Accurate and robust image registration is important task in many applications such as image retrieval and computer vision. To perform the image registration, essential required steps are needed in the process: feature detection, extraction, matching, and reconstruction of image. In the process of these function, feature extraction not only plays a key role, but also have a big effect on its performance. There are two representative algorithms for extracting image features, which are scale invariant feature transform (SIFT) and speeded up robust feature (SURF). In this paper, we present and evaluate two methods, focusing on comparative analysis of the performance. Experiments for accurate and robust feature detection are shown on various environments such like scale changes, rotation and affine transformation. Experimental trials revealed that SURF algorithm exhibited a significant result in both extracting feature points and matching time, compared to SIFT method.
Image enhancement is a necessary end essential step after taking a picture with a digital camera. Many different photo software packages attempt to automate this process with various auto enhancement techniques. This paper provides and implements a system that can learn a user's preferences and apply the preferences into the process of image enhancement. Five major components are applied to the implemented system, which are computing a distance metric, finding a training set, finding an optimal parameter set, training and finally enhancing the input image. To estimate the validity of the method, we carried out user studies, and the fact that the implemented system was preferred over the method without learning user preferences.
본 논문에서는 제안한 2차원 이진 코드를 이용하는 효율적인 정보 인식 시스템을 제안한다. 먼저 전체 영상내에서 이진 영상의 위치를 검색하며 검색 방법은 블록 영역 분류 기법을 이용하여 각 블록의 경계선 영역을 검색하여 이진 부호 영상의 위치를 검색한다. 각 경계선 영역은 수직 영역과 수평영역으로 구분한다. 수평영역이 발견된 경우 6블록을 연속하여 수평영역인 경우 수평영역 검색을 시작한 처음 위치에서 수직영역을 검색하여 10블록 이상의 수직영역이 발견된 경우 부호 영역을 획득한다. 실제적인 부호영역은 평균값을 기준으로 이진화 과정을 수행한 후 이진화 영상으로부터 구한 전체 모서리의 비율을 검사함으로써 원하는 부호를 획득한다. 비율이 틀린 경우 다시 검색을 시작하여 전체 과정을 한번 더 수행하게 된다. 이때의 수행과정은 이미 영역분류가 이루어진 블록별 영상으로 수행하므로 수행 시간은 전체 영상에 적용한 것보다 빠르게 수행된다는 것을 알 수 있다. 이렇게 함으로써 본 논문에서 제안한 시스템은 이진 영상으로부터 다양한 정보들을 추출할 수 있다.
Most image restoration problems are ill-posed and need to e regularized. A difficult task in image regularization is to avoid smoothing of image edges. In this paper, were proposed an edge-preserving image restoration algorithm using block-based edge classification. In order to exploit the local image characteristics, we classify image blocks into edge and no-edge blocks. We then apply an adaptive constrained least squares (CLS) algorithm to eliminate noise around the edges. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can preserve image edges during the regularization process.
본 논문에서는 훼손된 영상을 처리하는 방법에 대하여 연구하였다. 기존의 처리방법은 특이점이나 악 조건일 경우 수렴 속도가 늦어진다는 점과 처리시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 Gauss seidel 방법으로 처리하는 방법이 있으나 이러한 경우 영상을 반복해서 처리해야 하므로 처리시간이 많이 소요된다. 이러한 난점(수렴속도, 전체 처리시간)을 개선하기 위하여 본 논문에서는 기존의 신호처리(Gauss Seidel)와 제안된 알고리즘을 적용시켜 비교하여 봄으로써 특이한 혹은 악조건일 경우에도 수렴속도를 고속화하여 기존의 Gauss-Seidel 신호 처리 방법보다 처리 시간을 단축할 수 있는 영상 복원 방법을 제시하였다. 제안된 최적화 알고리즘을 영상신호에 적용시켜 가속 상수에 따른 처리 신호의 simulation과 MSE(mean-square error)의 변화를 비교하여 봄으로써 처리정도를 알아보았다. 그리고, 본 알고리즘의 유효성을 입증하기 위하여 모든 가속상수의 변화에 대한 영상복원 결과와 처리시간을 측정하여 보았다.
플라즈마 디스플레이 패널에서는 표현 가능한 회색 준위의 수를 향상시키기 위해 오차 확산 방법이 주로 사용되고 있다. 이 방법은 표현 가능한 회색 준위 수의 증가를 가져오나 오차 확산 과정에서 발생하는 웜라이크 패턴은 오차 확산 처리 이후의 여러 가지 영상 처리 과정을 거치면서 증가되어 화질저하의 요인이 된다. 본 논문에서는 플라즈마 디스플레이 패널의 화질저하를 일으키는 웜라이크 패턴의 증가를 막기 위하여 average picture level 특성을 고려한 화질개선 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 모의실험을 한 결과, 플라즈마 디스플레이 패널의 표현 가능한 회색 준위의 수가 증가되었고, 웜라이크 패턴은 현저히 감소하였으며, 각 회색 준위의 상관 색온도 특성이 균일하게 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 집적영상(integral imaging) 및 랜덤 픽셀-스크램블링(random pixel-scrambling) 기법을 이용한 새로운 광 영상 암호화(optical image encryption) 방법을 제안하였다. 즉, 제안된 방법의 부호화 과정에서는 먼저 입력영상을 여러 개의 작은 크기의 블록으로 나누어 픽셀-스크램블링을 한 다음 집적 영상 기술을 이용하여 요소영상(elemental image)을 생성하고 이 영상의 안정성을 위하여 2차 픽셀-스크램블링을 수행하여 최종 암호화된 영상을 얻게 된다. 그리고 복호화 과정에서는 암호화된 영상에 광학적인 집적 영상 복원 기법과 역 픽셀-스크램블링 방법을 사용하여 최종적으로 원 영상을 복원하게 된다. 새로이 제안된 광 영상 암호화 기법의 잡음 첨가 및 크로핑과 같은 데이터 손실에 대한 강인성을 실험을 통해 분석하고 그 결과를 제시하였다.
칼라 이미지 스케일은 칼라 전문가들의 지식에 의해 획득되고, 형용사와 대응되는 칼라(들)을 선택하기 위해 동일한 형용사 이미지 스케일들에서 형용사들과 칼라를 표현한다. 이들은 이미지 스케일을 얻기 위한 실험과 통계분석의 어려움 때문에 일반적으로, 단지 제한된 수의 칼라들만이 이미지 스케일에 위치한다. 이는 칼라를 선택하는 과정을 비전문가에게 어렵게 만든다. 본 논문에서는 이미지 스케일에 따라 연속적인 칼라를 제공하는 퍼지 K-근접 이웃 보간 방법에 기초를 둔 칼라 이미지 스케일의 보간 방법을 제안한다. 실험의 결과들은 보간된 이미지 스케일은 칼라 선택 과정에 있어 실용적으로 유용하게 사용될 수 있을 것이라 본다.
This paper analyzes the problems that occurred in the magnification process for a fine input image and investigates a method to improve the problems. This paper applies a curve interpolation algorithm in CAD/CAM for the same test images with the existing image algorithm in order to improve the problems. As a result. the nearest neighbor interpolation. which is the most frequently applied algorithm for the existing image interpolation algorithm. shows that the identification of a magnified image is not possible. Therefore. this study examines an interpolation of gray-level data by applying a low-pass spatial filter and verifies that a bilinear interpolation presents a lack of property that accentuates the boundary of the image where the image is largely changed. The periodic B-spline interpolation algorithm used for curve interpolation in CAD/CAM can remove the blurring but shows a problem of obscuration, and the Ferguson's curve interpolation algorithm shows a more sharpened image than that of the periodic B-spline algorithm. For the future study, hereafter. this study will develop an interpolation algorithm that has an excel lent improvement for the boundary of the image and continuous and flexible property by using the NURBS. Ferguson's complex surface. and Bezier surface used in CAD/CAM engineering based on. the results of this study.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권9호
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pp.3286-3301
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2014
Jung and Yoo proposed the first image interpolation-based reversible data hiding algorithm. Although their algorithm achieved superior interpolation results, the embedding capacity was insufficient. Lee and Huang proposed an improved algorithm to enhance the embedding capacity and the interpolation results. However, these algorithms present limitations to magnify the original image to any resolution and pixels in the boundary region of the magnified image are poorly manipulated. Furthermore, the capacity and the image quality can be improved further. This study modifies the pixel mapping scheme and adopts a bilinear interpolation to solve boundary artifacts. The modified reference pixel determination and an optimal pixel adjustment process can effectively enhance the embedding capacity and the image quality. The experimental results show our proposed algorithm achieves a higher embedding capacity under acceptable visual distortions, and can be applied to a magnified image at any resolution. Our proposed technique is feasible in reversible data hiding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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