MTF(modulation transfer function)는 광학 시스템의 성능을 평가하기 위하여 사용되는 중요한 파라미터 중 하나이다. 또한 열악한 우주 환경(방사능, 극한 열조건 및 전자기장 등), 대기 영향 및 시스템 성능의 저하 등으로 저하된 영상품질을 복원시켜주기 위한 파라미터로 사용될 수도 있다. 본 논문에서는 소형 지구관측위성인 DubaiSat-1이 발사된 후, 위성영상의 품질을 평가하기 위하여 MTF를 측정하였다. 일반적으로 MTF는 point source 혹은 knife-edge 방법 등과 같은 다양한 방법을 이용하여 측정되어왔다. 그러나 본 논문에서는 ISO에서 line source에 의한 MTF 측정을 표준화한 slanted-edge 방법을 이용하여 MTF를 측정하였다. Slanted-edge 방법은 전자 스틸 카메라(electronic still-picture camera)의 MTF를 측정하기 위한 ISO 12233 표준으로써, 라인스캐닝 망원경(line-scanning telescope)의 MTF를 추정하기 위하여 사용된 방법이다. 또한 PSF(point spread function) 기반으로 제작된 MTF 회선 커널(MTF convolution kernel)에 의한 MTF 보상(MTF compensation)과 영상의 노이즈 제거(image denoising)를 수행하여 영상의 품질 저하(degradation)를 완화시켰다.
Detection of left ventricular boundary for the functional analysis of LV(left ventricle)is obtained using automatic boundary detection algorithm based on dynamic programming method. This scheme reduces the edge searching time and ensures connective edge detection, since it does not require general edge operator, edge thresholding and linking process of other edge. detection methods. The left ventricular diastolic volume and systolic volume and systolic volume were computed after this automatic boundary detection, and these Volume data wm applied to analyze LV ejection fraction.
We present a new scheme to increase the performance of edge-preserving image smoothing from the parameter tuning of a Markov random field (MRF) function. The method is based on automatic control of the image smoothing-strength in MRF model ing in which an introduced parameter function is based on control of enforcing power of a discontinuity-adaptive Markov function and edge magnitude resulted from discontinuities of image intensity. Without any binary decision for the edge magnitude, adaptive control of the enforcing power with the full edge magnitude could improve the performance of discontinuity-preserving image smoothing.
Detection of left ventricular boundary for the functional analysis of LV(left ventricle) is obtained using automatic boundary detection algorithm based on dynamic program ming method. This scheme reduces the edge searching time and ensures connective edge detection, since it does not require general edge operator, edge thresholding and linking process of other edge detection methods. The left ventricular diastolic volume and systolic volume were computed after this automatic boundary detection, and these volume data were applied to analyze LV ejection fraction.
화상이해의 기본적인 특성중의 하나인 edge를 추정하는 statistical 한 방법을 제안하였다. 종래의 edge검출기법은 주로 deterministic한 신호에는 잘 적용되었지만 statistical한 신호에는 만족스러운 결과를 얻을 수 없었다. 본 논문에서는 신호의 statistical 한 성질을 고려한 likelihood함수를 이용하여 결정함수를 구하고, 이것을 최대로 하는 위치를 edge로 선정하는 maximum likelihood edge 검출기법에 대하여 논하였다. 이 기법을 random number generator에 의하여 발생된 통계적인 성질을 갖는 신호에 적용하여 edge가 잘 검출됨을 보였다. 또 이 방법을 통계적인 성질을 갖는 이차원의 화상으로 확장하였을 때에도 정확하게 edge가 검출됨을 알 수 있었다.
In this paper, we propose the face identification method which is robust for lighting based on the feature points method. First of all, the proposed method extracts an edge of facial feature. Then, by the hough transform, it determines ellipse parameters of each facial feature from the extracted edge. Finally, proposed method performs the face identification by using parameters. Even if face image is taken under various lighting condition, it is easy to extract the facial feature edge. Moreover, it is possible to extract a subject even if the object has not appeared enough because this method extracts approximately the parameters by the hough transformation. Therefore, proposed method is robust for the lighting condition compared with conventional method. In order to show the effectiveness of the proposed method, computer simulations are done by using the real images.
기존의 경계검출 방법은 디지털 영상에서 특정한 위치의 경계 존재 유무를 평가하기 위하여, 경계 신호를 강화하고 잡음의 영향을 줄이기 위한 여러 종류의 파라미터를 사용한다. 그 중 대표적인 것은 평활화 기능으로 가우스 함수를 많이 사용한다. 그러나, 평활화 함수는 그 크기에 따라 경계의 위치에 변화를 가져오기 때문에 특징 계산 등의 후처리 연산에 많은 오류를 전파하게 된다. 본 논문에서는 이러한 경계 검출과정의 오류를 줄일 수 있는 최적의 파라미터 평가를 퍼지 경계 표현을 이용하여 제안한다. 퍼지 경계 표현은 특정한 위치에 경계의 가능성 정도를 멤버십으로 부여하는 표현 방법으로서, 경계의 위치가 불확실하거나 밝기 변화가 이상적인 경계와 다를 경우에는 그의 애매성을 퍼지 멤버십으로 표현한다. 이러한 경계의 퍼지 표현을 이용하여 기존의 경계 검출기를 사용하여 검출된 경계에 대한 존재의 모호성 및 위치의 모호성을 평가하고, 최적의 파라미터 값을 영상의 종류에 따라 자동적으로 선택할 수 있는 측정값을 제안한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제31권2호
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pp.152-158
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2007
Most of experimental visualizations and numerical results on the flow field separated form a leading edge around an unsteady foil show a continuous streakline from the leading edge and large reverse flow between the streakline and the suction surface. However, they have not exactly clarified yet the dynamic behavior of vortices separated from the leading edge because separation around an unsteady foil is very complicated phenomenon due to many parameters. In the present study the flow fields around pitching foils have been visualized by using a Schlieren method with a high speed camera in a wind tunnel at low Reynolds number regions. It has been observed that small vortices are shed discretely from the leading and trailing edge and that they stand in line on the integrated streakline of separation shear layer. By counting vortices in the VTR frames it was clarified that the number of vortex shedding from the leading and trailing edge during one pitching cycle strongly depends on the non-dimensional pitching rate. Futhermore the vortices moving up to the leading edge on the suction surface of the pitching foil are visualized. They play an important role to balance the number of vortex shedding from both edges.
에지 검출은 문자, 차선 및 물체 인식 등을 구현하는 과정에서 영상을 단순화하기 위한 중요한 기술 중 하나이며, 우수한 에지 검출을 위한 다양한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 공간 영역에서 방향성 기울기 마스크를 적용하여 에지를 구하는 방법과 SE(structure element)를 이용한 수학적 모폴로지(mathematical morphology) 기반의 에지 검출 방법 등이 있다. 이러한 기존의 방법들은 지나치게 어둡거나 밝은 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 기존의 방법 중 Sobel 방법과 히스토그램 평활화 방법을 적용하는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 디인터레이싱 방법 중에서 가장 중요한 요소인 공간 필터의 성능 개선을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존의 에지 기반 알고리즘들은 보간의 성능을 좌우하는 정확한 에지 방향을 판단함에 있어서 만족스럽지 못하다. 제안하는 알고리즘은 에지 대신에 원 영상의 이진화 된 영상을 근간으로 에지의 방향과 기울기를 판단함으로써 효율성과 정확도를 증가시켰으며 보다 완만한 각에서의 방향판단을 위하여 탐색 윈도우 수평 크기를 IS로 증가시켰다. 기존의 에지를 이용한 방항 판단보다 이진화 된 이미지를 근간으로 에지의 방항과 기울기를 판단하여 보간 했을 때 판단의 오류를 최소화하여 차질을 향상시킬 수 있었다. 다양한 종류의 영상에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과를 통하여 기존의 에지 기반의 보간 방법들에 비해 성능이 매우 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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