자율주행 기술이 발전함에 따라 물체 인식 기술에 대한 중요도가 높아지고 있다. 물체 인식에 있어서 안개가 낀 날씨는 가시성 및 검출 능력을 저하시키기 때문에 안개 제거 연구가 필요하다. 하지만 안개가 제거된 이미지는 고유의 색상을 제대로 반영하지 못해 검출 오류를 발생시킨다. 본 논문에서는 CIE1931 색 좌표계를 사용해 색상 영역을 확장 또는 축소하여 실세계 색상을 반영하는 알고리즘 및 하드웨어를 제안한다. 또한, 영상 매체의 발달에 맞춰 4K 환경에서 실시간 처리가 가능한 하드웨어를 구현한다. 이 하드웨어는 Verilog로 작성되었으며 SoC 보드를 통해 검증하였다.
대상물체와 배경으로 이루어진 다변수 신호를 분리시키기 위한 변환 기법의 하나로 두 샘플 공분산 행렬의 정규화 후 동시 대각화를 이용한 변형된 Karhunen-Loeve 변환 기법이 제안되었다. 두 클래스간의 샘플 공분산비를 최대화함으로써 국소적 데이터 구조를 분리하는 이 변환 기법은 수리형태학적 연산자를 비롯한 인접 화소 연산자를 사용하는 다변수 영상처리 알고리듬의 전처리 변환으로 유망한 기법이라는 것을 보였다. 제안된 기법이 가지는 분리성은 수리형태학적 패턴 스펙트럼에 근거하여 제안된 measure인 ‘평균높이’의 개념과 관련시켜 해석하였다. 그리고 변환 기법에 대한 실용적인 구현 알고리듬과 이론적인 결과를 모의실험을 통하여 확인하였다.
A conventional fire detection has been developed based on images captured from a fixed camera. However, It is difficult to apply current algorithms to a flying Quad-rotor to detect fire. To solve this problem, we propose that the fire detection algorithm can be modified for Quad-rotor using Ego-motion compensation. The proposed fire detection algorithm consists of color detection, motion detection, and fire determination using a randomness test. Color detection and randomness test are adapted similarly from an existing algorithm. However, Ego-motion compensation is adapted on motion detection for compensating the degree of Quad-rotor's motion using Planar Projective Transformation based on Optical Flow, RANSAC Algorithm, and Homography. By adapting Ego-motion compensation on the motion detection step, it has been proven that the proposed algorithm has been able to detect fires 83% of the time in hovering mode.
The purpose of this study was to analyze characteristics of effective expression on T-shirts pattern by peirce's semiotic theory. The methods of this study was to analyze 721 T-shirts patterns in designer's collection from 2000 to 2004. The results of this study were as follows: First of all, iconic expression showed high frequency after 2000. Characteristics of effective expression were as follows: In geometric expression, repetition was presented as a symbolic sign by regular proportion and rule of dot, line, plane, irregularity, mixture of irregular dot, line, plane. Mixed expression was presented as a iconic and symbolic sign by collage, mixture of dot, line, plane, icon and letter. In iconic expression, simplification of iconic sigrl was presented as a iconic sign by simplification of form, color, texture, realistic expression using digital as a iconic sign, and symbolic face, body as a symbolic sign. Pop art's expression was presented as a iconic sign by a cartoon and commercial character and illusion was presented as a iconic sign. In letter's expression, brand logo was presented as a symbolic sign by transformation of letter's design, a symbolic sign of numeral by transformation of size, thickness, form, color. Symbolic message phrase was presented by slogan, fashion trend, brand image, descriptive indication message as a index sign by using icon or singleness. In conclusion, characteristics of effective expression on T-shirts pattern will present not only the theoretical foundation to raise the value added, but also the information about beauty sense of times, political and social value.
본 논문에서는 컬러 보정차트를 이용한 디지털 영상의 컬러 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기준 컬러 값과 영상으로부터 취득된 컬러 값 사이의 컬러 변환 관계를 계산하기 위하여 별도의 컬러 보정 차트를 이용한다. 기존의 컬러 재현 알고리즘은 취득된 영상에 대한 컬러 스펙트럼 분석 및 디지털 영상의 형성 과정에 대한 모델링 등을 통한 방법을 이용하여 취득된 영상에 대한 컬러를 보정하는 방법을 주로 이용한다. 제안된 알고리즘은 차트로부터 제공되는 기준 영상과 취득된 영상의 컬러 사이의 변환 관계를 이용하여 컬러 보정 과정을 수행한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 수행된다. 컬러 보정의 첫 번째 단계에서는 컬러 차트의 영상을 취득한 다음, 내부의 기준 컬러 값과 차트 영상으로부터 취득된 컬러 값 사이의 변환 관계를 계산한다. 두 번째 단계에서는 계산된 변환 관계를 이용하여 차트 영상과 유사한 조건에서 촬영된 영상에 대한 컬러 보정을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 다양한 조건 하에서 실험을 수행하였으며, 이를 일반적인 상용프로그램들의 컬러 보정 성능과 비교 및 평가하였다.
In this paper, we present a self-localization method for mobile robots using vertical line features of indoor environment. When a 2D map including feature points and color information is given, a mobile robot moves to the destination, and acquires images by one camera from the surroundings having vertical line edges. From the image, vertical line edges are detected, and pattern vectors meaning averaged color values of the left and right region of each line segment are computed. The pattern vectors are matched with the feature points of the map using the color information and the geometrical relationship of the points. From the perspective transformation of the corresponded points, nonlinear equations are derived. Localization is carried out from solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed method using mono view is simple and applicable to indoor environment.
The color distribution functions (CDFs) of globular clusters (GCs) in individual early-type galaxies show great diversity in their morphology. Based on the conventional "linear" relationship between colors and metallicities of GCs, the inferred GC metallicity distribution functions and thus their formation histories should be as diverse as they appear. In contrast, an alternative scenario rooted in the "nonlinear" nature of the color-to-metallicity transformation finds the various CDFs pointing systematically to a simple picture, i.e., such a high degree of variety stems predominately from only one parameter, the mean metallicity of GCs. The simulated CDFs of GCs aimed to reproduce 67 massive early-type galaxies from the ACS Virgo & Fornax Cluster Survey show that over 70% of the CDFs concur fully with the nonlinearity scenario. We discuss our new findings in terms of early-type galaxy formation in the cluster environment.
In this paper, a detection algorithm for the removal of needle in oriental clinic is presented. First, in the proposed method, the candidate areas of each needle penetrated are selected by using the RGB color information of needle head, and the false candidates are removed by considering their area size. Next, two main edges of the needle are extracted through using the edges of selected candidate areas and their radon transformation. The final verification of penetrated needle is accomplished by using the morphological analysis of these two edge lines. In the experiments, the detection rate of proposed method reaches to 99% for the 36 images containing 294 needles.
Face detection plays an important role in face recognition, video surveillance, and human computer interface. In this paper, we present a face detection system using eye detection with progressive thresholding from a digital camera. The face candidate is detected by using skin color segmentation in the YCbCr color space. The face candidates are verified by detecting the eyes that is located by iterative thresholding and correlation coefficients. Preprocessing includes histogram equalization, log transformation, and gray-scale morphology for the emphasized eyes image. The distance of the eye candidate points generated by the progressive increasing threshold value is employed to extract the facial region. The process of the face detection is repeated by using the increasing threshold value. Experimental results show that more enhanced face detection in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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