As the need of automatized system has been increased recently together with the development of industrial and military technologies, the adaptive real-time target detection technologies that can be embedded on vehicles, planes, ships, robots and so on, are hgihly demanded. Accordingly, this paper proposes a novel approach to detect and segment the moving targets using the binary phase extraction joint transform correlator (BPEJTC), the advanced image subtraction filter and convex hull processing. The BPEJTC which was used as a target detection unit mainly for target tracking compensating the camera movement. The target region has been detected by processing the successful three frames using the advanced image subtraction filter, and has become more accurate by applying the developed convex hull filter. As shown by some experimental results, it is expected that the proposed approaches for compensation of the camera movement and segmentationof of target region, can be used for th emissile guiddance, aero surveillance, automatic inspectin system as well as the target detection unit of automatic target recognition system that request adaptive real-time processing.
Speech enhancement algorithm plays an important role in numerous speech signal processing applications. Over the last few decades, many algorithms have been studied for speech enhancement. The algorithms are based on spectral subtraction, Wiener filter, and subspace method etc. They have good performance of speech enhancement, but the performance can be deteriorated in specific noises or low SNR environment. In this paper, a new speech enhancement algorithms are proposed based on adaptive noise canceller. And the proposed algorithm improved performance of adaptive noise cancelling using 2-D binary mask. From objective experimental index, it is confirmed that the proposed algorithm is useful and has better performance than recently proposed speech enhancement algorithms.
Al-Dmour, Ayman;Abuhelaleh, Mohammed;Musa, Ahmed;Al-Shalabi, Hasan
Journal of Information Processing Systems
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제12권2호
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pp.322-331
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2016
Image compression is an essential technique for saving time and storage space for the gigantic amount of data generated by images. This paper introduces an adaptive source-mapping scheme that greatly improves bit-level lossless grayscale image compression. In the proposed mapping scheme, the frequency of occurrence of each symbol in the original image is computed. According to their corresponding frequencies, these symbols are sorted in descending order. Based on this order, each symbol is replaced by an 8-bit weighted fixed-length code. This replacement will generate an equivalent binary source with an increased length of successive identical symbols (0s or 1s). Different experiments using Lempel-Ziv lossless image compression algorithms have been conducted on the generated binary source. Results show that the newly proposed mapping scheme achieves some dramatic improvements in regards to compression ratios.
본 논문은 지문 영상의 전처리중 이진화 수행과정에서 지문 영상의 국부적 밝기 차이에 따른 가장 큰 애로점인 임계치(threshold value) 설정을 대상 지문 영역의 밝기 등에 스스로 적응할 수 있도록 Silt Sum 방법을 응용한 적을 이진화를 수행하였다. 기존의 방법과 비교하여 본 연구에서 제시한 개선된 전처리 방법은 보다 높은 인식 정확도를 제공하며, 이에 따라 실험 결과에서 보는 바와 같이 지문 인식을 위한 특징점 추출 알고리즘에 적용될 수 있다.
본 논문은 신경회로망 EART(Extended Adaptive Resonance Theory)를 이용한 회전 과 크기 변화에 무관한 지문인식에 관한 연구이다. 지문 농담 화상($515{\times}512$)을 적응 문턱 값을 이용하여 융선와 골을 분리하여 이진화 영상으로 바꾼후 이를 다시 세선화 영상으로 만든다. 이진 세선화 영상으로부터 지문의 특징점 중 식별에 가장 큰영향을 주는 분기점과 끝점을 $3{\times}3$마스크를 사용해서 추출한다. 이렇게 추출된 분기점과 끝 점의 개수, 그리고 분기점으로 이루어진 볼록 다각형의 내각을 회전변화와 크기변화 에 영향을 받지않는 가중코드(weighted code)로 된 40*10 특징점 행렬로 나타낸 후 이를 신경회로망 EART의 입력으로 했다. 신경망을 이용한 본 시스템은 세선화 영상에 대한 어떠한 복원 처리 과정도 없이 영상의 회전과 크기 변화에 대해서도 매우 효과 적이고도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
블럭 정합 알고리즘의 VLSI 구현시 복잡도를 줄이고, 수행 속도를 높이기 위하여 새로운 정합 기준인 적응적 비트 축소 MAD(adaptive bit-reduced mean absolute difference:ABRMAD)를 제안한다. ABRMAD는 기존의 MAD에서 화소의 모든 비트를 비교하는 대신, 화소를 구성하는 중요한 비트만을 고려하여 축소된 화소 값을 비교하여 움직임 벡터를 찾는다. 실험을 통하여, 제안한 정합 기준은 기존의 MAD 정합 기준에 비하여 낮은 하드웨어 복잡도를 가지면서 MSE(mean square error) 측면에서 유사한 성능을 가짐을 보인다. 또한 기존의 비트 수 축소형 정합 기준인 DPC(difference pixel counting), BBME(binary-matching with edge-map), 그리고 BPM(bit-plane matching)과 비교하여 같은 수의 비트를 사용하였을 경우 좋은 MSE 성능을 가짐을 보인다.
One of the biggest problems of skeletonization is the occurrence of distortions at the junction point of the final binary image. At the junction area, a single point usually becomes a small stroke, and the corresponding trajectory task, as well as the OCR, consequently becomes more complicated. We therefore propose an adaptive post-processing method that uses an adaptive threshold technique to correct the distortions. Our proposed method transforms the distorted segments into a single point so that they are as similar to the original image as possible, and this improves the static handwriting images after the skeletonization process. Further, we attained promising results regarding the usage of the enhanced skeletonized images in other applications, thereby proving the expediency and efficiency of the proposed method.
This paper proposes computer visual inspection algorithms for PCB defects which are found in a manufacturing process. The proposed method can detect open circuit and short circuit on bare PCB without using any reference images. It performs adaptive threshold processing for the ROI (Region of Interest) of a target image, median filtering to remove noises, and then analyzes connected components of the binary image. In this paper, the connected components of circuit pattern are defined as 6 types. The proposed method classifies the connected components of the target image into 6 types, and determines an unclassified component as a defect of the circuit. The analysis of the original target image detects open circuits, while the analysis of the complement image finds short circuits. The machine vision inspection system is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithms are quite successful.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.438-441
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2004
Image binarization using a global threshold value [3] performs at high speed, but usually results in undesired binary images when the source images are of poor quality. In such cases, adaptive local thresholding algorithms [1][2][3] are used to obtain better results, and the algorithm proposed by A.E.Savekis which chooses local threshold using foreground and background clustering [1] is one of the best thresholding algorithms. However, this algorithm runs slowly due to its re-computing threshold value of each central pixel in a local window MxM. In this paper, we present a dynamic programming approach for the step of calculating local threshold value that reduces many redundant computations and improves the execution speed significantly. Experiments show that our proposal improvement runs more ten times faster than the original algorithm.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권4호
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pp.292-298
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2017
The complexity of image compression algorithms has increased in order to improve image compression efficiency. One way to resolve high computational complexity is parallel processing. However, entropy coding, which is lossless compression, does not fit into the parallel processing form because of the correlation between consecutive symbols. This paper proposes a new application-specific instruction set processor (ASIP) platform by adding new context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC) instructions to the existing platform to quickly process a variety of entropy coding. The newly added instructions work without conflicts with all other existing instructions of the platform, providing the flexibility to handle many coding standards with fast processing speeds. CABAC software is implemented for High Efficiency Video Coding (HEVC) and the performance of the proposed ASIP platform was verified with a field programmable gate array simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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