For depth extraction from the focus and recovery the shape, determination of criterion function for focus measure and size of the criterion window are very important. However, Texture, illumination, and magnification have an effect on focus measure. For that reason, depth map has a partial high and low peak. In this paper, we propose a depth extraction method from focused images using the error interpolation. This method is modified the error depth into mean value between two normal depth in order to improve the depth map.
산업 제조 분야에서 품질 관리는 불량률을 최소화하는 핵심 요소로, 미흡한 관리는 추가적인 비용 발생과 생산 지연을 야기할 수 있다. 본 연구는 제조품의 텍스쳐 결함 감지의 중요성을 중심으로, 보다 정밀한 결함 감지 방법을 제시한다. DFR(Deep Feature Reconstruction) 모델은 특징맵의 조합 및 재구성을 통한 접근법을 채택하였지만, 그 방식에는 한계가 있었다. 이에 따라, 우리는 제한점을 극복하기 위해 통계적 방법론을 활용한 새로운 손실 함수와 스킵 연결구조를 통합하고 파라미터 튜닝을 진행하였다. 이 개선된 모델을 MVTec-AD 데이터세트의 텍스쳐 카테고리에 적용한 결과, 기존 방식보다 2.3% 높은 결함 분할 AUC를 기록하였고, 전체적인 결함 감지 성능도 향상되었다. 이 결과는 제안하는 방법이 특징맵 조합의 재건축을 통한 결함 탐지에 있어서 중요한 기여함을 입증한다.
Lee(2007) suggested the Point-Jacobian iteration MAP estimation(PJIMAP) for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. It is to find a MAP estimation of noisy-free imagery based on a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and an MRF for image texture. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. In this study, the MAP estimation is computed by the Point-Jacobian iteration using adaptive parameters. At each iteration, the parameters related to the Bayesian model are adaptively estimated using the updated information. The results of the proposed scheme were compared to them of PJIMAP with SAR simulation data generated by the Monte Carlo method. The experiments demonstrated an improvement in relaxing speckle noise and estimating noise-free intensity by using the adaptive parameters for the Ponit-Jacobian iteration.
This paper examines that is extracted certain information in forest areas within high resolution imagery based on wavelet transformation. First of all, study areas are selected one more species distributed spots refer to forest type map. Next, study area is cut 256 x 256 pixels size because of image processing problem in large volume data. Prior to wavelet transformation, five texture parameters (contrast, dissimilarity, entropy, homogeneity, Angular Second Moment (ASM≫ calculated by using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Five texture images are set that shifting window size is 3x3, distance .is 1 pixel, and angle is 45 degrees used. Wavelet function is selected Daubechies 4 wavelet basis functions. Result is summarized 3 points; First, Wavelet transformation images derived from contrast, dissimilarity (texture parameters) have on effect on edge elements detection and will have probability used forest road detection. Second, Wavelet fusion images derived from texture parameters and original image can apply to forest area classification because of clustering in Homogeneous forest type structure. Third, for grading evaluation in forest fire damaged area, if data fusion of established classification method, GLCM texture extraction concept and wavelet transformation technique effectively applied forest areas (also other areas), will obtain high accuracy result.
감자, 옥수수, 소맥전분들의 혼합비에 따른 오징어 연제품의 보수력을 측정한 결과 혼합비를 증가시킬수록 옥수수전분의 경우 $10{\%}$ 첨가될 때까지 계속 보수능이 증가되다 그 이후 일정하게 유지되는 경향을 나타내었다. 이러한 경향은 소맥전분과 유사하였으나 감자 전분과는 다소 차이를 나타내었다. 즉, 감자 전분의 경우는 거의 전분함량이 늘어날수록 1차반응에 준하여 증가하다가 $15{\%}$ 첨가시에 최고의 보수력을 유함을 볼 수 있는데, 이는 감자전분이 보다 높은 함수율을 지니고 있음을 간접 시사하고 있었다. Breaking stress는 전분의 함량이 증가할수록 증가하는 경향이었으나, breaking strain의 경우는 모두 전분을 첨가할수록 감소하는 경향을 나타내었다. 즉, 소맥전분은 $10{\%}$ 첨가구간에서는 거의 대조구와 같은 strain값을 유지함을 볼 수 있었다. 이러한 결과에서 겔의 물성적인 측면을 고려한다면 소맥전분을 사용하여 연제품의 강도와 부드러움 즉 elastic한 겔을 획득할 수 있음을 예측가능 하게 한다. 대형오징어의 물성치를 texture map에 적용시켜보면, 옥수수 전분은 전분함량을 증가시킬수록 tough 해지면서 brittle 해지는 경향이었고, 감자전분의 경우 전체적으로 부서지거나 단단한 겔을 형성하기보다 보수력이 높은 탄력적인 겔을 형성할 수 있음을 알 수 있다. 한편 소맥전분의 경우 옥수수와 감자전분의 기능을 혼합한 것 같은 결과를 나타내었다. 전분 혼합비에 따른 색차의 변화를 조사한 결과 대체로 전분의 함량이 늘어나더러도 명도는 거의 변화가 없음을 보이고 있었는데, 이것은 겔안의 전분함량이 색차에는 기여하는바가 적음을 알 수 있었으며, 백색도의 경우 전분함량을 늘릴수록 1차반응적으로 증가하는 경향이 었으나, 특히 소맥의 경우가 이러한 양상을 뚜렷하게 나타내었다.
Lee(2009)에서 영상 강도를 위해서 lognormal 확률 모형과 영상 texture를 위해서 Markov random field(MRF)에 기반하는 Bayesian 모형을 사용하는 boundary-adaptive despeckling 방법을 제안하였다. 이 방법은 speckle 제거 영상의 최대 사후(maximum a posteriori: MAP) 추정치를 구하기 위해서 Point-Jacobian iteration을 이용한다 인접하고 있는 다른 특성의 지역에 위치한 화소의 값을 사용하는 가능성을 줄이기 위해 Boundary-adaptive algorithm은 경계에 가까울 수록 멀리 떨어진 이웃 화소로부터 정보를 덜 수집하도록 고안된다. 이러한 boundary-adaptive 방법은 전반적으로 simulation 자료를 사용하여 Lee(2009)에서 평가되었고 그리고 제안된 방법의 효험을 증명하였다. 본 연구는 Lee(2009)의 확장 연구로 MAP 추정치를 구하기 반복 algorithm의 계산 효율성을 증가 시키고 noise 제거와 함께 분류를 수행하는 수정 algorithm을 제안한다. Simulation 자료를 사용한 실험을 통해서 boundary-adaption이 분류 오류를 줄여줄 뿐 아니라 더욱 명확한 경계선을 보여준다는 것을 알 수 있다. 또한 영종도 서해안에서 관측된 고해상도 Terra-SAR data에 적용한 결과는 boundary-adaption은 SAR 활용에서 분석의 정확성을 개선 시킬 수 있다는 것을 암시한다.
The effect of carbon on the microstructure and texture of low carbon steels was investigated in a series of 1.6 Mn-0.3Cr-0.2Mo-0.001B steels with carbon ranging from 0.021 to 0.048%. Intensity of {111} orientation increased with decreasing the carbon content, resulting in the increase in $r_m$ value. The highest $r_m$ value of 1.30 was obtained in 0.021%C steel annealed at $820{\sim}850^{\circ}C$ according to the typical galvannealing heat cycle. Martensite volume fraction was not substantially affected by the annealing temperature. It was found that the fine and uniformly distributed martensite particles which were present in amounts of about 5% volume fraction were desirable for the highest $r_m$ value. The other factor affecting the high $r_m$ value was the preferred epitaxial growth of retained ferrite with {111} orientation into austenite during cooling.
본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.
이 논문에서는 각기 다른 스케일에서 각각의 구조를 띤 텍스처를 합성하는 기법을 제안한다. 우리의 기법은 GPU로 실시간으로 수행되는 병렬 텍스처 합성 기법에 기반을 두었다. 새로 도입된 좌표 변환 연산자를 이용하면 이미 합성된 좌표 맵을 다른 스케일의 입력 텍스처로의 좌표 공간으로 변환할 수 있다. 이 연산자는 작은 룩업 테이블로 미리 연산될 수 있기 때문에 본 기법을 도입함으로써 생기는 오버헤드는 매우 적다. 우리의 업샘플 기법은 텍스처가 두드러전 이미지의 해상도를 높일 때 특히 유용하다. 그리고, 우리의 기법을 이용하여 저해상도 컨트롤 이미지를 이용한 텍스처 디자인도 가능하다. 이 디자인 툴은 지형을 특정한 스타일로 디자인하는 데에 유용하며 일반적인 높낮이 조절 브러시를 이용할 수 있으므로 직관적이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2730-2747
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2016
Due to the limitation of the bandwidth resource and capture resolution of depth cameras, low resolution depth maps should be up-sampled to high resolution so that they can correspond to their texture images. In this paper, a novel depth map up-sampling algorithm is proposed by exploiting the fractal internal self-referential feature. Fractal parameters which are extracted from a depth map, describe the internal self-referential feature of the depth map, do not introduce inherent scale and just retain the relational information of the depth map, i.e., fractal transforms provide a resolution-independent description for depth maps and could up-sample depth maps to an arbitrary high resolution. Then, an enhancement method is also proposed to further improve the performance of the up-sampled depth map. The experimental results demonstrate that better quality of synthesized views is achieved both on objective and subjective performance. Most important of all, arbitrary resolution depth maps can be obtained with the aid of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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