its anonymity is guaranteed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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제16권11호
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pp.2453-2458
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2012
In this paper, we propose an adaptive thresholding method to binarize two-dimensional barcode images. Adaptive thresholding methods that minimize light effects convert an original image into a binary image. The methods are applied to document image binarization. The methods, however, have problems of determining box size used in adaptive thresholding. thus, they inappropriate to use in recognition of two-dimensional barcode images. To overcome the problem, we analysis the problem and propose a new adaptive threshold method using the integral image. To show the effectiveness of our method, we compared our method with the well-known existing methods in terms of visual quality and processing time. The experimental result indicates that the proposed method is superior to the existing method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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제8권3호
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pp.721-726
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2004
The image binarization is applied frequently as one part of the preprocessing phase for a variety of image processing techniques such as character recognition and image analysis, etc. The performance of binarization algorithms is determined by the selection of threshold value for binarization, and most of the previous binarization algorithms analyze the intensity distribution of the original images by using the histogram and determine the threshold value using the mean value of Intensity or the intensity value corresponding to the valley of the histogram. The previous algorithms could not get the proper threshold value in the case that doesn't show the bimodal characteristic in the intensity histogram or for the case that tries to separate the feature area from the original image. So, this paper proposed the novel algorithm for image binarization, which, first, segments the intensity range of grayscale images to several intervals and calculates mean value of intensity for each interval, and next, repeats the interval integration until getting the final threshold value. The interval integration of two neighborhood intervals calculates the ratio of the distances between mean value and adjacent boundary value of two intervals and determine as the threshold value of the new integrated interval the intensity value that divides the distance between mean values of two intervals according to the ratio. The experiment for performance evaluation of the proposed binarization algorithm showed that the proposed algorithm generates the more effective threshold value than the previous algorithms.
In order to increase the productivity in manufacturing TFT-LCD(thin film transistor-liquid crystal display), it is essential to classify defects that occur during the production and make an appropriate decision on whether the product with defects is scrapped or not. The decision mainly depends on classifying the defects accurately. In this paper, we present an effective classification method for film defects acquired in the panel production line by analyzing the intensity distribution and shape feature of the defects. We first generate a binary image for each defect by separating defect regions from background (non-defect) regions. Then, we extract various features from the defect regions such as the linearity of the defect, the intensity distribution, and the shape characteristics considering intensity, and construct a referential image database that stores those feature values. Finally, we determine the type of a defect by matching a defect image with a referential image in the database through the matching cost function between the two images. To verify the effectiveness of our method, we conducted a classification experiment using defect images acquired from real TFT-LCD production lines. Experimental results show that our method has achieved highly effective classification enough to be used in the production line.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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pp.217-219
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2002
본 연구에서는 초음파 영상에서 간실질의 에코 명도분포를 분석하여 정량화 지방간 진단 파라미터인 규준화 에코 명도값을 추출하여 지방간의 진행 정도와의 상관성을 연구하였다. 임상 지방간지수와 본 연구의 규준화 에코 명도 값과의 선형 상관 계수를 구하였다. 신장대조 및 간문맥구조에서 추출한 규준화 에코 명도를 계산하여 비교한 결과, 임상 지방간지수와 높은 상관성을 보임을 알 수 있었고, 지방간 진단의 보조자료로 유용함을 확인하였다. 계산된 지방간지수와 상대명도의 선형상관계수는 0.69~0.79이다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제26권10B호
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pp.1375-1381
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2001
영상 부호화 기법에 적용하여 향상된 성능을 나타내는 균일 양자화기를 제안하였다. 또한 두 가지 형태의 서로 다른 균일 양자화기에 대하여 비트율-왜곡(rate-distortion) 특성을 분석하였다. 분석결과 입력(input source)의 평균값을 기준으로, 구간값(decision level)을 이동시키는 제안한 양자화 기법이 다른 양자화기 보다 향상된 비트율-왜곡 특성을 보였다. 아울러 제안한 양자화기를 웨이브릿 변환 부호화기에 적용한 결과, 여러 가지 영상에 대하여 기존의 양자화 기법보다 우수한 결과를 얻었다.
Yim, Hyun-Jeong;Yun, Kugjin;Lee, Jin Young;Lee, Gwangsoon;Cheong, Won-Sik
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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pp.216-219
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2012
본 논문에서는 기준 영상은 방송 스트림으로 전송하고, 부가 영상은 스트리밍 콘텐츠 형태로 수신측에 전달하여 3DTV 서비스를 제공할 수 있는 하이브리드 3DTV 시스템을 제안한다. 부가 영상을 파일 기반으로 수신측에 전달할 경우 전체 파일을 다운로드해야만 3DTV 서비스 이용이 가능하다는 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 MPEG DASH 규격을 이용하여 부가 영상을 전송하였다. 또한 서로 다른 전송망을 기반으로 전달되는 기준 영상과 부가 영상을 프레임 단위로 동기화하기 위한 정보를 실시간 방송 스트림에 포함하여 기준 영상 전송 시 함께 전송하였다. 이와 같은 방법으로 스트리밍 콘텐츠 기반 하이브리드 3DTV 송신 및 수신 시스템을 구현한 결과 사용자가 서비스에 접근 시점부터 부가 영상 데이터를 수신하고 이를 기준 영상과 동기화하여 3DTV 서비스의 제공이 가능함을 확인하였다.
Kim, Baek Cheon;Kim, Hyeon Woo;Lee, Dae Woo;Kim, Kwang Baek
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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pp.536-539
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2017
본 논문에서는 스캔된 악보 영상을 ART2 알고리즘을 이용하여 음자리표를 인식하고 자동으로 연주하는 방법을 제안한다. 제안된 자동 악보 인식 방법은 스캔된 영상에서 이진 영상으로 변환하기 위해서 평균 이진화 기법을 적용한다. 평균 이진화 기법이 적용된 영상에서 수평 히스토그램을 이용하여 악보 영상의 오선을 제거한다. 제거된 악보 영상에서 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 음표를 탐색하여 추출하고 추출된 음표를 ART2 알고리즘에 적용하여 쉼표와 음표를 분류한다. 분류된 음표를 이용하여 악보를 인식하고 인식된 악보를 이용하여 연주한다. 실제 악보를 스캐너로 획득한 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 단순한 악보 영상에서 효과적으로 악보가 인식되고 연주할 수 있는 것을 확인하였다.
In this paper, we propose a removable logo watermarking technique for copyright protection of digital image. Then, visible logo is inserted into digital image to protect copyright, and the information removed by the logo is embedded by a new quantization watermarking. In a legal usage, the image can be reconstructed without logo after watermarking detection process. Experiment results show that the proposed method maintains high image quality in both watermarked images and reconstructed images, and is practical and effective in protection of image copyright.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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