DDI(Display Driver IC) are used to drive numerous pixels that make up display. For stable driving of DDI, it is necessary to attach a protective film to shield electromagnetic waves. When the protective film is attached, defects often occur if the film is inclined or the center point is not aligned. In order to minimize such defects, an algorithm for correcting the center point and the inclined angle using camera image information is required. This technology detects the corner coordinates of the protective film by image processing in order to correct the positional defects where the protective film is attached. Corner point coordinates are detected using an algorithm, and center point position finds and correction values are calculated using the detected coordinates. LUT (Lookup Table) is used to quickly find out whether the angle is inclined or not. These algorithms were described by Verilog HDL. The method using the existing software requires a memory to store the entire image after processing one image. Since the method proposed in this paper is a method of scanning by adding a line buffer in one scan, it is possible to scan even if only a part of the image is saved after processing one image. Compared to those written in software language, the execution time is shortened, the speed is very fast, and the error is relatively small.
Different scanning methods can be used to detect targets of interest in an image. In this paper, four scanning methods, generalized raster scanning, radial scanning, corner scanning, and random scanning, are considered for the evaluation of their scanning performances. The scanning performance is defined here as the ratio of the average scanning area required to detect a single target to the whole image area. Analytic expressions for the performance of each scanning method are derived. Computational results are given to illustrate the usage and validity of the expressions for the performance comparison.
골격선 추출에 대한 효율적인 방법을 이용해서 골격화방법을 제안한다 제안한 방법은 윤곽선 검출과정을 거친 후 본 방법을 적용함으로써 영상 골격화 효율을 높이고자한다 기존의 골격화 방법은 Zhang, Lu/Wang, 그리고 Paul방법을 사용하였다. 제안된 방법은 병렬적인 처리 방법과 더 해서 반복과정 에서 마스크의 네(화소) 이웃의 값과 네(화소) 이웃외의 주변 화소값을 비교하여 원본이미지와 일치시켜 처리하는 방식이 다. 결론적으로, 제안된 방법은 향상된 골격선의 연결과 품질 등을 보였다.
A 2D barcode region localization system for the automatic inspection of a long distance logistics objects has been developed. For the successful 2D barcode localization, variance and frequency of the pixel distribution within average 2D barcodes is modeled and the average model of 2D barcode is combined with the corner features detection to localize the final 2D barcode candidates. An automatic 2D barcode localization software was developed with the multiple features mixture method and we tested our system on real camera images of several popular 2D barcode symbologies.
오늘날 지능형 영상 검지기 시스템(Intelligent Vehicle Detection System)이 추구하는 방향은 기존 시스템의 교통 소통 정보 습득을 넘어서 교통정체, 사고 등과 같은 부정적인 요인을 줄이는 것이다. 본 논문에서는 도로 교통법규 위반 상황 중에서 가장 치명적인 사고를 유발 할 수 있는 불법 유턴 차량을 검지하는 알고리즘을 제안한다. 영상의 옵티컬 플로우 벡터(Optical Flow Vector)를 구하고 이 벡터가 불법 유턴 경로 상에 나타난다면 불법 유턴차량에 의해 생긴 벡터일 확률이 높을 것이라는 점에 착안하여 연구를 진행했다. 옵티컬 플로우 벡터를 구하기 전에 연산량 절감을 위하여 코너(corner)와 같은 특징점을 선지정한 후 그 점들에 대해서만 추적하는 피라미드 루카스-카나데(pyramid Lucas-Kanade) 알고리즘을 사용했다. 이 알고리즘은 연산량이 매우 높기 때문에 먼저 컬러 정보와 진보된 확률적 허프 변환(progressive probabilistic hough transform)으로 중앙선을 검출하고 그 주위 영역에만 적용시켰다. 그리고 검출된 벡터들 중 불법 유턴 경로위의 벡터들을 선별하고 이 벡터들이 불법 유턴 차량에 의해 생긴 벡터들인지 확인하기 위해 신뢰도를 검증하여 불법 유턴 차량을 검지하였다. 최종적으로 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 알고리즘별 처리시간을 측정하였으며 본 논문에서 제안한 알고리즘이 효율적임을 증명하였다.
본 논문에서는 오인식률 감소를 위한 다중 프레임 특징점 추적 정보 기반 이동 물체 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 이동 물체 탐지의 오인식과 추적의 속도 문제가 존재 하였다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 먼저, 카메라 이동 보상과 물체의 추적을 위해 다중 프레임의 코너 특징점과 옵티컬 플로우를 계산한다. 다음으로 다중 프레임 전-후방향 추적으로 옵티컬 플로우의 추적 오류를 감소시키고, 카메라 이동 보상을 위해 호모그래피와 RANSAC 알고리즘 기반으로 추적된 코너 특징점을 배경영역과 이동 물체 후보 영역으로 구분한다. 변환된 코너 특징점들 중 RANSAC에 의해 제거되는 이상점들을 군집화하고 일정 크기 이상의 이상점 군집 영역을 이동 물체 후보군으로 구분한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 Precision과 Recall 모두 향상됨을 쿼드로터 영상기반 탐지 및 추적 성능 실험으로 확인하였다.
본 논문은 CCD 카메라를 통해 입력받은 영상에서 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량을 검출하기 위해서 먼저 영상을 독립적인 방향과 레벨을 가지는 스티어블 피라미드로 변환한다. 특징 벡터는 스티어블 피라미드로 변환된 서브밴드들을 연관되는 같은 위치의 픽셀들을 체인으로 연결하여 방향성 피라미드 특징을 가지는 다차원 벡터들로 구성한다. 차량의 검출은 특징 점의 특징 벡터들을 차량 검출에 사용하였다. 특징 점은 기하학적 위치 정보와 국부적인 방향 정보를 가지는데 실험을 위해서 격자 구조 모양으로 일정한 간격을 갖는 격자 점, 사람의 수작업을 통해서 만든 코너 점, 그리고 격자 내의 코너 점을 대상으로 했다. 차량 검출을 위해 미리 저장된 모델 영상의 특징 점들의 특징벡터들과 후보 영상으로부터 추출된 특징 벡터들의 정합을 통해 각 특징 점의 거리를 비교했다. 차량 검출을 위해 특징 점을 이용함으로써 후보 영상 전체를 비교하지 않고 특징 점의 위치에 대해서만 특징 벡터를 비교하기 때문에 비교 시간과 정확도를 높일 수 있었다. 또한 주변 밝기조건 및 그림자의 영향에 의해 차량 검출이 민감한 문제를 해결할 수 있었다. 도로에서 획득한 주간 영상(10,567)과 저녁 영상(624)을 대상으로 실험하였고, 검출율은 주간의 경우 $92.0\%$와 야간의 경우 $87.3\%$를 얻을 수 있었다.
Recently, a few image-processing based mobile urine testers have actively been studied since the urine-analysis result can be available to the user in real time immediately after the test is done. However, the accuracy of test result can be severely degraded due to variable illumination environments and a variety of manners to capture the image with a camera embedded in the smartphone according to different users. This paper proposes the Check4Urine system, a novel smartphone-based portable urine-analysis tester and provides three techniques to improve such a performance degradation problem robust to various test environments and disturbances, which are the compensation algorithm to correct the varying illumination effect, an urine strip detection algorithm robust to edge loss of the object image, and the color decision algorithm based on the pre-processed reference table. Experimental results show that the proposed Check4Urine system increases the accuracy of urine-analysis by 20-50% at various test conditions, compared with the existing image-processing based mobile urine tester.
컴퓨터 관련 기술이 발달하면서 증강현실 기술에 대한 관심이 급부상하고 있다. 증강현실은 카메라를 통해 입력받은 실제 영상에 디지털 콘텐츠를 합성하는 기술로, 사용자와의 상호작용이 가능한 기술이다. 본 논문에서는 적외선을 발광하는 LED의 빛을 이용하여 방향성을 가진 마커를 제작하고, 이를 추출하기 위한 검출 알고리즘과 하나의 마커에서 다양한 가상 객체를 증강현실로 구현할 수 있는 마커 정보 추출 기법을 제안한다. 증강현실에 사용되는 기존의 마커 기술이 지니는 몰입감 및 인식률 감소, 단일 정보 표현에 대한 문제를 개선하고, 마커 정보를 저장함에 있어 비용이나 시간 소요를 최소화할 수 있다.
본 논문은 공정변화를 검출하여 회로에 반영 및 보상하는 드레인 정규화 검출 (regulated drain detection) 방식과 차동 VCO에 적용하는 기법을 제안하였으며, 제안된 방식과 기법을 검증하기 위하여 저 전압 차동 PLL을 제작하여 그 성능을 검증하였다. 제안된 드레인 정규화 검출 방식과 이를 차동적으로 응용하여 설계된 저-지터 차동 PLL은 실제로 $0.18{\mu}m$ 1-폴리 3-메탈 공정으로 제작되었으며 공정변화에 따른 여러 가지 공정 코너 (corner)에 대한 VCO의 동작을 다양한 모의실험을 통하여 검증하였다. 제작된 PLL은 80MHz - 240MHz의 동작범위를 가지며 전체 die size는 내부 루르필터를 포함하여 $330{\mu}m\;{\times}\;380{\mu}m$이다. 1.8V 공급전압 일때 모든 동작주파수에 대한 트랙킹 지터 특성은 150psec peak-to-peak 이하로 안정적인 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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