KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권3호
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pp.653-669
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2024
Dynamic scene deblurring is a complex computer vision problem owing to its difficulty to model mathematically. In this paper, we present a novel approach for image deblurring with the help of the sharp reference image, which utilizes the reference image for high-quality and high-frequency detail results. To better utilize the clear reference image, we develop an encoder-decoder network and two novel modules are designed to guide the network for better image restoration. The proposed Reference Extraction and Aggregation Module can effectively establish the correspondence between blurry image and reference image and explore the most relevant features for better blur removal and the proposed Spatial Feature Fusion Module enables the encoder to perceive blur information at different spatial scales. In the final, the multi-scale feature maps from the encoder and cascaded Reference Extraction and Aggregation Modules are integrated into the decoder for a global fusion and representation. Extensive quantitative and qualitative experimental results from the different benchmarks show the effectiveness of our proposed method.
The selection of subset size is of great importance to the accuracy of digital image correlation (DIC). In the traditional DIC, a constant subset size is used for computing the entire image, which overlooks the differences among local speckle patterns of the image. Besides, it is very laborious to find the optimal global subset size of a speckle image. In this paper, a self-adaptive and bidirectional dynamic subset selection (SBDSS) algorithm is proposed to make the subset sizes vary according to their local speckle patterns, which ensures that every subset size is suitable and optimal. The sum of subset intensity variation (${\eta}$) is defined as the assessment criterion to quantify the subset information. Both the threshold and initial guess of subset size in the SBDSS algorithm are self-adaptive to different images. To analyze the performance of the proposed algorithm, both numerical and laboratory experiments were performed. In the numerical experiments, images with different speckle distribution, different deformation and noise were calculated by both the traditional DIC and the proposed algorithm. The results demonstrate that the proposed algorithm achieves higher accuracy than the traditional DIC. Laboratory experiments performed on a substrate also demonstrate that the proposed algorithm is effective in selecting appropriate subset size for each point.
최근 넓은 동적 영역 이미지 기술은 컴퓨터 그래픽 분야에서 화제다. 본 논문에서는 가중 최소자승(가중회귀분석) 최적화 체계에 기반하여 넓은 동적 영역 이미지를 처리하는 톤매핑 알고리듬을 제안한다. 제안하는 방법은 시각적 후광 현상을 피하는 동시에 기존의 디스플레이에서 더 지각적인 넓은 동적 영역 이미지들을 보여주기 위해 가중 최소자승 필터링과 iCAM06모델을 결합한다. 제안된 알고리듬은 먼저 넓은 동적 영역 이미지를 base layer와 detail layer로 나눈다. Base layer는 큰 규모의 변화량을 가지고 있으며 가중 최소자승 필터링을 사용하여 얻어지고 iCAM06 모델을 포함한다. 다음으로, 인간의 시각 체계에 따라 base layer는 적응적으로 압축된다. 압축 시에는 base layer만 대비를 줄이고 detail layer을 보존한다. 본 논문에서는 객관적 화질 평가와 주관적 화질 평가를 통하여 제안하는 알고리듬을 적용한 이미지가 기존의 알고리듬을 적용한 이미지들에 비해 원본 넓은 동적 영역 이미지에 더 유사하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 iCAM06의 HDR (High Dynamic Range) 영상 렌더링을 위한 적응적 표준 편차를 이용한 자동레인지 고속 양방향 필터 (auto-range fast bilateral filter, FBF)를 제안한다. 다양한 노출 시간으로 촬영한 여러영상들은 전체 다이나믹 레인지를 포함한 한 장의 HDR 영상으로 만들어진다. HDR 영상 렌더링의 대표적인 알고리즘은 iCAM06이며, 이는 국부 백색 적응 (local white point adaptation), 색 순응 (color adaptation), 및 영상 처리 변환 (image processing transformation, IPT) 같은 iCAM 구조를 기초로 한다. iCAM06의 고속 양방향 필터는 레인지 필터에서 고정 표준 편차를 사용한다. 이는 넓고 낮은 분포를 가지는 고 자극치 영역에서 불필요한 고속 양방향 필터 계산의 원인이 된다. 이를 해결하기 위하여 XYZ 각 자극치 영상을 경계값에 의해 저 자극치 영상 및 고 자극치 영상으로 나눈 후, 각 자극치 영역에 대하여 히스토그램 분포에 기초한 가변 표준 편차를 이용한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 고속 양방향 필터보다 계산 속도가 개선되었음을 확인하였다.
This paper is concerned with the measurement of static and dynamic displacement by image processing(IP) and study for prediction method of velocity and acceleration. To measure the displacement visually, the measurement system consists of a telephoto zoom camera, ccd image device and a computer. The specific target on the white board is used to calculate the displacement of the structure. The captured image is then converted into a pixel-based data and then analyzed numerically. The limitation of the system depends on the image capturing speed and the pixel-size of image. In this paper, we developed for the displacement measurement using the image processing method. The proposed method enables us to measure the vibration measurement, velocity and acceleration directly without any contact. The current resolution of the displacement measurement is limited to 1/100 millimeter scale.
This paper is concerned with the measurement of static and dynamic displacement by image processing(IP) and study for prediction method of velocity and acceleration. To measure the displacement visually, the measurement system consists of a telephoto zoom camera, CCD(charge coupled device) image device and a computer. The specific target on the white board is used to calculate the displacement of the structure. The captured image is then converted into a pixel-based data and then analyzed numerically. The limitation of the system depends on the image capturing speed and the pixel-size of image. In this paper, we developed for the displacement measurement using the image processing method. The proposed method enables us to measure the vibration displacement, velocity and acceleration directly without any contact. The current resolution for the displacement measurement can be seen from the results.
This study proposes an improved binarization method to improve image recognition rate. The research goal is to minimize the information loss that occurs during the binarization process, and to transform the object of the original image that cannot be determined through the transformation process into an image that can be judged. The proposed method uses a stepwise segmentation method of an image and divides blocks using prime numbers. Also, within one block, a trapezoidal type of fuzzy is applied. The fuzzy trapezoid is binarized by dividing the brightness histogram area into three parts according to the degree of membership. As a result of the experiment, information loss was minimized in general images. In addition, it was found that the converted binarized image expressed the object better than the original image in the special image in which the brightness region was tilted to one side.
Using the vision system, robotic tasks in unstructured environments can be accompished, which reduces greatly the cost and steup time for the robotic system to fit to he well-defined and structured working environments. This paper proposes a dynamic control scheme for robot manipulator with eye-in-hand camera configuration. To perfom the tasks defined in the image plane, the camera motion Jacobian (image Jacobian) matrix is used to transform the camera motion to the objection position change. In addition, the dynamic learning controller is designed to improve the tracking performance of robotic system. the proposed control scheme is implemented for tasks of tracking moving objects and shown to outperform the conventional visual servo system in convergence and robustness to parameter uncertainty, disturbances, low sampling rate, etc.
Estimation and correction of color temperature of digital images are basis of white balance adjustment after image acquisition stage. White balance is one of the most important image processing techniques for subjective image quality enhancement. Correction of color temperature is applied for white balance adjustment or for changing the mood of a picture. A picture taken under the daylight can be changed to have a mood of sunset or cloudy day, for example. We evaluate color temperature transformation of high dynamic range images in linear and log domain, and we conclude that linear domain transformation shows better results.
In this paper, we propose three compensation methods to solve problems in high-resolution airborne infrared camera and to improve long-range target information acquisition performance. First, image motion and temporal noise reduction technique which is caused by atmospheric turbulence. Second, thermal blurring image correction technique by imperfect performance of NUC(Non Uniformity Correction) or raising the internal temperature of the camera. Finally, DRC(Dynamic Range Compression) and flicker removing technique of 14bits HDR(High Dynamic Range) infrared image. Through this study, we designed techniques to improve the acquisition performance of long-range target information of high-resolution airborne infrared camera, and compared and analyzed the performance improvement result with implemented images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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