Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2008.04a
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pp.1009-1012
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2008
The fiber dispersion performance in fiber-reinforced cementitious composites is a crucial factor with respect to achieving desired mechanical performance. However, evaluation of the fiber dispersion performance in the composite PVA-ECC(Polyvinyl alcohol-Engineered Cementitious Composite) is extremely challenging because of the low contrast of PVA fibers with the cement-based matrix. In the present work, an enhanced fiber detection technique is developed and demonstrated. Using a fluorescence technique on the PVA-ECC, PVA fibers are observed as green dots in the cross-section of the composite. After capturing the fluorescence image with a Charged Couple Device(CCD) camera through a microscope. The fibers are more accurately detected by employing a series of process based on a categorization, watershed segmentation, and morphological reconstruction.
We propose a novel bistable nematic liquid crystal cell, which has a dual-frequency liquid crystal material and pixel-isolating polymer wall formed by an anisotropic phase separation of a mixture of liquid crystals and UV-curable pre-polymers. The proposed cell has two stable states of left- and right-handed ${\pi}$-twist. The switching between the two states is achieved by using a sequential waveform of low and high frequencies. A transmissive bistable liquid crystal display is designed, which achieves high contrast ratio by using the proposed cell and optical films.
Image enhancement algorithm aims to improve the visual quality of low contrast image through eliminating the noise and blurring, increasing contrast, and raising detail. This paper proposes adaptive dynamic range linear stretching(ADRLS) algorithm based on advantages of existing methods. ADRLS method is focused on generating sub-histograms of the majority through partitioning the histogram of input image and applying adaptive scale factor. Generated sub-histograms are finally applied by linear stretching(LS) algorithm. In order to validate proposed method, it is compared with LS and histogram equalization(HE) algorithm generally used. As the result, the proposed method show to improve contrast of input image and to preserve distinct characteristics of histogram by controlling excessive change of brightness.
Kernel-based mean-shift object tracking has gained more interests nowadays, with the aid of its feasibility of reliable real-time implementation of object tracking. This algorithm calculates the best mean-shift vector based on the color histogram similarity between target model and target candidate models, where the color histograms are usually produced after uniform color-space quantization for the implementation of real-time tracker. However, when the image of target model has a reduced contrast, such uniform quantization produces the histogram model having large values only for a few histogram bins, resulting in a reduced accuracy of similarity comparison. To solve this problem, a non-uniform quantization algorithm has been proposed, but it is hard to apply to real-time tracking applications due to its high complexity. Therefore, this paper proposes a fast non-uniform color-space quantization method using the histogram equalization, providing an adjusted histogram distribution such that the bins of target model histogram have as many meaningful values as possible. Using the proposed method, the number of bins involved in similarity comparison has been increased, resulting in an enhanced accuracy of the proposed mean-shift tracker. Simulations with various test videos demonstrate the proposed algorithm provides similar or better tracking results to the previous non-uniform quantization scheme with significantly reduced computation complexity.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.1
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pp.55-64
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2013
Due to the popularization of digital high-performance capturing equipments and the emergence of powerful image-editing softwares, it is easy for anyone to make a high-quality counterfeit money. However, the probability of detecting a counterfeit money to the general public is extremely low. In this paper, we propose a counterfeit money detection algorithm using a general purpose scanner. This algorithm determines counterfeit money based on the different features in the printing process. After the non-local mean value is used to analyze the noises from each money, we extract statistical features from these noises by calculating a gray level co-occurrence matrix. Then, these features are applied to train and test the support vector machine classifier for identifying either original or counterfeit money. In the experiment, we use total 324 images of original money and counterfeit money. Also, we compare with noise features from previous researches using wiener filter and discrete wavelet transform. The accuracy of the algorithm for identifying counterfeit money was over 94%. Also, the accuracy for identifying the printing source was over 93%. The presented algorithm performs better than previous researches.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.1
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pp.149-156
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2011
The purpose of this paper is the brief introduction of touchless fingerprint recognition and the assessment of interoperability between touchless and legacy rolled fingerprints for the wide use of touchless fingerprint recognition system. In order to assess the interoperability, the contrast and resolution of the touchless images are optimized firstly. And we perform the matching by using conventional minutiae-based matcher. Experimental results are promising that our touchless fingerprints have enough matching performance with equal error rate 7.9%. We can expect that our paper will make a significant contribution to the wide use of touchless fingerprint recognition and the increment of interoperability in the system integration between touchless-based and touch-based fingerprint systems.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.2
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pp.133-138
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2015
This paper presents a performance improvement of gray level co-occurrence matrix(GLCM) based on the nonuniform quantization, which is generally used to analyze the texture of images. The nonuniform quantization is given by Lloyd algorithm of recursive technique by minimizing the mean square error. The nonlinear intensity levels by performing nonuniformly the quantization of image have been used to decrease the dimension of GLCM, that is applied to reduce the computation loads as a results of generating the GLCM and calculating the texture parameters by using GLCM. The proposed method has been applied to 30 images of $120{\times}120$ pixels with 256-gray level for analyzing the texture by calculating the 6 parameters, such as angular second moment, contrast, variance, entropy, correlation, inverse difference moment. The experimental results show that the proposed method has a superior computation time and memory to the conventional 256-level GLCM method without performing the quantization. Especially, 16-gray level by using the nonuniform quantization has the superior performance for analyzing textures to another levels of 48, 32, 12, and 8 levels.
고품질 영상 서비스에 대한 사람들의 관심이 커짐에 따라 몇 해 전부터 Ultra High Definition(UHD)와 같은 초고해상도 기술을 이용한 영상 서비스가 화두가 되고 있으며 이를 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이런 변화와 더불어 최근 카메라에서 촬영된 원본과 같은 사실감을 느낄 수 있도록 고명암비(High Dynamic Range: HDR)와 광색역(Wide Color Gamut: WCG)을 지원하는 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며 관련 연구와 표준화가 활발히 진행되고 있다. 본고에서는 이러한 기술적 흐름에 발맞추어 HDR/WCG의 기본 개념과 각 요소 기술들에 대해 살펴보고 더불어 HDR/WCG 영상 서비스를 위한 다양한 표준단체들의 표준화 활동에 대해서도 한번 살펴보고자 한다.
2017년 5월 31일, 우리나라는 세계 최초 지상파 UHD(4K) 본 방송을 실시해 이제는 본격적인 디지털 UHD 방송 시대를 맞이하고 있다. UHDTV는 기존의 HD 영상에 비해 4배 이상 선명한 화질을 만들고 빛과 색을 처리하는데 민감하게 반응함으로 고품질의 영상을 구현하는데 조명의 역할은 상당히 크다고 할 수 있다. 따라서 UHD(Ultra High Definition) 영상의 가장 큰 장점인 고해상도의 화면구성을 위해 다양한 조명기구의 활용과 함께 부분적으로도 강조할 수 있는 섬세한 조명이 요구된다. 작품 전체에 있어 라이팅 밸런스와 통일성이 잘 조화를 이루도록 조정을 잘 해야만 UHD 영상이 가진 장점들을 잘 나타 낼 수 있다. UHD 영상의 넓어진 계조표현과 색대역의 특징을 보다 효과적으로 표현하기 위해서는 영화 조명과 같이 어두운 조명(Low Key Tone), 즉 화면의 일부분을 어둡게 하는 조명으로서 어두운 부분은 많고 밝은 부분이 적은 명암대비가 뚜렷한 조명연출을 예상한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.06a
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pp.361-363
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2016
현재 차량 내 운전자에게 편의성과 안전성을 제공하는 시스템이 활발히 개발 중이고 향후 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 스마트 자동차에서 영상 정보를 이용한 물체 추적과 분석은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 영상에서 얻을 수 있는 정보 중 현재 도로의 이정표 정보는 중요한 분석 정보로 사용된다. 하지만 국내 도로표지판 검출 연구의 경우 유럽과 북미와 비교하여 연구 개발이 활발히 진행되고 있지 않다. 국내의 경우 도로 이정표에서 영문자뿐만 아니라 한글 문자 정보까지 포함하고 있어 검출이 쉽지 않다. 또한 비교적 밝고 잡음이 적은 검출하기 좋은 환경에서는 검출이 잘 되지만 명암이 뚜렷하지 않고 잡음이 많은 환경에서는 도로 이정표 문자 검출이 어렵다. 이에 본 논문에서는 CLAHE(Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization) 방법을 적용하여 영상이 어둡고 잡음이 많은 환경에서 국내 도로 이정표의 문자 정보를 얻는다. 실험 결과, 기존 방법에 비해 문자 영역 검출 성능이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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