KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.381-394
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2016
The several noise level estimation algorithms that have been developed for use in image processing and computer graphics generally exhibit good performance. However, there are certain special types of noisy images that such algorithms are not suitable for. It is particularly still a challenge to use the algorithms to estimate the noise levels of complex textured photographic images because of the inhomogeneity of the original scenes. Similarly, it is difficult to apply most conventional noise level estimation algorithms to images rendered by the Monte Carlo (MC) method owing to the spatial variation of the noise in such images. This paper proposes a novel noise level estimation method based on histogram modification, and which can be used for more accurate estimation of the noise levels in both complex textured images and MC-rendered images. The proposed method has good performance, is simple to implement, and can be efficiently used in various image-based and graphic applications ranging from smartphone camera noise removal to game background rendition.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.11a
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pp.237-238
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2013
The quality of document image captured from electronic display might be worse when it is compared with document image captured from paper. The problem appears because of Moir? noise. This problem can lead to achieve inaccurate intermediate result for further image processing. This paper proposes a method to remove Moir? noise of document images captured from electronic display. The proposed algorithm is separated in two parts. In the first step, it corrects the text area region (foreground) with small area of smoothing. Then, it corrects the background area with large area of smoothing.
Many mobile robot navigation methods utilize laser scanners, ultrasonic sensors, vision camera, and so on for detecting obstacles and path following. However, human utilizes only vision(e.g. eye) information for navigation. In this paper, we study a mobile robot control method based on only the camera vision. The Gaussian Mixture Model and a shadow removal technology are used to divide the foreground and the background from the camera image. The mobile robot uses a combined CAMSHIFT and KLT feature tracker algorithms based on the information of the foreground to follow a person. The algorithm is verified by experiments where a person is tracked and followed by a robot in a hallway.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.7
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pp.587-594
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2005
In this paper, a robust correlation-based video tracking is proposed to track a moving object in correlated image sequences. A correlation-based video tracking algorithm seeks to align the incoming target image with the reference target block image, but has critical problems, so called a false-peak problem and a drift phenomenon (correlator walk-off. The false-peak problem is generally caused by highly correlated background pixels with similar intensity of a moving target and the drift phenomenon occurs when tracking errors accumulate from frame to frame because of the nature of the correlation process. At first, the false-peaks problem for the ordinary correlation-based video tracking is investigated using a simple mathematical analysis. And, we will suggest a robust selective-attention correlation measure with a gradient preprocessor combined by a drift removal compensator to overcome the walk-off problem. The drift compensator adaptively controls the template block size according to the target size of interest. The robustness of the proposed method for practical application is demonstrated by simulating two real-image sequences.
Objective: The purpose of this study is to design a snow-removing tool using an ergonomic approach. Background: It is necessary to remove snow on the garden of a house or side street to prevent a fall hazard. When a user removes snow using a snow-removing tool, he or she experiences lots of physical discomfort. Therefore it is necessary to design a snow-removing tool to reduce a user's physical discomfort. Method: In this study, a new design for a snow-removing tool was developed considering user needs. The design prototype was compared with an existing tool through electromyography and subjective evaluation. Results: From the comparison evaluation, significant differences between the new design and the existing tool were identified in both muscle fatigue and subjective rating of discomfort. Conclusion: The result showed that the new design is better from the aspect of easing physical discomfort. Application: A new snow-removing tool can be developed using the design so that it can reduce a user's physical discomfort.
Speech enhancement aims to improve speech quality by removing background noise from noisy speech. Independent vector analysis is a type of frequency-domain independent component analysis method that is known to be free from the frequency bin permutation problem in the process of blind source separation from multi-channel inputs. This paper proposed a new method of microphone array based speech enhancement that combines independent vector analysis and beamforming techniques. Independent vector analysis is used to separate speech and noise components from multi-channel noisy speech, and delay-sum beamforming is used to determine the enhanced speech among the separated signals. To verify the effectiveness of the proposed method, experiments for computer simulated multi-channel noisy speech with various signal-to-noise ratios were carried out, and both PESQ and output signal-to-noise ratio were obtained as objective speech quality measures. Experimental results have shown that the proposed method is superior to the conventional microphone array based noise removal approach like GSC beamforming in the speech enhancement.
Actinomycosis involving the female genital tract has increased since the advent of the intra-uterine contraceptive devices (IUD) : the incidence of actinomyces in IUD users with pelvic inflammatory disease (PID) was reported to be between 17% and 30%. However a definte relationship between actinomyces and PID has not been demonstrated as yet. We present a case of pelvic actinomycotic infection that was initially diagnosed by means of fine needle aspiration. A 57-year-old female presented with urinary frequency and difficulty for 100 days. Computerized tomographic findings showed a mixed heterogenous soft tissue mass in the left superior aspect of urinary bladder. Fine needle aspiration was done under the impression of urinary bladder cancer. Microscopically, smears disclosed many sulfur granules in necrotic background with many neutrophils, histiocytes, multinucleated giant cells and granulation tissue. These findings were confirmed by surgical removal of the mass.
Park, Sang Cheol;Oh, Kang Han;Na, In Seop;Kim, Soo Hyung;Yang, Hyung Jeong;Lee, Guee Sang
Smart Media Journal
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v.1
no.2
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pp.34-39
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2012
In this paper, post-processing step is presented to remove noises and develop a fully automated scheme to segment flowers in natural scene images. The scheme to segment flowers using a level set algorithm in the natural scene images produced unexpected and isolated noises because the level set relies only on the color and edge information. The experimental results shows that the proposed method successfully removes noises in the foreground and background.
The detection and measurement of faint features in cometary image is generally troublesome due to the high value of the ratio of the brightness of the nucleus to the tail, the large size and low surface brightness of the coma and tail and the disturbing presence of field stars trails. The image processing is based on background removal by median filtering. Sample results are shown for the case study of comet 73P/Schwassmann-Wachmann 3.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.10
no.5
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pp.1-8
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2001
A measuring system is developed to acquire static image from rotary state through CCD camera in back light illumination by synchronizing chopper to workpiece. In image processing of acquired image, lowpass filter is very useful in view of noise removal, and optimum binary image can be made through histogram equalization which is one of the histogram technique to maximize brightness intensity between workpiece and background. After image treatment applying Laplacian operator, surface roughness is calculated by introducing conversion coefficient of pixel which edge is composed of.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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