오링은 기계 부품들 사이에서 틈을 메워주는 역할을 한다. 지금까지 불량품 선별은 육안 및 수작업으로 수행하여 분류 오류가 자주 발생한다. 따라서 사람의 개입이 없는 카메라 기반의 불량품 분류 시스템이 필요하다. 그러나 카메라 입력 영상에서 배경으로부터 필요 영역을 분리하기 위해 이진화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 주변 조명의 변화나 반사 등의 요인으로 인해 단일 임계값 이진화를 적용하기 어려워, 주변 화소 값을 함께 고려한 적응형 이진화 기법을 적용한다. 또한 누락되는 화소 부분을 보완하기 위해 컨벡스 헐 기법도 함께 적용한다. 그리고 분리된 영역에 적용할 학습 모델은 불량 특성이 비선형인 경우에 유리한 잔류 오차 기반의 심층학습 신경망 모델을 적용한다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 오링의 불량 판별 자동화에 적용 가능하다는 것을 제시한다.
This paper proposes hardware architecture of HEVC (high efficiency video coding) CABAC (context-based adaptive binary arithmetic coding) binarizer. The proposed binarizer was designed and implemented as an independent module that can be integrated into HEVC CABAC encoder. It generates each bin string of each syntax element in a single cycle. It consists of controller module, TU (truncated unary binarization) module, TR (truncated Rice binarization) module, FL (fixed length binarization) module, EGK (k-th order exp-Golomb coding) module, CALR (coeff_abs_level_remaining) module, QP Delta (cu_qp_delta_abs) module, Intra Pred (intra_chroma_pred_mode) module, Inter Pred (inter_pred_idc) module, and Part Mode (part_mode) module. The proposed binarizer was designed in Verilog HDL, and it was implemented in 45 nm technology. Its operating speed, gate count, and power consumption are 200 MHz, 1,678 gates, and 50 uW, respectively.
The automatic recognition of transport containers using image processing is very hard because of the irregular size and position of identifiers, diverse colors of background and identifiers, and the impaired shapes of identifiers caused by container damages and the bent surface of container, etc. We proposed and evaluated the novel recognition algorithm of container identifiers that overcomes effectively the hardness and recognizes identifiers from container images captured in the various environments. The proposed algorithm, first, extracts the area including only all identifiers from container images by using CANNY masking and bi-directional histogram method. The extracted identifier area is binarized by the fuzzy binarization method newly proposed in this paper and by applying contour tracking method to the binarized area, container identifiers which are targets of recognition are extracted. We proposed and applied the ART2-based RBF network for recognition of container identifiers. The results of experiment for performance evaluation on the real container images showed that the proposed algorithm has more improved performance in the extraction and recognition of container identifiers than the previous algorithms.
This paper proposes a method to speed up the document image binarization using a water flow model. The proposed method extracts the region of interest (ROI) around characters from a document image and restricts pouring water onto a 3-dimensional terrain surface of an image only within the ROI. The amount of water to be filled into a local valley is determined automatically depending on its depth and slope. Then, the proposed method accumulates weighted water not only on the locally lowest position but also on its neighbors. Finally, the depth of each pond is adaptively thresholded for robust character segmentation. Experimental results on real document images shows that the proposed method has attained good binarization performance as well as remarkably reduced processing time compared with that of the existing method based on a water flow model.
Recently, Optical BJTC as a new approach for real-time multi-target tracking has been intensively studied. But the conventional system has some problems in the practical applications such as the false alarm and target missing and low correlation efficiency, and these poor performances are analyzed to be deeply dependent on the binarization method. So, in this paper, a new BJTC system which has the improved performances in target discrimination and diffraction efficiency is suggested, which is based on the JTPS having the same properties with those of the matched filter and new power spectrum binarization method to use effectively the high frequency components of the JTPS signal. Through the computer simulation and some experiments, the performances of the new BJTC tracking system are analyzed and proved to be superior to those of the conventional system baseds on Median method in multi- target tracking problems.
지문인식을 위한 중요한 전처리 과정중의 하나는 영상의 이진화 과정이다 이진화 과정은 그레이 레벨의 영상( gray scale input image)을 받아들여 이진의 영상(binary image)으로 만드는 것이다. 이진화 과정에 있어서의 어려운 점은 적절한 임계값(threshold value)을 찾는 것이다. 된 논문에서는 국부적인 융선과 골의 밝기의 특성에 따라 적절한 임계값을 선택하는 적응 이진화 방법을 제시한다. 실험을 통하여 게시된 방법은 기존의 방법과 비교하여 족은 성능을 보여주고 있음을 입증하였다.
딥러닝은 다양한 컴퓨터 비전 문제를 해결할 수 있지만, 대량의 데이터셋이 필요하다. 본 논문에서는 대형 이미지 데이터셋을 구축하기 위해 이미지 이진화 기반 데이터 증강 기법을 제안한다. 이미지 이진화를 사용하여 특성을 추출하고 추출된 나머지 픽셀을 랜덤하게 배치하여 새로운 이미지를 생성한다. 생성된 이미지는 원본 이미지와 유사한 품질을 보여주며, 딥러닝 모델에서도 뛰어난 성능을 보였다.
본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라로 얻어진 명함 영상을 효과적으로 이진화하기 위하여 변형된 quadratic 필터(modified quadratic filter: MQF)를 이용한 블록 적응 이진화 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 8${\times}$8 크기의 블록으로 나누고 각 블록을 문자 블록과 배경 블록으로 분류한다. 그런 다음 분류된 각 문자 블록을 중심으로 24${\times}$24 크기의 사각 창(rectangular window)을 씌우고 그 결과 블록을 전처리 필터인 QF에서 이진화를 위한 역치 선택 과정을 변형한 MQF를 이용하여 개선한다. 마지막으로 MQF에서 선택한 역치를 기준으로 하여 개선된 블록의 8${\times}$8 크기의 중심 블록에 대하여 이진화를 수행하고 영상의 원래의 위치에 채워서 이진화된 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 MQF와 블록 적응 이진화 방법은 PDA로 획득한 시험 명함 영상에 대하여 각각 기존의 QF와 전역 이진화 방법보다 이진화 성능에 미치는 영향이 우수하였다. 그리고 제안된 MQF를 이용한 블록적응 이진화 방법은 기존의 QF를 이용한 전역 이진화 방법에 비하여 문자가 훨씬 선명하게 나타나는 우수한 화질의 이진화 영상을 얻을 수 있었다. 또한 이들 이진화 영상들에 대하여 현재 상용화되고 있는 문자 인식 프로그램으로 문자 인식률을 비교한 결과, 제안된 방법에 의한 이진화 영상이 약 87.7%의 문자 인식률을 보여 약 55.7%의 문자 인식률을 보인 기존의 QF를 이용한 전역 이진화 방법에 의한 이진화 영상에 비하여 약 32.0%의 문자 인식률 증가를 보였다.
In this paper, an adaptive image binarization scheme is proposed for automated surface strain measurement. At first, we reviewed an image based 3D deformation factor measurement briefly. Then, a new adaptive thresholding method is proposed for the extraction of lattice pattern from a deformed plate image using its local mean and variance. Some experimental results are presented to verify the effectiveness of our approaches.
Nam Sang Yep;Choi Young Kyoo;Kwon Yun Jung;Lee Sung Chang
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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pp.814-818
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2004
Off-line handwritten character recognition is in difficulty of incomplete preprocessing because it has not dynamic and timing information besides has various handwriting, extreme overlap of the consonant and vowel and many error image of stroke. Consequently off-line handwritten character recognition needs to study about preprocessing of various methods such as binarization and thinning. This paper considers running time of watershed algorithm and the quality of resulting image as preprocessing For off-line handwritten Korean character recognition. So it proposes application of effective watershed algorithm for segmentation of character region and background region in gray level character image and segmentation function for binarization image and segmentation function for binarization by extracted watershed image. Besides it proposes thinning methods which effectively extracts skeleton through conditional test mask considering running time and quality. of skeleton, estimates efficiency of existing methods and this paper's methods as running time and quality. Watershed image conversion uses prewitt operator for gradient image conversion, extracts local minima considering 8-neighborhood pixel. And methods by using difference of mean value is used in region merging step, Converted watershed image by means of this methods separates effectively character region and background region applying to segmentation function. Average execution time on the previous method was 2.16 second and on this paper method was 1.72 second. We prove that this paper's method removed noise effectively with overlap stroke as compared with the previous method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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