Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.5
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pp.224-230
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2013
Lane boundary detection plays a key role in the driver assistance system. This study proposes a robust method for detecting lane boundary in severe environment. First, a horizontal line detects form the original image using improved Vertical Mean Distribution Method (iVMD) and the sub-region image which is under the horizontal line, is determined. Second, we extract the lane marking from the sub-region image using Canny edge detector. Finally, K-means clustering algorithm classifi left and right lane cluster under variant illumination, cracked road, complex lane marking and passing traffic. Experimental results show that the proposed method satisfie the real-time and efficient requirement of the intelligent transportation system.
This paper presents a new approach for underwater image analysis using the bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) technique and the phase congruency information. The BEMD algorithm, fully unsupervised, it is mainly applied to texture extraction and image filtering, which are widely recognized as a difficult and challenging machine vision problem. The phase information is the very stability feature of image. Recent developments in analysis methods on the phase congruency information have received large attention by the image researchers. In this paper, the proposed method is called the EP model that inherits the advantages of the first two algorithms, so this model is suitable for processing underwater image. Moreover, the receiver operating characteristic (ROC) curve is presented in this paper to solve the problem that the threshold is greatly affected by personal experience when underwater image edge detection is performed using the EP model. The EP images are computed using combinations of the Canny detector parameters, and the binaryzation image results are generated accordingly. The ideal EP edge feature extractive maps are estimated using correspondence threshold which is optimized by ROC analysis. The experimental results show that the proposed algorithm is able to avoid the operation error caused by manual setting of the detection threshold, and to adaptively set the image feature detection threshold. The proposed method has been proved to be accuracy and effectiveness by the underwater image processing examples.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.4
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pp.422-433
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2001
In this paper, we propose a flew edge detection method based on water flow model, in which gradient image surface is considered as a 3-dimensional (3-D) geographical feature. The edges of the objects in the background can be detected by the large gradient magnitude areas and to make the edges immersed it is required to invert the gradient image. The proposed edge detector uses a water flow model based enhancement and locally adaptive thresholding technique applied to the inverted gradient image resulting in better noise performance. Computer simulations with a few synthetic and real images show that the Proposed method can extract edge contour effectively.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.8
no.2
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pp.91-97
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2007
Points of sharp variations in signals are the most important factors when analyzing the features of signals. And in the image, edges include diverse information such as the locations, shape and material. There have been a variety of researches on edge detections, among them, methods based on convolution in the spatial domain have been most popular. However at the early stage of the method, if the noise and many kinds of edges exist in the image, it is not easy to separate edges selectively from corrupted images by noise. In meantime, the wavelet transform for multiscale edge detection is being applied widely to analyze the properties of images in various fields. In this paper, we suggest a robust wavelet-based method, which selectively detects line-edge elements from images in the presence of noise.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2000.02a
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pp.164-164
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2000
Since Au-Pt alloys have various atomic structures depending upon composition and annealing temperature, it is very interesting to investigate the electronic structures of alloys. We studied the changes of the electronic structure I the Au-Pt alloys by x-ray absorption near edge spectroscopy (XANES). Two kinds of Au-Pt alloy samples were prepared by arc melting methods and ion-beam-mixing technique. The Pt L2, 3-edge and Au L2, 3-edge X-ray absorption spectra (XPS) were measured with the electron yield mode detector at the 3C1 beam line of the Pohang Light Source (PLS). It was found that there was a substantial decrease in the area of the Pt L2, 3 white lines compared with that of pure Pt. The observed decrease in white line area was attributed to an increase in the number of pure Pt. The observed decrease in white line area was attributed to an increase in the number of 5d-electrons at the Pt site upon alloy formation. However, the Au L2, 3 edge spectra for Au-Pt alloys are all similar to that of pure Au. This implies that the 5d hole count of Au is not changed by alloy formation with Pt.
In order to achieve excellent spatial resolution, very small scintillation pixels are used in detectors of positron emission tomography for small animals. However, by using these very small scintillation pixels, scintillation pixels at the edge of the array may overlap in a flood image. To solve this problem, a light guide capable of changing the distribution of light was used. Depending on the material of the light guide, the light spreading tendency is different, and accordingly, the presence or absence of overlapping is different depending on the material of the light guide used. In this study, instead of the conventional glass light guide, a detector using the same material as the scintillation pixel was designed. A scintillator light guide has a higher refractive index than a glass light guide, so the light spread is different. Flood images were acquired to evaluate the degree of separation of the scintillation pixels at the edge of the detector using the two light guides. The degree of separation was evaluated by calculating the distance between the center and the spatial resolution of the image of two scintillation pixels at the edge of the obtained flood image. As a result, when the scintillator light guide was used, better spatial resolution was shown, and the distance between centers of scintillation pixels was wider. When a detector is constructed using a scintillator light guide instead of a conventional glass light guide, it is possible to use a smaller scintillation pixel, thereby securing better spatial resolution.
In this paper we employ two-sample location tests such as Wilcoxon test and T test for detecting edges in noisy images. For this, we compute a test statistic on pixel gray levels obtained using an edge-height parameter and compare it with a threshold determined by a significance level. Experimental results applied to sample images are given and performances of these tests in terms of the objective measure are compared.
In this paper, we propose a CIECAM02-based color edge detection method. The proposed method detects color edges with distance metric based on the characteristics of Human Visual System (HVS). The CIECAM02 is inherently strong in considering HVS. We use a vector gradient edge detector in a JCh components with newly proposed distance metric. The proposed method detect edges clearly. We subjectively confirm the performance with clearly enhanced images.
In this paper, We propose an Image processing algorithm for a paper-cup inner defect inspection. First, we devide a cup image to four sections considering the characteristic of a cup and filter noises limit by using the flood-fill algorithm and median filter. Second, to obtain the clearer inspection result of the edge point inner cup, We apply the sharpening convolution filer to the objected inspect the edge points by using the LOG edge detector. Third, executing sub-pixel operation with the orignal image, we find the defect parts in the cup. Finally, denoting the inspected defect parts as rectangular, we recompose the images of the defected ones.
Park, Nam-Jun;Jung, Jin-Yang;Kim, Hyun-Sool;Han, Young-Oh;Park, Sang-Hui
Proceedings of the KIEE Conference
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1996.11a
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pp.395-397
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1996
The existing CPC(Center Position Controller) has unstably performed because of dusts on reflection panel, CCD protector contamination due to high temperature in furnace or other parameters. The reason is that the existing CPC has a Z80 processor as a CPU and only performs low level image processing as a simple edge detector. So the improvement of control system through the development of robust edge detection algorithm overcoming changes of measuring environment is needed. For this, in this study we carefully analyze the image of the strip rolled in occasion that measuring environment is changing, develop the optimal edge detection algorithm to solve the problems, generate the control signal suitable for the existing CPC(Center Position Controller), and propose the capability of application to the actual environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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