In this paper, we propose an adaptive histogram projection technique for dynamic range compression and an efficient detail enhancement method which is enhancing strong edge while reducing noise. First, The high dynamic range image is divided into low-pass component and high-pass component by applying 'guided image filtering'. After applying 'guided filter' to high dynamic range image, second, the low-pass component of the image is compressed into 8-bit with the adaptive histogram projection technique which is using global standard deviation value of whole image. Third, the high-pass component of the image adaptively reduces noise and intensifies the strong edges using standard deviation value in local path of the guided filter. Lastly, the monitor display image is summed up with the compressed low-pass component and the edge-intensified high-pass component. At the end of this paper, the experimental result show that the suggested technique can be applied properly to the IR images of various scenes.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1549-1555
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2014
Consider a p-variate normal distribution ($p-q{\geq}3$, q = rank($P_V$) with a projection matrix $P_V$). Using a simple property of noncentral chi square distribution, the generalized Bayes estimators dominating the James-Stein estimator shrinking towards projection vectors under quadratic loss are given based on the methods of Brown, Brewster and Zidek for estimating a normal variance. This result can be extended the cases where covariance matrix is completely unknown or ${\sum}={\sigma}^2I$ for an unknown scalar ${\sigma}^2$.
본 논문에서는 도로 위 숫자 및 기호인식에 적합한 Calibration Model에 대하여 연구하였다. 기존에 제시된 Geometric Transform, Fisheye Projection, Caltech Toolbox 기반 방법으로 얻은 Calibration Model의 성능을 비교하였다. Geometric Transform은 Fisheye Distortion Correction에 부적합한 결과를 얻었고, Fisheye Projection은 성능은 좋으나 시스템에 사용할 Camera Lens의 Specification을 모르기 때문에 이를 예측해야 하는 단점이 있다. 마지막으로 Caltech Tool box 기반 방법은 Calibration을 위한 Keypoint를 수동으로 지정하다 보니까 이로 인한 오차가 존재하게 된다. Calibration을 시도 할 때마다 결과에 차이가 있었으며, Calibration 결과의 측면에서 Fisheye Projection이 가시적으로 가장 좋은 결과를 나타냈다.
차분 위성 항법에 있어서 빈번한 동적 변화를 수반하는 항체에 대하여 편향되지 않은 위치 추정치를 생성하기 위해서는 위상 평활화 코드 필터가 널리 사용되고 있다. 위치추정, 오차해석, 고장진단, 그리고 미지정수 결정 등 보정위성항법시스템의 다양한 응용분야에 있어서 정확한 오차공분산 정보는 중요한 역할을 담당한다. 반면, 기존의 위상 평활화 코드 필터 알고리즘들은 대부분 누적위상 측정오차에 의한 시전달 오차를 무시하므로 실재에 비하여 낙관적인 오차공분산 정보를 생성할 위험성을 내포하고 있다. 위상 평활화 코드 기법의 활용에 있어서 일관성 있고 적절한 오차공분산 정보를 생성하기 위하여 본 논문에서는 Stepwise Optimal Position Projection Filter와 Stepwise Unbiased Position Projection Filter 알고리즘을 제안하였다. 제안된 필터는 기존의 필터에 비하여 누적위상의 특성에 기인하는 시전달 오차의 특성을 정확하고 상세하게 고려하여 주며 잦은 가시위성의 변화도 함께 고려할 수 있는 장점을 가진다. 몬테카를로 시뮬레이션에 의하여 수신기 Kalman 필터, 기존의 위상 평활화 코드 필터, 그리고 제안된 두 필터들의 성능을 비교 분석 하였다.
본 논문에서는 회전을 통해 입력되는 연속 프레임 단위의 평면지문을 효과적으로 정합하여 보다 많은 지문의 특징점 정보를 취득함으로써, 지문 인식율을 높일 수 있는 회전지문 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 가변 투영마스크를 이용한 회전지문 정합 알고리즘은 배경과 평면지문을 분리하는 검출부와 검출된 영상을 순차적으로 투영할 수 있는 투영 마스크 생성부를 갖는다. 또한 정합부에서는 생성된 가변 투영마스크를 중심영상부터 피라미드 형태의 투영법을 이용하여 정합된 회전지문을 취득하였다. 모의실험 결과 평면지문에서 추출되는 특징점수 평균 46.79%, 매칭을 위한 좋은 정보를 포함한 GOOD특징점의 개수는 52.0% 많이 검출됨을 보였다.
본 논문에서는 프로젝션 함수와 허프 변환을 이용하여 영상에서 눈동자를 찾는 방법을 제안한다. 먼저, 영상으로부터 얼굴영역을 추출한 다음, 눈썹과 눈동자의 밝기변화의 특징을 이용할 수 있는 integral projection function과 variance projection function을 사용하여 눈 영역을 검출한다. 검출된 눈 영역에서 눈동자 중심좌표를 구하기 위해 원형 허프 변환을 이용한다. 원형 허프 변환에 사용된 좌표는 sobel edge mask를 사용하여 구한다. FERET database의 정면 얼굴 영상을 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과 만족할 만한 결과가 나왔다.
최근 multi detector CT의 보급으로 얇은 두께의 영상을 얻을 수 있게 되었다. 단순히 'axial 영상'만을 판독하여 진찰에 이용하는 것이 아니라 다양한 방향으로 재구성된 영상을 요구한다. MPR 기법은 자유로운 곡선으로 영상 재현이 가능하므로 원하는 부분을 좀 더 자세히 그려 낼 수 있지만 'willis circle artery'와 같은 구불구불한 혈관은 왜곡될 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 HU값의 차이를 이용하여 기존 MPR 방법과 더불어 개선된 질환별 Curved MPR 방법을 제안하였다. 제안된 기법을 이용하여 영상을 재구성 한 후 PACS로 영상을 전송 판독자의 진단 효율에 대한 유용성을 확인하였다.
Enhanced analysis is performed to design a wedge projection system with a slab structure that increases the projected image size. The specification values of the system such as the length of the slab structure and the imaging region are calculated and investigated using an optical simulation tool. We also propose a split imaging region method to represent a large tiled scene using the thin wedge waveguide structure. Experiments are performed to verify the feasibility of the proposed method.
In this paper, we propose a face region extraction algorithm using color information and projection. After the extraction of face candidate image using adaptive color information, we project it into vertical direction to estimate the width of the face. Then the redundant parts of the face are efficiently removed by using the estimated face width. And the width information of the face is used at the horizontal projection step to extract the height of the face, and non-face region such as the neck and some background regions, which are represented as the similar skin color, effectively eliminated. From the experiment results for the various images, the proposed algorithm shows more accurate results than the conventional algorithm.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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pp.810-813
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2007
Recently, mobile video communication is getting more and more popular. Visual quality and computational complexity are primary factors affecting performance of video communication. Frame rate up-conversion (FRC) is necessary for achieving high visual quality in mobile projection displays. In this paper, a FRC method using motion compensation based on block matching algorithm (BMA) with adaptive block size is proposed. In order to improve the accuracy of the estimated motion vectors, the motion vector refinement technique is proposed. Experiment results indicate that the proposed technique exhibits better performance with lower hardware complexity compared to the conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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