The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.6
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pp.1175-1184
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2015
A depth map is an image which contains 3D distance information. Generally, it is difficult to acquire a high resolution (HD), noise-removed, good quality depth map directly from the camera. Therefore, many researches have been focused on acquisition of the high resolution and the good quality depth map by up-sampling and pre/post image processing of the low resolution depth map. However, many researches are lack of effective up-sampling for the edge region which has huge impact on image perceptual-quality. In this paper, we propose an up-sampling method, based on joint bilateral filter, which improves up-sampling of the edge region and visual quality of synthetic images by adopting different weights for the edge parts that is sensitive to human perception characteristics. The proposed method has gains in terms of PSNR and subjective video quality compared to previous researches.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.1
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pp.137-143
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2017
X-ray image is a widely used to medical examination, airport security and cargo inspection. However, X-ray images contain many visual noise, which interrupt image analysis. Consequently, it is primary importance to reduce noises of X-ray image. In this paper, we present a improved denoise technique for x-ray image using pixel value and range weights. First, we denoise a x-ray image using bilateral filter. Next, we detect a edge region of the original x-ray image. If a denoised pixel belongs to the edge region, we calculate weighting values of original x-ray image and denoised x-ray image in $3{\times}3$ neighboring pixels and compute the cost value to determine the boundary pixel value. Finally, the pixel value having minimum cost is determined as the pixel value of the denoised x-ray image. Simulation results show that the proposed algorithm achieves good performance in terns of PSNR comparison and subjective visual quality.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.10
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pp.162-170
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2013
In recent years, the interests and needs of the Pedestrian Protection System (PPS), which is mounted on the vehicle for the purpose of traffic safety improvement is increasing. In this paper, we propose a pedestrian candidate window extraction and unit cell histogram based HOG descriptor calculation methods. At pedestrian detection candidate windows extraction stage, the bright ratio of pedestrian and its circumference region, vertical edge projection, edge factor, and PCA reconstruction image are used. Dalal's HOG requires pixel based histogram calculation by Gaussian weights and trilinear interpolation on overlapping blocks, But our method performs Gaussian down-weight and computes histogram on a per-cell basis, and then the histogram is combined with the adjacent cell, so our method can be calculated faster than Dalal's method. Our PCA reconstruction error based pedestrian detection candidate window extraction method efficiently classifies background based on the difference between pedestrian's head and shoulder area. The proposed method improves detection speed compared to the conventional HOG just using image without any prior information from camera calibration or depth map obtained from stereo cameras.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.1
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pp.128-133
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2022
This paper deals with the graph in which the weights of edges are given the distances between two end vertices on a metric space. In particular, we will study about a path P with n vertices for these graphs. We obtain a new graph $\bar{P}$ by augmenting an edge to P. Then the length of the shortest path between two vertices on $\bar{P}$ is considered and we focus on the maximum of these lengths. This maximum is called the diameter of the graph $\bar{P}$. We wish to find the augmented edge to minimize the diameter of $\bar{P}$. Especially, for an arbitrary real number λ > 0, we should determine whether the diameter of $\bar{P}$ is less than or equal to λ and we propose an O(n)-time algorithm for this problem, which improves on the time complexity O(nlogn) previously known. Using this decision algorithm, for the length D of P, we provide an O(nlogD)-time algorithm to find the minimum of the diameter of $\bar{P}$.
To solve the problem of poor noise suppression capability and frequent loss of edge contour and detailed information in current fusion methods, an infrared and visible light image fusion method based on variational multiscale decomposition is proposed. Firstly, the fused images are separately processed through variational multiscale decomposition to obtain texture components and structural components. The method of guided filter is used to carry out the fusion of the texture components of the fused image. In the structural component fusion, a method is proposed to measure the fused weights with phase consistency, sharpness, and brightness comprehensive information. Finally, the texture components of the two images are fused. The structure components are added to obtain the final fused image. The experimental results show that the proposed method displays very good noise robustness, and it also helps realize better fusion quality.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.8
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pp.84-91
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1997
The range image is divided into surface regions which are homogeneous in their intrinsic properties. In this paper, we use cooperative relaxational algorithm between curvatures to escape local minima and choose optimal possibility to reserve edge. Cooperative relaxational algorithm between curvatures is relaxation process in which weights of center pixel;s and neighbor pixel's possiblility are determined adaptively by using deviation of curvatures. Experimental resutls show that the proposed method segments and classifies the range images more accurately compared to the other relational algorithms.
In a tree with each edge associated with a length and a weight (positive, negative, or zero are possible) we develop an O(nlognloglogn) time algorithm for finding a path such that its sum of weights is maximized and its sum of lengths does not exceed a given value. The previously best-known result is O($nlog^2n$), where n is the number of nodes in the tree.
In this paper, a HDR algorithm for a single image is proposed using the exposure fusion, that adaptively calculates gamma correction coefficients according to the image distribution. Since typical HDR methods should use at least three images with different exposure values at the same scene, the main problem was that they could not be applied at the single shot image. Thus, HDR enhancements based on a single image using tone mapping and histogram modifications were recently presented, but these created some location-specific noises due to improper corrections. Therefore, the proposed algorithm calculates proper gamma coefficients according to the distribution of the input image and generates different exposure images which are corrected by the dark and the bright region stretching. A HDR image reproduction controlling exposure fusion weights among the gamma corrected and the original pixels is presented. As the result, the proposed algorithm can reduce certain noises at both the flat and the edge areas and obtain subjectively superior image quality to that of conventional methods.
This study aimed to determine effects of light-emitting diodes on plant growth, leaf morphology and cell elongation of two cultivars ('World-star' and 'Sushiro') of Spinacia oleracea. Plants were grown in a NFT system for 25 days after transplanting (DAT) under the LEDs [White (W), Red and Blue (RB, ratio 2:1), Blue (B), Red (R) LED] under the same light intensity and photoperiod ($130{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$, 12 hours). The 'World-star' variety was significantly higher in shoot fresh and dry weights, leaf number, and leaf area than the 'Sushiro' variety. For the 'World-star' variety, the two treatments of mixed light (RB) and red light (R) showed a 35% higher shoot dry weight than that of blue light (B) and white light (W) at 25 DAT. In the 'Sushiro' variety, mixed light (RB) treatment, which had the highest shoot fresh and dry weights, showed 40% higher than the white light (W) treatment, which had the lowest shoot fresh and dry weights. Both varieties showed leaf epinasty symptom at 21 DAT only in both mixed light (RB) and red light (R), and red light (R) treatment showed significantly higher symptom than mixed light (RB), indicating the leaf epinasty is associated with red light. Microscopic observations of the cell size in the leaf center and edge parts showed that the cell density of leaf edge under the red light (R) was lower than that in leaf center, supporting previous reports that suggest an association of the cell size difference between the leaf center and edge with the leaf epinasty occurrence. Since the blue light (B) plays a role in alleviating the epinasty symptom caused by the red light (R), it seems necessary to identify the appropriate mixing ratio of the two light sources. In addition, the World-star variety seems to be more suitable for the cultivation of plant factory using LED light sources.
The use of drone-based hyperspectral image offers considerable advantages in high resolution remote sensing applications. The primary objective of this study was to select the optimal bands based on hyperspectral image for the estimation yield of the chinese cabbage. The hyperspectral narrow bands were acquired over 403.36 to 995.19 nm using a 3.97 nm wide, 150 bands, drone-based hyperspectral imaging sensor. Fresh weight data were obtained from 2,031 sample for each field survey. Normalized difference vegetation indices were computed using red, red-edge and near-infrared bands and their relationship with quantitative each fresh weights were established and compared. As a result, predominant proportion of fresh weights are best estimated using data from three narrow bands, in order of importance, centered around 697.29 nm (red band), 717.15 nm (red-edge band) and 808.51 nm (near-infrared band). The study determined three spectral bands that provide optimal chinese cabbage productivity in the visible and near-infrared portion of the spectrum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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