Geometric distortion and shadow effect due to capturing angle could be included in document copy images that are captured by a camera in stead of a scanner. In this paper, a clean black and white document image generation algorithm by distortion correction and shadow elimination based on a camera, is proposed. In order to correct geometric distortion such as straightening un-straight boundary lines occurred by camera lens radial distortion and eliminating outlying area included by camera direction, second derivative filter based document boundary detection method is developed. Black and white images have been generated by adaptive binarization method by eliminating shadow effect. Experimental results of the black and white document image generation algorithm by recovering geometrical distortion and eliminating shadow effect for the document images captured by smart phone camera, shows very good processing results.
Han Hyun Jin;Jo O Hyoung;Lee Hyun Wook;Kwon Tae Wook
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.1207-1210
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2008
무선 센서 네트워크는 고정 인프라 없이 센서 노드만으로 정보를 수집하는 네트워크로서 센서들의 위치정보 식별은 매우 중요하다. 센서 노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival: ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크에 배치되어 있는 각 센서 노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 줄였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존 ToA보다 실내(5m×7m)에서 평균 0.1cm, 실외(10m×10m) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.808-810
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2016
Color constancy는 다양한 광원 아래에서 사물의 색을 인지하는 능력이다. 사람의 눈은 절대적인 색상을 인지하는 것이 아니라 주변 환경과의 상대적인 색상을 인지하지만[1], 기계는 절대적인 색상 값으로 받아들이므로 기계가 광원의 영향을 받은 사물의 색상을 정확히 알기 위해서는 기계가 받아들이는 색상 값에서 광원의 영향을 제거해 주는 과정이 필요하다. 이를 카메라에서는 화이트 밸런싱 또는 칼라 밸런싱이라 부르기도 하며 이러한 과정을 위해서 다양한 기법들이 존재하는데, 영상 전체의 각 색상 채널의 평균값은 무채색이라는 Grey world 기법[2]부터, 영상에서 가장 높은 색상 값을 갖는 곳이 광원을 가장 잘 표현한다고 가정하는 White patch(Max RGB)기법[1], 색상 히스토그램 보정을 통한 화이트 밸런싱[3], 최근에는 무채색 지점에서의 각 색상 채널의 변화량이 모두 같다는 가정을 통해 무채색 지점을 찾는 Grey pixel[4] 등 많은 기법이 연구되었다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램 보정으로 칼라 대비 개선 효과를 통해 각 색상 채널의 비율이 비슷한 곳을 무채색 지점으로 표본을 수집하여 해당 표본으로부터 칼라 벡터로서 PCA를 통한 대표 값을 추출하여 광원을 예측하는 기법을 소개한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.4
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pp.321-326
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2016
In this paper, we propose a luminance correction algorithm based on measuring position for potable luminance measurement system. Measurement position and angle have an affect on the luminance value. We improve the position-based luminance measurement system using luminance correction algorithm based on the measuring angle. We analyze change of luminance value according to the measurement distance and angle from camera and light source. The certified point-luminance meter is used to evaluate a scene luminance measuring method using the image information of camera. Also, we derive an expression equation for evaluating luminance value from determined position. The performances of the proposed system are verified by using comparative experiments with the point-luminance meter using experimental signboard.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.204-204
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2018
수문 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 불확실성 관련한 기존 연구들은 정량적 레이더 기반 강우량 추정과정에서 보정방법을 이용하여 각 단계별 불확실성을 줄이는 연구들을 수행하였다. 하지만 기존 연구들은 전체 과정에 대한 포괄적인 불확실성을 나타내지 못하고 각 단계별 불확실성의 상대적인 비율도 제시하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 정량적 레이더강우량 추정과정의 각 단계별 불확실성을 정량화하고 불확실성 전파를 나타낼 수 있는 적합한 방법을 제시하였다. 첫 번째로 초기와 최종 불확실성, 각 단계별 불확실성의 변동과 상대적인 비율을 나타낼 수 있는 새로운 개념을 제안하였다. 두 번째로 레이더기반 추정과정의 불확실성 정량화와 전파과정을 분석하기 위해 Maximum Entropy Method (MEM), Uncertainty Delta Method (UMD), Modified-Narrow Uncertainty Method (M-NUM)를 적용하였다. 세 번째로 레이더기반 강우량 추정과정의 불확실성 정량화를 위해 2개 품질관리 알고리즘, 2개 강우량 추정방법, 2개 후처리 강우량 보정방법을 2012년 여름철 18개 사례에 대하여 사용하였다. 적용결과, 최종 불확실성(후처리 강우량 보정 불확실성)이 초기 불확실성(품질관리 불확실성)보다 작게 나타나 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 하지만 레이더강우량 추정단계의 불확실성은 증가하는 것으로 나타났다. 또한 레이더강우량 추정과정에서 각 단계별로 적합한 방법을 선정하는 것이 각 단계별로 불확실성이 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구는 새로운 방법이 명확히 불확실성을 정량화할 수 있으며 정확한 정량적 레이더 강우추정에 기여할 것으로 판단한다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.245-248
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2004
본 논문에서는 텔레비전 수신기에서 채널 변경에 따른 음량 자동 보정 방법에 대해서 기술하고자 한다. 지금까지 텔레비전 수상기에서는 사용자가 방송 채널을 전환하는 경우 각 방송 채널마다 음량 레벨이 조금씩 다르다는 것을 느끼게 된다. 그러므로 이러한 채널 변경에 따른 음량 변화를 조정하기 위해 청취자가 리모컨으로 볼률을 조절하는 불편함을 줄이기 위해 자동으로 음량 변화를 보정하는 것이 요구된다. 본 논문은 채널 변경에 따른 음량 변화와 Dynamic Range 가 너무 큰 오디오 신호에 대해 자동으로 음량을 보정함으로써 청취자가 볼륨을 조절하는 불편함을 줄이는 자동 음량 보정 알고리즘을 제안하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.311-315
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2007
본 연구에서는 칼만필터(Kalman filter) 개념을 도입한 추계학적 편차보정 기법을 활용하여 실시간으로 레이더 및 관측강우에 대한 불확실성을 줄일 수 있는 레이더 최적강수 산정기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 개발된 레이더 강우량 추정기법은 한강유역을 대상으로 적용되었으며, 여기서 사용된 레이더 자료는 기상청에서 수집한 레이더 합성 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료이다. 자료기간은 2004년 7월 및 2006년 7월의 각 한달치 10분 간격의 레이더 자료가 사용되었고, 본 기간에 대응하는 약 130여개 지점의 기상청 AWS(Automatic Weather Station) 강우 관측자료가 편차보정을 위해 사용되었다. 매개변수별 편차추정 분석을 수행한 결과, 한강유역의 주어진 자료기간에 대한 적절한 편차추정을 위해 N=10, $i_T=2mm/h$의 매개변수를 선정하여 레이더 강수추정 오차에 대한 편차를 계산하여 개발 보정기법을 적용하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 추계동역학적 편차보정 기법은 Marshall-Palmer 기법의 높은 편차를 1에 가깝게 줄일 수 있는 것으로 나타났고, 홍수기 급박한 재해상황에서 보다 신속히 레이더 강수장을 제공할 수 있는 현업적 보정기법으로써의 유용성이 매우 높은 것으로 평가되었다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.5C
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pp.364-370
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2005
The first step of face recognition is to align an input face picture with database images. We propose a new algorithm of removing registration error in eigenspace. Our algorithm can correct for translation, rotation and scale changes. Linear matrix modeling of registration error enables us to compensate for subpixel errors in eigenspace. After calculating derivative of a weighting vector in eigenspace we can obtain the amount of translation or rotation without time consuming search. We verify that the correction enhances the recognition rate dramatically.
FPA (Focal Plane Arrary)를 이용한 적외선 영상 획득 시스템에서 발생하는 주요 잡음 중 하나는 영상에 존재하는 공간적 고정 패턴 잡음(SFPN, Spatial Fixed Pattern Noise)이다. 이것이 발생하는 주된 요인은 배열을 이루고 있는 각 검출기들과, FPA 출력단에 있는 증폭기의 입출력 응답이 균일하지 않고, 시간이 흐름에 따라 그 응답특성이 변화하기 때문이다. 이 문제를 극복하기 위하여 일반적으로 교정기반 불균일 보정 방법(CBNUC, Calibration Based Nonuniformity Correction)과 장면기반 불균일 보정방법(SBNUC, Scene Based Nonuniformity Correction)이 사용된다. 본 논문은 CBNUC를 사용하는 시스템의 FPA 출력단 회로에 구성된 복수의 증폭기에 존재하는 이득의 차이 및 잡음에 의한 불균일을 보정하기 위한 보간 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 CBNUC 기반 적외선 영상 시스템에서 발생하는 규칙적인 패턴의 SFPN을 효율적으로 제거하는 것을 확인하였다. 또한, 제안한 기법은 CBNUC 기반 적외선 영상 시스템에서 주기적으로 수행해야하는 단일점보정 (OPC, One Point Correction)의 수행횟수를 줄이고, 연산량도 적어 실시간 시스템 구현이 가능하다.
There is increasingly interested in the measurement of antenna's characteristics for one's manufacture according to one's various application. Due to this, the antenna measurement system need be made with more and more great precision. On measuring of the antenna's characteristic, the conventional system handled by human generates the error due to controlling the position of the system by user. Therefore there need be introduced the automatic measurement system of antenna's characteristic. In this paper, we propose antenna extraction algorithm for the Antenna automatic measurement system of antenna's characteristic. The proposed algorithm gets the antenna image from antenna measurement system, extracts an antenna object from the image, and extracts the parameters for antenna's slant and antenna's location. The extracted parameters is used to correct location and distortions of the antenna and automatic measurement. The proposed algorithm is applied to the patch antenna. The results show that antenna's object is efficiently extracted and the angle for correcting the error is calculated well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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