In this paper, we present an algorithm for synthesizing intermediate views from a stereoscopic pair of images. Syntheses of intermediate images allows one to realize a more comfortable the 3D display system. The proposed method is based on block matching, which is not ordinarily used. The contour information is used for a block decision. In order to find an equivalent (or corresponding) block, there are two steps: "matching of contour-to-original image" and "matching of contour-to-contour image" methods. "Matching of contour-to-contour image" uses both left and right contour images. This block matching method allows us to find the corresponding block in spite of different block sizes. Experimental results illustrate the performance of the proposed technique and we obtained a high quality image of more than 31 dB PSNR.image of more than 31 dB PSNR.
An asymmetrical cross-coupled compensator to improve the contouring performance is proposed. This is a refinement of the structure suggested by Koren. The position loop is closed with a proportional controller as in the uncoupled system. An additional input term proportional to the component of the contour error along the corresponding axis is included. The controller gains are chosen to give an appropriate frequency response and an optimum range for the damping ratio. The effectiveness of the proposed controller is studied by means of digital simulations of the dynamics of the drives and the controller for 4 types of command trajectories: straight line contour, cornering contour, circular contour, elliptic contour. Substantial improvement in contouring performance is obtained for a range of contouring conditions.
본 논문에서는 윤곽선 세그먼트의 양 끝점을 잇는 직선과 곡선의 길이의 비율로 윤곽선 변동율을 정의하고, 이로부터 윤곽선의 형태를 기술하는 방법을 제안하였다. 윤곽선 변동율은 윤곽선 세그먼트로부터 계산되기 때문에 회전이나 크기 변형에 불변하는 윤곽선 세그먼트를 추출해야 한다. 이를 위하여 전체 윤곽선의 길이에 비례하는 상대적인 길이로 윤곽선을 분할하고 윤곽선 상의 모든 점을 분할점으로 하는 중첩된 윤곽선 세그먼트를 이용하였다. 윤곽선 변동율은 윤곽선 세그먼트의 단위 길이에 따라 국소적 또는 전역적인 특징을 나타내므로, 윤곽선 변동율의 분포를 나타내는 특징 벡터로 물체의 형태를 기술하고, 단위 길이별로 특징 벡터를 비교하여 윤곽선 형태의 유사도를 계산한다. 제안된 방법을 구현하여 15종의 물고기 영상에 대하여 회전 및 크기 변형을 가한 총 165개의 영상에 대하여 실험한 결과, 회전 및 크기 변형에 대한 불변성은 물론 정규화된 체인코드 히스토그램(NCCH)과 링 프로젝션(TRP)을 이용한 방법에 비하여 군집화 능력이 우수함을 확인할 수 있었다.
A Snake is an active contour for representing object contours. Traditional snake algorithms are often used to represent the contour of a single object. However, if there is more than one object in the image, the snake model must be adaptive to determine the corresponding contour of each object. Also, the previous initialized snake contours risk getting the wrong results when tracking multiple objects in successive frames due to the weak topology changes. To overcome this problem, in this paper, we present a new snake method for efficiently tracking contours of multiple objects. Our proposed algorithm can provide a straightforward approach for snake contour rapid splitting and connection, which usually cannot be gracefully handled by traditional snakes. Experimental results of various test sequence images with multiple objects have shown good performance, which proves that the proposed method is both effective and accurate.
An asymmetrical cross-coupled compensator to improve the contouring performance is proposed. This is a refinement of the structure suggested by Koren. The position loop is closed with a proportional controller as in the uncoupled system. An additional input term proportional to the component of the contour error along the corresponding axis Is included. The controller gains are chosen to give an appropriate frequency response and an optimum range for the damping ratio. The effectiveness of the proposed controller is studied by means of digital simulations of the dynamics of the drives and the controller for 3 types of command trajectories; straight line contour, cornering contour, circular contour. Substantial improvement in contouring performance is obtained for a range of contouring conditions.
This paper presents contour simplification method and a regional hierarchical segmentation algorithm based on PSNR for the transmission of image in mobile communication, of which available bandwidth is very limited. It first takes into account the global information and produces a coarse segmentation, that is, with a small number of regions. Then, each segmented region has different quality. Thus, the region with low quality is selected by PSNR and improved by introducing regions corresponding to more local information. It is able to improve the subjective quality of image and reduce contour information. In addition, contour simplification method is proposed for the efficient lossless chain coding. The proposed method can be applied to the applications such as mobile communications and videotelephone through PSTN, of which the available transmission bandwidth is very limited.
본 논문에서는 2차원 영상을 기반으로 3차원 목표물을 인식하는 기법의 한 예로서 적외선 영상으로부터 추출된 물체의 모양 정보와 모양 정보의 신뢰도를 이용해서 지상에서 지상용 차량을 인식하는 기법(ground-to-ground vehicle recognition)을 제안한다. 우선 목표물 추출과정에서 얻어진 마스크의 윤곽선 상에 있는 점들 중 에지 경사도의 크기와 밝기값이 일정한 값 이상이 되는 점들을 신뢰도가 높은 점이라고 정의하고 신뢰도가 높은 점들을 연결해서 신뢰도가 높은 부분 윤곽선(sub-contour)을 추출한다. 모델로부터 입력 영상의 신뢰도가 높은 윤곽선에 해당되는 윤곽선을 선택한 후 각각 해당되는 윤곽선들은 이산 정현 변환(Discrete Sine Transform)을 사용해서 특징값을 계산한 다음 서로 비교한다. 실험 결과 영상 분할이 불완전한 경우 신뢰도를 이용한 방법이 그렇지 않은 방법보다 더 나은 결과를 보였다.
본 논문에서는 음성합성의 억양 제어를 위한 새로운 F0 궤적 모델을 제안한다. 제안한 모델은 발성된 문장의 F0 궤적을 중첩가산되는 사건들로 분해하고, 각 사건들을 가우시안 종모양의 사건함수로 모델링한다. 그리고 제안한 모델을 위한 파라미터 추정 알고리즘을 제시한다. 제안한 모델은 특정한 음운론적 지식에 기반하지 않았으며, F0 궤적의 분석단계와 합성단계에 모두 사용 가능하다. 제안한 모델의 성능평가를 위해 다양한 장르에서 추출한 여러 형태의 500문장의 코퍼스를 구축하고, 이를 전문 아나운서에게 발성하게 하여 구축한 음성코퍼스로 실험한 결과, 원음성의 F0 궤적과 제안한 모델에 의해 합성된 F0 궤적의 평균 제곱 오류근이 7.87Hz이었다.
This paper describes a new method to eliminate the baseline wander for ECG based on waveform morphology analysis. This method uses the descending slope tracing waves[3] to separate the baseline wander from ECG and approximates the separated baseline wander to a corresponding approximated S-waves contour, and finally, subtracts the approximated S-waves contour from the original ECG. To verify its efficacy and validity in practical applications, this method has been applied to MIT/BIH database and compares this method with the other method employing the ascending slope tracing waves to remove a baseline from ECG[4].
An image fusion method is proposed on the basis of depth model segmentation to overcome the shortcomings of noise interference and artifacts caused by infrared and visible image fusion. Firstly, the deep Boltzmann machine is used to perform the priori learning of infrared and visible target and background contour, and the depth segmentation model of the contour is constructed. The Split Bregman iterative algorithm is employed to gain the optimal energy segmentation of infrared and visible image contours. Then, the nonsubsampled contourlet transform (NSCT) transform is taken to decompose the source image, and the corresponding rules are used to integrate the coefficients in the light of the segmented background contour. Finally, the NSCT inverse transform is used to reconstruct the fused image. The simulation results of MATLAB indicates that the proposed algorithm can obtain the fusion result of both target and background contours effectively, with a high contrast and noise suppression in subjective evaluation as well as great merits in objective quantitative indicators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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