A powerful general purpose image processing processor is developed using a high-speed DSP chip, TMS320C30. The image processing processor, compatible to the standard VME bus, is composed of VME bus interface unit, video rate image grabbing/coding unit, TMS320C30 interface unit and bank of high-speed SRAMs. The performance is evaluated experimentally with the general image processing algorithms and the results show that the developed processor is capable of high speed image processing.
Introduction of digital communication network such as Integrated Services Digital Networks(ISDN) and digital storage media have rapidly developed. Due to a large amount of image data, compression is the key techniques in still image and video using digital signal processing for transmitting and storing. Digital image compression provides solutions for various image applications that represent digital image requiring a large amount of data. in this paper, the proposed DWT(Discrete Wavelet Transform) filter bank is consisted of simple architecture, but it is efficiently designed that a user obtains a wanted compression rate as only input parameter. If it is implemented by FPGA chip, the designed encoder operates in 12MHz.
A simple multimodal fingerprint recognition method based on two types of feature vectors such as minutiae points and directional features is proposed, where Directional Filter Bank (DFB) is used to extract directional features. Experimental results show that the proposed method can effectively combine minutiae- and DFB-based methods and produce a better matching capability in the poor quality fingerprint image.
This paper proposes a new method of retrieving images from large image databases. The method is based on VQ(Vector Quantization) of local texture information at interest points automatically detected in an image. The texture features are extracted by Gabor wavelet filter bank, and rearranged for rotation. These features are classified by VQ and then construct a pattern histogram. Retrievals are performed by just comparing pattern histograms between images. Experimental results have shown the robustness of the proposed method to image rotation, small scale change, noise addition and brightness change and also shown the possibility of the retrieval by a partial image.
의료용 초음파 영상 장비는 안전하면서도 사용이 편리할 뿐 아니라, 인체 내부의 구조적 영상을 포함하여 혈류나 내부 장기의 움직임에 이르기까지 진단을 위한 다양한 정보를 제공한다. 뿐만 아니라 조직 특성화 영상에서는 반사된 초음파 신호로부터 생체 조직의 물리적인 특성을 파악하여 진단에 활용하기도 한다. 하지만 영상의 획득을 위해 사용하는 탐침용 초음파 펄스 신호는 인체내부를 거쳐 그 흔적이 반사신호에 남게 되고, 이는 영상의 화질 저하로 이어져 미세한 조직이나 인접한 부분의 세밀한 관찰이 어려운 단점이 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 시도 되었으나, 한정된 반사 신호로부터 탐침 펄스의 영향을 제거하고 매질의 특성을 복원하는 데에는 어려움이 있었다. 본 연구에서는 wavelet 과 subband filter bank 에 기반한 새로운 탐침용 초음파 펄스 및 그에 따른 영상획득 방법을 제안하였다. Perfect reconstruction (PR) 조건을 만족하는 일련의 wavelet filter 세트를 초음파 펄스로 구현하여 탐침에 사용하고, 반사되어온 신호를 적절히 재조합 하면 탐침 펄스의 영향이 배제되어, 매질의 세밀한 특성을 복원한 영상을 얻게 된다. 이는 조직 특성화 영상등을 위해 중요한 정보가 된다. 검증을 위해 2종류 (A-mode 와 B-mode) 의 초음파 영상 시뮬레이션에서, 제안된 방법으로 영상을 획득하였다. 그 결과, 탐침 대상의 주파수 특성을 복원할 수 있었으며, 기존의 방법에 비해 향상된 화질의 초음파 영상을 얻을 수 있었다.
2-D complex Gabor filtering has found numerous applications in the fields of computer vision and image processing. Especially, in some applications, it is often needed to compute 2-D complex Gabor filter bank consisting of the 2-D complex Gabor filtering outputs at multiple orientations and frequencies. Although several approaches for fast 2-D complex Gabor filtering have been proposed, they primarily focus on reducing the runtime of performing the 2-D complex Gabor filtering once at specific orientation and frequency. To obtain the 2-D complex Gabor filter bank output, existing methods are repeatedly applied with respect to multiple orientations and frequencies. In this paper, we propose a novel approach that efficiently computes the 2-D complex Gabor filter bank by reducing the computational redundancy that arises when performing the Gabor filtering at multiple orientations and frequencies. The proposed method first decomposes the Gabor basis kernels to allow a fast convolution with the Gaussian kernel in a separable manner. This enables reducing the runtime of the 2-D complex Gabor filter bank by reusing intermediate results of the 2-D complex Gabor filtering computed at a specific orientation. Experimental results demonstrate that our method runs faster than state-of-the-arts methods for fast 2-D complex Gabor filtering, while maintaining similar filtering quality.
본 논문에서는 WDCT(Warped Discrete Cosine Transform)의 개념에 대해서 소개하고 이의 응용분야로서 WDCT를 이용한 영상 압축 알고리듬을 제시한다. WDCT는 기존의 일반적인 DCT와 주파수 특성이 하나의 파라미터로 조절되는 IIR(infinte impulse response) 전대역 통과 필터(all-pass filter)를 직렬로 연결한 변환이다. 제시된 영상 압축 알고리듬에서는 필터의파라미터가 미리 정의된 범위 내에서 조절되도록 한다. 각 영상의 블록에 대해서 주어진 범위 내에서 가장 좋은 파라미터가 선정되면 이를 이용한 WDCT의 결과와 이 파라미터를 디코더로 전송한다. 본 논문에서는 IIR 전대역 통과 필터링 과정을 하나의 행렬로 대체하거나 DCT를 필터뱅크로 보아 IIR 필터와 DCT의 결합을 일반적인 DCT와 마찬가지로 하나의 행렬로 표현하였다. 따라서 주어진 파라미터에 따라 각각 다른 새로운 WDCT 행렬을 정의할 수 있으므로 WDCT의 결과는 행렬과 벡터의 곱으로 얻어진다. WDCT를 이용한 영상 압축의 결과는 높은 비트율과 고주파 성분이 많은 영상에 대하여 DCT의 성능보다 우수함을 알 수 있었다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권2호
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pp.157-169
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2013
Scale Invariant Feature Transform (SIFT) generates image features widely used to match objects in different images. Previous work on hardware-based SIFT implementation requires excessive internal memory and hardware logic [1]. In this paper, a new hardware organization is proposed to implement SIFT with less memory and hardware cost than the previous work. To this end, a parallel Gaussian filter bank is adopted to eliminate the buffers that store intermediate results because parallel operations allow all intermediate results available at the same time. Furthermore, the processing order is changed from the raster-scan order to the block-by-block order so that the line buffer size storing the source image is also reduced. These techniques trade the reduction of memory size with a slight increase of the execution time and external memory bandwidth. As a result, the memory size is reduced by 94.4%. The proposed hardware for SIFT implementation includes the Descriptor generation block, which is omitted in the previous work [1]. The addition of the hardwired descriptor generation improves the computation speed by about 30 times when compared with the previous work.
Trinh, Tan Dat;Tran, Thieu Bao;Thuy, Le Nhi Lam;Shimizu, Ikuko;Kim, Jin Young;Bao, Pham The
전기전자학회논문지
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제23권2호
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pp.557-570
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2019
In this study, a novel hierarchical approach is investigated to extract coronary vessel from X-ray angiogram. First, we propose to combine Decimation-free Directional Filter Bank (DDFB) and Homographic Filtering (HF) in order to enhance X-ray coronary angiographic image for segmentation purposes. Because the blood vessel ensures that blood flows in only one direction on vessel branch, the DDFB filter is suitable to be used to enhance the vessels at different orientations and radius. In the combination with HF filter, our method can simultaneously normalize the brightness across the image and increases contrast. Next, a coarse-to-fine strategy for iterative segmentation based on Otsu algorithm is applied to extract the main coronary vessels in different sizes. Furthermore, we also propose a new approach to segment very small vessels. Specifically, based on information of the main extracted vessels, we introduce a new method to extract junctions on the vascular tree and level of nodes on the tree. Then, the window based segmentation is applied to locate and extract the small vessels. Experimental results on our coronary X-ray angiography dataset demonstrate that the proposed approach can outperform standard method and attain the accuracy of 71.34%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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