In this paper, we try to improve the accuracy of automatic measurement for analysis equipment by detecting efficiently the edge of a waterdrop with transparency. In order to detect the edge of a waterdrop with transparency, we use an edge detecting technique, MADD (Modified Adaptive Directional Derivative), which can identify the ramp edges with various widths as the perfectly sharp edges and respond effectively regardless of enlarging or reducing the image. The proposed edge detecting technique by means of perfect sharpening of ramp edges employs the modified adaptive directional derivatives instead of the usual local differential operators in order to detect the edges of image. The modified adaptive directional derivatives are defined by introducing the perfect sharpening map into the adaptive directional derivatives. Finally we apply the proposed method to contact angle arithmetic and show the effiency and validity of the proposed method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.1
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pp.210-216
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2014
The edge in the image is a part which the brightness changes rapidly between the object and the object or objects and background, and includes information of the features such as size, position, orientation, and texture of the object. The edge detection is the technique that acquires these information of the images, and now the researches to detect edges are making steady progress. Typical conventional edge detection methods are Sobel, Prewitt, Roberts using the first derivative operator and Laplacian method using the second derivative operator and so on. These methods is more or less insufficient that the characteristics of the edge detection in the image added salt and pepper noise. therefore, in this paper, an edge detection algorithm using modified mask that applies different size mask according to noise density of local mask is proposed.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.17
no.2
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pp.131-136
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2011
The furrow calculation and traffic measurement of sailing ship using computer vision are useful methods to prevent maritime accident by predicting the possibility of an accident occurrence in advance. In this paper, sailing ships are recognized using image erosion, differential operator and minimax value, which can be verified directly because the calculated coordinates are displayed on electronic navigation chart. The developed algorithm based on area information of this paper has the advantage which is compared to the conventional radar system focused on point information.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.1
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pp.99-106
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2009
Though edge detection, an important stage that significantly affecting the performance of image recognition, has been given numerous researches on its execution methods, it still remains as difficult problem and it is one of the components for image recognition applications while it is not the only way to identify an object or track a specific area. This paper, unlike gradient operator using edge detection method, found out edge pixel by referring to 2 neighboring pixels information in binary image and comparing them with pre-defined 4 edge pixels pattern, and detected binary image edge by determining the direction of the next edge detection exploring pixel and proposed method to detect binary image edge by repeating step of edge detection to detect another area edge. When recognizing image, if edge is detected with the use of gradient operator, thinning process, the stage next to edge detection, can be omitted, and with the edge detection algorithm executing time reduced compared with existing area edge tracing method, the entire image recognizing time can be reduced by applying real-time image recognizing system.
Kim, Hark-Sang;Kang, Young-Mo;Park, Kil-Houm;Lee, Kwang-Ho;Ha, Yeong-Ho
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.10
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pp.1244-1251
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1988
Edge is one of the primitive features of an image and is widely used in image classification and analysis. New edge extration methods using central moments are presented and show various characteristics according to the order of moment, definition of both random variables and probability density functions. The proposed methods use the integral of differences between local mean and pixels in the window whereas most of conventional edge operators use only differential concepts. This gives good noise immunity and extracts fine edges.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.4
s.36
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pp.133-141
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2005
An edge is where the intensity of an image moves from a low value to high value or vice versa. The edges tell where objects are. their shape and size. and something about their texture. Many traditional edge operators are derivative based and perform reasonably well for simple noise-free images. In recent, statistical edge detectors for complex images with noises have been described. This paper compares and analysis the performance of statistical edge detectors based on the T test and Wilcoxon test, and mathematical edge detectors based on Sobel operator, and the well-known Canny detector and Wavelet transformation detector, and provides the implementation of these edge detectors using Java on the web.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.4
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pp.20-28
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2000
The error diffusion algorithm is good for reproducing continuous image to binary image. However the reproduction of edge characteristic is weak in power spectrum analysts of display error. In this paper, an error diffusion method which include pre-filter algorithm for edge characteristic enhancement is proposed Pre-filter algorithm is organized horizontal and vertical directional differential value and weighting function of pre-filter First, it is obtained the horizontal and vertical differential value from the peripheral pixels in original image using $3{\times}3$ Sobel operator Secondly weighting function of pre-filter is composed by function including absolute value and sign of differential value The improved Error diffusion algorithm using pre-filter, present a good result visually which edge characteristic is enhanced. The difference between orignal image and halftoning image is compared with edge-enhanced error diffusion algorithm by measuring the radially averaged power spectrum density.
Old films or photographs usually have damages from physical or chemical effects, and the damage and digitalization make stain, scratch, scribbling, noise, and digital drop out in frames. Damages include global damage and local damage, and it is well known that local damage restoration is a main factor for improving image quality. Previous researches have focused on impairment localization (esp. for line scratch impairments) and restoration techniques for line scratch, dirt, blob, and intentional scratch. Inpainting is a key technique using partial derivatives to restore damages in images. It does not show good quality for the complex images because it is based on finite order for partial derivatives, and it takes much time complexity. In this paper, we present a modified inpainting scheme, where we use Sobel edge operator's and angle to compute isophotes, and compare our scheme with Bertalmio's scheme. We experiment our scheme with two old Korean films, and Simulation results show that our scheme requires smaller time complexity than Bertalmio's scheme with comparable reconstructed image quality.
In exploration seismology, the Kirchhoff hyperbola has been successfully used to migrate reflection seismo-grams. The mathematical basis of Kirchhoff hyperbola has not been clearly defined and understood for the application of prestack or poststack migration. The travel time from the scatterer in the subsurface to the receivers (exploding reflector model) on the surface can be a kinematic approximation of Green's function when the source is excited at position of the scatterer. If we add the travel time from the source to the scatterer in the subsurface to the travel time of exploding reflector model, we can view this travel time as a kinematic approximation of the partial derivative wavefield with respect to the velocity or the density in the subsurface. The summation of reflection seismogram along the Kirchhoff hyperbola can be evaluated as an inner product between the partial derivative wavefield and the field reflection seismogram. In addition to this kinematic interpretation of Kirchhoff hyperbola, when we extend this concept to shallow refraction seismic data, the stacking of refraction data along the straight line can be interpreted as a measurement of an inner product between the first arrival waveform of the partial derivative wavefield and the field refraction data. We evaluated the Kirchhoff hyperbola and the straight line for stacking the refraction data in terms of the first arrival waveform of the partial derivative wavefield with respect to the velocity or the density in the subsurface. This evaluation provides a firm and solid basis for the conventional Kirchhoff migration and the straight line stacking of the refraction data.
Since the usual conventional edge detectors employ the local differential derivatives, the detected edges are not uniform in their widths or some edges are missed out of the detection on magnified images. We employ a mapping from the exactly monotonic intensity distributions of ramp edges to the simple step functions of intensity, which is referred to as perfect sharpening map of ramp edges. This map is based on the non-local feature of intensity distribution and used to introduce a modified differentiation, in terms of which we can construct an efficient edge detector adaptive to the variation of edge width. By adopting the operator MADD in this paper, we developed an edge detector that works stably against the magnification of image or the variation of edge width. It is shown by comparing to the conventional algorithms that the proposed one is very excellent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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