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.
Bilateral filter (BF), functioning by two Gaussian filters, domain and range filter is a nonlinear filter for sharpness enhancement and noise removal. In infrared (IR) small target detection field, the BF is designed by background predictor for predicting background not including small target. For this, the standard deviations of the two Gaussian filters need to be changed adaptively in background and target region of an infrared image. In this paper, the proposed bilateral filter make the standard deviations changed adaptively, using variance feature of mean values of surrounding block neighboring local filter window. And, in case the variance of mean values for surrounding blocks is low for any processed pixel, the pixel is classified to flat background and target region for enhancing background prediction. On the other hand, any pixel with high variance for surrounding blocks is classified to edge region. Small target can be detected by subtracting predicted background from original image. In experimental results, we confirmed that the proposed bilateral filter has superior target detection rate, compared with existing methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.2
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pp.65-69
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2001
Edge detection is the most important process that belongs to the first step in image recognition or vision system and can determine the efficiency valuation. The edge detection with color images is very difficult. because color images have lots of information that contain not only general information representing shape, brightness and so on but also that representing colors. In this paper, we propose architecture of universalized Color Morphological Pyramids(CMP) which is able to give effective edge detection. Image pyramid architecture is a successive image sequence whose area ratio 2$\^$-1/(ι= 1, 2, . . . ,N) after filtering and subsampling of input image. In this technique, noise removed by sequential filtering and resolution is degraded by downsampling using CMP in various color spaces. After that, new level images are constructed that apply formula using distance of neighbor vectors in close level images and detection its image.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.790-792
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2017
As the demand of digital image processing devices has been rapidly increased recently, the excellent image quality is required. However, degradation can be occurred with multiple causes during transmission and processing process. Therefore, the needs to eliminate the noise are increased and the noise elimination technology became the major study area. Therefore, image restoration algorithm was suggested to apply the filter differently by edge and non-edge areas, using modified edge detection with preprocessing process so as to relieve the effect of additive white Gaussian noise(AWGN) which is added in the image, in this article. In addition, it was compared with the existing methods using peak signal to noise ratio(PSNR) as the objective determination standard of the improvement effect.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.7
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pp.1342-1348
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2017
In an era where digital data takes on great importance, images are essential to various media. Noise is generated during the acquisition and transmission of such images, caused by a number of external factors. The removal of noise is an essential step in image processing. There are various methods used to remove noise, in accordance with the cause or form of the noise. AWGN is one of the leading methods. As such, this paper applies the edge detection method using the mean of each pixel after categorizing in detail the partial masks into nine areas as part of the preliminary process, in order to minimize noise that had been added to the image. In addition, the paper suggests an algorithm that applies different filters to the partial masks by using the critical mass value of the transfigured edge detection. To verify the competence of the suggested algorithm, it was compared with existing methods by using magnified images and PSNR(peak signal to noise ratio).
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.01a
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pp.265-268
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2011
본 논문은 시각 장애인 및 보도 보행에 어려움을 갖는 사람들에게 안전한 보도 보행을 돕기 위한 보도 및 차도 영역 추출을 위해 보도 및 차도의 라인검출 기법을 제안한다. 사람의 눈높이에서 영상을 취득, 자연영상에서 입력된 잡음 및 노이즈를 제거하고, 캐니 에지 맵 추출, 허프 변환을 통해 보도/차도의 라인을 추출한다. 추출된 라인은 본 논문에서 제안한 방법으로 유효라인을 얻게 되며, 얻어진 유효 라인의 교점을 통해 소실점 영역을 생성, 이후 추출되는 라인의 기준이 된다. 제안된 방법은 자연영상의 보도 위치에서 보도와 차도의 올바른 라인을 추출하는데 강인함을 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 비월주사 방식의 영상을 순차주사 방식의 영상으로 변환하기 위한 deinterlacing 기법에 관하여 고찰한다. 먼저, 공간 영역 상에서 수행되는 기존의 deinterlacing 기법 중에서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려진 ELA방법의 단점을 보완하기 위하여 적응적 ELA 알고리즘을 제안하였다. 기존의 ELA방법은 수평 edge를 검출할 수 없어 수평 edge 성분을 포함하는 화소 값은 원치 않는 값으로 보간 되는 결과를 가져왔다. 이를 개선시키기 위해 수평 edge를 효과적으로 검출하는 방법을 제안하고, 수평 에지 부분을 적절히 보간할 수 있는 적응적인 필터를 제안한다. 그 결과 수평 edge 부분에서의 개선으로 기존의 ELA 방법보다 더 나은 성능을 얻었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.15-18
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2006
본 논문에서는 단수의 IR 센서를 이용한 거리계측시스템보다 빠른 다수 개의 IR 센서를 이용한 거리정보계측시스템 및 환경지도를 구축방법을 제안하였다. 다수 개의 IR 센서를 이용하여 환경정보 또는 환경지도를 구축하기 위해서는 좌표계 간의 일치에 필요한 공정과 필터링 등이 필요하다. 다중 IRS로부터 거리데이터 획득 시, 기구 상의 각도오차 또는 IR 센서간의 방향각의 차이로 인해 실제의 환경과 차이를 가지게 되며, 다수개의 IR 센서를 이용하여 데이터를 획득하기 때문에 각각의 데이터에서 노이즈를 제거하고 필요한 데이터만 추출할 수 있는 공정이 요구된다. 이를 위해 데이터에서 모퉁이 또는 모서리를 추출할 수 있는 에지 검출법을 제안하였다. 마지막으로 본 논문에서는 제안된 거리계측시스템을 이용하여 실제 환경을 측정하였고 에지 검출법을 적용하였다.
This paper presents an algorithm, aims at practical applications, for the high speed processing and performance enhancement of lane detection base on vision processing system. As a preprocessing for high speed lane detection, the vanishing line estimation and the optimal extraction of region of interest for lane boundary (ROI-LB) can be processed to reduction of detection region in which high speed processing is enabled. Image feature information is extracted only in the ROI-LB. Road lane is extracted using a non-parametric model fitting and Hough transform within the ROI-LB. With simultaneous processing of noise reduction and edge enhancement using the Laplacian filter, the reliability of feature extraction can be increased for various road lane patterns. Since outliers of edge at each block can be removed with clustering of edge orientation for each block within the ROI-LB, the performance of lane detection can be greatly improved. The various real road experimental results are presented to evaluate the effectiveness of the proposed method.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.3
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pp.122-128
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2013
This paper presents a detection algorithm that accurately finds the active area of a video player on monitors or smart TVs. Unlike the previous approaches, temporal difference-based detection algorithms or hooking programs, the proposed detection algorithm can locate the active video player by using the spatial and temporal correlation and a corner detection filter. First, an initial location of the video player is found using conventional temporal difference-based detection. Then, starting from the initial location, the four corners of the active video player are detected by the spatial edge information and the corner detection filter. The experimental results show that proposed algorithm provides fast detection speed and high accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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