New IIR digital differintegrators (differentiator and integrator) with very minor absolute relative errors are presented in this paper. The digital integrator is designed by interpolating some of the existing integrators. The optimum value of the interpolation ratio is obtained through linear programming optimization. Subsequently, by modifying the transfer function of the proposed integrator appropriately, new digital differentiator is obtained. Simulation results demonstrate that the proposed differintegrator are a more accurate approximation of ideal ones, than the existing differintegrators. Furthermore, the proposed differentiator has been tested in an image processing application. Edges characterize boundaries and are, therefore, a problem of fundamental importance in image processing. For comparison purpose Prewitt, Sobel, Roberts, Canny, Laplacian of Gaussian (LOG), Zerocross operators were used and their results are displayed. The results of edge detection by some of the existing differentiators are also provided. The simulation results have shown the superiority of the proposed approach over existing ones.
AAM(Active Appearance Model) is an algorithm to extract face feature points with statistical models of shape and texture information based on PCA(Principal Component Analysis). This method is widely used for face recognition, face modeling and expression recognition. However, the detection performance of AAM algorithm is sensitive to initial value and the AAM method has the problem that detection error is increased when an input image is quite different from training data. Especially, the algorithm shows high accuracy in case of closed lips but the detection error is increased in case of opened lips and deformed lips according to the facial expression of user. To solve these problems, we propose the improved AAM algorithm using lip feature points which is extracted based on a new lip detection algorithm. In this paper, we select a searching region based on the face feature points which are detected by AAM algorithm. And lip corner points are extracted by using Canny edge detection and histogram projection method in the selected searching region. Then, lip region is accurately detected by combining color and edge information of lip in the searching region which is adjusted based on the position of the detected lip corners. Based on that, the accuracy and processing speed of lip detection are improved. Experimental results showed that the RMS(Root Mean Square) error of the proposed method was reduced as much as 4.21 pixels compared to that only using AAM algorithm.
High-resolution satellite image mosaics are becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis as an essential image processing to create a large image constructed from several smaller images. In this paper, we present an automatic seamline extraction technique and the procedure to generate a mosaic image by this technique. For more effective seamline extraction in the overlap region of adjacent images, an NDVI-based seamline extraction technique is developed, which takes advantage of the computational time and memory. The Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) is an index of plant "greeness" or photosynthetic activity that is employed to extract the initial seamline. The NDVI can divide into manmade region and natural region. The cost image is obtained by the canny edge detector and the buffering technique is used to extract the ranging cost image. The seamline is extracted by applying the Dijkstra algorithm to a cost image generated through the labeling process of the extracted edge information. Histogram matching is also conducted to alleviate radiometric distortion between adjacent images acquired at different time. In the experimental results using the KOMPSAT-2/3 satellite imagery, it is confirmed that the proposed method greatly reduces the visual discontinuity caused by geometric difference of adjacent images and the computation time.
This paper presents a new approach for underwater image analysis using the bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) technique and the phase congruency information. The BEMD algorithm, fully unsupervised, it is mainly applied to texture extraction and image filtering, which are widely recognized as a difficult and challenging machine vision problem. The phase information is the very stability feature of image. Recent developments in analysis methods on the phase congruency information have received large attention by the image researchers. In this paper, the proposed method is called the EP model that inherits the advantages of the first two algorithms, so this model is suitable for processing underwater image. Moreover, the receiver operating characteristic (ROC) curve is presented in this paper to solve the problem that the threshold is greatly affected by personal experience when underwater image edge detection is performed using the EP model. The EP images are computed using combinations of the Canny detector parameters, and the binaryzation image results are generated accordingly. The ideal EP edge feature extractive maps are estimated using correspondence threshold which is optimized by ROC analysis. The experimental results show that the proposed algorithm is able to avoid the operation error caused by manual setting of the detection threshold, and to adaptively set the image feature detection threshold. The proposed method has been proved to be accuracy and effectiveness by the underwater image processing examples.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.28
no.10
/
pp.67-76
/
2023
Although deep learning models are making innovative achievements in the field of computer vision, the problem of vulnerability to adversarial examples continues to be raised. Adversarial examples are attack methods that inject fine noise into images to induce misclassification, which can pose a serious threat to the application of deep learning models in the real world. In this paper, we propose a model that detects adversarial examples using differences in predictive values between edge-learned classification models and underlying classification models. The simple process of extracting the edges of the objects and reflecting them in learning can increase the robustness of the classification model, and economical and efficient detection is possible by detecting adversarial examples through differences in predictions between models. In our experiments, the general model showed accuracy of {49.9%, 29.84%, 18.46%, 4.95%, 3.36%} for adversarial examples (eps={0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3}), whereas the Canny edge model showed accuracy of {82.58%, 65.96%, 46.71%, 24.94%, 13.41%} and other edge models showed a similar level of accuracy also, indicating that the edge model was more robust against adversarial examples. In addition, adversarial example detection using differences in predictions between models revealed detection rates of {85.47%, 84.64%, 91.44%, 95.47%, and 87.61%} for each epsilon-specific adversarial example. It is expected that this study will contribute to improving the reliability of deep learning models in related research and application industries such as medical, autonomous driving, security, and national defense.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2016.07a
/
pp.101-102
/
2016
본 논문에서는 차량의 특징점들 사이의 간격과 크기의 비례식으로 자동차의 차종을 식별하는 방법을 제시한다. 자동차 관련 영상은 그 편의성을 위하여 기본 RGB모델에서 Gray색상 모델로 변환시켜 사용한다. 자동차의 배경 제거는 Canny Edge Direction을 통하여 수행하고 외곽선 검을을 통하여 원하는 특징 점을 얻는다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
/
2002.05c
/
pp.282-285
/
2002
의료영상에서 윤곽선의 추출은 관심영역 대한 객관적인 수치 즉 면적, 부피, 장단축의 길이 등을 분석하고 3차원 재구성을 위해 선행되어야 하는 중요한 과정이다. 현재 윤곽선 추출에 대한 않은 방법들이 개발 중에 있으나 이 방법들은 한계를 지니고 있어 더 높은 수준의 처리가 요구된다. 본 논문에서는 active contour model(snake)을 이용하여 MR뇌 영상에서 종양을 추출하였다. Snake의 에너지 최적화 문제를 dynamic programming을 사용하여 개선하였으며 canny edge detection을 이용하여 잡음에 덜 민감하도록 하였다.
Image segmentation methods partition an image into meaningful regions. For image composition and analysis, it is desirable for the partitioned regions to represent meaningful objects in terms of human perception and manipulation. Despite the recent progress in image understanding, however, most of the segmentation methods mainly employ low-level image features and it is still highly challenging to automatically segment an image based on high-level meaning suitable for human interpretation. The concept of HCI (Human Computer Interaction) can be applied to operator-assisted image segmentation in a manner that a human operator provides guidance to automatic image processing by interactively supplying critical information about object boundaries. Intelligent Scissors and Snakes have demonstrated the effectiveness of human-assisted segmentation [2] [1]. This paper presents a method for interactive image segmentation for more efficient and effective detection and tracking of object boundaries. The presented method is partly based on the concept of Intelligent Scissors, but employs the well-established Canny edge detector for stable edge detection. It also uses "sewing method" for including weak edges in object boundaries, and 5-direction search to promote more efficient and stable linking of neighboring edges than the previous methods.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
/
v.17
no.1
/
pp.18-25
/
2016
As more people have cars, the threat of traffic accidents is posed on men and women of all ages. The main culprit of traffic accidents is driving while intoxicated or drowsy. The method to recognize and prevent the cause of traffic accidents is to use lane detection. In this study, a total of 4,000 frames (day image: 2,900 frames, night image: 1,100 frames) were used to test lane detection. According to the test, in the case of day image, when the threshold of Sobel edge detection technique was detected with second-order differential equation, there was the highest candidate lane detection rate which was 86.1%. In the threshold of Canny edge detection technique, the highest detection rate of 88.0% was found at Low=50, and High=300. In the case of night image, the threshold of Sobel edge detection technique, when horizontal calculation and vertical calculation had second-order differential equation, and when horizontal-vertical calculation had 1.5th-order differential equation, there was the highest detection rate which was 83.1%. In the threshold of Canny edge detection technique, the highest detection rate of 89.9% was found at Low=50, and High=300.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.