This paper presents an algorithm for removing high-density impulsive noise that generates some serious distortions in edge regions of an image. Although many works have been presented to reduce edge distortions, these existing methods cannot sufficiently restore distorted edges in images with large amounts of impulsive noise. To solve this problem, this paper proposes a method using connected lines extracted from a binarized image, which segments an image into uniform and edge regions. For uniform regions, the existing simple adaptive median filter is applied to remove impulsive noise, and, for edge regions, a prediction filter and a line-weighted median filter using the connected lines are proposed. Simulation results show that the proposed method provides much better performance in restoring distorted edges than existing methods provide. When noise content is more than 20 percent, existing algorithms result in severe edge distortions, while the proposed algorithm can reconstruct edge regions similar to those of the original image.
This paper for real time object tracking in this treatise detect histogram analysis that is accumulation value of binary conversion density and edge information and body that move by real time use of difference Image techniques and proposed method to object tracking. Firstly, we extract edge that can reduce quantity of data keeping information about form of input image in object detection. Object is extracted by performing difference image and binarization in edge image. Area of detected object is determined by threshold value that divide sum of horizontal accumulation value about binary conversion density by value that add horizontalityㆍverticality maximum accumulation value. Object is tracked by comparing similarity with object that is detected in previous frame and present frame. As experiment result, proposed algorithm could improve the object detection speed, and could track object by real time and could track local movement.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권1호
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pp.35-44
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2015
The main purpose of image enhancement is to improve certain characteristics of an image to improve its visual quality. This paper proposes a method for image contrast enhancement that can be applied to both medical and natural images. The proposed algorithm is designed to achieve contrast enhancement while also preserving the local image details. To achieve this, the proposed method combines local image contrast preserving dynamic range compression and contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE). Global gain parameters for contrast enhancement are inadequate for preserving local image details. Therefore, in the proposed method, in order to preserve local image details, local contrast enhancement at any pixel position is performed based on the corresponding local gain parameter, which is calculated according to the current pixel neighborhood edge density. Different image quality measures are used for evaluating the performance of the proposed method. Experimental results show that the proposed method provides more information about the image details, which can help facilitate further image analysis.
The purpose of this study was to propose the utility which was evaluated the digital image processing and clinical application of the videodensitomery. The experiments were performed with IBM-PC/16bit-AT compatible, video camera(CCdtr55, Sony Co., Japan), an color monitor(MultiSync 3D, NEC, Japan) providing the resolution of 512×480 and 64 levels of gray. Sylvia Image Capture Board for the ADC(analog to digital converter) was used, composed of digitized image from digital signal and the radiographic density was measured by 256 level of gray. The periapical radiograph(Ektaspeed EP-21, Kodak Co., U. S. A) which was radiographed dried human mandible by exposure condition of 70 kVp and 48 impulses, was used for primary X-ray detector. And them evaluated for digitzed image by low and high pass filtering, correlations between aluminum equivalent values and the thickness of aluminum step wedge, aluminum equivalent values of sound enamel, dentin, and alveolar bone, the range of diffuse density for gray level ranging from 0 to 255. The obtained results were as follows: 1. The edge between aluminum steps of digitized image were somewhat blurred by low pass filtering, but edge enhancement could be resulted by high pass filtering. Expecially, edge enhancement between distal root of lower left 2nd molar and alveolar lamina dura was observed. 2. The correlation between aluminum equivalent values and the thickness of aluminum step wedge was intimated, yielding the coefficient of correlation r=0.9997(p<0.00l), the regression line was described by Y=0.9699X+0.456, and coefficient of variation amounting to 1.5%. 3. The aluminum equivalent values of sound enamel, dentin, and alvolar bone were 15.41㎜, 12.48㎜, 10.35㎜, respectively. 4. The range of diffuse density for gray level ranging from 0 to 255 was wider enough than that of photodenstiometer to be within the range of 1-4.9.
SGM (Semi Global Matching)은 입체영상 간 모든점의 매칭점을 찾기 때문에 고해상도 위성영상으로부터 고밀도 수치표면모델 제작이 가능하다. 그러나 물과 그림자, 폐색 지역이 포함되면 그 주변지점에도 오매칭의 영향을 준다. 특히 우리나라 아파트 구조물과 같이 시차가 크고 길쭉한 형태의 건물에서는 50cm급 고해상도 위성영상에 SGM 방법을 적용하더라도 건물의 3차원 복원은 어렵다. 따라서 본 연구는 1m급 해상도의 IKONOS-2 입체 위성 영상으로부터 분류영상과 에지영상을 이용한 SGM 기법을 제안, 적용하여 수치표면모델을 제작하고 일반 SGM 방법, ERDAS 소프트웨어의 고밀도 ABM (Area Based Matching) 매칭으로 제작한 수치표면모델과 비교하였다. 실험 대상지역에는 제안방법의 아파트 수치표면모델 결과가 가장 우수하였다. 결과적으로, 해상도가 1m 임에도 불구하고 제안방법을 이용하여 건물 수치표면모델의 윤곽선을 기존 방법에 비해 더욱 더 선명하게 표현할 수 있었다.
Unlike rigid objects or This paper developes the algorithm for segmenting gaseous objects on an image plane. Unlike rigid objects or solid non-rigid objects, gaseous objects vary in density even within single-object regions and the edge intensity differs at different locations. So, an edge detector may detect only strong edges and detected edges may be an incomplete parts of an whole object's boundary. Due to this property of gaseous objects, it is not easy to distinguish the real edges of gaseous objects from the noisy-like edges such as leaves. Our algorithm uses two criteria of edge intensity and edge's line connectivity, then applies fuzzy set so as to obtain the proper threshold of the edge detector
본 논문에서는 디지탈 감산 기법을 이용한 양면 혈관 조영술 영상에서의 대응점 결정을 위하여 조영제 말단 추적 알고리즘을 사용하였고, 이 대응점 정보로부터 혈관의 3차원 영상을 재구성하는 과정을 확립하였으며, 개를 이용한 실험 결과도 포함되어 있다. 저자들에 의해 개발된 본 방법의 정확성을 입증하기 위해 사각에서 잡은 혈관 조영상과 계산을 통해 재구성된 영상을 비교하여 좋은 결과를 얻었다. 본 논문에서는 3가지의 새로운 알고리즘을 개발, 또는 응용하였는바, 첫째는, 순차적인 영상에서 조영제의 말단은 어느 투영면에서도 동일한 형태를 갖게 되므로, 상호 상관 계수의 접합법을 이용하여 조영제 말단을 추적해 가는 알고리즘이고, 둘째는, 기준좌표계에서 시선좌표계로의 전환을 4×4행렬 하나로 표시한 단순화 투시 변환 행렬의 구성이며, 셋째는, 조영제 말단 추적법이 적용될 수 없는 작은 혈관 영상에서의 대응점 확립을 위한 보조알고리즘의 적용이 그것이다. 또한 본 방법은 3차원 공간상에서의 조영제 말단 이동거리에 대한 정보로부터 혈류속도의 측정에도 이용될 수 있다.
오차확산 하프토닝 기법은 연속계조 영상을 이진영상으로 생성시 우수한 재현성을 보인다. 그러나 표시오차의 특성분석에서 경계정보의 재현성이 다소 떨어지는 특성을 보인다. 이러한 경계정보의 재현성 개선하기 위해 전처리 필터를 적용하는 오차확산 기법을 제안한다. 제안한 전처리 필터는 원영상의 수평 및 수직 방향의 미분값, 필터의 가중치 함수로 구성된다. 첫째, 원영상의 수평 및 수직 방향의 미분값은 현재 화소를 중심으로 하여 $3{\times}3$ 인접화소에 Sobel 연산자를 적용시켜 얻는다. 둘째, 필터의 가중치 함수는 미분값의 크기를 포함하는 함수와 미분값의 부호로 구성된다. 제안한 기법을 적용한 하프토닝 영상은 경계가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보인다. 원영상과 오차확산된 하프토닝 영상과의 차이(표시오차)를 환상 평균 전력 스펙트럼 밀도를 이용하여 기존의 경계강조 오차확산 알고리즘과 비교한다.
Phromsuwan, U.;Sirisathitkul, C.;Sirisathitkul, Y.;Uyyanonvara, B.;Muneesawang, P.
Journal of Magnetics
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제18권3호
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pp.311-316
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2013
Digital image processing has increasingly been implemented in nanostructural analysis and would be an ideal tool to characterize the morphology and position of self-assembled magnetic nanoparticles for high density recording. In this work, magnetic nanoparticles were synthesized by the modified polyol process using $Fe(acac)_3$ and $Pt(acac)_2$ as starting materials. Transmission electron microscope (TEM) images of as-synthesized products were inspected using an image processing procedure. Grayscale images ($800{\times}800$ pixels, 72 dot per inch) were converted to binary images by using Otsu's thresholding. Each particle was then detected by using the closing algorithm with disk structuring elements of 2 pixels, the Canny edge detection, and edge linking algorithm. Their centroid, diameter and area were subsequently evaluated. The degree of polydispersity of magnetic nanoparticles can then be compared using the size distribution from this image processing procedure.
디지털 영상 장치의 이용이 증가함에 따라, 영상 처리 관련 소프트웨어 및 하드웨어에 대한 관심이 높아지고 있으며, 영상 처리는 물체 인식, 물체 검출, 지문 인식 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 에지 검출은 대부분의 영상 처리 기술 등의 전처리 과정으로 국내외에서 많은 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 우수하게 검출이 가능하나 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음 제거 특성이 미흡하여, 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 마스크의 중심 화소를 축으로 하여 4개의 영역으로 나누고, 각 영역의 대표 화소값에 따라 추정 화소를 구하며, 추정된 마스크와 새로운 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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