주어진 이진영상 안에 존재하는 객체를 인식하기 위해서는 영상분할과 패턴정합 과정을 거친다. 영상 내의 이진 객체들이 서로 분리되었다는 조건 하에서는 면적, 경계선의 길이, 또는 그들 사이의 비례 등과 같은 대상 전체의 특징을 기술하는 전역적 특징을 이용해서 객체를 인식할 수 있지만 객체들이 서로에 의해 부분적으로 가리어져 있으면 전역적 특징은 사용될 수 없고 점, 선분 등 객체의 부분을 기술하는 국지적 특징들을 이용해서 인식해야 한다. 본 논문에서는 모델의 경계선상의 곡률이 큰 점들을 추출하여 특징점으로 삼고, 그 가운데 두 점을 택하여 하나의 국지적 특징으로 사용한다. 또한 모델과 입력영상에서 각기 추출된 국지적 특징들을 비교하여 정합함으로써 부분적으로 가려진 객체를 인식하는 방법을 제안하고 있다. 특징점의 쌍으로 표현되는 국지적 특징을 서로 비교함에 있어서 두 점간의 거리와 양 특징점에서의 그래디언트 벡터의 사이 각을 일치시키는데 필요한 탄성변형 에너지를 이용하여 국지적 특징 사이의 유사도를 정의한다. 인식대상 객체 상의 한 특징점의 레이블을 다른 특징점의 레이블들이 얼마나 지지하는 지를 계산함으로써 부분적으로 가려진 객체를 안정적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kimia-25 데이터에 대한 실험 결과 최대 클리크 알고리즘의 4.5배의 속도로 동일한 인식률을 얻음을 보였다.
본 연구에서는, 열상장비(thermal imaging equipment)로 촬영한 적외선 영상의 화질을 저해하는 주된 요소인 임펄스 잡음(impulse noise)과 가우시안 잡음(Gaussian noise)을 제거하는 웨이브렛 변환 기반 방법을 논의한다. 효과적인 잡음제거를 위하여 잡음으로 손상된 적외선 영상에 대하여 상세 부분대역 웨이브렛 계수에 대한 미분과 중앙절대편차(median absolute deviation)를 이용한 문턱값 설정방법을 제안하였다. 특히, 임펄스성 잡음제거를 위해서 웨이브렛 계수를 미분하여 임펄스 잡음의 위치를 나타내는 이진 마스크를 생성하는 방법을 채택하였다. 이와 같은 방법에 의해, 모서리와 잡음을 구분하는 적응 문턱 값 설정을 보다 효율적으로 얻을 수 있었고, 기존 웨이브렛 수축법과 비교를 통하여 제안한 잡음제거 방법의 타당성을 확인하였다.
산업, 의용, 교통, 사회의 각 분야에서 응용되고 있는 산업용 텔레비전(Industrial Television : ITV)을 사용하여 동영상의 실시간 자동처리 방법에 의한 고속도로 및 일반도로상의 교통류 및 차량의 속도를 계측하는 시스템과 알고리즘을 개발하였다. 영상 계측 시스템에서는 ITV에 의한 실시간 처리를 가능하게 하기 위하여, 화면의 전화소를 처리하는 대신에 화면상에 미리 설정한 비교적 소수의 샘플점의 휘도 정보만을 취급하는 프레임 그레버를 사용하고, 그 시스템으로 각종 동영상의 처리 알고리즘을 개발하였다. 통과 차량의 대수의 계측은 시간적인 정보를 활용하는 것으로, 차량의 대략적인 윤곽을 그린 다음 그 윤곽의 선두 부분을 인식하는 기법에 의해서 1레인 뿐만 아니라 많은 레인에 걸친 통과 차량을 계측할 수 있는 특징을 가지고 있다. 실제로, ITV 영상을 이용하여 고속도로 및 일반도로상에서 도로의 횡단 방향에 하나의 샘플열을 설치하고, 계측 알고리즘을 개발하였다. 또한 이 기법을 이용하여, 통과차량에 대하여 일정거리를 둔 2개의 샘플점 열을 설치하고, 윤곽처리를 한 다음, 그 윤곽의 프레임수와 거리를 이용하여 차량의 속도를 계측하는 알고리즘을 개발하였다.
Morphological information such as shape and margin of micro lesion is important information for diagnosis of disease in clinical imaging. In this study, we investigated the morphological changes of the micro lesions by comparing the contrast and area in grid suppressed DR images according to grid frequency. In the profile analysis of the image, the mass showed an average intensity variation of 8.6 ~ 72.4 after suppression, The higher the grid frequency, the more the contrast was increased. However, in the images obtained using 103 lp / inch, which is a grid frequency less than the sampling frequency, the contrast of the mass in the vertical direction decreased after suppression. In the binary image, the area change of the mass was also large. As a result, the shape, size, and margin of the mass changed. In the case of very small calcification, the higher the grid frequency is the larger the change in contrast, so that a clear image can be obtained in the post-suppression image. However, we could confirm that the margin of the lesion was blurred and the lesion was lost in some of the images using the 103 lp / inch grid. The higher the frequency of the grid, The change of the contrast of fiber occurred largely and clear boundary was confirmed. The decrease of the number of pixels was small and morphological change was small. In conclusion, when using a grid frequency that is not suitable for the sample frequency, morphological changes or lesion loss of micro lesions in the post- suppression image may give the possibility of misdiagnosis in diagnosis and differentiation of the image.
Purpose: The finite element method (FEM) is advantageous because it can save time and cost by reducing the number of samples and experiments in the effort to identify design factors. In computational problem-solving it is necessary that the exact material properties are input for achieving a reliable analysis. However, in the case of fiber boards, it is difficult to measure their cross-directional material properties because of their small thickness. In previous research studies, the Poisson's ratio was measured by analyzing ultrasonic wave velocities. Recently, the Poisson's ratio was measured using a high-speed digital camera. In this study, we measured the transverse strain of a fiber board and calculated its Poisson's ratio using a high-speed digital camera in order to apply these estimates to a FEM analysis of a fiber board, a corrugated board, and a corrugated box. Methods: Three different fiber board samples were used in a uniaxial tensile test. The longitudinal strain was measured using the Universal Testing Machine. The transverse strain was measured using an image processing method. To calculate the transverse strain, we acquired images of the fiber board before the test onset and before the fracture occurred. Acquired images were processed using the image processing program MATLAB. After the images were converted from color to binary, we calculated the width of the fiber board. Results: The calculated Poisson's ratio ranged between 0.2968-0.4425 (Machine direction, MD) and 0.1619-0.1751 (Cross machine direction, CD). Conclusions: This study demonstrates that measurement of the transverse properties of a fiber board is possible using image processing methods. Correspondingly, these processing methods could be used to measure material properties that are difficult to measure using conventional measuring methodologies that employ strain gauge extensometers.
Son, Daesik;Park, Soo Hyun;Chung, Soo;Jeong, Eun Seong;Park, Seongmin;Yang, Myongkyoon;Hwang, Hyun-Seung;Cho, Seong In
Journal of Biosystems Engineering
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제39권4호
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pp.318-323
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2014
Purpose: This study was carried out to predict the growth period and fresh weight of sprouts grown in a cultivator designed to grow sprouts under optimal conditions. Methods: The temperature, light intensity, and amount of irrigation were controlled, and images of seed sprouts were acquired to predict the days of growth and weight from pixel counts of leaf area. Broccoli, clover, and radish sprouts were selected, and each sprout was cultivated in a 90-mm-diameter Petri dish under the same cultivating conditions. An image of each sprout was taken every 24 hours from the 4th day, and the whole cultivating period was 6 days, including 3 days in the dark. Images were processed by histogram inspection, binary images, image erosion, image dilation, and the overlay image process. The RGB range and ratio of leaves were adjusted to calculate the pixel counts for leaf area. Results: The correlation coefficients between the pixel count of leaf area and the growth period of sprouts were 0.91, 0.98, and 0.97 for broccoli, clover, and radish, respectively. Further, the correlation coefficients between the pixel count of leaf area and fresh weight were 0.90 for broccoli, 0.87 for clover, and 0.95 for radish. Conclusions: On the basis of these results, we suggest that the simple image acquisition system and processing algorithm can feasibly estimate the growth period and fresh weight of seed sprouts.
TFT-LCD 생산 과정에서 발생하는 결함을 정확하게 분류하여 결함 유형에 따라 폐기, 사용가능 등의 의사결정을 적절하게 내리는 것은 수율 증가 및 생산성 향상에 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상에 대하여 명암도 분포(intensity distribution) 및 결함 영상의 형태 특징(shape feature)을 분석하여 효과적으로 필름 결함 유형을 분류하는 기법을 제시한다. 본 연구에서는 먼저 필름 결함 영상을 결함 영역과 결함이 아닌 배경 영역으로 이진화하고, 결함 영역에서 결함의 선형성(linearity), 명암도 분포를 고려한 형태 특징 등의 여러 가지 특징을 분석하여 기준 영상(referential image) 데이터베이스를 구축하였으며, 분류하고자 하는 결함 영상과 데이터베이스에 저장된 기준 영상과의 매칭 비용 함수(matching cost function)를 정의하여 적절히 매칭시킴으로써 결함의 유형을 결정하였다. 제시한 기법의 성능을 검증하기 위하여 실제 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상들을 대상으로 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 생산 라인에서 이용할 수 있을 정도의 상당한 수준의 분류 정확도를 달성하였음을 보여주었다.
얼굴검출을 위한 다양한 연구가 행해지고 있으나 아직도 실시간성의 확보는 미진하다. 이에 본 연구는 연속영상에서 컬러와 움직임 정보를 이용한 실시간 얼굴검출 방법을 제안한다. 피부색 검출을 위한 컬러공간은 조명의 변화에 강인하고 피부색을 좁은 영역으로 정의할 수 있는 Hue와 Cr성분을 조합하여 재구성한 HCr을 사용한다. 배경참조영상 기반에서 밝기와 Cr 성분을 함께 사용하여 획득한 움직임 영역에서, HCr과 적응적 임계값을 이용해서 피부색 영역을 검출하고, 그 검출된 영역의 모양과 크기정보를 통해 얼굴 후보영역을 구한다. 이렇게 구해진 얼굴후보영역에서 G와 B성분의 차이, 밝기, Cr성분 값과 눈과 입의 위치 및 거리관계를 이용하여 눈과 입을 검출하여 얼굴을 확정한다. 실험결과 연속영상에서 실시간으로 얼굴을 검출 할 수 있었다.
본 논문은 얼굴 영상에서 추출된 특징 값들을 주성분 분석(Principle Component Analysis; 이하 PCA)을 이용하여 재해석하고, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine; 이하 SVM)을 이용한 이진 분류를 통하여 효과적이면서 실시간으로 얼굴을 검출할 수 있는 방법론을 제안한다. 얼굴과 얼굴이 아닌 영상들로 학습데이터를 구성하여, 이 영상들로부터 Haar-like 특징값들을 추출한다. 추출된 다량의 특징 값들 중에 얼굴과 얼굴이 아닌 영역에 대하여 판별 능력이 우수한 특징값들은 PCA를 이용하여 재해석되고 유용한 특징들을 선별한다. 선별된 특징들을 SVM의 입력 차원으로 사용하여 최종 분류기를 학습 및 구성한다. 제안하는 분류기는 학습데이터 집단의 구성에 크게 영향을 받지 않고, 소량의 학습데이터만으로도 90.1%의 만족할만한 얼굴 검출률을 보여주며, $320{\times}240$ 크기의 영상에 대하여 실시간 얼굴 검출에 사용 가능한 초당 8프레임의 처리속도를 보여주었다.
최근 지상파 DMB 및 위성 DMB를 위한 국제 표준 파일 포맷인 DMB-AF(Digital Multimedia Broadcasting Application Format) 표준을 확장하여 2D 비디오와 2D 대화형 서비스 데이터, 즉 MPEG-4 BIFS(Binary Format for Scene) 데이터뿐만 아니라 스테레오스 코픽 비디오와 스테레오스코픽 BIFS 데이터를 함께 담는 방식이 제안되었으나, 검증을 위한 구현이 완료되지 않아 산업계에서 활용되기에는 미흡하였다. 이렇게 확장된 DMB-AF는 2D/3D 비디오 및 2D/3D BIFS 프레젠테이션이 시간적으로 혼용될 수 있게 한다. 본 논문에서는 [1]에서 제안된 방식들을 지원하는 DMB-AF 플레이어 소프트웨어를 개발하고, 그 기능을 시험하기 위해 이렇게 확장된 DMB-AF에 따라 시험 파일들을 제작하였다. 그 결과로서 [1]에서 제안된 방식 중 3D 미디어 트랙 간의 의존성을 나타내는 방법을 개선하였으며, 이렇게 개선된 형태로 [1]에서 제안된 방식이 기술적으로 정확히 동작함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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