We propose a novel algorithm capable of recognizing the road lane by image processing. Considering the fact that the direction and location of road lane are maintained similarly in successive images we formulate a function to represent the property. However, as noises play the role of making a lot of similar patterns appear and disappear in the road image, keeping of robustness in the lane detection has been known a difficult work. To overcome this problem, we introduce the following three ideas: 1) design of a function based on an edge direction and magnitude, 2) construction of a recursive filter to estimate the function recursively for successive images, 3) principal axis-based line fitting. These concepts enhance the adaptability to cope with the random environment of traffic scene and eventually lead to the reliable detection of a road lane.
본 논문은 DOI방법을 개선한 디인터레이싱 방법을 제안한다. DOI방법은 강력한 인트라필드 기반의 디인터레이싱 기술이지만 긴 연산시간과 주기적인 패턴에서 방향을 잘못 찾는 문제를 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 기존의 전역검색 대신하여 2단계 검색을 하여 연산속도를 향상시키고 두 가지 과정을 추가하여 영상의 화질을 개선하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로 잘못된 방향으로 찾은 공간벡터를 삭제하며 두 번째 단계로 찾지 못한 방향에 대한 공간 방향벡터를 삽입함으로써 제안된 방법에서 잘못 찾은 공간 방향벡터를 정확한 결과인지 재확인하여 픽셀의 보간에 사용할지 검사한다. ISO 실험 이미지를 이용하여 제안된 방법과 line evarage, edge-based line averaging, DOI, selective deinterlacing algorithm 등의 기존의 방법을 비교한 결과 제안된 방법이 객관적으로나 주관적으로 우 수하다는 것을 보였다.
When washing machine is rotated in the laundry, it tends to lean toward one side. This tendency causes a serious vibration. The balance of washing machine plays an important role in order to reduce the vibration by injecting the sand or the salt water into the balance of washing machine. The hot plate welder is used to prevent from outflow of contents. The hot plate welder brings about many problems which is concerned with accidents. The direction recognition and location information of the balance are required in this system. In this paper, the recognition direction of balance in washing machine using machine vision system is studied. The template matching algorithm compares sub-image with original image acquired in real-time to obtain a center point of balance image. The mid points and the edges of balance are estimated by the edge detection and gauging algorithms. The data acquired by these results is used for recognition direction of balance. The automation software for image processing is developed by using LabVIEW.
본 논문에서는 에지검출 알고리즘을 이용하여 선형 영상에 대한 특징 추출기술을 논하였다. 에지 검출과정은 여러 개의 에지 마스크를 가지고 영상을 콘벌루션(convolution)함으로써 에지 크기와 방향을 결정하고, 이러한 에지 크기를 쓰레숄딩과 세선화하고, 간극(Gap)의 발생시 반복적으로 이 부분을 수정, 근접성(Proximity)과 방향성(orientation)에 기본을 두어 에지요소들을 연결(linking)하고, 선형근사화 시켰다. 이러한 것은 유사한 알고리즘을 연구하는 사람에게 도움이 될 것이다.
Leading edge thrust is generally caused by passing air flow from lower to upper surface and it is required to have sufficient angle of attack for notable leading edge thrust. To produce leading edge thrust at low angle of attack, utilizing expansion wave accompanying low pressure is able to be a solution. Fore structure changes the direction of flow, and this flow passes the projected edge. As a result, from a perspective of the edge, it is able to have high angle of attack, and artificial expansion wave is generated. This concept shows 9.48% increase of L/D in inviscid flow, at Mach number 1.3 and angle of attack $1^{\circ}$ in maximum, and this model shows the 3.98% of increasement at angle of attack $2^{\circ}$. Although advantage of the artificial expansion wave decreased as angle of attack increase, it shows the possibility of aerodynamical improvement with artificial expansion wave.
A clear understanding of the surface formation mechanism due to cutting is very important to help produce a good quality surface. Much of the roughness along the length of a bar being cut in a lathe can be explained in terms of macroscopic tool shape and feed rate. However, the roughness along the direction of cutting requires a different explanation. The formation of surface roughness is a problem in flow and fracture of materials in the vicinity of the tool edge. On a microscopic scale the cutting edge is rounded because it is impossible to grind a perfectly sharp cutting edge. Even if a perfectly sharp cutting edge were obtained it would soon become dull as a result of rapid breakdown and wear of the cutting edge. A research project is proposed in which in the main object is to model the surface formation mechanism due to cutting. The tool was assumed to be dull, that is, its edge has a finite radius. In order to study the effect of the radius of cutting edge on the surface formation, tools having different cutting edges were used. For orthogonal cutting experiment, cast iron and glass were chosen as brittle materials. Plowing forces acting in the cutting edge were estimated and its effect on the surface roughness was studied by observing the machined surface using optical microscope.
A turbulent combustion model, based on edge flame dynamics, is discussed in order to predict global extinction of turbulent flames. The model is applicable to the broken flamelet regime of turbulent combustion, in which global extinction of turbulent flame is achieved by gradual expansion of flame holes. The edge flame dynamics is the key mechanism to describe the flame hole expansion or contraction. For flames with Lewis numbers near unity, there is a $Damk{\ddot{o}}hler$ number, namely the crossover $Damk{\ddot{o}}hler$ number, at which edge flame changes its direction of propagation. The parametric region between the quasi-steady extinction condition and the edge-flame crossover condition is a metastable region, in that flames without edge can stay in their burning states while flames with edge have to retract to expand quenching holes. Using the above properties of edge flame, Hartley and Dold proposed a Lagrangian hole dynamics, which allows us to simulate transient variation of quenching holes. In their model, each stoichiometric surface is subjected to a random sequence of scalar dissipation rate compatible to the equilibrium turbulence. Then, each stoichiometric surface will evolve, according to the combustion map, dependent on the scalar dissipation rate and existence of flame edge, If all the burning surfaces are annihilated, the event can be declared as a global extinction. The consequence obtained from the above model also can be used as a subgrid model to determine local extinction occurring in a calculation grid.
에지는 영상에 포함된 물체의 크기, 방향, 위치 등을 쉽게 획득할 수 있는 특징 정보이며, 에지 검출은 물체 검출, 물체 인식 등의 여러 영상 처리 응용 분야에서 전처리 과정으로 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts 에지 검출 방법 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하며, 고정 가중치 마스크를 적용하므로 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 기존의 에지 검출 방법들의 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크 내의 평균 및 표준편차에 따라 가중치를 적용한 후 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
텍스쳐 분류에 사용되는 방식 중 하나인 지역적 이진화 패턴은 일반적으로 영상 내의 평탄한 부분, 에지, 코너의 분포를 사용한다. 그러나 영상이 가지는 방향성을 고려하지 않고, 단순히 크고 작음만을 비교하는 지역적 이진화 패턴의 특성때문에 화소간 차이를 반영하지 못하는 문제점이 있다. 또한 영상의 분포를 사용하기 때문에 작은 크기의 영상에 대해서는 분류 성능이 저하된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 방향성 분포와 고유치 행렬을 이용한 세부 분류 기법을 제안한다. 지역적 이진화 패턴으로 초기 분류에서 누락된 텍스쳐 영상에 대하여 두 가지 특징을 이용하여 세부적으로 분류한다. 첫째, 영상이 가질 수 있는 방향을 여덟 가지로 양자화하고 그 방향들의 분포를 계산한다. 둘째, 구조 행렬을 이용하여 나온 고유치 중 큰 값의 분포를 구한다. 모의 실험을 통해 지역적 이진화 패턴만을 사용하였을 때 대비 제안 방법이 약 8% 정도 분류 정확도가 향상됨을 보였다.
에지는 영상의 가장 기본적인 특징을 나타내며, 에지 검출은 영상처리 분야 및 컴퓨터 비전 영역에서 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 에지를 검출하기 위한 연구들이 국내 외적으로 많이 수행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 로버츠, 소벨, 프리윗, 라플라시안 등 고정된 값의 마스크를 사용하는 방법들이 있으며 모폴로지 처리 기술 가운데 팽창과 침식을 이용하는 모폴로지 그라디언트 방법 등이 있다. 그러나 이러한 방법들은 대각선 방향이나 완만한 영상의 변화가 있는 경우 에지 검출이 잘 되지 않는 문제가 있다 따라서 본 논문에서는 이러한 경우에도 에지 검출이 잘 되는 변형된 top-hat 및 bottom-hat 변환 방식의 에지 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬을 기존의 방법들과 비교하여 에지 검출 영상을 제시하였으며 코사인 기반의 유사도를 사용하여 성능 및 유사성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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