In this study, the automatic face tracking algorithm is proposed by using the color and edge information of a color image. To reduce the effects of variations in the illumination conditions, an acquired CCD color image is first transformed into YCbCr color coordinates, and subsequently the morphological image processing operations, and the elliptical geometric measures are applied to extract the refined facial area.
칼라영상센서의 분광감응 특성은 칼라영상의 색을 결정하는 중요한 요인이 된다. 칼라영상센서의 분광특성을 간편하게 측정할 수 있는 장치를 제작하고 이를 사용하여 CCD 칼라 카메라의 분광특성을 조사하였다. 측정장치는 가시광선 영역내에서 단색광의 파장뿐만아니라 세기도 간편하게 조절할 수 있도록 제작된 광학부와 칼라영상센서의 출력신호를 디지탈값으로 처리하여 나타내는 색분석부로 구성되었다. 광학부에서 만들어진 단색광들에 대한 카메라의 출력값 R, G, B를 측정하였으며 이로부터 카메라의 연색성 및 선형성을 평가하였다. 이로써 제작된 측정장치가 칼라영상센서의 분광특성 측정 및 성능평가에 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
Most of flated scanners and digital cameras in prepress process utilize CCD technology. Device calibration and characterization process is needed to transform the device dependent color to the device independent color. ICC profiles for digital input devices encapsulated information relating the device values to CIELAB or CIEXYZ coordinates. The main purposes of this article is to evaluate some of the transformation methods based on ICC proposed device profiles and to propose optimal color transformation method for accurate color imaging in printing process.
칼라 CRT(cathode ray tube)의 화질을 평가하기 위하여 일차원 CCD(charge coupled-device)를 사용한 MTF(modulation transfer function)측정장치를 구성하였다. CCD의 분광감도와 화소의 크기와 간격을 고려하여 MTF 측정값을 보정하였다. Spot 크기, 비디오 대역폭, 새도우 마스크, 디스플레이 휘도, 그리고 주변 조명이 디스플레이의 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 칼라 CRT 모니터에서 화면의 균일성과 주변 조명에 따른 화질 평가하였으며, 그 결과를 MTFA(modulation transfer function area)를 사용하여 나타내었다.
최근 대부분의 보급형 CCD/CMOS 영상 센서는 크기와 비용을 줄이기 위해 한 가지 색상만 선택적으로 통과시키는 CFA(Color Filter Array)를 사용한다. 따라서 원래의 컬러 영상을 복원하기 위하여 패턴인식이나, 정규화 등을 이용한 많은 알고리즘이 제안되었으나, 지엽적인 색상오류, zipper 효과 등의 오류를 충분히 제거하지 못하고 있다. 본 논문에서는 전체 영상의 PSNR 뿐 아니라 주관적인 화질에 영향을 주는 에지 부분에서의 오류를 줄이기 위하여, 기존에 제시되었던 방법인 POCS(Projection Onto Convex Sets) 알고리즘을 기반으로 에지 가중치를 적응적으로 적용하였다. 그 결과 강한 에지 부분에서 보다 효율적인 컬러복원을 할 수 있었다.
본 연구에서는 현재 개발되고 있는 차량측량시스템(또는 Mobile Mapping System)에서 사용하기 위한 CCD(Charge Coupled Device) 카메라 영상을 취득하는 프로그램을 개발하였다. 특히 2개의 고해상도 칼라영상을 동시에 취득하여 저장할 수 있도록 하여 수치사진측량 기법의 적용이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 개발한 프로그램은 GPS-IMU의 장비와 결합하여 차량측량시스템을 이용한 각종 시설물의 3차원 위치 결정, 보존상태 파악 등에 보다 효율적으로 이유될 수 있을 것이다. 특히 현재까지 개발되어 활용중인 프로그램들이 흑백영상을 대상으로 하고 있는 반면 본 연구에서 사용하고 있는 영상은 고해상도의 칼라영상이기 때문에 대상물의 판독력을 높일 수 있어 차량측량시스템의 활용분야를 넓일 수 있을 것으로 기대된다.
EOIS(electro-optical imaging system) is the main target of the laser weapon. Specially, the image sensor will be vulnerable because EOIS focuses the incident laser beam onto the image sensor. Accordingly, the laser-induced damage of the image sensor needs to be identified for the counter-measure against the laser attack. In this study, the laser-induced damage of the CCD image sensor irradiated by the CW(continuous wave) NIR(near infrared) laser was experimentally investigated and mechanisms of those damage occurrences were analyzed. In the experiment, the near infrared CW fiber laser was used as a laser source. As the fluence, which is the product of the irradiance and the irradiation time, increased, the permanent damages such as discoloration and breakdown appeared sequentially. The discoloration occurred when the color filter was damaged and then the breakdown occurred when the photodiode and substrate were damaged. From the experimental results, LIDTs(laser-induced damage thresholds) of damages were roughly determined.
This paper proposes two measurement methods for injured rate of fish surface using color image segmentation method based on K-means clustering algorithm and Otsu's threshold algorithm. To do this task, the following steps are done. Firstly, an RGB color image of the fish is obtained by the CCD color camera and then converted from RGB to HSI. Secondly, the S channel is extracted from HSI color space. Thirdly, by applying the K-means clustering algorithm to the HSI color space and applying the Otsu's threshold algorithm to the S channel of HSI color space, the binary images are obtained. Fourthly, morphological processes such as dilation and erosion, etc. are applied to the binary image. Fifthly, to count the number of pixels, the connected-component labeling is adopted and the defined injured rate is gotten by calculating the pixels on the labeled images. Finally, to compare the performances of the proposed two measurement methods based on the K-means clustering algorithm and the Otsu's threshold algorithm, the edge detection of the final binary image after morphological processing is done and matched with the gray image of the original RGB image obtained by CCD camera. The results show that the detected edge of injured part by the K-means clustering algorithm is more close to real injured edge than that by the Otsu' threshold algorithm.
물체컬러식별 임베디드시스템을 프로세서 기반으로 구현하고 물체를 식별 분류하는 무인물류관리 시스템을 제한한다. 임베디드시스템 구현은 초음파 센서를 이용하여 물체의 유무와 거리를 추출하고 USB CCD 카메라로부터 이진영상을 획득한다. 영상식별 알고리듬은 입력영상에 대해 컬러 검출한 패턴을 기준패턴과 비교 식별하여 지정된 랙에 이동 저장한다. 실험결과 무인화 창고관리 로봇기능으로 실용가능성을 제시하였다.
In this paper, range measurement performance of LRF (Laser Range Finder) module and image contrast of color CCD camera are evaluated under the aerosol (high temperature steam) environments, which are simulated severe accident conditions of the LWR (Light-Water-Reactor) nuclear power plant. Data of LRF and color CCD camera are key informations, which are needed in the implementation of SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) function for emergency response robot system to cope with urgently accidents of the nuclear power plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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