Among the various aspects of offline handwritten character patterns, it is the great variety of writing styles and variations that renders the task of computer recognition very hard. The immense variety of character shape has been recognized but rarely studied during the past decades of numerous research efforts. This paper tries to address the problem of measuring image distortions and handwritten character patterns with respect to reference patterns. This work is based on mass-spring mesh model with the introduction of simulated electric charge as a source of the external force that can aid decoding the shape distortion. Given an input image and a reference image, the charge is defined, and then the relaxation procedure goes to find the optimum configuration of shape or patterns of least potential. The relaxation process is based on the fourth order Runge-Kutta algorithm, well-known for numerical integration. The proposed method of modeling is rigorous mathematically and leads to interesting results. Additional feature of the method is the global affine transformation that helps analyzing distortion and finding a good match by removing a large scale linear disparity between two images.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.6
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pp.73-80
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2019
In this paper, we propose an effective dynamic range compression (DRC) method of infrared images. A histogram of infrared images has narrow dynamic range compared to visible images. Hence, it is important to apply the effective DRC algorithm for high performance of an infrared image analysis. The proposed algorithm for high dynamic range divides an infrared image into the overlapped blocks and calculates Shannon's entropy of overlapped blocks. After that, we classify each block according to the value of entropy and apply adaptive histogram modification method each overlapped block. We make an intensity mapping function through result of the adaptive histogram modification method which is using standard-deviation and maximum value of histogram of classified blocks. Lastly, in order to reduce block artifact, we apply hanning window to the overlapped blocks. In experimental result, the proposed method showed better performance of dynamic range compression compared to previous algorithms.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.411-412
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2024
본 논문에서는 인공위성 이미지 비교 알고리즘을 설계하여 국제원자력기구(IAEA)와의 안전조치협정 추가의정서에 따른 원자력 시설 부지 정보의 변동 사항을 검출하는 시험을 수행하였다. 구글 어스에서 특정 장소에 대해 촬영 시간이 다른 인공위성 이미지를 얻어 시험 데이터로 사용하고 본 논문에서 개발한 5단계 이미지 비교 알고리즘을 구동한 결과 추가되거나 사라진 건물을 추적할 수 있었다. 향후 알고리즘 성능에 중요한 역할을 하는 검출 조정값(역치) 자동 도출 기능 및 이미지 전처리 프로세스를 개선한다면 대량 이미지 분석이 필요한 업무에 활용할 수 있을 것이다.
In this paper, instead of conventional color management method that using spectrum analysis, a simplified color management scheme is proposed that is low-cost required method to reproduce the visual color perception of human. Proposed scheme uses computer color scanner to obtain a bit map image from dyed original color sample, and conducts pixel analysis by image histogram. From obtained image histogram, extract the color and RGB value from histogram that shows dominant pixel distribution of the sample image.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.15
no.2
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pp.245-252
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1997
The development of digital camera and advancement of computer processor could simplify the acquisition and the analysis of digial image, and be the real-time processing by the digital photogrammetry. This study is about to enhancement of the image measuring accuracy by the centroid methods. We were able to determine more effective centroid measuring methods and suitable target shape as the development of analysis system and actualize semi-automatic measuring of digital image. And we can supply the weakness of non-metric camera for the geometric internal accuracy of digital image as the correct of Kodak DCS200 camera 8008s lens distortion.
In symmetric cryptography, a cryptographically secure Substitution-Box (S-Box) is a key component of a block cipher. S-Box adds a confusion layer in block ciphers that provide resistance against well-known attacks. The generation of a cryptographically secure S-Box depends upon its generation mechanism. In this paper, we propose a novel framework for the construction of cryptographically secure S-Boxes. This framework uses a combination of linear fractional transformation and permutation functions. S-Boxes security is analyzed against well-known security criteria that include nonlinearity, bijectiveness, strict avalanche and bits independence criteria, linear and differential approximation probability. The S-Boxes can be used in the encryption of any grayscale digital images. The encrypted images are analyzed against well-known image analysis criteria that include pixel changing rates, correlation, entropy, and average change of intensity. The analysis of the encrypted image shows that our image encryption scheme is secure.
As the price of image acquisition component becomes low enough, the compact and easily accessible handheld devices are generally equipped with image acquisition functionality. This trend speeds up various applications in diverse areas such as image related services and software. Therefore users strongly need to identify their images effectively and efficiently so that the duplicated images are perceived as one physical entity. In order to handle this environment, we propose a number of methods that generate image identifiers utilizing fundamental image features. In this paper, we analyze the identifier generation methods in terms of various size patterns, especially for tiny size cases, since the small images does not contain abundant pixels for feature extraction. In this paper, experimental evaluation over identifier generation methods' behavior according to different sizes is demonstrated.
Image topic and emotion analysis is an important component of online image retrieval, which nowadays has become very popular in the widely growing social media community. However, due to the gaps between images and texts, there is very limited work in literature to detect one image's Topics and Emotions in a unified framework, although topics and emotions are two levels of semantics that often work together to comprehensively describe one image. In this work, a unified model, Joint Topic/Emotion Multi-Modal Hierarchical Latent Dirichlet Allocation (JTE-MMHLDA) model, which extends previous LDA, mmLDA, and JST model to capture topic and emotion information at the same time from heterogeneous data, is proposed. Specifically, a two level graphical structured model is built to realize sharing topics and emotions among the whole document collection. The experimental results on a Flickr dataset indicate that the proposed model efficiently discovers images' topics and emotions, and significantly outperform the text-only system by 4.4%, vision-only system by 18.1% in topic detection, and outperforms the text-only system by 7.1%, vision-only system by 39.7% in emotion detection.
Error concealment techniques are significant due to the growing interest in imagery transmission over error-prone channels. This paper presents a spatial error concealment technique for losslessly compressed images using least significant bit (LSB)-based data hiding to reconstruct a close approximation after the loss of image blocks during image transmission. Before transmission, block description information (BDI) is generated by applying quantization following discrete wavelet transform. This is then embedded into the LSB plane of the original image itself at the encoder. At the decoder, this BDI is used to conceal blocks that may have been dropped during the transmission. Although the original image is modified slightly by the message embedding process, no perceptible artifacts are introduced and the visual quality is sufficient for analysis and diagnosis. In comparisons with previous methods at various loss rates, the proposed technique is shown to be promising due to its good performance in the case of a loss of isolated and continuous blocks.
In this paper, we have implemented speeches that utilized the emotion information of the user's speech and image matching and recommendation system. To classify the user's emotional information of speech, the emotional information of speech about the user's speech is extracted and classified using the PLP algorithm. After classification, an emotional DB of speech is constructed. Moreover, emotional color and emotional vocabulary through factor analysis are matched to one space in order to classify emotional information of image. And a standardized image recommendation system based on the matching of each keyword with the BM-GA algorithm for the data of the emotional information of speech and emotional information of image according to the more appropriate emotional information of speech of the user. As a result of the performance evaluation, recognition rate of standardized vocabulary in four stages according to speech was 80.48% on average and system user satisfaction was 82.4%. Therefore, it is expected that the classification of images according to the user's speech information will be helpful for the study of emotional exchange between the user and the computer.
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