This paper suggests the operation performing the noise elimination of binary image. The image is read by the scanner. And operand is selected according to the size of input image. Through the Dilation and Erosion, elementary vector operation with selected operand, the noise of input image is eliminated.
A novel definition for fuzzy mathematical morphology is described The generalized-mean operator plays the key role for this definition. Several hard constraints for standard generalized-mean have been eliminated. Complete mathematical description for obtaining fuzzy erosion and dilation is provided. The definitions are well suited for neural network implementation. Therefore, the parameters for the fuzzy definition can be optimized using neural network learning paradigm.
일반적으로 방사선 의사들(radialogists)이 폐 노쥴(pulmonary nodule)을 탐지하는 데는 실제적으로 30%의 실패율을 가진다고 알려져 있다. 만약 자동화된 시스템이 체스트 영상에서 의심스런 노쥴들의 위치들을 방사선 의사에게 알려줄 수 있다면 잘못 판단되는 노쥴들의 수를 잠재적으로 줄일 수 있다. 우리는 형태학적 필터들 (morphological filters)과 두가지 특징-추출(feature-extraction) 기술들을 포함하는 컴퓨터 자동 처리 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 첫째로 형태학적 필터(morphological filtering) 처리를 행한다. 이 과정은 원래의 영상에 침식(erosion)과 확장(dilation)을 연이어서 행하는 것으로 처리가 어려운 X선 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차적으로 노쥴로서 컴퓨터에 선택된 의심 부분에 가해주는 특징-추출 테스트로서 이 작용은 노쥴로 감지되었으나 실제로는 노쥴이 아닌 경우인 false-positive 갑지들을 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 시스템은 노쥴의 정확한 판독이 어려운 폐의 X선 영상에 적용되어 false-positive들을 효과적으로 줄임으로써 보다 효율적인 폐 노쥴의 탐지를 가능하게 하였다.
본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서, 조직의 결함의 정도를 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서 감마상관 변환과 7${\times}$7 소벨 마스크와 13${\times}$13 소벨 마스크를 각각 적용하여 윤곽선을 추출하고 추출된 윤곽선 영역을 평활화와 평균 이진화 기법을 적용하여 영상을 보정한다. 마지막으로 보정된 영상에서 침식 연산과 팽창 연산을 이용하여 잡음을 제거한 후, 라벨링 기법을 적용하여 항공 갑판의 결함 영역을 추출한다. 실험 결과에서, 항공 갑판에서 결함을 추출하는데 기존의 방법보다 효과적인 것을 확인하였다.
본 논문은 일회용 암호(OTP: One Time Password)와 같은 비밀번호의 입력 시 발생할 수 있는 비밀번호 훔쳐보기(Shoulder-Surfing)를 대비하고 비밀번호의 보안성을 높이기 위해 영상을 비밀번호로 대체하는 인식시스템을 개발하였다. 영의 인식율울 개선하기 위하여 영상처리 기술 중 하나인 모폴로지 기법을 사용하였다. 이미지의 인식율을 높이고 잡음을 제거하기 위하여 모폴로지 연산인 침식과 팽창 연산을 4회 실시하여 2진 영상의 잡음을 제거하였다. 도트매트릭스에 나타난 영상에서부터 비밀번호를 인식하는 앱을 개발하고 인식률을 측정하였다. 어두운 조명 환경(1 Lux이하)에서 2진 영상 비밀번호 인식율이 최소 90% 달성됨을 확인하였다.
The catenaries must guarantee the constant electricity to the trains, so that the safety and the estimate of fatigue degree and the inspection of abrasion degree should be done rapidly. This thesis proposes the system that can manage the performance/failure of the catenaries using the image process as the solution for the weak points of the existing inspection such as the decrease of immediateness and the lack of constancy in the human resources. This study simulates the ALD using VHSV (Virture HSV) which is the unreal HSV images, not getting the real HSV in ages to the image processing technique that repeats the erosion and the expansion of the images as the methods that can monitor the slight/critical defects of the catenaries as dealing with the result of the catenaries inspection images. The final ALD (Abnormal Line Detection) system is designed based on this simulation. I have demonstrated it with the VHSV (Virture HSV) virtual images as the materials of the test and inspected it through testing the defects of the catenaries for the thesis.
영상처리에 의한 물체 해석에 있어서 선의 검출은 중요한 역할을 하는데, 영상에서 선은ridge과 ravine을 검출함으로서 얻을 수 있다. 본 논문에서는 local min 및 local max 연산을 사용하여 ridge 와 ravine을 검출하는 기법을 제시한다. 본 기법은 이들 연산의 침식 및 팽창 특성을 이용하여 방향 정보를 구함이 없이 ridge와 ravine을 검출할 수 있으며, 기존의 해석적 방법에 비해 매우 단순하고 효과적인 방법이다. 실험을 통해 본 기법이 효능을 보인다.
Since 3D measurement technologies have been widely used in manufacturing industries edge detection in a depth image plays an important role in computer vision applications. In this paper, we have proposed an edge detection process in a depth image based on the image based smoothing and morphological operations. In this method we have used the principle of Median filtering, which has a renowned feature for edge preservation properties. The edge detection was done based on Canny Edge detection principle and was improvised with morphological operations, which are represented as combinations of erosion and dilation. Later, we compared our results with some existing methods and exhibited that this method produced better results. However, this method works in multiframe applications with effective framerates. Thus this technique will aid to detect edges robustly from depth images and contribute to promote applications in depth images such as object detection, object segmentation, etc.
A new method for enhancing blurred images using fuzzy logic concepts is proposed. Blurred images contain blurred boundaries which make it difficult to detect edges and segment areas in images. In order to sharpen blurred edges local contrast information of an image and erosion/dilation properties of local min/max operations are used in which local min/max operations are fuzzy logic operations. so that given images are transformed to fuzzy images and then these operations are applied on them. In this method the sharpening operation can be iteratively applied to the image to get better deblurring effect and gray-scale "salt-and-pepper" noises are suppressed. the efficiency of our algorithm is demonstrated through experimental results obtained with artificially-made blurred images and real blurred images.
Fuzz on the fabrics, which is the fibers protruded from the fabric surface, is very important in view of appearance quality, since it causes unpleasant appearance on the fabrics and also leads to pilling which makes fabric appearance and softness worse. However, fuzz on fabric surface is measured mostly by subjective methods (human vision) rather than objective methods. Thus, in this study, objective method using image analysis techniques has been developed for the measurement of fuzz on fabric surface. Fuzz on the fabric has also been ranked and rated by experts in order to see the reliability of the results obtained from the fuzz measurement. It was observed that correlation coefficient (r) between rating value and objective measurement value was 0.9 and this correlation coefficient value confirmed the reliability of this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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