• 제목/요약/키워드: pixel combination

검색결과 92건 처리시간 0.022초

픽셀화 이미지의 조형 특성을 활용한 패션디자인 개발 (Developing Fashion Design Utilizing the Formative Characteristics of Pixelation Image)

  • 김진영
    • 패션비즈니스
    • /
    • 제23권4호
    • /
    • pp.13-23
    • /
    • 2019
  • This study aims to understand the concept of pixel, the most important factor in constituting a digital image, draw the formative characteristics of pixelation image expressed through non-digital media, and develop fashion design reflecting the characteristics. As a research method, the literature review was conducted in the present study by involving domestic and foreign publications, related academic journals, and theses and dissertations on the pixel and pixelation image based on a qualitative research process. In addition, through an analysis of the cases that borrowed pixelation images in non-digital media like contemporary art and design, etc., an attempt was made to draw the formative characteristics of the pixelation image. Apparently, six fashion design looks are presented in the present study. The formative characteristics of the pixelation image include: first, the repeatability that repeats the minimum unit; second, the incompleteness of the shape appearing through the phenomenon of aliasing due to the characteristics of the pixel; and third, the combination that completes the shape through the combination of individual independent pixels. The results of the expression through reflecting them in fashion design are as follows: first, this study chose one small geometric formative element and presented repeatability by repetitively expressing that element in a textile pattern; second, for incompleteness, this study expressed an incomplete form, handling the edge part of the shape with the method of disentangling the strand; and third, the combination by completing a single look through overlapping of independent textiles and the combination of different independent individuals is expressed.

픽셀 배치가 자유로운 임베디드 LED 전광판 모듈 및 제어장치 설계 (A Design of Embedded LED Display Board Module and Control Unit which the Placement of Pixels is Free)

  • 이배규;김정화
    • 전자공학회논문지
    • /
    • 제50권10호
    • /
    • pp.135-141
    • /
    • 2013
  • 본 논문에서는 적색, 녹색, 청색의 세 가지 고휘도 LED를 하나의 소켓에 설치하여, 하나의 화소체 단위를 만들고, 이 화소체들의 조합과 다수 모듈들의 조합으로 문자, 그래픽, 동영상 등의 다양한 영상을 표출할 수 있는 풀컬러 전광판 모듈 및 제어장치를 개발하였다. LED 전광판 드라이버 모듈은 일정한 단위 면적에 RGB 픽셀을 조합한 도트에 드라이버 회로가 내장된다. 기존의 이러한 모듈형태는 특정 공간 및 설치 공간에 고정된 해상도를 구현하므로 가격이 높게 책정될 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 임의의 피치 간격으로 배열이 자유로운 LED 드라이버 및 이에 따른 LED 픽셀 모듈을 개발하였다. 본 논문의 전광판 모듈은 기존 각각의 LED 모듈을 구동함에 있어서 병렬 방식의 데이터 처리 방식을 픽셀을 기준으로 그 위의 서브 모듈과 그 상위에 마스터 모듈의 개념을 도입하고 각각의 화소를 직병렬 통신 방식으로 개선함으로 인해서 처리할 수 있는 데이터의 속도를 초당 36프레임 이상으로 끌어올려서 상대적으로 데이터의 처리량이 많은 동화상의 경우에도 원활한 디스플레이를 할 수 있도록 하였다. 또한 기존 전광판의 깜박거림 현상이 개선되어 보다 선명한 영상이 제공되는 효과도 있다.

Cross Mask와 에지 정보를 사용한 동영상 분할 (Dynamic Scene Segmentation Algorithm Using a Cross Mask and Edge Information)

  • 강정숙;박래홍;이상욱
    • 대한전자공학회논문지
    • /
    • 제26권8호
    • /
    • pp.1247-1256
    • /
    • 1989
  • In this paper, we propose the dynamic scene segmentation algorithm using a cross mask and edge information. This method, a combination of the conventioanl feature-based and pixel-based approaches, uses edges as features and determines moving pixels, with a cross mask centered on each edge pixel, by computing similarity measure between two consecutive image frames. With simple calcualtion the proposed method works well for image consisting of complex background or several moving objects. Also this method works satisfactorily in case of rotaitional motion.

  • PDF

사각 특징을 추가한 Viola-Jones 물체 검출 알고리즘 (Viola-Jones Object Detection Algorithm Using Rectangular Feature)

  • 서지원;이지은;곽노준
    • 대한전자공학회논문지SP
    • /
    • 제49권3호
    • /
    • pp.18-29
    • /
    • 2012
  • 실시간 물체 검출에 매우 효과적이라고 알려져 있는 Viola-Jones 알고리즘에서는 약분류기를 구성하기 위해 Haar 모양의 특징들을 사용한다. 이러한 Haar 모양 특징은 각각 양의 영역과 음의 영역에 해당하는 두 개 이상의 사각형의 조합으로 구성되며 양의 영역에 해당하는 화소값들의 합과 음의 영역에 해당하는 화소값들의 합의 차에 의하여 특징값을 계산한다. 본 논문에서 새롭게 제안하는 사각 특징은 두 개 이상의 사각 영역으로 구성되는 Haar 모양 특징과는 달리 단일한 사각 영역으로 구성되어 영역 내의 화소값들을 총합과 분산을 특징으로 사용한다. 이러한 사각 특징들을 기존의 Haar 모양 특징과 함께 사용하면 물체의 특징을 인접하는 밝은 영역과 어두운 영역의 조합으로만 선택했던 기존의 방법으로 인해 그동안 배제되어 온 새로운 특징을 선택할 수 있으며 그 결과 계산상의 손실 없이 물체 검출의 성능을 높일 수 있다.

위·변조 영상의 에지 에너지 정보를 이용한 영상 포렌식 판정 알고리즘 (Image Forensic Decision Algorithm using Edge Energy Information of Forgery Image)

  • 이강현
    • 전자공학회논문지
    • /
    • 제51권3호
    • /
    • pp.75-81
    • /
    • 2014
  • 디지털 영상의 배포에서, 저작권 침해자에 의해 영상이 불법으로 위 변조되어 유통되는 심각한 문제가 대두되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 위 변조된 디지털 영상의 에지 에너지 정보를 이용한 영상 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 SA (Streaking Artifacts)와 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix)을 이용하여, 원 영상의 JPEG 압축률 (QF=90, 70, 50, 30)에 따른 에지정보와 질의영상의 에지정보를 추출하고, 이를 각각 비교하여 위 변조 여부를 판정한다. 원 영상과 질의영상의 에지정보 매칭은 JPEG 압축률 조합의 임계치 (TCJCR : Threshold by Combination of JPEG Compression Ratios)에 따라 이루어진다. 실험을 통하여, TP (True Positive)와 FN (False Negative)은 87.2%와 13.8%이며, 산출된 최소평균 판정 에러는 0.1349이다. 그리고 제안된 알고리즘의 성능평가에서 민감도 (Sensitivity)와 1-특이도(1-Specificity)의 AUROC (Area Under Receiver Operating Characteristic) 커브 면적은 0.9388로 'Excellent(A)' 등급임을 확인하였다.

RapidEye 위성영상과 Semantic Segmentation 기반 딥러닝 모델을 이용한 토지피복분류의 정확도 평가 (Accuracy Assessment of Land-Use Land-Cover Classification Using Semantic Segmentation-Based Deep Learning Model and RapidEye Imagery)

  • 심우담;임종수;이정수
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제39권3호
    • /
    • pp.269-282
    • /
    • 2023
  • 본 연구는 딥러닝 모델(deep learning model)을 활용하여 토지피복분류를 수행하였으며 입력 이미지의 크기, Stride 적용 등 데이터세트(dataset)의 조절을 통해 토지피복분류를 위한 최적의 딥러닝 모델 선정을 목적으로 하였다. 적용한 딥러닝 모델은 3종류로 Encoder-Decoder 구조를 가진 U-net과 DeeplabV3+, 두 가지 모델을 결합한 앙상블(Ensemble) 모델을 활용하였다. 데이터세트는 RapidEye 위성영상을 입력영상으로, 라벨(label) 이미지는 Intergovernmental Panel on Climate Change 토지이용의 6가지 범주에 따라 구축한 Raster 이미지를 참값으로 활용하였다. 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위해 데이터세트의 질적 향상 문제에 대해 주목하였으며 딥러닝 모델(U-net, DeeplabV3+, Ensemble), 입력 이미지 크기(64 × 64 pixel, 256 × 256 pixel), Stride 적용(50%, 100%) 조합을 통해 12가지 토지피복도를 구축하였다. 라벨 이미지와 딥러닝 모델 기반의 토지피복도의 정합성 평가결과, U-net과 DeeplabV3+ 모델의 전체 정확도는 각각 최대 약 87.9%와 89.8%, kappa 계수는 모두 약 72% 이상으로 높은 정확도를 보였으며, 64 × 64 pixel 크기의 데이터세트를 활용한 U-net 모델의 정확도가 가장 높았다. 또한 딥러닝 모델에 앙상블 및 Stride를 적용한 결과, 최대 약 3% 정확도가 상승하였으며 Semantic Segmentation 기반 딥러닝 모델의 단점인 경계간의 불일치가 개선됨을 확인하였다.

저 복잡도 전달량 추정 및 픽셀 기반 JBDCP에 의한 효율적인 단일 영상 안개 제거 방법 (Efficient Single Image Dehazing by Pixel-based JBDCP and Low Complexity Transmission Estimation)

  • 김종호
    • 한국전자통신학회논문지
    • /
    • 제14권5호
    • /
    • pp.977-984
    • /
    • 2019
  • 본 논문에서는 안개 성분을 포함한 실외영상의 효과적인 응용을 위하여 저 복잡도를 갖는 전달량 추정 및 픽셀 기반 JBDCP(: Joint Bright and Dark Channel Prior)를 이용한 단일 영상 기반 안개 제거 방법을 제안한다. 기존의 전달량 추정은 계산량과 메모리 요구량이 큰 정련과정을 포함하는 반면, 제안하는 안개 제거 방법은 픽셀단위 및 블록단위 dark channel 정보를 결합하여 에지 정보가 보존되는 전달량을 추정하고 복잡도를 크게 감소시킨다. 또한 픽셀 기반 JBDCP를 이용하여 영상의 각 위치마다 다른 안개값을 구함으로써 영상의 특성을 반영한 전달량 추정이 가능하다. 다양한 안개 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 저 복잡도로 실행되면서 우수한 안개 제거 성능을 보여 실시간 기기를 포함한 다양한 분야에 응용될 수 있음을 나타낸다.

선형 회귀분석 기반 합산영역테이블 정밀도 향상 기법 (Linear Regression-Based Precision Enhancement of Summed Area Table)

  • 정주현;이성길
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
    • /
    • 제2권11호
    • /
    • pp.809-814
    • /
    • 2013
  • 합산영역테이블은 이미지 픽셀 주변 임의의 사각 영역 내 픽셀 값의 합을 4개 픽셀의 합차로 표현할 수 있는 자료구조이다. 그러나 합산영역테이블은 픽셀의 값을 한쪽 모서리에서 다른 쪽 모서리로 순차 누적하므로, 이미지의 크기가 큰 경우에 부동소수점 방식의 표현 범위를 초과하는 문제가 일어날 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 선형 회귀분석을 이용하여 이미지를 근사하고, 회귀분석식과의 차이만을 누적하여 정밀도 누적 오차를 감소시킬 수 있는 제안한다. 또한, 이미지의 복원 시 회귀분석식의 합을 2중 적분을 이용하여 상수시간에 구할 수 있는 방법을 함께 제안 한다. 이미지의 복원에 대한 실험을 수행하였고, 결과는 제안하는 방식이 일반적인 고정오프셋 방식보다 누적 오차를 감소시킴을 보였다.

픽셀 방향코드와 룩업테이블 분류기를 이용한 얼굴 검출 (Face Detection Using Pixel Direction Code and Look-Up Table Classifier)

  • 임길택;강현우;한병길;이종택
    • 대한임베디드공학회논문지
    • /
    • 제9권5호
    • /
    • pp.261-268
    • /
    • 2014
  • Face detection is essential to the full automation of face image processing application system such as face recognition, facial expression recognition, age estimation and gender identification. It is found that local image features which includes Haar-like, LBP, and MCT and the Adaboost algorithm for classifier combination are very effective for real time face detection. In this paper, we present a face detection method using local pixel direction code(PDC) feature and lookup table classifiers. The proposed PDC feature is much more effective to dectect the faces than the existing local binary structural features such as MCT and LBP. We found that our method's classification rate as well as detection rate under equal false positive rate are higher than conventional one.

패턴인식을 위한 일반화된 이차신경망 구현 (An Implementation of Generalized Second-Order Neural Networks for Pattern Recognition)

  • 이봉규;양요한
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
    • /
    • 제51권10호
    • /
    • pp.446-452
    • /
    • 2002
  • For most of pattern recognition applications, it is required to correctly recognize patterns even if they have translation variations. In this paper, to achieve the goal of translation invariant pattern recognition, we propose a new generalized translation invariant second-order neural network using a constraint on the weights. The weight constraint is implemented using generalized translation invariant features which are accumulated sums of pixel combinations. Simulation results will be given to demonstrate that the proposed second-order neural network has the generalized translation invariant property.