Recent developments in underwater image recognition methods have received large attention by the ocean engineering researchers. In this paper, an improved bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) approach is employed to decompose the given underwater image into intrinsic mode functions (IMFs) and residual. We developed a joint algorithm based on BEMD and Canny operator to extract multi-pixel edge features at multiple scales in IMFs sub-images. So the multiple pixel edge extraction is an advantage of our approach; the other contribution of this method is the realization of the bi-dimensional sifting process, which is realized utilizing regional-based operators to detect local extreme points and constructing radial basis function for curve surface interpolation. The performance of the multi-pixel edge extraction algorithm for processing underwater image is demonstrated in the contrast experiment with both the proposed method and the phase congruency edge detection.
본 논문에서는 컬러 패턴의 분해와 가설검정 기법을 이용하여 영상에서 조작된 컬러의 영역을 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 디모자이킹으로 보간된 화소는 원 화소보다 적은 분산을 가진다는 것에 착안하여, 통계적 검정을 이용하여 분산의 불일치성을 판단하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 컬러 패턴을 각각 디모자이킹 패턴에 따라 분해하는 방법을 도입하여 분산을 계산한다. 또한 보간된 화소와 원 화소의 분산의 차이를 크게 하기 위하여 고역통과 필터링을 적용한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 컬러 조작 영역을 찾는데 매우 유효하며 기존 방법과 비교하여 우수한 검출 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.
In this paper, we present a new technique for the local decomposition of convex structuring elements for morphological image processing. Local decomposition of a structuring element consists of local structuring elements, in which each structuring element consists of a subset of origin pixel and its eight neighbors. Generally, local decomposition of a structuring element reduces the amount of computation required for morphological operations with the structuring element. A unique feature of our approach is the use of linear integer programming technique to determine optimal local decomposition that guarantees the minimal amount of computation. We defined a digital convex polygon, which, in turn, is defined as a convex structuring element, and formulated the necessary and sufficient conditions to decompose a digital convex polygon into a set of basis digital convex polygons. We used a set of linear equations to represent the relationships between the edges and the positions of the original convex polygon, and those of the basis convex polygons. Further. a cost function was used represent the total processing time required for computation of dilation/erosion with the structuring elements in a decomposition. Then integer linear programming was used to seek an optimal local decomposition, that satisfies the linear equations and simultaneously minimize the cost function.
This paper proposes a motion segmentation algorithm for layer decomposition of image sequences. The proposed algorithm segments an image into initial regions by using its color and texture and computes a motion model of each initial region. Each pixel assigns one of the motion represented by the models or a motion except them, which segments the image into the motion regions. The proposed algorithm is app]ied image sequences and the segmented motion is shown.
Sanchez, Felipe Alberto Solano;Khambampati, Anil Kumar;Kim, Kyung Youn
전기전자학회논문지
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제26권3호
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pp.475-482
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2022
Signal pre-processing and post-processing are some areas of study around electrical resistance tomography due to the low spatial resolution of pixel-based reconstructed images. In addition, methods that improve integrity and noise reduction are candidates for application in ERT. Lately, formulations of image processing methods provide new implementations and studies to improve the response against noise. For example, compact variational mode decomposition has recently shown good performance in image decomposition and segmentation. The results from this first approach of C-VMD to ERT show an improvement due to image segmentation, providing filtering of noise in the background and location of the target.
To make an accurate retrieval of the proportion of each category among mixed pixels (Mixel's) of a remotely sensed imagery, a maximum likelihood estimation method of category proportion is proposed. In this method, the observed multispectral vector is considered as probability variables along with the approximation that the supervised data of each category can be characterized by normal distribution. The results show that this method can retrieve accurate proportion of each category among Mixel's. And a index that can estimate the degree of error in each category is proposed. AS one of the application of the proportion estimation, a method for image classification based on category proportion estimation is proposed. In this method all pixel in a remotely sensed imagery are assumed to be Mixel's, and are classified to most dominant category. Among the Mixel's, there exists unconfidential pixels which should be categorized as unclassified pixels. In order to discriminate them, two types of criteria, Chi square and AIC, are proposed for fitness test on pure pixel hypothesis. Experimental result with a simulated dataset show an usefulness of proposed classification criterion compared to the conventional maximum likelihood criterion and applicability of the fitness tests based on Chi square and AIC,
비밀 통신에서 스테가노그래피는 제3자에게 인지되지 않으면서 비밀 메시지를 송수신한다. 공간 영역 방법에서 비트화 된 정보가 이미지의 분해된 화소 값의 가상 비트 평면에 삽입된다. 즉 비트화 된 비밀 메시지는 커버 매체인 이미지의 최하위 비트(LSB)에 순차적으로 삽입된다. 표준 LSB는 간단하게 적용할 수 있지만 제3자에 의해 쉽게 탐지될 수 있는 단점이 있다. 보안성을 높이기 위해 상위 비트 평면을 이용할 경우 이미지 품질이 떨어질 수 있다. 이 논문에서 lo번째 비트 평면과 수정된 화소 강도 값 분해에 기반한 이미지 스테가노그래피에 한글 비밀 메시지를 은닉하는 방법을 제시한다. 이때 은닉하려는 한글 메시지를 초성, 중성, 종성으로 분해한 후 혼합과정을 적용하여 기밀성과 견고성을 높인다. 제안된 방법의 효율성을 확인하기 위해 PSNR을 이용하였다. 제시된 기법은 상위 비트 평면에 비밀 메시지를 삽입할 경우 BCD와 Fibonacci를 적용한 방법보다 이미지 품질에서 적은 영향을 받는다는 것을 확인하였다. 기준값과 비교했을 때 제안한 방법의 PSNR 값이 적절한 것을 확인하였다.
본 논문은 한글 외곽선 폰트를 입력으로 글자의 초성, 중성, 종성 요소(컴포넌트)를 통계적-구조적 정보를 이용하여 분할하는 방법을 제안한다. 한 폰트 내에서 한글 컴포넌트는 통계적으로 일정한 위치에 나타나며, 각 컴포넌트를 이루는 획 간의 관계는 그 컴포넌트의 구조적 특징을 나타낸다. 우리는 먼저 각 컴포넌트의 위치를 저장하는 컴포넌트 히스토그램을 생성하여 컴포넌트 위치에 관한 통계 정보를 저장하였다. 그리고 글자의 구조적 정보를 반영하기 위해 픽셀의 방향성 확률을 기반으로 픽셀클러스터를 만들고, 클러스터의 위치, 방향 및 크기, 클러스터간 인접성 정보를 이용하여 후보 획을 추출하였다. 마지막으로 릴렉세이션 레이블링을 통해 후보 획 집합과 미리 정의된 글자 모델 간의 가장 적합한 구조적 매치를 구하였다. 본 논문에서 제안한 컴포넌트 분할방법은 한글 폰트의 조형적 특징에 관한 연구 및 이를 활용한 폰트분류 빛 폰트검색에 활용될 수 있다.
The discrete wavelet transform (DWT) has good multi-resolution decomposition characteristic and its low frequency component contains the basic information of an image. Based on this, a fragile watermarking using the local binary pattern (LBP) and DWT is proposed for image authentication. In this method, the LBP pattern of low frequency wavelet coefficients is adopted as a feature watermark, and it is inserted into the least significant bit (LSB) of the maximum pixel value in each block of host image. To guarantee the safety of the proposed algorithm, the logistic map is applied to encrypt the watermark. In addition, the locations of the maximum pixel values are stored in advance, which will be used to extract watermark on the receiving side. Due to the use of DWT, the watermarked image generated by the proposed scheme has high visual quality. Compared with other state-of-the-art watermarking methods, experimental results manifest that the proposed algorithm not only has lower watermark payloads, but also achieves good performance in tamper identification and localization for various attacks.
지문인식 시스템이 높은 신뢰도를 가지기 위해서는, 정확한 특징 정보 검출이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 지문 영상내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있는 효율적인 주름선 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각 화소에 대하여 1차원 방향성 slit을 적용한 다음 slit에 해당하는 화소의 평균 밝기 값과 분산을 이용하여, 화소가 주름선 후보 영역인지를 결정하고 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 후보 영역에 해당하는 화소의 주름선 방향에 의하여 8개의 영상으로 분해한 다음, 각 방향별 분해 영상에서 주름선 영역의 성질을 이용하여 주름선 클러스터를 검출한다. 마지막으로 각 방향별 분해 영상의 주름선 클러스터들을 합성함으로써 주름선 영역을 검출한다. 제안한 방법을 구현하고 실험한 결과 주름선 검출에서 높은 정확성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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