• 제목/요약/키워드: Image similarity

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Histogram에 기반한 Image Hash 개선 (An Improved Histogram-Based Image Hash)

  • 김소영;김형중
    • 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신설비학회 2008년도 정보통신설비 학술대회
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    • pp.531-534
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    • 2008
  • Image Hash specifies as a descriptor that can be used to measure similarity in images. Among all image Hash methods, histogram based image Hash has robustness to common noise-like operation and various geometric except histogram _equalization. In this_paper an improved histogram based Image Hash that is using "Imadjust" filter I together is proposed. This paper has achieved a satisfactory performance level on histogram equalization as well as geometric deformation.

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자음의 미적 평가 추출 요소를 이용한 유사도 함수 정의 (A Definition of Similarity Measuring Function using Beauty Evaluation Extraction Factor of the Consonant)

  • 한군희;백순화;연승호;전병민
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제3권3호
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    • pp.229-236
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    • 2000
  • This paper proposes on the Hanguel character CAI system using image processing. For this, firstly, the characters written by elementary school students or foreigners arc captured by CCD camera. Secondly, Recognition is accomplished by pre-processing, thinning and recognition processes. Thirdly, strokes are separated and beauty evaluation is done by matching feature value of the input image from the similarity measure function. In particular, this paper describe to define the similarity measuring function using extracted factor values after getting the beauty evaluation factor values of the consonant in the entire CAI system. Finally, the effectiveness of the proposed system is demonstrated by experiments.

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차량의 헤드라이트에 강인한 실시간 객체 영역 검출 (Realtime Object Region Detection Robust to Vehicle Headlight)

  • 연승호;김재민
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.138-148
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    • 2015
  • Object detection methods based on background learning are widely used in video surveillance. However, when a car runs with headlights on, these methods are likely to detect the car region and the area illuminated by the headlights as one connected change region. This paper describes a method of separating the car region from the area illuminated by the headlights. First, we detect change regions with a background learning method, and extract blobs, connected components in the detected change region. If a blob is larger than the maximum object size, we extract candidate object regions from the blob by clustering the intensity histogram of the frame difference between the mean of background images and an input image. Finally, we compute the similarity between the mean of background images and the input image within each candidate region and select a candidate region with weak similarity as an object region.

Color Similarity Definition Based on Quantized Color Histogram for Clothing Identification

  • Choi, Yoo-Joo;Moon, Nam-Mee
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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    • pp.396-399
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    • 2009
  • In this paper, we present a method to define a color similarity between color images using Octree-based quantization and similar color integration. The proposed method defines major colors from each image using Octree-based quantization. Two color palettes to consist of major colors are compared based on Euclidean distance and similar color bins between palettes are matched. Multiple matched color bins are integrated and major colors are adjusted. Color histogram based on the color palette is constructed for each image and the difference between two histograms is computed by the weighted Euclidean distance between the matched color bins in consideration of the frequency of each bin. As an experiment to validate the usefulness, we discriminated the same clothing from CCD camera images based on the proposed color similarity analysis. We retrieved the same clothing images with the success rate of 88 % using only color analysis without texture analysis.

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입자 부상 제트에서 오리피스 길이가 입자 분포에 미치는 영향에 대한 연구 (Effect of Orifice Length on Particle Distribution in Particle-laden Jet)

  • 윤정수;백경엽;길태옥;윤영빈
    • 한국추진공학회지
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    • 제16권6호
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    • pp.9-15
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    • 2012
  • 추력변화를 초공동 수중운동체의 추진체로 사용되는 수반응성 금속입자와 해수는 연소챔버 내에서 균질하게 혼합될 때 비추력이 극대화 된다. 본 연구의 목적은 상사성의 관점에서 분사기 형상이 입자 분포에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 이를 위해 PIV기법을 이용하여 반경방향의 입자 분포와 입자 평균속도의 상사성에 대하여 알아보았다.

A Study on Extracting Car License Plate Numbers Using Image Segmentation Patterns

  • Jang, Eun-Gyeom
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제23권10호
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    • pp.87-94
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    • 2018
  • This paper proposes a method of detecting the license plates of vehicles. The proposed technology applicable to different formats of license plates detects the numbers by standardizing the images at edge points. Specifically, in accordance with the format of each license plate, the technology captures the image in the character segment, and compares it against the sample model to derive their similarity and identify the numbers. Characters with high similarities are used to form a group of candidates and to extract the final characters. Analyzing the experimental results found the similarity of the extracted characters exceeded 90%, whereas that of less identifiable numbers was markedly lower. Still, the accuracy of the extracted characters with the highest similarity was over 80%. The proposed technology is applicable to extracting the character patterns of certain formats in diverse and useful ways.

치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘 적용 가능성 연구 (Investigation of the Super-resolution Algorithm for the Prediction of Periodontal Disease in Dental X-ray Radiography)

  • 김한나
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.153-158
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    • 2021
  • 치주질환의 조기 진단률 및 예측 정확도 향상을 위한 X-선 영상 분석은 매우 중요한 분야이다. 이러한 치과 X-선 영상의 화질 개선을 위한 인공 지능 기반의 알고리즘 개발 및 적용에 관한 연구는 전 세계적으로 널리 수행 중이다. 따라서 본 연구의 목표는 치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘의 모델링 및 적용 가능성에 관하여 평가하는 것이다. 초해상화 알고리즘은 convolution layer와 ReLU를 기반으로 구성하였고, 저해상도 영상을 2배로 업샘플링 한 영상을 입력으로 사용하였다. 딥러닝 훈련을 위해 사용한 치과 X-선 데이터는 1,500장을 사용하였다. 영상의 정량적 평가는 2가지 영상의 비교를 통해 유사도를 측정할 수 있는 인자인 root mean square error와 structural similarity를 사용하였다. 이와 더불어 최근에 개발된 no-reference 기반으로 사용되는 natural image quality evaluator 와 blind/referenceless image spatial quality evaluator를 추가적으로 분석하였다. 결과적으로 기존에 사용되던 bicubic 기반의 업샘플링 기법을 사용하였을 때에 비하여 제안하는 방법이 치과 X-선 영상에서 평균적으로 유사도와 no-reference 기반의 평가 인자가 각각 1.86 그리고 2.14배 향상됨을 확인하였다. 결론적으로 치주질환의 예측을 위한 초해상화 알고리즘의 치과 X-선 영상에서의 유용성을 증명하였고 향후 다양한 분야에서의 적용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

이미지 평가를 위한 픽셀 변화량과 포화 인지의 구조적 유사도 기법 (Structural Similarity Index for Image Assessment Using Pixel Difference and Saturation Awareness)

  • 정지수;김영진
    • 정보과학회 논문지
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    • 제41권10호
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    • pp.847-858
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    • 2014
  • 지금까지 최적의 인간 시각 만족을 위한 이미지 평가 기법 또는 도구 연구가 많이 이루어져 오고 있는데 SSIM(Structural SIMilarity) 및 이의 개선 기법들이 그 대표적인 예이다. 하지만 이들 기법은 여전히 다양한 이미지 종류 및 이미지 왜곡 종류에 대해 견실하게 대응하지 못하는 한계를 보이며 인간 시각 만족과의 괴리가 크게 존재하고 있다. 이 논문에서는 SSIM 및 개선된 SSIM 기법을 대상으로 집중적인 이미지 평가를 수행하였으며 각각의 함수에서의 관측된 이상 동작 내용에 대해서 원인을 분석하고 이를 보완 및 개선하는 새로운 이미지 평가 기법을 제시한다. 또, 기법에 대한 다양한 이미지 평가 실험을 통해서 제안 기법이 SSIM과 이의 기존 개선 기법보다 여러 이미지 종류와 왜곡 종류에 대해서 인간 시각 만족을 견실하고 일관성 있게 효과적으로 표현하고 있음을 보인다.

지능형 의료영상검색시스템 HIPS 구현 (Implementation of Intelligent Medical Image Retrieval System HIPS)

  • 김종민;류갑상
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제2권4호
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    • pp.15-20
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    • 2016
  • 본 논문은 의료영상 CT 기반의 지식데이터 검색 관리시스템 구축에 대한 내용을 기술한다. 개발된 시스템은 정밀한 지능형 검색기술을 활용하여 의료영상을 판독하고 환자의 병명을 진단함으로써 병원 업무 효율성을 높이데 목적이 있다. 본 연구에서는 PACS의 의료 영상 DICOM 파일을 읽어서 영상을 처리하고, 특징 값들을 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 진료에 필요한 새로운 의료영상을 읽어서 데이터베이스에 저장된 다른 CT의 특징 값과 비교하여 유사성을 검색하는 시스템을 구현하였다. 연구학술용으로 제공된 100장의 CT DICOM을 JPEG 파일 형태로 변환한 후, SIFT, CS-LBP, K-Mean Clustering 알고리즘을 이용하여 Code Book Library를 구축하였다. 데이터베이스 최적화를 통하여 새로운 CT 이미지에 대한 기존 데이터와의 유사성을 검색 하여 그 결과를 확인함으로써 환자의 진료 및 진단에 활용할 수 있도록 하였다.

에지 투영의 유사도를 이용한 압축된 영상에 대한 Reduced-Reference 화질 평가 (Reduced-Reference Quality Assessment for Compressed Videos Based on the Similarity Measure of Edge Projections)

  • 김동오;박래홍;심동규
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제45권3호
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    • pp.37-45
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    • 2008
  • 화질 평가는 원영상과 열화된 영상 간의 차이를 측정함으로써, 열화된 영상의 화질이 좋고 나쁨을 판단하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 열화된 영상의 화질 평가를 위해, 원영상과 열화된 영상 전체를 비교하는 것 대신, 원영상과 열화된 영상, 각각의 특징으로 에지 투영을 이용하는 방법을 제안하였다. 여기서 에지 투영은 에지 맵에서 수직, 수평 방향으로 투영시킴으로써 얻을 수 있다. 에지 투영 시 수직, 수평 방향에 대한 그래디언트 크기를 고려함으로써, 보다 나은 화질 평가 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 탁월함을 기존의 화질 평가 방법인 structural similarity(SSIM), edge peak signal-to-noise ratio(EPSNR), 그리고 edge histogram descriptor(EHD) 방법과 비교 실험을 통해 보였다.