The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.1C
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pp.140-148
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2004
Natural images can be classified into edge or flat region. Edges have also various shapes such as long edge, texture and so on. Because the conventional deinterlacing methods commonly use one specific algorithm, they are faced with the difficulty that does not adapt various shapes of images. In this paper, a selective deinterlacing method based on the characteristics of local region of image is proposed. An input image is classified into three regions; flat region, complex edge, long edge. And then for each region, the proper method is assigned according to the characteristic of the local feature. For long edge region, the modified $NEDI(New Edge Directed Interpolation)^{[1]}$ method that interpolates long edge very well is used. The linear $filter^{[2]}$ that enhances high frequency components is used for complex edge, and the bilinear interpolation method is applied to flat region. The proposed method shows improved performance in PSNR and subjective evaluation compared with previous algorithms.
Korean oil and honey Yukwa has been paid attention as formal cake for traditional national seasons' holiday and religious service. Quality of Yukwa, however, has been maintained arbitrarily by each Yukwa manufacturer. Since even same Yukwa had severe differences in size, weight, and pattern, it has given the negative effect to the consumer. Yukwa industries need to setup the quantitative quality specifications instead of qualitative ones to maintain the uniformity of Yukwa quality. Efficient and economical inspection and process control system should be developed. In developing quality standards of Yukwa, features which can measure quality quantitatively in real time should be properly chosen. Existing quality features such as acidity, oxidization, hardness, viscosity, and texture were measured by the chemical or physical base destructive methods. Many research and developments have been performed in investigating and analyzing chemical transition states of those quality features as environment or storage condition changes. Most methods, however, require either off-line or complex treatment or time consuming process of analysis in evaluating quality features. Consumer, however, selects products mostly based on the external features such as shape, size, and color. Therefore, critical visual quality features should be chosen and the efficient real time measurement system must be developed. In this paper, computer image acquisition and processing system were developed and software modules were developed to extract the quantitative data of those features in real-time. Computer image processing system will promote in maintaining uniform quality of Yukwa and establishing quality standards of Yukwa.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.6
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pp.199-206
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2012
Attempt to use as a marker of natural objects directly in the real world, but there is a way to use the accelerometer of the smartphone, to convert the Frontal-View virtual, because it asks only the pitch of the camera, from the side there is a drawback that can not be converted to images. The proposed algorithm, to obtain the rotation matrix of axis 3 pitch, roll, yaw, we set the reference point of the yaw of the target image. Then, to compensate for the rotation matrix to determine Myon'inji any floor, wall, the ceiling of the target image. Finally, to obtain the homography matrix for obtaining the Frontal-View to account for the difference between the gyro sensor coordinate system and image coordinate system, so we can get the Frontal-View from the captured images through the projection transformation was designed. Was tested to convert Frontal-View the picture was taken in an environment smartphone environment surrounding floor, walls and ceiling in order to evaluate the conversion program Frontal-View has been implemented, in this paper, design and The conversion algorithm implementation, it was confirmed that to convert a regular basis Frontal-View footage taken from multiple angles.
The purpose of this paper is to develop a new type of RGB lighting pipeline that can save time in animation production. After identifying the problems of the current method, the researchers studied 8 steps through new methods and comparative analysis. A method of implementing a graphic image lighting effect by the RGB lighting pipeline according to the current method is to create a render layer for each light set and a set of digital light separated by texture, Three types of written information can be stored in one layer and graphic image, and the accuracy and precision of color correction can be improved. Through this study, we propose the new and improved RGB lighting pipeline according to the characteristics of the work and the industries.
In this paper we present a system that classifies brain MR images by using 2 level decision tree learning. There are two kinds of information that can be obtained from images. One is the low-level features such as size, color, texture, and contour that can be acquired directly from the raw images, and the other is the high-level features such as existence of certain object, spatial relations between different parts that must be obtained through the interpretation of segmented images. Learning and classification should be performed based on the high-level features to classify images according to their semantic meaning. The proposed system applies decision tree learning to each level separately, and the high-level features are synthesized from the results of low-level classification. The experimental results with a set of brain MR images with tumor are discussed. Several experimental results that show the effectiveness of the proposed system are also presented.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.11C
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pp.1029-1039
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2009
In this paper, the existing disparity aquisition algorithms were analyzed, on the bases of which a disparity generation technique that is superior in accuracy to the generation time was proposed. Basically it uses a pixel-by-pixel motion estimation technique. It has a merit of possibility of a high-speed operation. But the motion estimation technique has a disadvantage of lower accuracy because it depends on the similarity of the matching window regardless of the distribution characteristics of the texture in an image. Therefore, an enhanced technique to increase the accuracy of the disparity is required. This paper introduced a variable-sized window matching technique for this requirement. By the proposed technique, high accuracies could be obtained at the homogeneous regions and the object edges. A hardware to generate disparity image was designed, which was optimized to the processing speed so that a high throughput is possible. The hardware was designed by Verilog-HDL and synthesized using Hynix $0.35{\mu}m$ CMOS cell library. The designed hardware was operated stably at 120MHz using Cadence NC-VerilogTM and could process 15 frames per second at this clock frequency.
In this paper we present a shading technique for realistic rendering of the surfaces with irregular and complex textures using a single photograph. So far, most works have been using many photographs or special photographing equipment to render the surfaces with irregular and complex textures as well as dividing texture regions manually. We present an automatic selection method of the region segmentation techniques according to properties of materials. As our technique produces a reflectance model and the approximated Bidirectional Reflection Distribution Function(BRDF) parameters, it allows the recovery of the photometric properties of diffuse, specular, isotropic or anisotropic textured objects. Also it make it possible to present several synthetic images with novel lighting conditions and views.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.6
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pp.16-25
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2009
In this paper we propose the block based image segmentation method using the cyclic properties of hue components in HSI color model. In proposed method we use center point instead of hue mean values as the hue representatives for regions in image segmentation considering hue cyclic properties and we also use directed distance for the hue difference among regions. Furthermore we devise the simple and effective method to get critical values through control parameter to reduce the complexity in the calculation of those in the conventional method. From the experimental results we found that the segmented regions in the proposed method is more natural than those in the conventional method especially in texture and red tone regions. In the simulation results the proposed method is better than the conventional methods in the in the evaluation of the human segmentation dataset presented Berkely Segmentation Database.
This study proposes a method of developing authoring tool that can easily and intuitively generate diverse digital leaves that compose virtual landscape. The main system of the proposed authoring tool consists of deformation method for the contour of leaf blade based on image warping, procedural modeling of leaf vein and visualization method based on mathematical model that expresses the color and brightness of leaves. First, the proposed authoring tool receives leaf input image and searches for contour information on the leaf blades. It then designs leaf blade deformation method that can generate diverse shapes of leaf blades in an intuitive structure using feature-based image warping. Based on the computed leaf blade contour, the system implements the generalized procedural modeling method suitable for the authoring tool that generates natural vein patterns appropriate for the leaf blade shape. Finally, the system applies visualization function that can express color and brightness of leaves and their changes over time using a mathematical model based on convolution sums of divisor functions. This paper provides texture support function so that the digital leaves that were generated using the proposed authoring tool can be used in a variety of three-dimensional digital contents field.
Few studies have been systematically pursued on a multimedia data mining in despite of the overwhelming amounts of multimedia data by the development of computer capacity, storage technology and Internet. Based on the preliminary image processing and content-based image retrieval technology, this paper presents the methods for discovering association rules from recurrent items with spatial relationships in huge data repositories. Furthermore, multimedia mining algorithm is proposed to find implicit association rules among objects of which content-based descriptors such as color, texture, shape and etc. are recurrent and of which descriptors have spatial relationships. The algorithm with recurrent items in images shows high efficiency to find set of frequent items as compared to the Apriori algorithm. The multimedia association-rules algorithm is specially effective when the collection of images is homogeneous and it can be applied to many multimedia-related application fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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