최근에 디지털 이미지는 광고주나 이미지 편집자들에 의해 극단적으로 수정되는 경우가 많다. 또한 일반인들도 간단한 편집 프로그램을 통해 원본 이미지를 수정함으로써 사진을 조작하곤 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 수정된 이미지에 대한 식별 및 분석 방법을 제안하고자 한다. 수정 이미지 분석에는 크게 기하학적 변형(geometric changes)과 필터링 변형(filtering change)으로 나누었다. 이러한 변형에는 항상 보간법을 기반으로 한 알고리즘을 내포하고 있기 때문에 보간의 흔적을 분석할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 그 방법으로 minimum 필터와 laplacian 연산 그리고 maximum 필터를 이용한 보간 검출 맵을 구현하였으며, 실제로 수정된 이미지에 제안하는 알고리즘을 적용하여 변형된 흔적을 검출 맵을 통해 분석할 수 있었다.
Though the increment of using computer vision system, there are lots of difficulties to measure precisely because of measurement error or distortion phenomenon. Among these reasons, the distortion of edge is dominant reason which is occurred by the blurred image. So, the problem of clear judgment about image focal point is very important. We must fix the discrimination criteria which is collected by image recognition of precise focus. To solve these problems, we compare with make processing methods using image intensity gradient, laplacian, and sum -modified laplacian operator. These experimental results showed modified mask processing method is effective.
In this paper, we propose a three-dimensional (3D) image correlator by use of computational integral imaging reconstruction based on the modified convolution property of periodic functions (CPPF) for recognition of partially occluded objects. In the proposed correlator, elemental images of the reference and target objects are picked up by a lenslet array, and subsequently are transformed to a sub-image array which contains different perspectives according to the viewing direction. The modified version of the CPPF is applied to the sub-images. This enables us to produce the plane sub-image arrays without the magnification and superimposition processes used in the conventional methods. With the modified CPPF and the sub-image arrays, we reconstruct the reference and target plane sub-image arrays according to the reconstruction plane. 3D object recognition is performed through cross-correlations between the reference and the target plane sub-image arrays. To show the feasibility of the proposed method, some preliminary experiments on the target objects are carried out and the results are presented. Experimental results reveal that the use of plane sub-image arrays enables us to improve the correlation performance, compared to the conventional method using the computational integral imaging reconstruction algorithm.
We have investigated the luster of modified cross-sectional fiber fabrics as one of the essential quality estimates for clothing development. We have confirmed an objective evaluation method, and have determined the experimental luster characteristics of modified cross-section fibers. The cross-section of the fibers in a fabric affects the appearance of a textile. We used the image analysis method to investigate the luster to determine the critical factors influencing the appearance of modified cross-section fiber fabrics. For similarly structured textiles in a component fabric, clear differences were observed in the fabric weave, density, percentage, and total area of blobs, which is image region. Color played a decisive role in the luster of the textiles, and luster was not significantly influenced by the modified cross-section fabric weave. In addition, the degree of luster did not increase in the order plain to twill to satin for modified cross-sectional fiber fabrics. All the split-type microfibers exhibited higher numerical luster values (percentage of pixels, and number and total area of blobs) than sea-island microfibers did. The degree of luster of the modified cross-sectional fiber fabrics was not high at specular reflection angles.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권1호
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pp.45-52
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2012
Thedenoising of a natural image corrupted by Gaussian noise is a long established problem in signal or image processing. Today the research is focus on the wavelet domain, especially using the wavelet threshold method. In this paper, a waveletbased image denoising modified adaptive thresholding method is proposed. The proposed method computes thethreshold adaptively based on the scale level and adaptively estimates wavelet coefficients by using a modified thresholding function that considers the dependency between the parent coefficient and child coefficient and the soft thresholding function at different scales. Experimental results show that the proposed method provides high peak signal-to-noise ratio results and preserves the detailed information of the original image well, resulting in a superior quality image.
The enhancement of fingerprint image is necessary to improve the performance of fingerprint recognition. The enhancement of fingerprint image with Gabor Filter(GF) is widely used. However GF has the weakness such as long processing time and the sensitivity to ridge frequency. To overcome these weaknesses, we propose a Modified Anisotropic Gaussian Filter(MAGF) which is modified from Anisotropic Filter proposed by S. Greenburg's(SAF). This proposed MAGF can reduce the calculation time of ridge frequency and improve the weakness of sensitivity to ridge frequency. We also explained that MAGF is better than others mathematically and experimentally.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권4호
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pp.256-261
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2017
In this paper, we propose a modified smart pixel mapping (SPM) to visualize occluded three-dimensional (3D) objects in real image fields. In integral imaging, orthoscopic real 3D images cannot be displayed because of lenslets and the converging light field from elemental images. Thus, pseudoscopic-to-orthoscopic conversion which rotates each elemental image by 180 degree, has been proposed so that the orthoscopic virtual 3D image can be displayed. However, the orthoscopic real 3D image cannot be displayed. Hence, a conventional SPM that recaptures elemental images for the orthoscopic real 3D image using virtual pinhole array has been reported. However, it has a critical limitation in that the number of pixels for each elemental image is equal to the number of elemental images. Therefore, in this paper, we propose a modified SPM that can solve this critical limitation in a conventional SPM and can also visualize the occluded objects efficiently.
In this paper a robust image processing method with modified Otsu algorithm to recognize the road lane for a real-time controlled autonomous vehicle is presented. The main objective of a proposed method is to drive an autonomous vehicle safely irrespective of road image qualities. For the steering of real-time controlled autonomous vehicle, a detection area is predefined by lane segment, with previously obtained frame data, and the edges are detected on the basis of a lane width. For stable as well as psudo-robust autonomous driving with "good", "shady" or even "bad" road profiles, the variable threshold with modified Otsu algorithm in the image histogram, is utilized to obtain a binary image from each frame. Also Hough transform is utilized to extract the lane segment. Whether the image is "good", "shady" or "bad", always robust and reliable edges are obtained from the algorithms applied in this paper in a real-time basis. For verifying the adaptability of the proposed algorithm, a miniature vehicle with a camera is constructed and tested with various road conditions. Also, various highway road images are analyzed with proposed algorithm to prove its usefulness.
The purpose of this study is to suppose makeup design based on formative elements of facial image according to the facial image type of Korean women in their 20s. For this study, literature review were performed. Surveys were conducted twice for empirical research. The survey targeted 220 university students in their 20s. SPSS 12.0 statistics program was used to analyze the results, and T-test, ANOVA, Scheff$\acute{e}$ test. The results of the study are as follows. First, it was concluded that the effective structural formative elements are different according to the types of facial image. Second, by analyzing the differences in perceiving naked facial image and modified face shape image, modified skin color image, modified makeup color image of all types of facial image, it was found that the formative elements are different according to facial images, and that there are differences in the effectiveness of each factors.
영상처리 분야에서 필터링은 특정 목적에 따른 영상의 화질 개선을 위해 사용되고 있으며, 자기공명영상 분야에서도 여러 가지 필터들이 영상의 질적 향상을 위해 사용되고 있다. 본 논문에서는 최근 연구되어진 변형된 Fermi-Direc 필터를 여러 가지 형태로 다시 변형해 보고 가장 최적화된 형태를 도출해 보았다. 또한 이렇게 제작된 필터를 현재 병원에서 사용되고 있는 MR장비로 환자를 통해서 얻어진 임상 영상(original image)에 적용하였다. 그 결과 임상 영상(original image)들이 필터를 통과한 후 육안으로 보았을 때 화질이 개선되어진 것을 알 수 있었으며, 이들의 정량적인 평가를 위해 각 영상들의 R, G. B 채널의 히스토그램을 구하였다. 결론적으로, 질환에 따른 차이는 다소 있었으나 original image에 비해 필터를 적용한 후 얻어진 영상의 명암비와 선명도가 더 우수한 결과를 보였다. 따라서 변형된 Fermi-Filter의 사용이 실제 환자의 질병을 정확히 진단하여 치료하는데 기여할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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