Journal of Satellite, Information and Communications
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v.9
no.4
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pp.1-6
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2014
Color image processing based on smoke detection is suitable detecting target to early detection of fire smoke. A method for detecting the smoke is processed in the pre-processing movement and color. And Next, characteristics of smoke such as diffusion, texture, shape, and directionality are used to post-processing. In this paper, propose the detection method of density distribution characteristic in characteristics of smoke. the generate a candidate regions by color thresholding image in Detecting the movement of smoke to the 10Frame interval and accumulated while 1second image. then check whether the pattern of the smoke by candidate regions to applying OBTP(Object Block Ternary Pattern). every processing is Block-based processing, moving detection is decided the candidate regions of the moving object by applying an adaptive threshold to frame difference image. The decided candidate region accumulates one second and apply the threshold condition of the smoke color. make the ternary pattern compare the center block value with block value of 16 position in each candidate region of the smoke, and determine the smoke by compare the candidate ternary pattern and smoke ternary pattern.
In the image acquisition tests of image sensors and modules, how to compare pixel values, how to digitize "defect", and how to determine "fault" are extremely varied from test equipments. Therefore, setup of test equipments for image acquisition characteristics should be customized for target devices under test. In general, test procedures are delivered as technical documents in not standardized but arbitrary formats. So test equipment should be manually programmed fitting individual setup condition. This costs huge time and effort and has high risk of human error. In this paper, the standardized description method is proposed to apply to almost all existing tests where various tests are described in a single framework.
Recently the necessity of road data is still being increased in industrial society, so there are many repairing and new constructions of roads at many areas. According to the development of government, city and region, the update and acquisition of road data for GIS (Geographical Information System) is very necessary. In this study, the fusion method with range data(3D Ground Coordinate System Data) and Intensity data in stand alone LiDAR data is used for road extraction and then digital image processing method is applicable. Up to date Intensity data of LiDAR is being studied. This study shows the possibility method for road extraction using Intensity data. Intensity and Range data are acquired at the same time. Therefore LiDAR does not have problems of multi-sensor data fusion method. Also the advantage of intensity data is already geocoded, same scale of real world and can make ortho-photo. Lastly, analysis of quantitative and quality is showed with extracted road image which compare with I: 1,000 digital map.
Mobile image retrieval is one of the most exciting and fastest growing research fields in the area of multimedia technology. As the amount of digital contents continues to grow users are experiencing increasing difficulty in finding specific images in their image libraries. This paper proposes a new efficient and effective mobile image retrieval method that applies a weighted combination of color and texture utilizing spatial-color and second order statistics. The system for mobile image searches runs in real-time on an iPhone and can easily be used to find a specific image. To evaluate the performance of the new method, we assessed the iPhone simulations performance in terms of average precision and recall using several image databases and compare the results with those obtained using existing methods. Experimental trials revealed that the proposed descriptor exhibited a significant improvement of over 13% in retrieval effectiveness, compared to the best of the other descriptors.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.2
s.34
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pp.39-47
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2005
This paper proposes and analyzes the MAC(Message Authentication Code) algorithm that is used for the transition integrity and the entity authentication of message. The MAC algorithm uses the DES algorithm which has 64-bit block and 56-bit key and we compare the security according to 64-bit and 32-bit length of MAC value. Moreover, we use the SEED algorithm which has 128-bit block and 128-bit key and compare the security according to 128-bit and 64-bit length of MAC value. We analyze the security the forgery attack according to length of message and length of MAC value. this paper, a coarse-to-fine optical flow detection method is proposed. Provided that optical flow gives reliable approximation to two-dimensional image motion, it can be used to recover the three-dimensional motion. but usually to get the reliable optical flows are difficult. The proposed algorithm uses Horn's algorithm (or detecting initial optical flow, then Thin Plate Spline is introduced to warp a image frame of the initial optical flow to the next image frame. The optical flow for the warped image frame is again used iteratively until the mean square error between two image sequence frames is lowered. The proposed method is experimented for the real moving Picture image sequence. The proposed algorithm gives dense optical flow vectors.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.5
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pp.33-40
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2004
In this paper, we constructs face database by using wavelet comparison, and compare face recognition rate by using principle component analysis (Principal Component Analysis : PCA) algorithm. General face recognition method constructs database, and do face recognition by using normalized size. Proposed method changes image of normalized size (92${\times}$112) to 1 step, 2 step, 3 steps to wavelet compression and construct database. Input image did compression by wavelet and a face recognition experiment by PCA algorithm. As well as method that is proposed through an experiment reduces existing face image's information, the processing speed improved. Also, original image of proposed method showed recognition rate about 99.05%, 1 step 99.05%, 2 step 98.93%, 3 steps 98.54%, and showed that is possible to do face recognition constructing face database of large quantity.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.6B
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pp.1002-1011
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2000
In this paper, we propose a multiresolution progressive image transmission with spatial and bit-rate scalabilities using a $2{\times}2$ DCT. The multiresolition image represented by a $2{\times}2$ DCT is used for the progressive image transmission with spatial and bit-rate scalabilities. Because the proposed progressive image transmission method supports both spatial and bit-rate scalabilities, it can be adaptively applied to the receiver's scalability requests. We compare the proposed progressive transmission with that of the higher-order convolution-based Wavelet method. Comparisons show that the proposed method needs much less computations, but insignificant loss of image quality.
Color, texture, and shape act as important information for images in human recognition. For content-based image retrieval, many studies have combined color, texture, and shape features to improve the retrieval performance. However, there have not been many powerful methods for combining all color, texture, and shape features. This study proposes a content-based image retrieval method that uses the combined local and global features of color, texture, and shape. The color features are extracted from the color autocorrelogram; the texture features are extracted from the magnitude of a complete local binary pattern and the Gabor local correlation revealing local image characteristics; and the shape features are extracted from singular value decomposition that reflects global image characteristics. In this work, an experiment is performed to compare the proposed method with those that use our partial features and some existing techniques. The results show an average precision that is 19.60% higher than those of existing methods and 9.09% higher than those of recent ones. In conclusion, our proposed method is superior over other methods in terms of retrieval performance.
This paper presents a new algorithm that extracts lung region in X-Rays and enhance.j the region. Comparing to prior algorithms that enhance whole X-Ray image, this algorithm leads more effective results. For this algorithm extracts lung region first, and enhances the lung region excluding parameters of other region. For choosing optimal threshold, we compare OTSU's mothod with the proposed method. We obtain lung boundary using contour following algorithm and Rray level searching method in gray level rescaled image. We Process histogram equalization in lung region and obtain enhanced lung image. By using the proposed algorithm, we obtain lung region effectively in chest X-Ray that need in medical image diagnostic system.
The Wavelet Transform providing both of the frequency and time information of an image is proved to be very much effective for the compression of images, and recently lot of studies on coding algorithms for images decomposed by the wavelet transform together with the multiresolution theory are going on. This paper proposes a Quadtree decompositon method of image compression applied to the images decomposed by wavelet transform by using the correlations between pixels .Since the coefficients obtained by the wavelet transform have high correlations between scales, the Quadtree method can reduce the data quantity effectively The experimental image with 256${\times}$256 size was used to compare the Performances of the existing and the proposed compression methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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