본 논문은 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 따라 적응적으로 화염 후보 영역을 검출하기 위한 적응 문턱치를 제안한다. 현장에 사용 되고 있는 화재 검출 시스템은 카메라의 설치 장소에 따라 얻어지는 영상의 밝기나 대비의 변화가 발생 하여 고정된 문턱치를 적용하는 화재 검출 알고리즘의 성능이 변화하게 되므로 환경에 적응적인 문턱치가 필요하다. 제안하는 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염의 특성인 온도와 동적임 특성을 분석하여 화염을 검출 한다. 실험을 위해 고정 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘과 비교 하였으며 제안된 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염 검출률 91.42%이며 고정 문턱치를 적용 하였을 때 보다 오검출률을 약 20%가 감소한다. 그리고 영상의 밝기와 대비 변화에 의한 검출 결과가 일정함을 보여 준다.
Histogram equalization is extensively used for image contrast enhancement in various applications due to its effectiveness and its modest functions. In image research, image enhancement is one of the most significant and arduous technique. The image enhancement aim is to improve the visual appearance of an image. Different kinds of images such as satellite images, medical images, aerial images are affected from noise and poor contrast. So it is important to remove the noise and improve the contrast of the image. Therefore, for this purpose, we apply a median filter on MR image as the median filter remove the noise and preserve the edges effectively. After applying median filter on MR image we have used intensity transformation function on the filtered image to increase the contrast of the image. Than applied the histogram equalization (HE) technique on the filtered image. The simple histogram equalization technique over enhances the brightness of the image due to which the important information can be lost. Therefore, adaptive histogram equalization (AHE) and contrast limited histogram equalization (CLAHE) techniques are used to enhance the image without losing any information.
본 논문에서는 불균등 대비 영상에서 국소 영역별 대비개선과 문턱치 평면의 쌍선형 보간을 이용한 효과적인 적응 이진화 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저 영상을 국소 영역으로 나누고, 영역별로 흐리거나 대비가 낮은 부분의 명도차를 증대시켜 전체적으로 대비를 개선한 후, 대비 개선된 국소 영역별 명도 분포로부터 해당 영역의 최적 문턱치를 구하였다. 국소 영역간에 이웃하는 문턱치들을 쌍선형 보간하여 전역적으로 영역별 문턱치들간의 불연속성을 없앰으로써 불균등 대비 영상에 대해서도 관심 영역이나 문자 부분에서의 불연속을 줄이도록 하였다. 불균등 대비를 갖는 일반문서 및 PCB나 웨이퍼상의 문자 영상을 제안한 방법과 기존 방법으로 이진화한 영상들로부터 문자들을 추출하고, 동일 조건하에서 같은 역전파 신경회로망으로 인식 실험하여 제안한 방법의 실효성을 확인하였다.
히스토그램 평활화는 가장 잘 알려진 명암비 향상기법이지만 밝기 값이 크게 변화해서 색의 왜곡과 노이즈가 두드러지고 색번짐 현상 같은 부작용이 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 기존의 기법들은 유저가 영상마다 일일이 파라미터를 수정해야 하거나 다양한 영상에 대해 결과를 보장하지 못했다. 제안된 기법은 영상의 median값을 바탕으로 보정계수를 계산하고 히스토그램에서 가장 큰 빈도수를 기준으로 보정계수에 비례하여 나머지 히스토그램들을 보정한 뒤 평활화 한다. 제안한 방법의 결과영상은 각기 다른 특성을 가진 여러 가지 영상들에 대해 안정적으로 HE의 부작용들을 해결하였음을 알 수 있게 한다. 뿐만 아니라 연산이 복잡하지 않고, 보정계수가 자동적으로 계산되기 때문에 FPD에 직접 적용할 수 있다.
This study was purpose to method that applies for improving the image quality in CT and X-ray scan, especially in the lung region. Also, we researched the parameters of the image before and after applying for Histogram Equalization (HE) such as mean, median values in the histogram. These techniques are mainly used for all type of medical images such as for Chest X-ray, Low-Dose Computed Tomography (CT). These are also used to intensify tiny anatomies like vessels, lung nodules, airways and pulmonary fissures. The proposed techniques consist of two main steps using the MATLAB software (R2021a). First, the technique should apply for the process of normalization for improving the basic image more correctly. In the next, the technique actively rearranges the intensity of the image contrast. Second, the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) method was used for enhancing small details, textures and local contrast of the image. As a result, this paper shows the modern and improved techniques of HE and some advantages of the technique on the traditional HE. Therefore, this paper concludes that various techniques related to the HE can be helpful for many processes, especially image pre-processing for Machine Learning (ML), Deep Learning (DL).
컬러 영상의 콘트라스트를 향상시키기 위해서 가장 많이 사용되는 방법은 컬러 영상의 밝기 값에 콘트라스트 향상 알고리즘을 적용시키는 것이다. 이 방법은 색상 열화 없이 콘트라스트가 향상된 결과를 얻을 수 있지만, 원본 영상 대비 결과 영상의 채도가 감소되는 문제가 발생한다. 컬러 영상의 콘트라스트를 향상시키기 위한 또 다른 방법은 컬러 영상의 각 채널에 콘트라스트 향상 알고리즘을 적용시키는 것이다. 이 방법은 콘트라스트와 채도가 동시에 향상되지만 색상 열화가 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 컬러 영상의 각 채널 처리 시 발생하는 색상 열화 원인을 분석하여 이를 보상해주는 방법으로 색상 열화 문제를 해결하였다. 또한 각 채널의 특성을 고려한 채널 적응적 콘트라스트 향상 방법을 이용하여 색상 열화를 방지하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법을 이용하면 컬러 영상의 콘트라스트 향상뿐만 아니라 색상 열화가 발생하지 않으면서 채도가 향상된 결과 영상을 획득할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 주관적 평가뿐 아니라 객관적 평가 지표들에서도 기존 방법들보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있다.
Detecting small infrared targets from the low-SCR images at a long distance is very hard. The previous Local Contrast Method (LCM) algorithm based on the human visual system shows a superior performance of detecting small targets by a background suppression technique through local contrast measure. However, its slow processing speed due to the heavy multi-scale processing overhead is not suitable to a variety of real-time applications. This paper presents a lightweight real-time small target detection algorithm, called by the Improved Selective Local Contrast Method (ISLCM), to reduce the scale-invariant computational overhead. The proposed ISLCM applies the improved local contrast measure to the predicted selective region so that it may have a comparable detection performance as the previous LCM while guaranteeing low scale-invariant computational load by exploiting both adaptive scale estimation and small target feature feasibility. Experimental results show that the proposed algorithm can reduce its computational overhead considerably while maintaining its detection performance compared with the previous LCM.
In this paper the newly developed discrete-time adaptive sliding mode control method is proposed and applied to the power system stabilization problem. In contrast to the conventional continuous-time sliding mode controller, the proposed method is developed in the discrete-time domain and based on the input/output measurements instead of the continuous-time and the full-states feedback, respectively. Because the proposed control method has the adaptivity property in addition to the natural robustness property of the sliding mode control, it is possible to design the power system stabilizer which can overcome both the minor variations of the parameters of the power system and the diverse operating conditions and faults of the power system. Mathematical proof and the various computer simulations are done to verify the performance and stability of the proposed method.
This paper presents a new motion compensated error coding method suitable for region based image coding system. Compared with block based conding, the region based coding improves subjective quality as it estimates and compensates 2D (or 3D) translantional, rotational, and scaling motion for each regions. although the region based coding has this advantage, its merit is reduced as bock-DCT (2D-DCT) is used to encode motion-compensated error. To overcome this problem, a new region adaptive motion compensated error coding technique which improver subjective and objective quality in the region boundary is proposed in this paper. In the proposed method, regions with large error are estimated using contour of the regions and contrast between the regions. The regions estiated as those with large error are coded by arbitrarily shaped image segment coding method. The mask information of the coded regions is not transmitted because it is estimated as the same algorithm in the encoder and the decoder. The proposed region adaptive motion conpensated error coding method improves about 0.5dB when it is compared with conventional block based method.
In this paper, we propose an effective dynamic range compression (DRC) method of infrared images. A histogram of infrared images has narrow dynamic range compared to visible images. Hence, it is important to apply the effective DRC algorithm for high performance of an infrared image analysis. The proposed algorithm for high dynamic range divides an infrared image into the overlapped blocks and calculates Shannon's entropy of overlapped blocks. After that, we classify each block according to the value of entropy and apply adaptive histogram modification method each overlapped block. We make an intensity mapping function through result of the adaptive histogram modification method which is using standard-deviation and maximum value of histogram of classified blocks. Lastly, in order to reduce block artifact, we apply hanning window to the overlapped blocks. In experimental result, the proposed method showed better performance of dynamic range compression compared to previous algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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