International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.13
no.4
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pp.284-290
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2013
Feature detection is very important to image processing area. In this paper we compare and analyze some characteristics of image processing algorithms for corner and blob feature detection. We also analyze the simulation results through image matching process. We show that how these algorithms work and how fast they execute. The simulation results are shown for helping us to select an algorithm or several algorithms extracting corner and blob feature.
In block-based lossy video compression, severe quantization causes discontinuities along block boundaries so that annoying blocking artifacts are visible in decoded video imases. These blocking artifacts significantly decrease the subjective image quality. In order to reduce the blocking artifacts in decoded images, many algorithms have been proposed However studies on so called, corner outliers, have been very limited. Corner outliers make image edges look disconnected from those of neighboring blocks at cross block boundary. In order to solve this problem, we propose a corner outlier detection and compensation algorithm as post-processing in spatial domain The experiment results show that the proposed method provides much improved subjective image quality.
The spectral representation method is a quick and versatile tool for the generation of spatially variable, response-spectrum-compatible simulations to be used in the nonlinear seismic response evaluation of extended structures, such as bridges. However, just as recorded data, these simulated accelerations require processing, but, unlike recorded data, the reasons for their processing are purely numerical. Hence, the criteria for the processing of acceleration simulations need to be tied to the effect of processing on the structural response. This paper presents a framework for processing acceleration simulations that is based on seismological approaches for processing recorded data, but establishes the corner frequency of the high-pass filter by minimizing the effect of processing on the response of the structural system, for the response evaluation of which the ground motions were generated. The proposed two-step criterion selects the filter corner frequency by considering both the dynamic and the pseudo-static response of the systems. First, it ensures that the linear/nonlinear dynamic structural response induced by the processed simulations captures the characteristics of the system's dynamic response caused by the unprocessed simulations, the frequency content of which is fully compatible with the target response spectrum. Second, it examines the adequacy of the selected estimate for the filter corner frequency by evaluating the pseudo-static response of the system subjected to spatially variable excitations. It is noted that the first step of this two-fold criterion suffices for the establishment of the corner frequency for the processing of acceleration time series generated at a single ground-surface location to be used in the seismic response evaluation of, e.g. a building structure. Furthermore, the concept also applies for the processing of acceleration time series generated by means of any approach that does not provide physical considerations for the selection of the corner frequency of the high-pass filter.
Trapezoid cups and square ones have been deep-drawn to 45mm in depth. Displacements and strains have been analysed by FEM and experiment. Strains and effective strains in the corner flanges of trapezoid cups have been compared with those in square cups. The results have shown that because of shear strains on the corner flange, it is necessary to adopt effective strain for comparing strains, mean vale of effective strains in the corner flange with a corner angle of 72 degrees is narly equal to those with a corner angle of a right angle and mean value of effective strains with a corner angle of 102 degrees is smaller than those with a corner angle of a right angle.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.6
no.4
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pp.253-261
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2017
In this paper, a corner detection method based on a new non-cornerness measure is presented. Rather than evaluating local gradients or surface curvatures, as done in previous approaches, a non-cornerness function is developed that can identify stable corners by testing an image region against a set of desirable corner criteria. The non-cornerness function is comprised of two steps: 1) eliminate any pixel located in a flat region and 2) remove any pixel that is positioned along an edge in any orientation. A pixel that passes the non-cornerness test is considered a reliable corner. The proposed method also adopts the idea of non-maximum suppression to remove multiple corners from the results of the non-cornerness function. The proposed method is compared with previous popular methods and is tested with an artificial test image covering several corner forms and three real-world images that are universally used by the community to evaluate the accuracy of corner detectors. The experimental results show that the proposed method outperforms previous corner detectors with respect to accuracy, and that it is suitable for real-time processing.
Anisotropic TMAH etching is key processing step for the fabrication of pendulum structure. During the etching, convex corners are attacked, and a proper compensating structure design is required when fabricating pendulum structures with sharp convex corner. In this paper, we present four compensation structures for convex corner compensation with 30% wt TMAH-water solution at $89\pm1^{\circ}C$ temperature, and observe the etched convex corner by optical microscope. we compare the result of calculations and experiments about four convex corner compensation patterns.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.12
no.4
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pp.263-270
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2014
Corner detection and feature extraction are essential aspects of computer vision problems such as object recognition and tracking. Feature detectors such as Scale Invariant Feature Transform (SIFT) yields high quality features but computationally intensive for use in real-time applications. The Features from Accelerated Segment Test (FAST) detector provides faster feature computation by extracting only corner information in recognising an object. In this paper we have analyzed the efficient object detection algorithms with respect to efficiency, quality and robustness by comparing characteristics of image detectors for corner detector and feature extractors. The simulated result shows that compared to conventional SIFT algorithm, the object recognition system based on the FAST corner detector yields increased speed and low performance degradation. The average time to find keypoints in SIFT method is about 0.116 seconds for extracting 2169 keypoints. Similarly the average time to find corner points was 0.651 seconds for detecting 1714 keypoints in FAST methods at threshold 30. Thus the FAST method detects corner points faster with better quality images for object recognition.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.3
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pp.824-832
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1998
In this paper, wc proposed new method for corner point detection on digital contours using directional angle and area dcviation_ First of all, dircctional angle was detccted according to contours by lookup table, then corner point was detected using arca deviation aftcr the pixels over standard value had selected as a candidate point. This method has the advantage the rcduction of processing time for real time processing and the reduction of round-off error on digital image reprcsentation. For vcrification of the proposed method simulation results which applied on various tcst pattern were compared with existing methods.
Studies on the laser cutting processing characteristics of magnesium alloys can be divided into three parts, comparing the cutting faces of magnesium alloy and aluminum alloy, observing the shape of the corner where straight lines meet, and observing the straight lines and arcs. First, there were no laser cutting conditions for magnesium alloys, so it was observed to cut magnesium alloy and aluminum alloy under the same processing conditions as aluminum alloy to shape and surface of the cut surface. Next, to observe the characteristics of the corner, we observed the shape of the corner according to the angle change of the part where the two lines meet, and finally we observed various angles to observe the characteristics of the part where the arc meets the line. Finally, laser cutting processing characteristics of magnesium alloys and aluminum alloys obtained based on the above study contents were summarized.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.960-962
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2021
Monte Carlo 렌더링은 모든 빛을 광원에서부터 추적하는 것 대신, 몇 개의 빛의 경로만을 추적해서 이들의 평균으로 화소값을 정해 이미지를 만드는 방법이다. 여기서 추적하는 빛이 많다면 이미지가 사실적으로 만들어질 수 있지만 연산량이 증가한다. 따라서 적은 빛의 경로를 추적하여 렌더링을 수행하여 이미지를 만들고, 노이즈를 제거해서 많은 양의 빛을 추적하여 렌더링을 한 이미지와 유사하게 만들려는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 많은 연산량을 요구하기 때문에 고성능의 기기 사양을 요구한다. 따라서 본 연구에서는 저사양의 기기에서 활용할 수 있도록 Harris corner 검출법과 median filtering을 활용한 렌더링 이미지 노이즈 제거 연구를 수행했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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