• Title/Summary/Keyword: 화소패턴

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A Study on Clustering Representative Color of Natural Environment of Korean Peninsula for Optimal Camouflage Pattern Design (최적 위장무늬 디자인을 위한 한반도 자연환경 대표 색상 군집화 연구)

  • Chun, Sungkuk;Kim, Hoemin;Yoon, Seon Kyu;Yun, Jeongrok;Kim, Un Yong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.07a
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    • pp.315-316
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    • 2019
  • 전투복, 군용 천막 등에 사용되는 위장무늬는 군 작전 수행 시 주변 환경의 색상, 패턴을 모사하여 개인병사 및 무기체계의 위장 기능을 극대화하고, 이를 통해 아군의 생명과 시설피해를 최소화하기 위한 목적으로 사용된다. 특히 최근 들어 군의 작전환경과 임무가 복잡하고 다양해짐에 따라, 작전환경에 대한 데이터의 취득 및 정량적 분석을 통해 전장 환경에 최적화된 위장무늬 패턴 및 색상 추출에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 한반도 자연환경 영상에 대한 자기 조직화 지도(SOM, Self-organizing Map) 기반의 한반도 자연환경 대표 색상 군집화 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 한반도 내 위도를 고려한 장소에서 시간별, 계절별 자연환경 영상 수집을 진행하며, 수집된 영상 내 다수의 화소의 군집화를 위해 2차원 SOM을 활용한다. 영상 내 각 화소의 색상 값에 대한 SOM의 학습 시, RGB공간상의 색차/색상 인지 왜곡을 피하기 위하여 CIEDE2000 색차 식을 통해 군집화를 진행한다. 실험결과에서는 온라인상으로 수집한 여름 및 가을철 대표 색상 군집화 결과와, 현재까지 수집된 계절별 자연환경 사진 내 6억 7648개 화소에 대한 대표 색상 군집화 결과를 보여준다.

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Conditional Moment-based Classification of Patterns Using Spatial Information Based on Gibbs Random Fields (깁스확률장의 공간정보를 갖는 조건부 모멘트에 의한 패턴분류)

  • Kim, Ju-Sung;Yoon, Myoung-Young
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.3 no.6
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    • pp.1636-1645
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    • 1996
  • In this paper we proposed a new scheme for conditional two dimensional (2-D)moment-based classification of patterns on the basis of Gibbs random fields which are will suited for representing spatial continuity that is the characteristic of the most images. This implementation contains two parts: feature extraction and pattern classification. First of all, we extract feature vector which consists of conditional 2-D moments on the basis of estimated Gibbs parameter. Note that the extracted feature vectors are invariant under translation, rotation, size of patterns the corresponding template pattern. In order to evaluate the performance of the proposed scheme, classification experiments with training document sets of characters have been carried out on 486 66Mhz PC. Experiments reveal that the proposed scheme has high classification rate over 94%.

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Corner Point Detection on digital Contoours using directional Angle and Area Deviation (방향각과 면적편차를 이용한 윤곽선의 코너점 추출)

  • Jeong, Kwang-Woong;Lee, Sang-Hak;Kim, Jin-Hong;Kim, Doo-Yong
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.3
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    • pp.824-832
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    • 1998
  • In this paper, wc proposed new method for corner point detection on digital contours using directional angle and area dcviation_ First of all, dircctional angle was detccted according to contours by lookup table, then corner point was detected using arca deviation aftcr the pixels over standard value had selected as a candidate point. This method has the advantage the rcduction of processing time for real time processing and the reduction of round-off error on digital image reprcsentation. For vcrification of the proposed method simulation results which applied on various tcst pattern were compared with existing methods.

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An Adaptive Smoothing for Moire Region using Analysis of Halftone Patterns Interference in Color Inverse Halftoning (칼라 역 해프토닝에서 해프톤 패턴 간섭 분석에 의한 모아레 영역의 적응적 평활화 방법)

  • 한영미;김종민;김민환
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.5 no.3
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    • pp.263-271
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    • 2002
  • In this paper, we propose a new smoothing method for removing moire patterns using analysis of halftone patterns interference. The proposed method can determine a strength of moire patterns by using gray values of pixels and the size of smoothing mask for moire region is adjusted adaptively according to the strength of moire patterns. Therefore it can remove moire patterns effectively and preserve meaningful high frequencies well, such as edges and textures. The proposed method only refer to predefined lookup table to determine the strength of moire patterns, so it is more efficient than a previous work based on FFT of subblock. It could be applied to field of various multimedia applications that deal with color prints.

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A Study on Documentization of Printed Hangul Image with Multi-size and Multi-style (다양한 크기 및 활자체를 갖는 인쇄체 한글 영상의 문서화에 관한 연구)

  • 김장욱;김경숙;손영선
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2001.12a
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    • pp.295-298
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    • 2001
  • 본 논문에서는 CCD카메라로 입력 받은 다중 크기 및 활자체로 구성된 한글문서의 화상 데이터를 편집기에서 수정 가능한 문자로 변환시키는 시스템을 구현하였다. 먼저 Dynamic 이 진화 처리 과정을 거친 화상을 흑백 화소의 누적분포에 따라 문자단위로 분할한 후, 다양한 크기로 분할된 문자를 표준패턴 크기로 표준화 시켰다. 한글을 자소 간 공백 위치의 특징에 따라서 6가지 유형으로 분류한 후, 퍼지 이론을 접목시킨 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용해서 표준벡터와 입력된 글자의 특징벡터를 비교하여 문자로 인식하게 하였다. 각 6가지 유형에서 서로 다른 자소로 결합된 문자들을 30개 선정하여 여러 가지 활자체 및 크기에 적용해 본 결과, 모두 문서화가 가능함을 알 수 있었다.

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Extraction and Recognition of the Car License Plate using Dynamic Candidate Scope and Double Template Matching (동적 후보영역과 이중 템플릿매칭을 이용한 차량 번호판 추출 및 인식)

  • Jeon, Jin-Seok;Paek, Nam-Soo;Lee, Byung-Sun;Rhee, Eun-Joo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.751-754
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    • 2002
  • 본 논문에서는 획득한 차량 영상에서, 차량 번호판의 후보영역을 동적으로 할당하여 번호판을 추출하고, 이중 템플릿 매칭을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다. 차량 번호판 영역은 다른 영역에 비해 영상의 밀도값이 높다는 것을 근거로, 후보영역을 투영하여 추출된 영상의 밀도값과 기준밀도값을 비교하여 차이가 임계값 이하를 만족한 때 차량 번호판 영역으로 추출하고 만족하지 않을 때는 다음 후보영역을 투영하여 차량 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역에서 문자와 숫자영역으로 분할된 입럭패턴과 표준패턴을 흑화소로 1차 매칭하고, 이 중 유사도가 높은 표준패턴과 다시 백화소로 2차 매칭하는 이중 템플릿 매칭으로 인식하였다.

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The Ellipse Detection using Adaptive Edge Segmentation Based Randomized Hough Transform (적응 에지 세그먼트 기반 Randomized Hough Transform을 이용한 타원 검출)

  • Han, Gwang-Su;Han, Yeong-Jun;Han, Heon-Su
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.04a
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    • pp.157-160
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    • 2007
  • 본 논문에서는 입력 영상의 에지를 단일 세그먼트로 구성하고 같은 타원에 속하는 에지 세그먼트를 병합하여 타원검출의 속도와 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저 분기점은 이용한 라벨링 기법과 코너 패턴 정합 기법으로 연속된 화소들의 집합인 에지 세그먼트를 만든다. 구성된 에지 세그먼트와 Randomized Hough Transform에 의해 타원을 추정하여 병합하고 타원을 결정한다. 위 과정으로부터 얻어진 병합된 에지 세그먼트 집합 하나가 타원 하나를 구성하므로 입력 영상 내의 전체 타원의 개수를 정확하게 추정할 수 있다. 또한 전체 에지 화소들로 타원을 검출하는 기존 방법과 달리 분리된 에지 세그먼트 단위로 타원 변수를 결정하기 때문에 전체 수행시간을 크게 줄일 수 있다.

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Edge Enhanced Error Diffusion with Blue Noise Mask Threshold Modulation (청색잡음 마스크 임계값변조를 이용한 경계강조 오차확산법)

  • Lee, Eul-Hwan;Park, Jang-Sik;Park, Chang-Dae;Kim, Jae-Ho
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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    • v.36S no.10
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    • pp.72-82
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    • 1999
  • The error diffusion algorithm is excellent for reproducing continuous gray-scale images to bianry images and also has good edge characteristics. However, it is well known that artifacts with objectionable patterns can occur in the halftoned images. On the other hand, a halftone algorithm using blue noise mask has been proposed. where the halftoning is achieved by a pixelwise comparison of gray-scale image with an array, the blue noise mask. It doesn't have pattern artifacts, but the halftoned image looks unclear because the quantization errors are not feedbacked compared to the error diffusion. In this paper, edge enhanced error diffusion which dithers the threshold with the blue noise mask is proposed. We show that the proposed algorithm can produce unstructured and edge enhanced halftone images. This algorithm is analyzed by the concept of an equivalent input image. The performace of the proposed algorithm is compared with that of the conventional halftoning by measuring the radially averaged power spectrum and edge correlation.

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Characteristics and Application of Large-area Multi-temporal Remote Sensing Data (광역 시계열 원격탐사자료 분석의 특성과 응용)

  • 성정창
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.16 no.1
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    • pp.1-11
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    • 2000
  • Multi-temporal data have been used frequently for analyzing dynamic characteristics of ecological environment. Little research, however, shows the characteristics and problems of the analysis of continental- or global-scale, multi-temporal satellite data. This research investigated the characteristics of large-area, multi-temporal data analysis and the problems of phenological difference of ground vegetation and scarcity of training data for a long term period. This research suggested a latitudinal image segmentation method and an invariant pixel method. As an application, the image segmentation and invariant pixel methods were applied to a set of AVHRR data covering most part of Asia from 1982 to 1993. Fuzzy classification results showed the decrease of forests and the increase of croplands at densely populated areas, however an opposite trend was detected at sparsely populated or depopulated areas.

Robust Semi-auto Calibration Method for Various Cameras and Illumination Changes (다양한 카메라와 조명의 변화에 강건한 반자동 카메라 캘리브레이션 방법)

  • Shin, Dong-Won;Ho, Yo-Sung
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.21 no.1
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    • pp.36-42
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    • 2016
  • Recently, many 3D contents have been produced through the multiview camera system. In this system, since a difference of the viewpoint between color and depth cameras is inevitable, the camera parameter plays the important role to adjust the viewpoint as a preprocessing step. The conventional camera calibration method is inconvenient to users since we need to choose pattern features manually after capturing a planar chessboard with various poses. Therefore, we propose a semi-auto camera calibration method using a circular sampling and an homography estimation. Firstly, The proposed method extracts the candidates of the pattern features from the images by FAST corner detector. Next, we reduce the amount of the candidates by the circular sampling and obtain the complete point cloud by the homography estimation. Lastly, we compute the accurate position having the sub-pixel accuracy of the pattern features by the approximation of the hyper parabola surface. We investigated which factor affects the result of the pattern feature detection at each step. Compared to the conventional method, we found the proposed method released the inconvenience of the manual operation but maintained the accuracy of the camera parameters.