In this paper we propose an efficient content-based image retrieval method using the color and wavelet based features. The color features are extracted from color histograms of the global image and the wavelet based features are extracted from the invariant moments of the high-pass band image through the spatial-frequency analysis of the wavelet transform. The proposed algorithm, called color and wavelet features based query(CWBQ), is composed of two-step query operations for efficient image retrieval: the coarse level filtering operation and the fine level matching operation. In the first filtering operation, the color histogram feature is used to filter out the dissimilar images quickly from a large image database. The second matching operation applies the wavelet based feature to the retained set of images to retrieve all relevant images successfully. The experimental results show that the proposed algorithm yields more improved retrieval accuracy with computationally efficiency than the previous methods.
We describe an approach that uses a bilateral filter to reduce the ringing artifact in motion-blurred restoration image. It takes into account the specific physical structure of the ringing artifact combined with the properties of the human visual system. To properly reduce the ringing artifact, each of the adjacent pixels is limited in a straight line which has a given direction. To protect the edges and the texture regions of an image, our algorithm divides the image into texture regions and flat regions, and the artifact reduction algorithm is only applied to the flat region. Finally, we use 8 typical images and 5 objective quality evaluation indices to evaluate our algorithm. Experimental results show that our algorithm can obtain better results in subjective visual effect and in objective image quality evaluation.
This paper proposes a new automatic detection method to inspect mura defects on display film surface using morphological image processing and labeling. This automatic detection method for mura defects on display films comprises 3 phases of preprocessing with morphological image processing, Gabor filtering, and labeling. Since distorted results could be obtained with the presence of non-uniform illumination, preprocessing step reduces illumination components using morphological image processing. In Gabor filtering, mura images are created with binary coded mura components using Gabor filters. Subsequently, labeling is a final phase of finding the mura defect area using the difference between large mura defects and values in the periphery. To evaluate the accuracy of the proposed detection method, detection rate was assessed by applying the method in 200 display film samples. As a result, the detection rate was high at about 95.5%. Moreover, the study was able to acquire reliable results using the Semu index for luminance mura in image quality inspection.
This paper proposes computer visual inspection algorithms for PCB defects which are found in a manufacturing process. The proposed method can detect open circuit and short circuit on bare PCB without using any reference images. It performs adaptive threshold processing for the ROI (Region of Interest) of a target image, median filtering to remove noises, and then analyzes connected components of the binary image. In this paper, the connected components of circuit pattern are defined as 6 types. The proposed method classifies the connected components of the target image into 6 types, and determines an unclassified component as a defect of the circuit. The analysis of the original target image detects open circuits, while the analysis of the complement image finds short circuits. The machine vision inspection system is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithms are quite successful.
To solve the problems of the low image contrast, fuzzy edge details and edge details missing in noisy image fusion, this study proposes a noisy infrared and visible light image fusion algorithm based on non-subsample contourlet transform (NSCT) and an improved bilateral filter, which uses NSCT to decompose an image into a low-frequency component and high-frequency component. High-frequency noise and edge information are mainly distributed in the high-frequency component, and the improved bilateral filtering method is used to process the high-frequency component of two images, filtering the noise of the images and calculating the image detail of the infrared image's high-frequency component. It can extract the edge details of the infrared image and visible image as much as possible by superimposing the high-frequency component of infrared image and visible image. At the same time, edge information is enhanced and the visual effect is clearer. For the fusion rule of low-frequency coefficient, the local area standard variance coefficient method is adopted. At last, we decompose the high- and low-frequency coefficient to obtain the fusion image according to the inverse transformation of NSCT. The fusion results show that the edge, contour, texture and other details are maintained and enhanced while the noise is filtered, and the fusion image with a clear edge is obtained. The algorithm could better filter noise and obtain clear fused images in noisy infrared and visible light image fusion.
A new nonlinear filtering algorithm for effectively denoising images corrupted by the random-valued impulse noise, called dual sliding statistics switching median (DSSSM) filter is presented in this paper. The proposed DSSSM filter is made up of two subunits; i.e. Impulse noise detection and noise filtering. Initially, the impulse noise detection stage of DSSSM algorithm begins by processing the statistics of a localized detection window in sorted order and non-sorted order, simultaneously. Next, the median of absolute difference (MAD) obtained from both sorted statistics and non-sorted statistics will be further processed in order to classify any possible noise pixels. Subsequently, the filtering stage will replace the detected noise pixels with the estimated median value of the surrounding pixels. In addition, fuzzy based local information is used in the filtering stage to help the filter preserves the edges and details. Extensive simulations results conducted on gray scale images indicate that the DSSSM filter performs significantly better than a number of well-known impulse noise filters existing in literature in terms of noise suppression and detail preservation; with as much as 30% impulse noise corruption rate. Finally, this DSSSM filter is algorithmically simple and suitable to be implemented for electronic imaging products.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
/
v.30B
no.9
/
pp.76-83
/
1993
A morphological filtering algorithm using directional information is presented. Directional filtering technique is effective in reducing noises and preserving edges. The proposed directional filtering is composed of two stage filtering processes. The opening and closing operations in the lst stage are performed for the pixels is aligned to the vertical, horizontal, and two diagonal directions, respectively. The opening operation supresses the positive impulse noises, while the closing operation the negative ones. Then, each directional result and their average value are filtered by the opening or closing operations in the 2nd stage. The averaging operation diminishes the effects of Gaussian noises in the homogeneous regions. Thus, the morphological operation in the 1 st stageremoves the impulse noises and in 2nd stage reduces. Gaussian ones. The experimental results show that the proposed filtering is superior to the existing nonlinear filtering in the aspects of the subjective quality. Also, the morphological filtering method reduces the computational loads.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.15
no.11
/
pp.41-45
/
2010
Image processing techniques are fundamental in human vision-based image information processing. There have been widely studied areas such as image transformation, image enhancement, image restoration, and image compression. One of research subgoals in those areas is enhancing image information for the correct information retrieval. As a fundamental task for the image recognition and interpretation, image enhancement includes noise filtering techniques. Conventional filtering algorithms may have high noise removal rate but usually have difficulty in conserving boundary information. As a result, they often use additional image processing algorithms in compensation for the tradeoff of more CPU time and higher possibility of information loss. In this paper, we propose a Fuzzy Mask Filtering algorithm that has high noise removal rate but lesser problems in above-mentioned side-effects. Our algorithm firstly decides a threshold based on fuzzy logic with information from masks. Then it decides the output pixel value by that threshold. In a designed experiment that has random impulse noise and salt pepper noise, the proposed algorithm was more effective in noise removal without information loss.
Authors studied on the applicability of image analysis technique using a scanner with a CCD (charged coupled deviced) to the evaluation of evenness of nonwovens because it has distinctive features to considerably save time and labor in the analysis compared with other classical methods. As specimens fur the experiment, two different types that are unpatterned and patterned ones were prepared. For the unpatterned specimen, webs were chemically bonded, while for the patterned specimen, webs being thermally calendered with engraved roller. Several webs having various areal densities were prepared and bonded. Coefficient of variation (CV%) was used as a parameter to evaluate the evenness. Scanning conditions could be suitably set up through comparing the total variance to the between-group variance and to the within-group variance, respectively, on the images scanned at the different conditions. The 2D convolution method with smoothing filter kernel was introduced to further filter the noises on the scanned images. After the filtering process, the increase of web areal densities gave an uniform decrease of the CV%. This showed that the scanned image analysis with proper filtering process could be successfully applicable to the evaluation of evenness in nonwovens.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
/
v.1
no.2
/
pp.78-87
/
2012
In this paper, we address the tracking problem caused by camera motion and rolling shutter effects associated with CMOS sensors in consumer handheld cameras, such as mobile cameras, digital cameras, and digital camcorders. A modified particle filtering method is proposed for simultaneously tracking objects and compensating for the effects of camera motion. The proposed method uses an elastic registration algorithm (ER) that considers the global affine motion as well as the brightness and contrast between images, assuming that camera motion results in an affine transform of the image between two successive frames. By assuming that the camera motion is modeled globally by an affine transform, only the global affine model instead of the local model was considered. Only the brightness parameter was used in intensity variation. The contrast parameters used in the original ER algorithm were ignored because the change in illumination is small enough between temporally adjacent frames. The proposed particle filtering consists of the following four steps: (i) prediction step, (ii) compensating prediction state error based on camera motion estimation, (iii) update step and (iv) re-sampling step. A larger number of particles are needed when camera motion generates a prediction state error of an object at the prediction step. The proposed method robustly tracks the object of interest by compensating for the prediction state error using the affine motion model estimated from ER. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional particle filter, and can track moving objects robustly in consumer handheld imaging devices.
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.