Park, Sun-Hwa;Kang, Ki-Jun;Seo, Yeong-Geon;Lee, Bu-Kweon
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.215-218
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2009
본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽 탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$ 또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하여 접근하며, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 기존 방법들의 문제점 이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산도를 상당히 개선시킬 수 있었다. 또한 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능 하였다.
본 논문에서는 회화적 렌더링에서 칼라변환을 이용한 브러쉬 스트로크의 생성에 관한 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 브러쉬 스트로크 생성을 위한 전체적인 구성은 다음과 같다. 첫째, 두 장의 사진(한 장의 소스 이미지와 한 장의 참조 이미지)을 입력으로 하여 칼라 변환 이론을 적용하여 색상 테이블이 바뀐 새로운 이미지를 생성한다. 이 방법은 소스 이미지의 칼라 분포 형태를 창조 이미지의 칼라 분포 형태로 변환하기 위해, 선형 히스토그램 매칭이라 불리는, 간단한 통계학적 방법을 이용한다. 둘째, 가우시안 블러링과 소벨 필터를 이용하여 에지를 검출한다. 검출된 에지는 브러쉬 스트로크 렌더링 시 에지 부분에서 스트로크를 클리핑 함으로써 이미지의 윤곽선 보존을 위해 사용된다. 셋째, 브러쉬 스트로크의 방향을 결정하기 위한 방향맵을 생성한다. 방향맵은 입력 영상에 대한 영역 분할 및 병합을 토대로 만들어진다. 영역별 각 픽셀들에 대해 이미지 그래디언트에 기초한 일정한 방향을 부여함으로써 방향맵을 구성한다. 넷째, 구성된 방향맵을 참조하여 브러쉬 스트로크 생성의 기초가 되는 베지어 곡선(Bezier Curve)의 제어점(Control point)을 설정한다. 실제 회화작품에서 사용되는 브러쉬 스트로크는 일반적으로 곡선의 형태를 이루므로 곡선 표현이 가능한 베지어 곡선을 이용하여 브러쉬 스트로크를 표현하였다. 마지막으로, 생성된 브러쉬 스트로크를 에지부문에서 클리핑하고 배경색을 참조하여 블렌딩하거나 퐁 조명 모델을 이용하여 이미지에 적용하게 된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.23-25
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2021
포화 이진 트리를 기반으로 하는 상수 분지수 3의 새로운 그래프 TGn를 제안한다. TGn의 노드 주소는 n개의 비트로 나타내며, 노드 수는 2n개이고 지름은 2n-2다. 에지는 3가지로 분류할 수 있으며, 루트 노드와 연결된 에지, 중간 노드와 연결된 에지, 말단 노드와 연결된 에지가 있다. 트리를 기반으로 한 TGn의 깊이는 편의상 index N으로 나타낸다. index는 노드 주소를 S라 할 때, S가 0이면 0이고 1 이상이면 ⌊log2S+1⌋이다. 본 연구에서는 상수 분지수를 갖는 TGn을 정의하고, 라우팅 알고리즘과 지름을 분석한다.
In this paper, we propose a background segmentation method in low resolution color image. A segmentation algorithm is based on color and edge information. In edge image, adaptive and local thresholds are applied to suppress paint boundaries. Through our experiments, the proposed algorithm efficiently segments background from objects.
The ultimate objective of painterly rendering is to express an inputted image as if it is hand drawn. The factors to express this painterly effect are thickness of the brush, direction, texture and the establishment of criteria judging if the produced brush will be drawn on to the canvas. In this paper, the algorithm using density of the edges in determining the criteria whether the brush will be drawn onto the canvas is proposed. Density of edges refers to the quantity of edge in the specific area. And uses the method of finding the location of the brush to be drawn as a unit of dynamic grid as well as expressing consistent directional through direction interpolation. Also, the texture is expressed using various textured brushes. Considering density of edges,We can express detailed area and abstract area. And it result in more human effect of oil painting.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.3
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pp.67-73
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2007
This paper presents a panoramic reference image generation based automatic algorithm for moving objects detection robust to illumination variations under moving camera. Background image is generated by rotating the fixed the camera on the tripod horizontally. aligning and reorganizing this images. In generation of the cylindrical panoramic image, most of previous works assume the static environment. We propose the method to generating the panoramic reference image from dynamic environments in this paper. We develop an efficient approach for panoramic reference image generation by using accumulated edge map as well as method of edge matching between input image and background image. We applied the proposed algorithm to real image sequences. The experimental results show that panoramic reference image generation robust to illumination variations can be possible using the proposed method.
Conventional approaches for car number plate detection have dealt with those input images having similar sizes and simple background acquired under well organized environment. Thus their performance get reduced when input images include number plates with different sizes and when they are acquired under different lighting conditions. To solve these problem, this paper proposes a new scheme that uses the geometrical features of number plates and their topological information with reference to other features of the car. In the first step, those edges constructing a rectangle are detected and several pixels neighboring those edges are selected as the seed pixels for region growing. For region growing, color and intensity are used as the features, and the result regions are merged to construct the candidate for a number plate if their features are within a certain boundary. Once the candidates for the number plates are generated then their topological relations with other parts of the car such as lights are tested to finally determine the number plate region. The experimental results have shown that the proposed method can be used even for detecting small size number plates where characters are not visible.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.6
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pp.1303-1310
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2021
We propose an edge-preserving transmission estimation by comparing the patch-based dark channel and the pixel-based dark channel near the edge, in order to improve the quality of outdoor images deteriorated by conditions such as fog and smog. Moreover, we propose a refinement that applies the Guided Image Filtering (GIF), a kind of edge-preserving smoothing filtering methods, to edges using Laplacian operation for natural restoration of image objects and backgrounds, so that we can dehaze a single image and improve the visibility effectively. Experimental results carried out on various outdoor hazy images that show the proposed method has less computational complexity than the conventional methods, while reducing distortion such as halo effect, and showing excellent dehazing performance. In It can be confirmed that the proposed method can be applied to various fields including devices requiring real-time performance.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.5
no.1
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pp.127-133
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2011
Characters in natural image are an important information with various context. Previous work of character region detection algorithms is not detect of character region in case of image complexity and the surrounding lighting, similar background to character, so this paper propose an method of character region detection in natural image using edge and connected component by morphological reconstructions. Firstly, we detect edge using Canny-edge detector and connected component with local min/max value by morphological reconstructed-operation in gray-scale image, and labeling each of detected connected component elements. lastly, detected candidate of text regions was merged for generation for one candidate text region, Final text region detected by checking the similarity and adjacency of neighbor of text candidate individual character. As the results of experiments, proposed algorithm improved the correctness of character regions detection using edge and connected components.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.1
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pp.1-8
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2003
Various methods have been studying to maintain and apply the multimedia inform abruptly increasing over all social fields, in recent years. For retrieval of still images, we is implemented content-based image retrieval system in this paper that make possible to retrieve similar objects from image database after segmenting query object from background if user request query. Query image is processed median filtering to remove noise first and then object edge is detected it by canny edge detection. And query object is segmented from background by using convex hull. Similarity value can be obtained by means of histogram intersection with database image after securing color histogram from segmented image. Also segmented image is processed gray convert and wavelet transform to extract spacial gray distribution and texture feature. After that, Similarity value can be obtained by means of banded autocorrelogram and energy. Final similar image can be retrieved by adding upper similarity values that it make possible to not only robust in background but also better correct object retrieval by using object segmentation method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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