In an attempt to enhance the visual effect of SPOT image, this study develops a neural network algorithm to transform SPOT false color into simulated true color. The method has been tested using Landsat TM and SPOT images. The qualitative and quantitative comparisons indicate that the striking similarity can be found between the true and simulated true images in terms of the visual looks and the statistical analysis.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.9
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pp.2317-2327
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1996
Original binary image can be reconstructed without any distortion by MS(morphological skeleton) image. Though we reduce some points in a MS image, there is no problem to reconstruct original image by it. And then, there are two methods of LMS and GMS which reduce the redundant points of a MS image. The redundancy degree of a GMS image is zero and it is less than that of LMS. And then, GMS image is the best thing of the three kinds of morphological skeleton image to enhance the compression efficienty by the Elias code. But there are continous SKF=1 points in a GMS image whenever using 2 dimensional structureing element. Those points in a GMS image gives rise to a bad compression efficiency. And then, solving this problem, this paper proposes hybrid structuring elements algorithms for binary image compression.
Mondal, Arindom;Alam, Kazi Md. Rokibul;Ali, G.G. Md. Nawaz;Chong, Peter Han Joo;Morimoto, Yasuhiko
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2698-2717
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2019
This paper proposes a multi-stage encryption technique to enhance the level of secrecy of image to facilitate its secured transmission through the public network. A great number of researches have been done on image secrecy. The existing image encryption techniques like visual cryptography (VC), steganography, watermarking etc. while are applied individually, usually they cannot provide unbreakable secrecy. In this paper, through combining several separate techniques, a hybrid multi-stage encryption technique is proposed which provides nearly unbreakable image secrecy, while the encryption/decryption time remains almost the same of the exiting techniques. The technique consecutively exploits VC, steganography and one time pad (OTP). At first it encrypts the input image using VC, i.e., splits the pixels of the input image into multiple shares to make it unpredictable. Then after the pixel to binary conversion within each share, the exploitation of steganography detects the least significant bits (LSBs) from each chunk within each share. At last, OTP encryption technique is applied on LSBs along with randomly generated OTP secret key to generate the ultimate cipher image. Besides, prior to sending the OTP key to the receiver, first it is converted from binary to integer and then an asymmetric cryptosystem is applied to encrypt it and thereby the key is delivered securely. Finally, the outcome, the time requirement of encryption and decryption, the security and statistical analyses of the proposed technique are evaluated and compared with existing techniques.
This paper presents an x-ray medical image panorama system which can overcome the smallness of the images that exist on a source computer during remote medical processing. In the system, after the standard medical image format DICOM is converted to the PC standard image format, a MSR algorithm is used to enhance X-ray images of low quality. Then SURF and Multi-band blending are applied to generate a panoramic image. Also, this paper evaluates the proposed SURF based system through the average gray value error and image quality criterion with X-ray image data by comparing with a SIFT based system. The results show that the proposed system is superior to SIFT based system in image quality.
This paper focuses on automatic image registration between EO (Electro-Optical) and IR (InfraRed) satellite images with different spectral properties using block-based approach and simple preprocessing technique to enhance the performance of feature matching. If unpreprocessed EO and IR images from Kompsat-3A satellite were applied to local feature matching algorithms(Scale Invariant Feature Transform, Speed-Up Robust Feature, etc.), image registration algorithm generally failed because of few detected feature points or mismatched pairs despite of many detected feature points. In this paper, we proposed a new image registration method which improved the performance of feature matching with block-based registration process on 9-divided image and pre-processing technique based on adaptive histogram equalization. The proposed method showed better performance than without our proposed technique on visual inspection and I-RMSE. This study can be used for automatic image registration between various images acquired from different sensors.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.10
no.5
s.23
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pp.45-51
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2002
The goal of image merging techniques are to enhance the resolution of low-resolution images using the detail information of the high-resolution images. Among the several image merging methods, wavelet-based image merging techniques have the advantages of efficient decorrelation of image bands and time-scale analysis. However, they have no regard for spatial information between the bands. In other words, multiresolution data merging methods merge the same information-the detail information of panchromatic image-with other band images, without considering specific characteristics. Therefore, a merged image contains much unnecessary information. In this paper, we discussed this 'mixing' effect and, proposed a method to classify the detail information of the panchromatic image according to the spatial and spectral characteristics, and to minimize distortion of the merged image.
This paper proposes the modified image contrast enhancement technique for small-sized display of mobile handset. Sample images are user interface images, in which scaled up wVGA($800{\times}480$) from qVGA($320{\times}240$) that we can see easily in mobile handset. The display size of mobile handset is relatively small, so the goal of this paper is to simplify image contrast enhancement algorithm based on conventional HE (Histogram Equalization) algorithm and improve computational effectiveness to minimize power consumption in real hardware IC. In this paper, we adopt HE technique, which is classical and widely used for image contrast enhancement. At first, the input frame image is partitioned to temporal sub-frames and then analyzes gray level histogram of each sub-frame. In case that the analyzed histogram of some sub-frames deviates so much from reference level (it means that the sub-frame image components consist of too bright ones or dark ones), apply DHE(Dynamic Histogram Equalization) algorithm. In the other case, apply classical Histogram Linearization (or Global HE) algorithm. Also we compare the HE technique with gamma LUT (Look-Up Table) method, which is known as the simplest technique to enhance image contrast.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.2
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pp.124-132
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2014
In this paper, we present a novel backlit region detection and contrast enhancement method using fuzzy C-means clustering and adaptively partitioned block based contrast stretching. The proposed method separates an image into both dark backlit and bright background regions using adaptively partitioned blocks based on the optimal threshold value computed by fuzzy logic. The detected block-wise backlit region is refined using the guided filter for removing block artifacts. Contrast stretching algorithm is then applied to adaptively enhance the detected backlit region. Experimental results show that the proposed method can successfully detect the backlit region without a complicated segmentation algorithm and enhance the object information in the backlit region.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.17
no.4
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pp.157-170
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2000
CHROMA. a content-based image rctl-ieval syslem lhas inlroduced a perceptual color modcl, which can siinulatc the visual perceplual process of lhuman beings and eliminate ihe l~roblem ol condilional color variations. Th~s model Ihoweve~ rcgarded shadows and rcllcctions as u n k ~ ~ o u ~ i colors. and took no account of ihe inforclation which can bc gamed from them Th~s ~tudy atlempls Lo estnnale (he unbhown colors using i~ght~ng dil-cclions and lo prove that the process ol unknown colol eslimation can enhance the lperformance o l image retrieval syslems. With the ckperimcntal results, it was concludcd that thc model pmposcd in this study can enhance the perfomancc of content-based image retrieval systems using Lhe ]~ercepiual color model.
Current image retrieval techniques have shortcomings that make it difficult to search for images based on a semantic understanding of what the image is about. Since an image is normally associated with multiple contexts (e.g. when and where a picture was taken,) the knowledge of these contexts can enhance the quantity of semantic understanding of an image. In this paper, we present a context-aware image retrieval system, which uses the context information to infer a kind of metadata for the captured images as well as images in different collections and databases. Experimental results show that using these kinds of information can not only significantly increase the retrieval accuracy in conventional content-based image retrieval systems but decrease the problems arise by manual annotation in text-based image retrieval systems as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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