Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10b
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pp.927-930
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2000
본 논문은 문서 영상에 대해 투영을 사용하여 영역을 나누었고 각 영역에 대해 고주파 밴드의 웨이블렛 계수의 통계적 분산과 히스토그램을 기반으로 한 두 가지 특징을 사용하여 문자와 그림으로 분류하였다. 투영으로 나누어진 영역들에 대해 일정 크기의 블록으로 나누고 두 가지 특징에 따라 문자와 그림으로 분류하였다. 따라서 투영에 의해 나뉜 영역 중 문자와 그림이 혼합되어 의미가 모호한 영역에 대해 잘못 분류되는 가능성을 줄일 수 있었다.
In this paper, we propose a new image processing technique that reliably detects the various defects of TFT-LCD polarizing films. The image of polarizing film is acquisited from reflected laser beam First, we apply the morphological image processing technique to remove the background noise. Next, we use the 2-dimensional LMS adaptive filtering and statistical characteristics to detect the white and black defects. Performance of the proposed method is evaluated on real TFT-LCD polarizing film samples.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.03a
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pp.149-152
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1998
정보통신 기술이 급격히 발달함에 따라 영상처리 및 압축 기술에 대한 중요성이 대두되고 있다. 현재 정지 압축 영상 표준인 JPEG과 동영상 압축 표준인 MPEG에서는 통계적 특성에 기반한 DCT 방법을 이용하여 압축을 수행하고 있다. 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 영상신호 처리 및 압축에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있는데, 이는 기존의 DCT 방법과는 달리 속도와 압축률이 뛰어나며 블록화 현상(Blocking Effect)이 발생하지 않기 때문이다. 또한 웨이브렛 자체가 함수이고 이러한 함수에 다른 스케일과 해상도를 적용하는것이므로, 영상을 확대하거나 축소하더라도 이미지에 손상을 주지 않고 복원할 수 있다. 스테레오 이미지는 사람의 시각에서 물체를 보는 것처럼, 카메라에서 같은 장면을 약간의 차이를 두어 찍은 것이다. 따라서 오른쪽과 왼쪽의 두 이미지로 나누어지게 되는데, 이 두 이미지 사이에서 공통 부분이 많다는 특징을 가지게 된다. 따라서 두 이미지의 공통 부분을 찾아 내고, 이를 이용하여 압축을 할 수 있다면 압축률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 스테레오 이미지에서의 공통 부분을 찾고 영상을 효율 岵막\ulcorner 압축하는 방법에 대하여 연구한다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2003.06a
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pp.54-57
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2003
본 논문에서는 멀티웨이브릿 변환영역에서 통계적 모델과 지각적 동조특성을 이용한 적응적 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크는 4레벨로 분해된 멀티웨이브릿 변환영역에서 최저주파 영역과 최고주파 대역들을 제외한 중간 및 고주파 영역에, 인간 시각 시스템(human visual model BWS)을 이용한 JND(just noticeable difference) 특성과 NVF(noise visibility function)를 이용한 통계적 특성을 기반으로 정상상태 가우시안 모델과 비정상상태 가우시안 모델에 따라 지각적 동조 특성을 이용하여 적응적으로 삽입된다. 실험 결과 제안한 방법에서 에지나 텍스쳐 영역에 더 강하게 삽입할 수 있었고, 평탄영역에서 보다 적응적으로 은닉할 수 있었으며 정상상태 가우시안 모델에서 지각적 동조특성을 이용한 방법이 더 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.203-206
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2006
본 논문에서는 그레이레벨 영상을 보다 적은 비트율로 압축하기 위한 효율적인 방법을 소개한다. 제안한 기법의 핵심은 서로 인접한 픽셀을 표현하는 그레이레벨의 쌍에 대한 발생 빈도를 토대로 원래 영상의 그레이레벨 값을 이에 대응하는 등급 값으로 변환시키는데 있다. 등급 값으로 변환된 영상을 데이터의 통계적인 특성이 강화되기 때문에 적은 비트율로 부호화를 할 수 있어 압축 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 비트 깊이가 8인 즉, 8비트의 그레이레벨 영상을 본 논문에서 제안한 기법을 통하여 변환시킨 영상을 기존의 LZW 부호화 및 산술 부호화에 적용시킨 결과, 기존의 부호화 방법보다 향상된 압축 효율을 가져 왔다.
The early detection of breast cancer is clearly a key ingredient for reducing breast cancer mortality. Microcalcification is the only visible feature of the DCIS's(ductal carcinoma in situ) which consist 15 ~ 20% of screening-detected breast cancer. Therefore, the analysis of the shapes and distributions of microcalcifications is very significant for the early detection. The automatic detection procedures have b(:on the concern of digital image processing for many years. We proposed here one efficient method which is essentially statistical pattern classification accelerated by one representative feature, correlation coefficient. We compared the results by this additional feature with results by a simple gray level thresholding. The average detection rate was increased from 48% by gray level feature only to 83% by the proposed method The performances were evaluated with TP rates and FP counts, and also with Bayes errors.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11
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pp.3592-3602
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2000
Image processing consist of image analysis and classification. The one is extracting of feature value in the image. The other is segimentationof image that have same properiv. A novel approach for the analysis and classification of tezture images based on statistical texture prunitive estraction are proposed. In this approach, feature vector extracting is based on stalisucal method using apatial dependence of grey level and use general lexture proerty. In is advantageous that not effiected on structure and type of lexture. These components describe the amount of roughness and softness of texture images Two leatures. Moment and Homogeneity, are componted from GLCM(gray level co-occurrence matrices) of the lexture promitive to charactenize statisical properties of the image. We show the successful experimental results by considerationof these two components fro the analysis and classificationto regular and irregular texture images.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.2
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pp.529-535
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2000
In this paper, we propose a new method of designing the vector quantizer which is robustness to coding results and independent of statistical characteristics of an input image in wavelet transformed image coding processes. The most critical drawback of a conventional vector quantizer is the degradation of coding capability resulted from the discordance between quantizer objective image and statistical characteristics of training sequence which is for generating representing vector. In order to resolve the problem of conventional methods, we use independent random-variables and pseudo image to which image correlation and edge component were added, as a training sequence for generating representing vector. We have done a computer simulation in order to compare coding capability between a vector quantizer designed by the proposed method and one with the conventional method using real image as same as that is objective to coding of training sequence used in codebook generation. The results show the superiority of the proposed vector quantizer method at the aspect of coding capability compared to conventional one. They also clarify the problems of conventional methods.
Visual scene contains lots of redundant information. To process this redundant information without increasing brain's volume, human visual system may summarize incoming information. If similar but different information are given to visual system, visual system extracts statistical properties of the information. One example of the statistical representation is representation of mean size. The mean representation is accurate and durable. The process of mean representation is suggested to be parallel. However, previous studies on the mean representation mostly used behavioral methods. The purpose of this study was to investigate which neural regions extracted the mean size of a set of circles using fMRI method. According to previous studies, BOLD signal of certain areas that were in charge of cousin stimuli decreased when the same stimuli presented repetitively. We used this paradigm and found that BOLD signal of right occipital area was decreased when same mean site was presented repeatedly. This results suggest that right occipital area is the locus of mean representation of visual stimuli.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.5
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pp.95-102
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2008
This paper presents an appropriate approach for modeling noise in Computed Radiography(CR) images of high strength materials. The approach is specifically designed for types of noise with the statistical and nonlinear properties. CR images Ere degraded even before they are encoded by computer process. Various types of noise often contribute to contaminate radiography image, although they are detected on digitalization. Quantum noise, which is Poisson distributed, is a shot noise, but the photon distribution on Image Plate(IP) of CR system is not always Poisson process. The statistical properties are relative and case-dependant due to its material characteristics. The usual assumption of a distribution of Poisson, binomial and Gaussian statistics are considered. Nonlinear effect is also represented in the process of statistical noise model. It leads to estimate the noise variance in regions from high to low intensity, specifying analytical model. The analysis approach is tested on a database of steel tube step-wedge CR images. The results are available for the comparative parameter studies which measure noise coherence, distribution, signal/noise ratios(SNR) and nonlinear interpolation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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