Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.4
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pp.368-373
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2010
A new indoor mobile robot localization method is presented. Robot recognizes well designed single color landmarks on the ceiling by vision system, as reference to compute its precise position. The proposed likelihood prediction based method enables the robot to estimate its position based only on the orientation of landmark.The use of single color landmarks helps to reduce the complexity of the landmark structure and makes it easily detectable. Edge based optical flow is further used to compensate for some landmark recognition error. This technique is applicable for navigation in an unlimited sized indoor space. Prediction scheme and localization algorithm are proposed, and edge based optical flow and data fusing are presented. Experimental results show that the proposed method provides accurate estimation of the robot position with a localization error within a range of 5 cm and directional error less than 4 degrees.
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.
A new manufacturing method using laser transfer technology was developed for a color filter of TFT-LCD. This method can make red, green and blue color layer at the same time without several baking processes. Simple process, no residue, good edge profile, and so on are merits of this process. The same performances (such as color characteristics, reliability, hardness and so on) of current color filter were achieved with this process.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.9
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pp.2197-2207
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1997
In this paper, we propose a video data segmentation method using edge and color distribution of video frames and also develop a video browser by using the proposed algorithm. To segment a video, we use a 644-bin HSV color histogram and the edge information which generated with automatic threshold method. We consider scene's characteristics by using positions and colo distributions of object in each frame. We develop a hierarchical and a shot-based browser for video browsing. We also show that our proposed method is less sensitive to light effects and more robust to motion effects than previous ones like a histogram-based method by testing with various video data.
Multimedia is a ubiquitous and indispensable part of our daily life and learning such as audio, image, and video. Objective and subjective quality evaluations play an important role in various multimedia applications. Blind image quality assessment (BIQA) is used to indicate the perceptual quality of a distorted image, while its reference image is not considered and used. Blur is one of the common image distortions. In this paper, we propose a novel BIQA index for Gaussian blur distortion based on the fact that images with different blur degree will have different changes through the same blur. We describe this discrimination from three aspects: color, edge, and structure. For color, we adopt color histogram; for edge, we use edge intensity map, and saliency map is used as the weighting function to be consistent with human visual system (HVS); for structure, we use structure tensor and structural similarity (SSIM) index. Numerous experiments based on four benchmark databases show that our proposed index is highly consistent with the subjective quality assessment.
The world's first geostationary ocean color imager (GOCI) is a three-mirror anastigmat optical system 140 mm in diameter. Designed for 500 m ground sampling distance, this paper deals with on-orbit modulation transfer function (MTF)measurement and analysis for GOCI. First, the knife-edge and point source methods were applied to the 8th band (865 nm) image measured April 5th, 2011. The target details used are the coastlines of the Korean peninsula and of Japan, and an island 400 meters in diameter. The resulting MTFs are 0.35 and 0.34 for the Korean East Coastline and Japanese West Coastline edge targets, respectively, and 0.38 for the island target. The daily and seasonal MTF variations at the Nyquist frequency were also checked, and the result is $0.32{\pm}0.04$ on average. From these results, we confirm that the GOCI on-orbit MTF performance satisfies the design requirements of 0.32 for 865 nm wavelength.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.3
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pp.8-12
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1999
Edge detection is a key component for many modern computer vision applications. While it is certainly not the only way to identify an object, or track a feature, it can be one of the most convenient if it is done quickly and consistently. Many algorithms proposed is applied to gray level images. But. there are limits in method using only intensity information, so, many researchers has try to done research about using color information. In this paper, we propose the new edge detection method usign color information, implement the widely used algorithms and compared with them in performance. In result of experiment, we show that the proposed algorithm have better result in fine detail and shaded region of image.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.10
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pp.71-78
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2010
Even though various types of image segmentation methods have been extensively introduced, robustly segmenting images to environmental conditions such as illumination changes, shading, highlight, etc, has been known to be a very difficult task. To resolve the problem in some degree, we propose in this paper an environment-adaptive image segmentation approach using color invariants. The suggested method first introduces several color invariants like W, C, U, N, and H, and automatically measures environmental conditions in which images are captured. It then chooses the most adequate color invariant to environmental factors, and effectively extracts edges using the selected invariant. Experimental results show that the proposed method can robustly perform edge-based segmentation rather than existing methods. We expect that our method will be useful in many real applications which require edge-based image segmentation.
This study attempts to detect a shot boundary in films(or dramas) based on the length of a sequence. As films or dramas use scene change effects a lot, the issues regarding the effects are more diverse than those used in surveillance cameras, sports videos, medical care and security. Visual techniques used in films are focused on the human sense of aesthetic therefore, it is difficult to solve the errors in shot boundary detection with the method employed in surveillance cameras. In order to define the errors arisen from the scene change effects between the images and resolve those issues, the mixed algorithm based upon color histogram, edge histogram, and optical flow was implemented. The shot boundary data from this study will be used when analysing the configuration of meaningful shots in sequences in the future.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.7
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pp.1581-1588
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2010
Most digital cameras use a single image sensor with Color Filter Array(CFA) for the advantage of costs and speed. The various color interpolation(demosaicing) algorithms are researched to reconstruct a full representation of the image. In this paper, we proposed a method of demosaicing about using weighted directional filter for vertical, horizontal, and diagonal direction edge. The method considered the efficiency of hardware resources for hardware implementation. The performance of proposed method was confirmed by comparing the conventional method in experiments using 24 Kodak test images. The proposed method was designed by Verilog HDL and was verified by using Virtex4 FPGA boards and CMOS Image Sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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