본 논문은 LED 디스플레이 시스템에서 균일하고 부드러운 영상표출을 위하여 각각의 Red, Green, Blue LED의 휘도를 조절하여 흰색보정을 유지할 수 있는 프로세서를 설계하였다. 이 프로세서는 일반적인 LED소자의 특성곡선을 근거로 "a"를 고유특성 값, "b"를 사용시간에 따른 휘도보정 값, "X"를 구동전류 값, "Y"를 휘도 값이라 할 때, "Y=aX+b"로 설정되는 휘도 특성함수에 의하여 각 픽셀의 휘도에 따른 구동 전류 값을 산출하여 휘도를 보정하고, 또한 장시간 사용 시 LED소자의 휘도 저하 문제를 해결하기 위하여 "b"값을 조절하여 LED 디스플레이 시스템의 전체 평균 휘도 값을 상향시킬 수 있도록 구현하였다.
본 논문에서는 원본 영상에 존재하는 가로축 방향과 세로축 방향의 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면 특성을 정밀하게 조사한 후, 다양한 곡면의 특성을 효과적으로 활용하여 실제 영상의 픽셀 값에 더욱 근접한 보간 값을 구하고 이를 사용하여 확대 영상을 생성하는 확대 영상의 화질 개선 기법을 제안한다. 제안 기법의 절차에 따라 구해진 보간 값은 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면, 단순 오목 곡면, 복합 곡면상의 값을 갖게 되기 때문에 실제 영상에 더욱 근접한 확대 영상을 생성할 수 있어 확대 영상의 화질이 향상된다. 제안 기법을 적용하여 확대한 영상의 PSNR 값이 기존의 기법들을 적용하여 확대한 영상의 PSNR 값보다 큰 것을 확인하였다.
A scalable parallel algorithm is proposed for efficient image component labeling with local operatos on a mesh connected SIMD computer. In contrast to the conventional parallel labeling algorithms, where a single pixel is assigned to each PE, the algorithm presented here is scalable and can assign m$\times$m pixel set to each PE according to the input image size. The assigned pixel set is converted to a single pixel that has representative value, and the amount of the required memory and processing time can be highly reduced. For N$\times$N image, if m$\times$m pixel set is assigned to each PE of P$\times$P mesh, where P=N/m, the time complexity due to the communication of each PE and the computation complexity are reduced to O(PlogP) bit operations and O(P) bit operations, respectively, which is 1/m of each of the conventional method. This method also diminishes the amount of memory in each PE to O(P), and can decrease the number of PE to O(P2) =Θ(N2/m2) as compared to O(N2) of conventional method. Because the proposed parallel labeling algorithm is scalable, we can adapt to the increase of image size without the hardware change of the given mesh connected SIMD computer.
Kim Youngsun;Kong Jong-Pil;Heo Haeng-Pal;Park Jong-Euk;Chang Young-Jun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.604-607
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2005
All CCD pixels do not react uniformly even if the light of same radiance enters into the camera. This comes from the different camera optical characteristics, the read-out characteristics, the pixel own characteristics and so on. Usually, the image data of satellite camera can be corrected by the various image-processing methods in the ground. However, sometimes, the in-orbit correction is needed to get the higher quality image. Especially high frequency pixel correction in the middle of in-orbit mission is needed because the in-orbit data compression with the high frequency loss is essential to transmit many data in real time due to the limited RF bandwidth. In this case, this high frequency correction can prevent have to have any unnecessary high frequency loss. This in-orbit correction can be done by the specific correction table, which consists of the gain and the offset correction value for each pixel. So, it is very important to get more accurate correction table for good correction results. This paper shows the new algorithm to get accurate pixel correction table. This algorithm shall be verified theoretically and also verified with the various simulation and the test results.
본 논문은 검출기의 포화과정을 반영한 비선형 모델의 잡음 특성을 분석하고, 그러한 분석결과를 영상 신호-잡음비(Image SNR)의 분포도를 계산하기위하여 적용한다. 특별히, 검출 화소의 비선형성은 잡음분포(PDF)의 비대칭성과 화소 신호-잡음비(Pixel SNR)의 증폭이라는 두 가지 관점에서 분석되며, 제안된 영상 신호-잡음비 분포도를 이용하여 위성의 발사 후에 카메라 이득의 변화나 기타 상황에서도, 궤도상에서 최적의 위성 카메라 운영 변수들(노출시간, 누적횟수)을 얻을 수 있음이 주요한 특징으로 강조된다.
In this paper, we propose an edge detection algorithm for auto focus of infrared camera. We designed and implemented the edge detection of infrared image by using a spatial filter on FPGA. The infrared camera should be designed to minimize the image processing time and usage of hardware resource because these days surveillance systems should have the fast response and be low size, weight and power. we applied the $3{\times}3$ mask filter which has an advantage of minimizing the usage of memory and the propagation delay to process filtering. When we applied Laplacian filter to extract contour data from an image, not only edge components but also noise components of the image were extracted by the filter. These noise components make it difficult to determine the focus state. Also a bad pixel of infrared detector causes a problem in detecting the edge components. So we propose an adaptive edge detection filter that is a method to extract only edge components except noise components of an image by analyzing a variance of pixel data in $3{\times}3$ memory area. And we can detect the bad pixel and replace it with neighboring normal pixel value when we store a pixel in $3{\times}3$ memory area for filtering calculation. The experimental result proves that the proposed method is effective to implement the edge detection for auto focus in infrared camera.
본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.
A seam-line determination algorithm is proposed to determine image border-line in mosaicing using the transformation of gray value differences and dynamic programming. Since visually good border-line is the one along which pixel differences are as small as possible, it can be determined in association with an optimal path finding algorithm. A well-known effective optimal path finding algorithm is the Dynamic Programming (DP). Direct application of the dynamic programming to the seam-line determination causes the distance effect, in which seam-line is affected by its length as well as the gray value difference. In this paper, an adaptive cost transform algorithm with which the distance effect is suppressed is proposed in order to utilize the dynamic programming on the transformed pixel difference space. Also, a figure of merit which is the summation of fixed number of the biggest pixel difference on the seam-line (SFBPD) is suggested as an evaluation measure of seamlines. The performance of the proposed algorithm has been tested in both quantitively and visually on various kinds of images.
기존의 광학현미경을 분해 하여 Kerr 현미경을 구성한 다음, 180도 자벽을 가지는 극박 3 %Si-Fe에 대해 자구모양을 관찰하였다. CCD 카메라로 취득한 한 단 한 장의 디지털 자구모양으로부터 자구영역의 경계선을 고가의 고속 영상처리장치 없이 결정하였다. 자구모양의 경계선 결정 방법은 디지털 자구모양의 픽셀값을 감산, 적분, 최소자승법의 연산을 이용하는 것이다. 이 방법은 많은 디지털 이미지를 연속적으로 취득하여 다중 합산하는 종래의 방식보다는 비용이 적게 든다. 이 연구 결과로부터 3개의 경계선과 0.085[T]의 자속밀도가 구해져 시편의 중심부와 같이 $180^{\circ}$ 자벽 만이 형성되는 영역이라면 이 방법을 적용할 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.61-70
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2023
Image segmentation is a very crucial step in effective digital image processing. In the past decade, several research contributions were given related to this field. However, a general segmentation algorithm suitable for various applications is still challenging. Among several image segmentation approaches, graph-based approach has gained popularity due to its basic ability which reflects global image properties. This paper proposes a methodology to partition the image with its pixel, region and texture along with its intensity. To make segmentation faster in large images, it is processed in parallel among several CPUs. A way to achieve this is to split images into tiles that are independently processed. However, regions overlapping the tile border are split or lost when the minimum size requirements of the segmentation algorithm are not met. Here the contributions are made to segment the image on the basis of its pixel using min-cut/max-flow algorithm along with edge-based segmentation of the image. To segment on the basis of the region using a homogenous optimum cut algorithm with boundary segmentation. On the basis of texture, the object type using spectral partitioning technique is identified which also minimizes the graph cut value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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