The error diffusion is a good method to reconstruct the continuous tones of an image to the bilevel tones However the reconstruction of edge characteristic by the nor diffusion is represented work when power spectrum is analyzed fer display error. In this paper, we present an edge enhanced error diffusion method to preprocess original image to achieve the enhancement for the edge characteristic. The preprocessing algorithm consist of two processes. First the difference value between the current pixel and the local average of the surrounding pixel in original image is obtained. Second, the weighting function is composed by the magnitude and the sign of the local average. To confirm the effect of the proposed method, it is compared with the conventional edge enhanced error diffusion methods by measuring the radially averaged power spectrum densities (RAPSDs) for their display errors. The comparison result demonstrate the superiority of the proposed method over the conventional ones.
This study is to explore the effects of business environment upon corporate image. Customers of foodservice establishments are selected as a population and six famous family restaurants located in Seoul were selected to evaluate the population. Accordingly, the purpose of the study is to survey satisfaction with corporate image of foodservice establishments and six famous family restaurants, to evaluate the satisfaction with corporate image, and to find a plan of raising corporate image. 240 samples were distributed and 194 samples were collected among them. 182 valid samples were selected for the research. As a result of factor analysis for business environment, internal environment factor, external environment factor, addition environment factor were extracted. There was no significant difference by sen, age, schooling, occupation, average income by month, and number of visiting foodservice establishments after examining the difference of establishment business environment by demographic characteristics. Analysing the effects of business environment upon corporate image revealed that the effects of business environment had effects upon corporate image in order of internal environment factor(.531), external environment factor(.360), and addition environment factor(.285).
Recently, due to the rapid development of multimedia technologies, as image data has been extensive and large-scaled, the problem of increasing the time needed to retrieve the desired image is gradually critical. Image retrieval system that allows users to quickly and accurately search for the desired image information has been researched for a long time. However, in the case of content-based image retrieval representative Color Histogram, Color Coherence Vectors (CCV), Scale Invariant Feature Transform (SIFT) used in sensitive to changes in brightness, rotation, there is a problem that can occur misrecognized division off the power. In this paper, in order to evaluate the video retrieval system proposed, no change in brightness, respectively 0°, 90°, 180°, 270° rotated brightness up based on the case of changing, when the brightness down the results were compared with the performance evaluation of the system is an average of about 2% to provide the difference in performance due to changes in brightness, color histogram is an average of about 12.5%, CCV is an average of about 12.25%, it appeared in the SIFT is an average of about 8.5%, Thus, the proposed system of the variation width of the smallest in average about 2%, was confirmed to be robust to changes in the brightness and rotation than the existing systems.
웹캠을 이용한 온라인 회의 및 수업에서 크로마키 기법을 이용한 콘텐츠 제작은 중요한 기법중의 하나이다. 본 연구에서는 크로마키 배경을 사용하지 않고 배경 합성이 가능한 기술을 제안하였다. 제안하는 방법은 HSI 이미지 변환 단계, 배경에서 변경된 영역을 감지하는 단계, 배경 영역을 크로마키로 대체하여 적용하는 단계의 3단계로 구성된다. 입력 영상에서 각 프레임의 블록 평균 영상을 계산하고, 배경 영상의 블록 평균 영상과 입력 영상의 블록 평균 영상의 차이를 이용하여 변화 영역을 검출한다. 개발된 크로마키 효과 기술은 하나의 카메라에서 물체가 없는 배경 이미지를 획득하고 움직이는 물체와 배경을 구분하여 물체만 추출하는 기술을 사용하였다. 실험결과, 제안한 방법은 배경색이 다양한 경우에도 처리가 가능할 뿐만 아니라 물체의 경계선을 매끄럽게 처리할 수 있어서 현장에서 쉽게 적용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권2호
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pp.52-58
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2014
Exact histogram specification (EHS) transforms the histogram of an input image into the specified histogram. In the conventional EHS techniques, the pixels are first sorted according to their graylevels, and the pixels that have the same graylevel are further differentiated according to the local average of the pixel values and the edge strength. The strictly ordered pixels are then mapped to the desired histogram. However, since the conventional sorting method is inherently dependent on the initial graylevel-based sorting, the contrast enhancement capability of the conventional EHS algorithms is restricted. We propose a modified EHS algorithm considering the just noticeable difference. In the proposed algorithm, the edge pixels are pre-processed such that the output edge pixels obtained by the modified EHS can result in the local contrast enhancement. Moreover, we introduce a new sorting method for the pixels that have the same graylevel. Experimental results show that the proposed algorithm provides better image enhancement performance compared to the conventional EHS algorithms.
Interpolation based information hiding methods are widely used to get information security. Conventional interpolation methods use the neighboring pixel value and simple calculation like average to embed secret bit stream into the image. But these information hiding methods are not appropriate to color images like military images because the characteristics of military images are not considered and these methods are restricted in grayscale images. In this paper, the new information hiding method based on interpolation using RGB pixel values of color image is proposed and the effectiveness is analyzed through experiments.
In this study, we constructed a visual sensor system for weld seam tracking in real time in GMA welding. A sensor part consists of a CCD camera, a band-pass filter, a diode laser system with a cylindrical lens, and a vision board for inter frame process. We used a commercialized robot system which includes a GMA welding machine. To extract the weld seam we used a inter frame process in vision board from that we could remove the noise due to the spatters and fume in the image. Since the image was very reasonable by using the inter frame p개cess, we could use the simplest way to extract the weld seam from the image, such as first differential and central difference method. Also we used a moving average method to the successive position data or weld seam for reducing the data fluctuation. In experiment the developed robot system with visual sensor could be able to track a most popular weld seam. such as a fillet-joint, a V-groove, and a lap-joint of which weld seam include planar and height directional variation.
A new lane detection algorithm is proposed for the analysis of DNA fingerprints from a polymerase chain reaction (PCR) gel electrophoresis image. Although several research results have been previously reported, it is still challenging to extract lanes precisely from images having abrupt background brightness difference and bent lanes. We propose an edge based algorithm for calculating the average lane width and lane cycle. Our method adopts sub-pixel algorithm for extracting rising-edges and falling edges precisely and estimates the lane width and cycle by using k-means clustering algorithm. To handle the curved lanes, we partition the gel image into small portions, and track the lane centers in each partitioned image. 32 gel images including 534 lanes are used to evaluate the performance of our method. Experimental results show that our method is robust to images having background difference and bent lanes without any preprocessing.
디지털 카메라와 같은 장치에서 사용하는 단일 영상 센서는 화소 당 삼원색 중 하나의 색상만을 가진 서브샘플된 영상을 제공한다. 이 영상은 색상 보간이라는 영상 처리를 통해 완전한 색상 영상으로 복원된다. 본 논문에서는 영상 센서로부터 획득한 데이터의 평균과 각 색 채널 데이터 평균 사이의 관계를 유도하고, 이 관계를 이용하여 색상 보간을 위한 효율적인 새로운 방법을 제안하였다. 유도한 데이터 평균 관계는 채널간의 색상차가 지역적으로 균일하다는 가정을 이용하였다. 또한 휘도신호 채널의 보간은 지퍼 효과를 감소시키기 위해서 에지 방향을 따라 보간 하였다. 한편 색상신호 채널은 휘도신호 채널과의 차를 평균하고, 이 평균값을 보간할 위치의 색상 값에 더하여 복원하였다. 본 논문에서는 제안한 방법을 기존의 방법들과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수함을 입증하였다.
저조도 환경에서 영상 이미지의 콘트라스트가 낮고 식별이 어려운 문제를 목표로 사람의 시각 감지 기반의 콘트라스트 적응 보상 증진 알고리즘을 제안한다. 첫째, 저조도 환경에서 평균 밝기, 평균 대역폭 요인의 영상 이미지 특징 요인을 추출하고, 원본 영상의 회색/색도 차이에 따라 사람의 시각적 콘트라스트 해상도 보상의 수학적 모델을 설정하며, 실제 컬러의 3원색에 대해 각각 비례 적분하여 보상한다. 다음으로 보상 정도가 명시각 차이를 적절하게 구별할 수 있는 것보다 낮을 때 보상 임계값 선형 보상이 명시각에서 전체 대역폭으로 설정된다. 마지막으로 주관적인 이미지 품질 평가와 이미지 특성 요인을 결합하여 비례 계수를 보상하는 자동 최적화 모델을 구축한다. 실험 테스트 결과는 영상 이미지 적응 증진 알고리즘이 우수한 증진 효과와 우수한 실시간 성능을 가지며 다크 비전 정보를 효과적으로 마이닝할 수 있으며 다양한 시나리오에서 널리 사용될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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