본 논문에서는 공장 자동화를 위한 신뢰성 높은 바코드 관심영역 추출 방법을 제안한다. 방향성분 추출 및 검출할 바코드의 특성을 이용하여 배경을 분리한다. 관심영역 후보 영상의 blur, 회전, 유사영역등으로 인한 문제점을 분석하여 후보정하는 작업을 수행한다. 또한 빠른 연산 속도를 위해 resizing factor를 사용하여 영상 resizing 연산을 통한 빠른 연산이 가능하도록 하였다. 다양한 자동화 환경에 적용 가능한 연배열과 같이 다수의 제품이나 바코드가 입력 영상에 촬영되고 촬영 거리가 최대 80cm 임에도 높은 추출 성공률이 가능도록 하였다. 다양한 거리에서 촬영된 영상을 시뮬레이션 한 결과 관심영역 검출률은 100%, 후보정 성공률은 99.3%인 것을 확인하였다.
Rolling shutter operation of CMOS cameras can be utilized in optical camera communications in order to transmit data from an LED to mobile devices such as smart-phones. From temporally modulated light, a spatial flicker pattern is obtained in the captured image, and this is used for signal recovery. Due to the degradation of rolling shutter images caused by light smear, motion blur, and focus blur, the conventional decoding schemes for rolling shutter cameras based on the pattern width for 'OFF' and 'ON' cannot guarantee robust communications performance for practical uses. Aside from conventional techniques, such as polynomial fitting, histogram equalization can be used for blurry light mitigation, but it requires additional computation abilities resulting in burdens on mobile devices. This paper proposes a transition-based decoding scheme for rolling shutter cameras in order to offer simple and robust data decoding in the presence of image degradation. Based on the designed synchronization pulse and modulated data symbols according to the LED dimming level, the decoding process is conducted by observing the transition patterns of two sequential symbol pulses. For this, the extended symbol pulse caused by consecutive symbol pulses with the same level determines whether the second pulse should be included for the next bit decoding or not. The proposed method simply identifies the transition patterns of sequential symbol pulses other than the pattern width of 'OFF' and 'ON' for data decoding, and thus, it is simpler and more accurate. Experimental results ensured that the transition-based decoding scheme is robust even in the presence of blurry lights in the captured image at various dimming levels
In this paper we present a simple, efficient method for detecting the blurry photographs. Recently many digital cameras are equipped with various auto-focusing functions to help users take well-focused pictures as easily as possible. In addition, motion compensation devices are able to compensate motion causing blurriness in the images. However, digital pictures can be degraded by limited contrast, inappropriate exposure, imperfection of auto-focusing or motion compensating devices, unskillfulness of the photographers, and so on. In order to decide whether to process the images or not, or whether to delete them or not, reliable measure of image degradation to detect blurry images from sharp ones is needed. This paper presents a blurriness/sharpness measure, and demonstrates its feasibility by using extensive experiments. This method is fast, easy to implement and accurate. Regardless of the detection accuracy, the proposed measure in this paper is not demanding in computation time. Needless to say, this measure can be used for various imaging applications including auto-focusing and astigmatism correction.
In order to realize tiny bridge crack discovery by UAV-based machine vision, a novel method combining deep learning and tensor voting is proposed. Firstly, the grid images of crack are detected and descripted based on SE-ResNet50 to generate feature points. Then, the probability significance map of crack image is calculated by tensor voting with feature points, which can define the direction and region of crack. Further, the crack detection anchor box is formed by non-maximum suppression from the probability significance map, which can improve the robustness of tiny crack detection. Finally, a case study is carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method in the Xiangjiang-River bridge inspection. Compared with the original tensor voting algorithm, the proposed method has higher accuracy in the situation of only 1-2 pixels width crack and the existence of edge blur, crack discontinuity, which is suitable for UAV-based bridge crack discovery.
This paper proposes lane recognition algorithm using lane prominence technique to extract lane candidate. The lane prominence technique is combined with embossing effect, lane thickness check, and lane extraction using mask. The proposed lane recognition algorithm consists of preprocessing, lane candidate extraction and lane recognition. First, preprocessing is executed, which includes gray image acquisition, inverse perspective transform and gaussian blur. Second, lane candidate is extracted by using lane prominence technique. Finally, lane is recognized by using hough transform and least square method. To evaluate the proposed lane recognition algorithm, this algorithm was applied to the detection of lanes in the rainy and night day. The experiment results showed that the proposed algorithm can recognize lane in various environment. It means that the algorithm can be applied to lane recognition to drive unmanned vehicles.
RGB-thermal (RGB-T) tracking using unmanned aerial vehicles (UAVs) involves challenges with regards to the similarity of objects, occlusion, fast motion, and motion blur, among other issues. In this study, we propose dynamic tracking aggregation (DTA) as a unified framework to perform object detection and data association. The proposed approach obtains fused features based a transformer model and an L1-norm strategy. To link the current frame with recent information, a dynamically updated embedding called dynamic tracking identification (DTID) is used to model the iterative tracking process. For object association, we designed a long short-term tracking aggregation module for dynamic feature propagation to match spatial and temporal embeddings. DTA achieved a highly competitive performance in an experimental evaluation on public benchmark datasets.
군용뿐만 아니라 상업용으로 헬리콥터의 사용 빈도가 높아지면서, 무엇보다 헬기의 안정성이 가장 중요한 요소가 되었다. 단순히 조종사에 의한 시계 비행을 할 경우 야간 운항이 불가능하며 안개, 눈, 비 등의 기후 조건에서는 매우 불안전하다. 그리고 주간 비행 중에도 전선과 같은 장애물로 인한 사고가 발생하고 있다. 그러므로 헬기의 안전운항을 위해서는 단순한 시계 비행에서 벗어나 장애물 탐지 시스템을 이용한 자동항법 개념을 도입해야 한다. 자동항법을 위한 장애물 탐지 시스템은 안개, 눈, 비 등의 기후 조건하에서 주간 및 야간에도 정상적으로 동작해야 한다. 본 논문에서는 밀리미터파 레이다 시스템을 이용하여 전선 장애물의 탐지 기술 획득을 위한 기초 연구를 수행하였다. 서론에서는 헬기 운항에 장애가 되는 요소들을 탐지하기 위한 여러 방법들에 대해서 살펴봤다. 본론에서는 밀리미터파를 이용한 장애물 탐지 시스템과 실험 장치에 대해서 다루고 결론에서는 실험 결과 및 향후 연구 방향에 대해서 다루고 있다.
인력기반의 점검보다 안전하고 효율적인 자동화 점검을 위하여 스캐닝 기술 개발이 가속화되고 있다. 컴퓨터비전 기술을 활용하여 수집된 이미지로부터 시설물 손상을 자동으로 검출하는 연구도 증가하고 있다. 이미지의 픽셀 크기, 품질 및 수량은 손상 자동 검출을 위한 딥러닝이나 이미지 처리 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 딥러닝기반 손상 자동 검출을 위한 이동식 터널 스캐닝 시스템의 카메라 성능과 고품질의 원시 이미지 데이터 취득을 위한 기초연구로, 이미지의 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기법을 제안하려고 한다. 40 km/h의 이동속도 모사가 가능한 패널 장치에 테스트차트를 부착하고 국제표준 ISO 12233방법으로 실내시험을 수행하였다. 기존의 이미지 품질 평가기법들을 적용하여 실내실험에서 얻어진 이미지의 품질을 평가하였다. 카메라의 셔터스피드는 이미지에 발생하는 모션블러와 밀접한 관련이 있는 것으로 판단되었다. 이미지 품질 평가 기법 중 하나인 modulation transfer function (MTF)는 이미지 품질을 객관적으로 평가할 수 있으며, 시각적 관찰과 일치하는 것으로 판단되었다.
In this paper, a neural network based approach using a self-organizing feature map is proposed for the segmentation of X ray images. A number of algorithms based on such approaches as histogram analysis, region growing, edge detection and pixel classification have been proposed for segmentation of general images. However, few approaches have been applied to X ray image segmentation because of blur of the X ray image and vagueness of its edge, which are inherent properties of X ray images. To this end, we develop a new model based on the neural network to detect objects in a given X ray image. The new model utilizes Mumford-Shah functional incorporating with a modified adaptive SOFM. Although Mumford-Shah model is an active contour model not based on the gradient of the image for finding edges in image, it has some limitation to accurately represent object images. To avoid this criticism, we utilize an adaptive self organizing feature map developed earlier by the authors.[1] It's learning rule is derived from Mumford-Shah energy function and the boundary of blurred and vague X ray image. The evolution of the neural network is shown to well segment and represent. To demonstrate the performance of the proposed method, segmentation of an industrial part is solved and the experimental results are discussed in detail.
본 논문에서는 비선형 연산자를 이용하여 영상 개선을 위한 새로운 보간 기법을 제시한다. 일반적인 보간 기법은 선형 연산자를 이용한 저역필터를 사용함으로써 원 영상의 고조파 성분에 대한 정보를 손실하는바 에지 부분에서의 영상 선명도가 떨어지는 경향이 있었다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 영상 기술을 제시한다. 본 논문에서 제시한 보간 알고리즘은 비선형 연산자를 이용하여 입력 영상 데이타의 성질에 따라 고주파성분과 저주파 성분을 달리 조절함으로써 원래 영상에 가까운 해상도를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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