The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.10C
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pp.990-999
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2007
In this paper, we propose the region-based image retrieval method using JSEG which is a method for unsupervised segmentation of color-texture regions. JSEG is an algorithm that discretizes an image by color classification, makes the J-image by applying a region to window mask, and then segments the image by using a region growing and merging. The segmented image from JSEG is given to a user as the query image, and a user can select a few segmented regions as the query region. After finding the MBR of regions selected by user query and generating the multiple window masks based on the center point of MBR, we extract the feature vectors from selected regions. We use the accumulated histogram as the global descriptor for performance comparison of extracted feature vectors in each method. Our approach fast and accurately supplies the relevant images for the given query, as the feature vectors extracted from specific regions and global regions are simultaneously applied to image retrieval. Experimental evidence suggests that our algorithm outperforms the recent image-based methods for image indexing and retrieval.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.2
s.46
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pp.77-82
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2007
In this paper, we proposed the image processing techniques for extracting the cracks in a concrete surface crack image and the enhanced Max-Min neural network for recognizing the directions of the extracted cracks. The image processing techniques used are the closing operation or morphological techniques, the Sobel masking for extracting for edges of the cracks, and the iterated binarization for acquiring the binarized image from the crack image. The cracks are extracted from the concrete surface image after applying two times of noise reduction to the binarized image. We proposed the method for automatically recognizing the directions of the cracks with the enhanced Max-Min neural network. Also, we propose an enhanced Max-Min neural network by auto-tuning of learning rate using delta-bar-delta algorithm. The experiments using real concrete crack images showed that the cracks in the concrete crack images were effectively extracted and the enhanced Max-Min neural network was effective in the recognition of direction of the extracted cracks.
For low contrast images, a histogram equalization is possible to easily identify information when the intensity is concentrated in an image. Over contrast enhancement is the problem of generating an unnatural image cognitively because the focus of existing techniques was the contrast enhancement. In order to solve this problem, CLAHE method solves unnatural problems by limiting contrast using a maximum threshold. However, this method has an extra problem that concealed detail information in an image. This paper proposes a detail-map based on the multiple layers block overlapped histogram equalization in order to avoid loss of detail information. Loss of detail information has been made to minimize as combining images with limited contrast enhancement using a detail-map in each layers.
JPEG2000 offers the technique which compresses the interested regions with higher quality than the background. It is called by an ROI(Region-of-Interest) coding method. In this paper, we use images including the human faces, which are processed uppermost and compressed with high quality. The proposed method consists of 2 steps. The first step extracts some faces and the second one is ROI coding. To extract the faces, the method cuts or scale-downs some regions with $20{\times}20$ window pixels for all the pixels of the image, and after preprocessing, recognizes the faces using neural networks. Each extracted region is identified by ROI mask and then ROI-coded using Maxshift method. After then, the image is compressed and saved using EBCOT. The existing methods searched the ROI by edge distributions. On the contrary, the proposed method uses human intellect. And the experiment shows that the method is sufficiently useful with images having several human faces.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.12B
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pp.2359-2368
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1999
In this paper we propose a 2D FLIR image-based 3D target recognition system which performs group-to-ground vehicle recognition using the target contour and its degree of reliability extracted from FLIR image. First we extract target from background in FLIR image. Then we define contour points of the extracted target which have high edge gradient magnitude and brightness value as reliable contour point and make reliable contour by grouping all reliable contour points. After that we extract corresponding reliable contours from model contour image and perform comparison between scene and model features which are calculated by DST(discrete sine transform) of reliable contours. Experiment shows that the proposed algorithm work well and even in case of imperfect target extraction it showed better performance then conventional 2D contour-based matching algorithms.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.12
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pp.13-20
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2004
Manufacturing process for the microfluidic device can include such sequential steps as master fabrication, electroforming, and injection molding. The laser ablation using masks has been applied to the fabrication of channels in microfluidic devices. In this study, manufacturing of polymer master and mold insert for micro injection molding was investigated. Ablation of PET (polyethylene terephthalate) by the excimer laser radiation could be used successfully to make three dimensional master fur nickel mold insert. The mechanism fur ablative decomposition of PET with KrF excimer laser $({\lambda}: 248 nm, pulse duration: 5 ns)$ was explained by photochemical process, while ablation mechanism of PMMA (polymethyl methacrylate) is dominated by photothermal process, the .eaction between PC (polycarbonate) and KrF excimer laser beam generate too much su.face debris. Thus, PET was adopted in polymer master for nickel mold insert. Nickel electroforming using laser ablated PET master was preferable for replication method. Finally, it was shown that excimer laser ablation can substitute for X-ray lithography of LIGA process in microstructuring.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.2
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pp.162-171
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1991
This paper presents an algorithm for compressing image data by separating the image into two parts. I.e. edge image containing high-frequency components and non-edge image containing low-frequency components of image. The edge image is extracted by using 8 level compass gradient masks and the non-edge image is obtained by removing the edge image from the original image. The edge image is coded by Huffman run-length code and the non edge image is transformed first by DCT and the transformed images is coded next by a quantized bit allocation table. For an example image. GIRL. the proposed algorithm shows bit rate of 0.52 bpp with PSNR of 36dB.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.419-423
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2008
사람의 손동작은 오랫동안 하나의 언어역할을 하는 통신 수단으로 사용되어 왔다. 이러한 손동작 중에서 가장 체계를 갖춘 수화는 청각장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 주요한 통신 수단이다. 하지만 건청인들의 대부분이 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 원활하게 하기 위해 색상 정보와 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 실시간 수화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 실시간 영상에서 YCbCr 컬러 공간에서 색차 정보에 해당하는 Cb, Cr 정보를 각각 추출한 후, 이진화한 영상과 원본 영상에서 마스크를 통한 에지를 추출한 이진화 영상에 대해 논리연산을 통해 두 손의 위치와 외곽을 추출한다. 추출된 각 정보를 조합하여 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 객체의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 퍼지 클러스터링 기법 중의 FCM 알고리즘을 적용하여 수화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라를 통해 얻어진 실시간 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 두 손 영역의 추출에 효과적이고 수화 인식에 있어서 가능성을 확인하였다.
Kim, Min-Ji;Kim, Hye-Ran;Park, Hyo-Bin;Yim, Tae-Gyoung;Kim, Kwang Baek
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.497-498
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2017
기존의 영상 복원 방법에서는 영상에 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 강조하였다. 강조된 영상에서 Max-Min 연산을 위해서 칼라 채널의 최대값을 이용하여 각 픽셀 값을 정규화 하였다. 정규화 된 픽셀 값에 Min 연산을 적용하여 연결 가중치를 계산하여 훼손된 영상의 복원에 적용하였다. 그러나 일부 손실된 영상에서 손실된 부분을 탐색하기 위해 $10{\times}10$을 가진 마스크를 이용하여 훼손된 영역을 탐색한 후, 탐색된 훼손된 영역에 연결 가중치를 적용하여 임계값보다 적은 경우에는 임계값으로 설정하여 손실된 부분을 복원하였으나 원 영상과의 차이가 나는 경우가 자주 발생하여 복원의 정확성이 낮아지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 복원의 정확성을 높이기 위하여 그레이 영상뿐만 아니라 칼라 영상에서도 복원의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 칼라 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 복원의 정확성이 높아진 것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.02a
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pp.115-115
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2010
광 결정 발광 다이오드를 제작하는데 있어서 문제가 되는, 표면 비 발광 재결합을 줄이기 위해서 $(NH_4)_2S_x$ 패시베이션 효과를 연구하였고, 실제 소자를 공정하였다. $(NH_4)_2S_x$ 패시베이션의 영향을 알아보기 위해서, GaAs 기판위에 10쌍 다중 양자 우물 구조를 가진, 에피탁시를 이용하여 광 결정 다이오드를 제작하였고, 그 후 패시베이션 처리를 하였다. 광 결정 격자 상수는 600 nm 였고, 전자 빔 노광기법을 이용하여 패턴을 만들었다. 패시베이션효과는 시분해 발광 측정을 이용하여 캐리어 라이프 타임의 변화를 통해 확인 할 수 있었다. 광 결정 구조가 없는 발광 다이오드에서의 라이프 타임은 2206 ps였고, 광 결정 구조를 가진 발광다이오드에서의 라이프타임은 831ps였다. 이는 식각된 구멍의 표면에서 비 발광 재결합이 증가했다는 것을 의미한다. 패시베이션 처리된 광 결정 발광다이오드의 라이프 타임은 1560 ps 으로 광 결정 구조의 표면에서 발생된 비 발광 표면 재결합이 상당히 줄었음을 알 수 있다. 상용 에피탁시에 실제 소자에 적용 가능한 광 결정 발광 다이오드를 제작하였다. 상용 에피탁시는 20쌍의 다중 양자우물과, 16쌍의 Distributed Bragg Reflector를 가진 구조이다. 이 상용 에피탁시에 광 결정 구조를 만들기 위해서 니켈 크롬 (NiCr) 마스크를 사용하였고, 기존 식각 시간보다 세배 길어진 식각 시간을 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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