이 논문에서는 LCD에 사용되는 편광필름 영상에서 결함을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 결함의 지엽적인 특징을 이용하는 것이 아니라 특이값 분해를 이용하여 영상의 전역적인 정보를 반영하는 방법이다. 편광필름 영상을 특이값 분해하고 특이값 중에서 첫 번째 특이값만을 사용하여 영상을 재구성하면 재구성한 영상에서 정상 부분의 화소값과 결함 부분의 화소값들은 서로 다른 특성을 나타낸다. 입력 영상과 재구성한 영상의 화소값 비를 구하고 확률론적 방법을 사용하여 결함을 검출하였다. 제안한 방법을 이용하여 여러 가지 결함을 갖는 편광필름 영상에서 결함을 검출한 결과 검출력이 매우 우수한 것으로 나타났다.
Vegetation classes, especially grass and tree classes, are often confused in classification when conventional spectral pattern recognition techniques are used to classify urban areas. This paper reports on a study to improve the classification results by using an automated process of considering height information in separating urban vegetation classes, specifically tree and grass, using three-band, high-spatial resolution, digital aerial imagery. Height information was derived photogrammetrically from stereo pair imagery using cross correlation image matching to estimate differential parallax for vegetation pixels. A threshold value of differential parallax was used to assess whether the original class was correct. The average increase in overall accuracy for three test stereo pairs was $7.8\%$, and detailed examination showed that pixels reclassified as grass improved the overall accuracy more than pixels reclassified as tree. Visual examination and statistical accuracy assessment of four test areas showed improvement in vegetation classification with the increase in accuracy ranging from $3.7\%\;to\;18.1\%$. Vegetation classification can, in fact, be improved by adding height information to the classification procedure.
The elimination process of cloud-contaminated pixels is one of important steps before obtaining the accurate parameters of land and ocean surface from AVHRR imagery. We developed a 6step threshold method to detect the cloud-contaminated pixels from NOAA-14/AVHRR datime imagery over land using different combination of channels. This algorithm has two phases : the first is to make a cloud-free characteristic data of land surface using compositing techniques from channel 1 and 5 imagery and a dynamic threshold of brightness temperature, and the second is to identify the each pixel as a cloud-free or cloudy one through 4-step threshold tests. The merits of this method are its simplicity in input data and automation in determining threshold values. The threshold of infrared data is calculated through the combination of brightness temperature of land surface obtained from AVHRR imagery, spatial variance of them and temporal variance of observed land surface temperature. The method detected the could-comtaminated pixels successfully embedded inthe NOAA-14/AVHRR daytime imagery for the August 1 to November 30, 1996 and March 1 to July 30, 1997. This method was evaluated through the comparison with ground-based cloud observations and with the enhanced visible and infrared imagery.
In order to check the validation of LC simulation, 0.7 inch LCOS panel in full-HD resolution was fabricated and used for the electro-optical measurement. Compared the measured data with the calculated data, the averaged difference was 1.72% under 0 ~ +6 V bias on pixel electrode. To improve the optical characteristics of full-HD LCOS panel, the planar structure and trench structures (0.1 um, 0.2 um and 0.3 um-in-depth) between adjacent pixels were investigated with LC simulation. The planar structure showed the higher reflectance and faster reflectance-voltage response time than the trench structure. The optical fill factor and contrast ratio of planar structure were also higher than those of trench structures. As compared 1 um-in-depth trench structure resembled to the real structure with the planar structure, the optical fill factor was improved by 1.15% and the contrast ratio was improved by 5.26%. In order to minimize the loss of luminance and contrast ratio, the planar structure need to be applied between adjacent pixels.
In this paper, we study on finding the rail space in elevators by analyzing each image captured with CCD camera. We propose a method that applies one-dimensional matched filter to the pixels of a selected search space in the vertical line at a horizontal position and decides the position with the thickness of the space being represented by a black thick line in captured images. The pattern similarity representing how strongly the associated image pixels resemble with the thick line is defined and calculated with respect to each position along the vertical line of pixels. The position and thickness of the line are decided from the point having the maximum in pattern similarity graph. In the experiments of the proposed method under different illuminational conditions, it is observed that all the pattern similarity graphs show similar shape around door area independent of the conditions and the method can effectively detect the rail space if the rails are illuminated with even weak light. The method can be used for real-time embedded systems because of its simple algorithm, in which it is implemented in simple structure of program with small amount of operations in comparison with the conventional approaches using Canny edge detection and Hough transform.
Geolocation accuracy is one of the important factors in utilizing all weather available SAR satellite imagery. In this study, an error budget analysis was performed on key variables affecting on geolocation accuracy by generating KOMPSAT-5 simulation data. To perform the analysis, a Range-Doppler model was applied as a geometric model of the SAR imagery. The results show that the geolocation errors in satellite position and velocity are linearly related to the biases in the azimuth and range direction. With 0.03cm/s satellite velocity biases, the simulated errors were up to 0.054 pixels and 0.0047 pixels in the azimuth and range direction, and it implies that the geolocation accuracy is sensitive in the azimuth direction. Moreover, while the clock drift causes a geolocation error in the azimuth direction, a signal delay causes in the range direction. Monte-Carlo simulation analysis was performed to analyze the influence of multiple geometric error sources, and the simulated error was up to 3.02 pixels in the azimuth direction.
In this paper, a comparison of superpixel characteristics based on SLIC(simple linear iterative clustering) for several color feature spaces is presented. Computer vision applications have come to rely increasingly on superpixels in recent years. Superpixel algorithms group pixels into perceptually meaningful atomic regions, which can be used to replace the rigid structure of the pixel grid. A superpixel is consist of pixels with similar features such as luminance, color, textures etc. Thus superpixels are more efficient than pixels in case of large scale image processing. Generally superpixel characteristics are described by uniformity, boundary precision and recall, compactness. However previous methods only generate superpixels a special color space but lack researches on superpixel characteristics. Therefore we present superpixel characteristics based on SLIC as known popular. In this paper, Lab, Luv, LCH, HSV, YIQ and RGB color feature spaces are used. Uniformity, compactness, boundary precision and recall are measured for comparing characteristics of superpixel. For computer simulation, Berkeley image database(BSD300) is used and Lab color space is superior to the others by the experimental results.
International journal of advanced smart convergence
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제11권4호
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pp.163-169
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2022
In this paper, we propose a data hiding technique that effectively hides confidential data in the LSB of an image pixel by using the characteristics of the neighboring pixels of the image and the encryption techniques. In the proposed technique, the boundary surface of the image and the flat surface with little change in pixel values are investigated. At the boundary surface of the image, 1 bit of confidential data is encrypted and hidden in the LSB of the boundary pixel to preserve the characteristics of the boundary surface. In the pixels of the plane where the change in pixel value is small, 2 bits secret data is encrypted and hidden in the lower 2 bits of the corresponding pixel. In this way, when confidential data is hidden in an image, the amount of confidential data hidden in the image is greatly increased while maintaining excellent image quality. In addition, the security of hidden confidential data is strongly maintained. When confidential data is hidden by applying the proposed technique, the amount of confidential data concealed increases by up to 92.2% compared to the existing LSB method. The proposed technique can be effectively used to hide copyright information in commercial images.
H.264/AVC의 시간적 오류 은닉을 위한 새로운 경계 정합 방법과 은닉된 영상의 화질 향상을 위한 후처리 방법을 제안한다. 시간적 오류 은닉은 참조 프레임에서 가장 유사한 블록으로 오류가 발생한 블록을 대체시키는 방법이다. 가장 유사한 블록을 찾기 위해 H.264/AVC에서는 오류가 발생한 블록의 바깥 경계의 화소값과 참조블록의 안쪽 경계의 화소값을 단순 비교한다. 그러나 기존의 방법은 좁은 범위의 화소값 만을 비교하므로 부정확한 블록으로 오류 블록을 대체할 확률이 높다. 본 논문에서는 더욱 정확한 블록으로 오류 블록을 대체하기 위하여 참조 블록의 안쪽 경계의 화소값과 바깥 경계의 화소값을 오류 블록의 바깥 경계의 화소값과 비교하고 후보 움직임 벡터의 최솟값과 최댓값을 기준으로 일정 검색 범위내의 추가적인 후보 움직임 벡터를 설정하는 보다 향상된 경계 정합 방법, 그리고 변형된 디블록킹 필터를 통해 오류 없이 복호된 블록과 오류가 은닉된 블록과의 경계를 부드럽게 하는 후처리 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 블록 정합방법보다 최대 약 0.9 dB의 화질 향상을 보여주는 것을 확인하였다.
HEVC의 화면내 예측은 AIP와 화면내 평할화를 사용하여 예측 화소의 값을 결정하는데, 최종적으로 예측 화소값은 참조 화소들 사이에서 1차 방정식의 형태를 가지고 계산된다. 이는 참조 화소들의 값의 차이가 큰 경우 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 현재 HEVC의 화면내 예측에서 사용되는 1차 함수 형태의 보간 방법 외에 DCT-IF 및 3차 함수를 사용하는 적응적 예측 방법을 제안한다. 2개 이상의 참조 화소들의 주파수 성분을 이용하는 DCT-IF를 사용하고, 또한 3차 함수의 형태를 이용하여 보간하므로 기존의 1차 함수를 이용하는 것보다 예측 화소값을 정확하게 결정한다. 3차함수는 1차함수보다 기울기가 더 크다. 따라서, 3차 함수는 예측 단위내의 에지에서 활용되어진다. HM6.0에서 부호화 시간은 3%, 복호화 시간은 1%의 증가를 보였고, 평균 BD-rate가 휘도 신호 Y에서 0.4%, 색차 신호 U, V에서 0.3%, 0.3% 감소되었다. 이를 통해 DCT-IF와 3차 함수, 그리고 기존의 방법을 적응적으로 사용할 경우 부호화 성능이 향상됨을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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