A new motion compensated frame Interpolation (MCI) algorithm by block based motion estimation (BME) is proposed. The block for the BME is composed of a large overlapped block for practical object motion estimation (ME) and a small block (which has a coinciding center with the ME-block) for the more precise motion compensated image description. Pixels in the block for the ME are sub-sampled to reduce computational complexity. The proposed method is executed with the various ME-blocks which have different size and sub-sampling ratio, and compared to the conventional method.
In this paper, we propose a modified cubic convolution scaler for the enlargement or reduction of digital images. The proposed method has less computational complexity than the cubic convolution method. In order to reduce the computational complexity, we use the linear function of the cubic convolution and the difference value of adjacent pixels for selecting interpolation methods. We employ adders and barrel shifts to calculate weights of the proposed method. The proposed method is compared with the conventional one for the computational complexity and the image quality. It has been designed and verified by HDL(Hardware Description Language), and synthesized using Xilinx Virtex FPGA.
Points of sharp variations in image are the most important components when we analyze the features of image. And they include a variety of information about image's shape and location etc. So a lot of researches for detecting edges have been continued. Edge detection operators which were used at the early stage of the research were to utilize relations among neighboring pixels. These methods detect edge at all boundaries, therefore they perform edge detection twice about curves below some width such as line-edge. In the meantime, wavelet transform which is presented as a new technique of signal processing field provides multiscale edge detection and is being applied widely in many fields that analyze edge-like characteristic. Therefore, in this paper we detected line-edge with new 2-D wavelet function which is independent of line's width.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2005.11a
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pp.35-38
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2005
압축된 영상의 비트스트림에 오류가 발생할 경우 영상을 원할 때 심각한 왜곡이 발생하고, 이 때문에 멀티미디어 서비스에서 오류 보상 방법은 더욱 중요한 기술로 대두되고 있다. 기존의 연속된 블록을 복원하는 Hsia방법에서는 상하에 인접한 블록의 경계면에 따라 화소 값을 비교하고 정합벡터를 구하였다. 이와 같이 구해지 정합벡터는 주변 블록의 에지 분포에 대한 고려가 배제되기 때문에 정확한 블록의 복원을 이루어낼 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 주변 블록의 에지 분포를 고려한다. 오류 블록을 중심으로 상단과 하단의 에지 분포를 고려하여 에지 방향으로 보간한다. 이때 에지 검출을 위해 Sobel 연산자를 이용하고 그 임계값은(Just-Noticeable-Distortion)/MND(Minimally- Noticeable Distortion)로 한다. 에지의 뭉개짐 현상을 막기 위하여 상단 블록과 하단 블록에 에지가 존재 하지 않을 때와 존재할 때를 구분해서 보간한다. 연속된 블록에 발생한 오류를 제안하는 방법으로 보상 할 경우 PSNR이 최대 2dB이상 향상된다.
This paper proposes a novel approach to shadow detection from a single natural image regardless of orientation and type of light sources. This approach is based on the assumption that shadow brightness changes linearly, and the axiom that a region cast shadow on is darker than that not having shadow under the same environment. Firstly, candidates for shadow are extracted by preprocessing. Then, they are quantized to replace the similar values with a representative value because of the more quantization steps of a pixel brightness, the higher linear independency among the neighboring pixels. Finally, shadows are detected according to linear independency of shadow brightness based on the assumption. The experimental results showed the proposed approach can robustly detect umbra as well as self-shadow and penumbra cast on a single-colored background.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.4
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pp.75-79
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2009
In this paper the method was proposed which uses ${\lambda}$-fuzzy measure to detect the edge of the features of the face region. In the conventional method the features was founded using valley, brightness and edge. This method had its drawbacks that it is so sensitive to the external noises and environments. This paper proposed ${\lambda}$-fuzzy measure to cope with this drawbacks. By considering each weight of the pixels the integral evaluation was considered using the center of area method. Thus the continuity of the edge was kept by way of the neighborhood information and the reduction of time complexity wad resulted in.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.06b
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pp.35-40
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1999
이 논문은 디지털 TV의 압축 비트열을 전송할 때, 채널 오류로 인해 디지털 TV 디코더에서 화면을 재생할 때 발생할 수 있는 화질의 저하를 최소화시키는 방법을 기술한다. 텔레비전과 같은 단방향 방송 시스템에서 전송 도중에 오류가 발생하여 수신측에서 전송 오류를 제대로 정정하기 곤란할 때, 재생된 화면이 심각하게 훼손될 수 있다. 이때 오류로 인한 화면의 손상을 주변의 공간적 또는 시간적 상관 정보를 이용하여 화면을 복원하는 동작을 오류 은폐라고 한다. 최근 디지털 TV나 고선명 TV의 기본 부호화 방식으로 많이 사용하고 있는 MPEG 비디오 표준 방식은 공간적인 중복 정보를 압축하기 위해 DCT 변환을 수행하며, 시간적인 중복 정보를 압축하기 위해 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 이용한다. 또한 MPEG 비디오 압축 방식은 일종의 차분 부호화 방법을 사용하기 때문에 현재 화면에서 오류가 발생하면 현재 화면뿐만 아니라, 시간적으로 나중에 부호화된 화면에도 오류가 전파된다. 본 논문에서는 MPEG 비트열의 채널 오류의 영향을 분석하여 화면간에 존재하는 시간적인 중복성을 이용하여 움직임 벡터를 추정하여 손상된 부분을 은폐시키는 방법을 제안한다. 기본적으로 손상된 매크로블록의 위와 아래로 인접한 화소값들을 움직임 벡터의 추정에 사용한다. 제안된 방법들 중에서 주변 움직임 벡터들의 가중치를 이용한 평균값 방법과 초기 움직임 벡터를 이용한 확장 영역 움직임 추정 방법이 우수한 결과를 보였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.1
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pp.204-209
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2013
The image processing has been applied to various fields along with development of visual media. The boundary parts in which brightness of image dramatically changes are important factors in order to analysis characteristics of image because edge contains important information and significant features. A number of researches for detecting these edges have been conducted and conventional edge detection methods using relationship between adjacent pixels are that operation speed is superior, but the edge detection characteristics are insufficient because they use fixed mask without considering gray-level variation. In this paper, the novel algorithm using grey-level variation of image in mask is proposed.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.649-652
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2019
최근에 카메라를 사용하여 물체를 인식하고 수량을 측정하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 건축 자재와 같이 인접한 동일 물체의 경우, 인식과 측정이 어려우며, 이와 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝과 드론을 사용하는 방법을 통하여 자재 더미의 윗면과 측면의 촬영, 드론 로그를 사용하한 드론 높이와 Yaw값 획득, 영상 내 자재 종류와 영역 정보 등 미리 학습된 딥러닝 모델을 사용한 획득방법, 드론 촬영 시의 Yaw값 차이를 이용해 윗면과 측면이 공통으로 가지는 직선 검색, 자재 더미의 가로, 세로, 높이의 비율 등을 통한 각 화소 비율과 자재 개수의 영역별 가상의 체적값 분석, 드론의 화각, 높이를 사용한 체적 사진측량값 획득, 가상 체적과 사진측량법 사이의 오차 최소화 비율 등을 연구하였다.
A hybrid image segmentation algorithm is proposed which integrates edge-based and region-based techniques through the watershed algorithm. First, by using mean curvature diffusion coupled to min/max flow, noise is eliminated and thin edges are preserved. After images are segmented by watershed algorithm, the segmented regions are combined with neighbor regions. Region adjacency graph (RAG) is employed to analyze the relationship among the segmented regions. The graph nodes and edge costs in RAG correspond to segmented regions and dissimilarities between two adjacent regions respectively. After the most similar pair of regions is determined by searching minimum cost RAG edge, regions are merged and the RAG is updated. The proposed method efficiently reduces noise and provides one-pixel wide, closed contours.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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