• Title/Summary/Keyword: 잡영제거

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Image restoration using 4-neighborhood mask (4방향 마스크를 이용한 영상 복원)

  • 최선아;강동구;차의영
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05c
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    • pp.219-222
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    • 2002
  • 본 논문에서는 잘못된 인쇄로 인한 문서상의 잡영이 생기거나 문자 훼손이 있는 문서영상을 복원 하고자 한다. 제안하는 방법은 문서영상을 스캐너로 읽어들여 잡영을 제거 한 뒤 훼손된 숫자 영상에 대해서 프로젝션을 이용하여 숫자 열을 낱낱의 숫자로 분할한다. 각각의 숫자에 대해서 크기가 일정하도록 정규화를 시킨 다음, Backpropagation을 이용하여 훼손된 숫자를 학습하였다. 학습시킨 다음 원 영상과 훼손된 영상을 각 픽셀단위로 비교하여 4-방향 마스크를 이용하여 원래의 숫자 영상으로 복원하도록 한다.

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Adaptive thresholding for eliminating noises in 2-DE image (2차원 전기영동 영상에서 잡영을 제거하기 위한 적응적인 문턱값 결정)

  • Choi, Kwan-Deok;Kim, Mi-Ae;Yoon, Young-Woo
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.9 no.1
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    • pp.1-9
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    • 2008
  • One of the problems for implementing the spot detection phase in the 2-DE gel image analysis program is the eliminating noises in the image. Remained noises after the preprocessing phase cause the over-segmented regions by the segmentation phase. To identify and exclude the over-segmented background regions, if we use the fixed thresholding method that is choosing an intensity value for the threshold, the spots that is invisible by the eyes but mean a very small amount proteins which have important role in the biological samples could be eliminated. This paper propose an adaptive thresholding method that come from an idea that is got on statistical analysing for the prominences of the peaks. The adaptive thresholding method works as following. Firstly we calculate an average prominence value curve and fit it to exponential function curve, as a result we get parameters for the exponential function. And then we calculate a threshold value by using the parameters and probability distribution of errors. Lastly we apply the threshold value to the region for determining the region is a noise or not. According to the probability distribution of errors, the reliability is 99.85% and we show the correctness of the proposed method by representing experiment results.

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Extracting Roof Edges of Small Buildings from Digital Aerial Photographs (수치항공사진으로부터 소형건물의 지붕 경계 추출)

  • Lee, Jin-Duk;Bhang, Kon-Joon;Kim, Sung-Hoon;Lee, Kyu-Dal
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.14 no.5
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    • pp.425-435
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    • 2014
  • The research for extracting man-made features such as building and road from the aerial photograph or satellite imagery has been performed actively. As lately the resolution of digital aerial photographs was improved, unwanted features(noise) would be often detected. An edge detection algorithm is developed to make up for such a noise problem, make boundaries of wanted objects clear and extract only needed features. The algorithm developed in this research performs separating RGB channels, differencing between channels, transforming in to binary images, excluding noises and restoring shapes, and edge extraction in order. The images to be used for edge detection are prepared through bundle adjustment, DTM extraction, orthorectification and mosaicking. The roof edges of small building on preprocessed digital aerial orthophotos were extracted using the algorithm developed in this study. The validity of the algorithms was proved by comparing edge results of small building extracted in this study with those of conventional methods.

The Crowd Activity Analysis based on Perspective Effect in Network Camera (네트워크 카메라 영상에서 원근감 효과를 고려한 군집 움직임 분석)

  • Lee, Sang-Geol;Park, Hyun-Jun;Cha, Eui-Young
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2008.10a
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    • pp.415-418
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    • 2008
  • This paper presents a method for moving objects detection, analysis and expression how much move as numerical value from the image which is captured by a network camera. To perform this method, we process few kinds of pre-processing to remove noise that are getting background image, difference image, binarization and so on. And to consider perspective effect, we propose modified ART2 algorithm. Finally, we express the result of ATR2 clustering as numerical value. This method is robust to size of object which is changed by perspective effect.

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Contour Extraction from Gray-Level Character Image (그레이 레벨 인물 영상으로부터의 윤곽선 추출)

  • 송미영;한상훈;조형제
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.248-253
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    • 1998
  • 만화 제작에 있어 시나리오 뿐 만 아니라 등장 인물(캐릭터)의 개발이 중요한 부분을 차지하고 있으므로 새로운 캐릭터 창작을 쉽게 개발하기 위한 방법의 일환으로 기존 인물 영상의 특징을 초대한 고려한 윤곽선을 추출하여 이를 캐릭터 개발에 활용할 수 도 있을 것이다. 이런 목적으로 지금까지 영상의 윤곽선 추출방법들이 많이 제안되었으나 대부분은 그레이 레벨 영상을 이진 영상으로 변환한 후 윤곽선을 추출하는 과정에서 정보의 손실이 발생할 수도 있으며 불필요한 잡영이 추가될 수 있었다. 본 논문은 이런 단점을 보완하기 위해 그레이 레벨 영상에서 직접 윤곽선을 추출하려는 시도로서, 전처리 과정에서는 local averaging으로 잡영을 줄인 후 Prewitt 연산자를 이용하여 에지를 검출하고, 윤곽선 추출에 적합하도록 기존의 지형적 특징 할당 방법을 수정하여 적용한 중간 결과에 대해 직선화 과정으로 잡음들을 제거하여 최종 윤곽선을 구한다.

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Objects Extraction of Radar Image using Morphology and DSP (모폴로지 기법과 보완된 DSP를 이용한 레이더 영상에서의 물체 추출)

  • 최선아;김도현;강동구;차의영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.463-465
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    • 2001
  • 본 논문에서는 한꺼번에 처리하기 힘든 대용량의 데이터 파일을 전처리 과정을 통해 처리시간을 단축시켜 레이다 영상으로 나타내고 그 안에서 움직이는 물체, 즉 배의 움직임을 추출하고자 한다. 레이더 영상은 일반 직교 좌표계가 아닌 평면상에서의 극좌표계를 사용하기 때문에 좌표계 변환시 생기는 레이다 영상에서의 잡영을 모폴로지 기법과 labeling을 이용하여 제거했다. 레이더 영상은 레이더 자체의 특성으로 인해 잡영이 다수 존재하고 데이터 변화로 인해 영상 전체가 약간의 흔들림이 있기 때문에 물체 추적에 널리 사용되는 차영상 기법을 레이다 영상에 적응시켰을 경우 원하는 물체를 효율적으로 추출해 내기가 어렵다. 따라서 기존의 차영상 추출 알고리즘을 보완하여 이미지 픽셀차가 적정수준 보다 큰 경우만을 선택하여 움직이는 배를 추출하고자 한다.

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A Method of Character String Segmentation using Histogram Analysis (히스토그램 분석 기반의 인쇄체 문자열 분할 방법)

  • 장승익;임길택;남윤석
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.532-534
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    • 2003
  • 본 논문에서는 인쇄체 우편주소 영상에서 smearing과 히스토그램 분석을 이용한 고속의 문자열 기울기 보정 및 분할 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 영상을 가분할 하고, 각각의 가분할 영상에 대한 수평 히스토그램을 분석하여 기울기 측정 및 보정을 수행하였다. 문자열 분할 단계에서는, 기울기가 보정된 영상에 smearing을 수행하고, 영상에 존재하는 잡영 및 각종 바코드를 제거하고, 수평 히스토그램 분석을 통해 최종 문자열 분할 결과를 도출하였다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 2,000 장의 테스트 영상 중 1,989장의 영상에서 정확한 문자분할 결과를 얻을 수 있었으며, 제안한 방법이 유효함을 보였다.

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A Study on Labeling for License Plate Recognition (자동차 번호판 인식을 위한 레이블링 기법 연구)

  • Park, Jong-Dae;Park, Chan-Hong;Park, Byeong-Ho;Seong, Hyeon-Kyeong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.01a
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    • pp.55-57
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    • 2014
  • 본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 직선검출법, 모폴로지에 의한 검출법을 사용하지 않고, Blob 레이블링 기법을 이용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. ITS분야에서 가장 중요한 요소라 할 수 있는 자동차 번호판 인식은 자동화된 차량 관리 시스템 구성에 필수적인 요소로 요구된다. 또한, 자동차와 관련된 정보는 직, 간접적으로 높은 중요도를 가지고 있으며, 자동차와 관련된 정보가 이용되는 영역은 교통관리, 교통량분석, 자동 요금 징수 시스템, 자동차 위법 단속 등 응용범위가 나날이 넓어지고 있다. 본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 Blob 레이블링 기법을 이용하였으며, 번호판 인식을 위한 영상 샘플은 오츠알고리즘을 이용하여 이진화된 영상을 사용하였다.

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An Extraction Method of Each Thematic Map from the Raster Image Including Thematic Maps for the GIS Applications (GIS 응용을 위한 주제도들이 혼합된 영상으로부터 각 주제도 추출 기법)

  • 김형호;전일수;남인길
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.7 no.1
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    • pp.81-88
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    • 2002
  • This paper proposes an extraction method which extracts two different thematic maps, which have different line thickness from each other in a raster image that contains the two thematic maps. In the proposed method, the depth of each pixel is calculated according to the amount of pixels in its surrounding neighborhood, and then the thinning is performed. By using depth threshold, two thematic maps are first extracted from the thinning result. There are noise images and skeleton disconnection in the lines of each extracted thematic map. Each thematic map extraction is finally completed after removing the noise images and connecting the disconnected lines. Through the experiment, we showed that the proposed method could be used for the extraction of each thematic map of a raster image which included two thematic maps.

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The Effective Parallel Processing Method for an Enhanced Digital Image of Skeleton Line (향상된 영상 골격화를 위한 효과적인 병렬 처리 방법)

  • 신충호;오무송
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.7 no.4
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    • pp.459-466
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    • 2004
  • In this paper, an effective skeleton method is proposed in order to obtain an enhanced digital image of skeleton line. The binary image using the threshold values is applied in the preprocessing stage and then the modified parallel processing method is applied to obtain the improved image of skeleton line. The existing skeleton methods are Rutovitz, Steiabelli and other five skeleton methods. In the digital process of skeleton line, the major problem caused by these methods is elongated lines and noise branches of the processed image. In this study, however, such noises are deleted first by the modified parallel processing step of the proposed method. Then a pixel is compared to its eight neighbor pixels. if its neighbor pixels are in one of the eight conditions, the central pixel is deleted. As a result, the quality of the skeleton is better then those produced by the existing skeleton methods.

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