In this paper, we present background modeling method based on Gaussian mixture model to subtract background for night-time video surveillance. In night-time video, it is hard work to distinguish the object from the background because a background pixel is similar to a object pixel. To solve this problem, we change the pixel of input frame to more advantageous value to make the Gaussian mixture model using scaled histogram stretching in preprocessing step. Using scaled pixel value of input frame, we then exploit GMM to find the ideal background pixelwisely. In case that the pixel of next frame is not included in any Gaussian, the matching test in old GMM method ignores the information of stored background by eliminating the Gaussian distribution with low weight. Therefore we consider the stacked data by applying the difference between the old mean and new pixel intensity to new mean instead of removing the Gaussian with low weight. Some experiments demonstrate that the proposed background modeling method shows the superiority of our algorithm effectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.6
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pp.2289-2301
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2015
Mobile devices are becoming powerful enough to realize augmented reality (AR) application. This paper introduces two AR methods to estimate an environmental illumination distribution of a scene. In the first method, we extract the lighting direction and intensity from input images captured with a front-side camera of a mobile device, using its orientation sensor. The second method extracts shadow regions cast by three dimensional (3D) AR marker of known shape and size. Because previous methods examine per pixel shadow intensity, their performances are much affected by the number of sampling points, positions, and threshold values. By using a simple binary operation between the previously clustered shadow regions and the threshold real shadow regions, we can compute efficiently their relative area proportions according to threshold values. This area-based method can overcome point sampling problem and threshold value selection. Experiment results demonstrate that the proposed methods generate natural image with multiple smooth shadows in real-time.
In this paper, we compare our proposed method with previous methods for the volumetric image segmentation using level set. In order to obtain an exact segmentation, the region and boundary information of image object are used in our proposed speed function. The boundary information is defined by the gradient vector flow obtained from the gradient images and the region information is defined by Gaussian distribution information of pixel intensity in a region-of-interest for image segmentation. Also the regular term is used to remove the noise around surface. We show various experimental results of real medical volume images to verify the superiority of proposed method.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.6
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pp.94-101
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2004
From the Beckmann's reflection model of wave incident, reflected light from a surface is known to have not only specular but also diffuse components. The specular component dominant a surface for a mirror-like surface is distributed on the almost the same area as the spot on the surface, but the diffuse component region dominant f3r a rough surface spreads scattered on the larger areas than the spot. Therefore, statistic parameters from the scattered light distribution are more meaningful in the diffuse region, while the magnitude of rather meaning in the specular region. In usual, there need two sensors to acquire two kinds of information: Photo-detector for light intensity magnitude and image sensor for light intensity distribution. But dual sensor scheme requires a beam splitter usually to feed light to each sensor, and moreover there is not a combination rule to relieve the different sensor characteristics. In this study a new method is proposed for acquisition of the dual information using only an image sensor. Specular region is established on an image area being distinguished from a diffuse component, and laser power is adjusted so that no pixel of the image sensor in the specular region is saturated. Simulation based on the light reflection theory and the experimental results are quite well matched, and thus the proposed method was proved to be very useful for mirror-like surface measurement.
Park, Gyu-Hee;Cho, Hwa-Hyun;Lee, Seung-Jun;Yun, Jong-Ho;Chon, Myung-Ryul
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.57
no.1
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pp.14-21
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2008
In this paper, we propose an adaptive contrast enhancement method using dynamic range segmentation. Histogram Equalization (HE) method is widely used for contrast enhancement. However, histogram equalization method is not suitable for commercial display because it may cause undesirable artifacts due to the significant change in brightness. The proposed algorithm segments the dynamic range of the histogram and redistributes the pixel intensities by the segment area ratio. The proposed method may cause over compressed effect when intensity distribution of an original image is concentrated in specific narrow region. In order to overcome this problem, we introduce an adaptive scale factor. The experimental results show that the proposed algorithm suppresses the significant change in brightness and provides wide histogram distribution compared with histogram equalization.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.1
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pp.360-373
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2017
This paper presents a novel digital video steganalysis scheme against the spatial domain video steganography technology based on a spatial temporal detector (ST_D) that considers both spatial and temporal redundancies of the video sequences simultaneously. Three descriptors are constructed on XY, XT and YT planes respectively to depict the spatial and temporal relationship between the current pixel and its adjacent pixels. Considering the impact of local motion intensity and texture complexity on the histogram distribution of three descriptors, each frame is segmented into non-overlapped blocks that are $8{\times}8$ in size for motion and texture analysis. Subsequently, texture and motion factors are introduced to provide reasonable weights for histograms of the three descriptors of each block. After further weighted modulation, the statistics of the histograms of the three descriptors are concatenated into a single value to build the global description of ST_D. The experimental results demonstrate the great advantage of our features relative to those of the rich model (RM), the subtractive pixel adjacency model (SPAM) and subtractive prediction error adjacency matrix (SPEAM), especially for compressed videos, which constitute most Internet videos.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.2
s.302
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pp.37-48
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2005
In this paper, a new object detection method for FLIR images is proposed. The proposed method consists of intensity ranking feature and a classification algerian using the feature. The intensity ranking feature is a representation of an image, from which intensity distribution is regularized. Each object candidate region is classified as object or non-object by the proposed classification algorithm which is based on the intensity ranking similarity between the candidate and object training images. Using the proposed algorithm pixel-wise detection results can be obtained without any additional candidate selection algorithm. In experimental results, it is shown that the proposed ranking feature is appropriate for object detection in a FLIR image and some vehicle detection results in the situation of existing noise, scale variation, and rotation of the objects are presented.
Defocused Fourier plane holograms are stored in disk-type holographic memories where thin recording media are used, the areal storage density per hologram and the intensity uniformity of the signal beam at the recording plane are studied. As the pixel pitch of the spatial light modulator that represents binary data increases, the storage density per hologram increases if exact Fourier holograms are stored. When defocused Fourier plane holograms are stored, however, we show that there exists an optimal pixel pitch that maximizes the area storage density per hologram in general, to increase the areal storage density per hologram, f/# of the Fourier transform lens that focuses the data image should be as small as possible. In this case, not only the intensity distribution at the recording plane but also the recording area becomes very sensitive to the degree of defocusing. Therefore, even if the exact Fourier plane holograms are stored, the defocusing effect owing to the medium thickness should be taken into account to achieve the maximal areal storage density per hologram.logram.
The point spread function (PSF) of an optical system is in general defined as a two-dimensional intensity distribution which results from a single point source at infinity. It is an important key for the evaluation of the optical performance of an astronomical telescope. The PSFs of the soft X-ray telescope (SXT) aboard Yohkoh were measured in a wide range of the field-of-view under the in-flight configuration at White Sands Missile Range prior to launching the satellite. It has been known that the SXT PSF has a sharp peak at the core and the intensity drops very fast as it goes distant from the center. Due to the combination of this sharp peak at the PSF core and the effect of undersampling by a large pixel size, a carefully designed method is requested in the examination of the PSF data. The pattern of the SXT PSF is determined by the fitting of a mathematical functional form to the pre-launch experimental data. The elliptical Moffat function has been adopted for the evaluation of the SXT PSF. It is revealed from our study that the SXT PSF shows a peculiar characteristics, and thus a careful consideration on the undersampling effect and also a proper choice of statistics are necessary for the determination of the best fit function of the PSF. Details on the on- and off-axis SXT PSF in the field-of-view will be introduced and discussed in our presentation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.187-187
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2016
High intensity of population distribution in deltaic setting especially in Asia tends to have increased and causes coastal flood risk due to lower elevations and significant subsidence. Maximum or peak discharge of flood always causes numerous deaths and huge economic losses. New technology of spatial satellite image has been applied to analyze flood damage. In this research, the relationship of nightlight intensity associated with flood damages has been determined during 1992-2013 with spatial resolution of 30 arc sec ($0.0083^{\circ}$) which is nearly one kilometer at the equator in whole six countries along the Mekong River (i.e., China, Myanmar, Lao PDR, Thailand, Cambodia and Vietnam). ArcGIS Hydrological Flow Length Tool has been used to determine the distance of each pixel areas from the rivers and streams. Statistical analysis results highlight the significant correlation R = 0.47 between nightlight digital number and economic damages per unit area (US$/km2) and R = 0.62 for number of affected people for unit area ($people/km^2$). The areas near by the Mekong River and its tributaries correspond to high flood damage. This spatial analysis result is going to be prestigious key information to the regions and all related stakeholders for decisions and mitigation strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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