Journal of information and communication convergence engineering
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제12권4호
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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.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권4호
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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.
Corners play an important role in describing object features for pattern recognition and identification. This paper proposed a fast and adaptive corner detector in both coarse and fine scale, followed by the framework of the curvature scale space (CSS). An adaptive curvature threshold and evaluating of angles of corner candidates are added to original CSS to remove round corners and false corners in the detecting process. The efficiency of proposed method is compared to other popular detectors in both accuracy criteria, stability and time consuming. Results illustrate that the proposed method performs extremely surpass in both areas.
본 논문은 다수의 카메라로부터 입력받은 동영상을 하나의 파노라마 동영상으로 합치는 기법을 제안한다. 서로 인접하면서 겹치는 영상들을 하나의 큰 영상으로 만들어주는 파노라마 영상은 사진 측량법, 위성사진, 컴퓨터 그래픽 등의 분야에서 응용된다. 일반적으로 영상을 모자이크할 때 발생하는 왜곡을 최소화를 위해 투시 변환(perspective transformation)을 사용하는데, 변환 추정에 필요한 특징점을 얻어내는 방법이 결과물의 품질을 결정하게 된다. 본 논문에서는 코너점을 특징점으로 사용했으며, 결과물의 품질이 우수하고 연산 속도가 빠르게 하기 위해 모폴로지 구조를 사용해서 코너점을 추출하였다. 그리고 거의 모든 상황에서 안정적으로 코너점을 검출하기 위해 코너점의 강도를 구분하는 방법을 이용했다. 인접한 영상의 대응점으로부터 추정한 8-변수 투시 변환 값으로 영상 모자이크를 했으며, 결과 영상의 잔상을 제거하기 위해 쌍일차 색상혼합을 적용했다. 실험결과 제안한 방법은 여러 조건에서 빠른 속도와 좋은 화질의 결과를 보였다.
In this paper, we proposed a fast detection method of copy-move forgery image based on low frequency coefficients of the DCT coefficients. We proposed a new matching criterion of copy-moved forgery image detection (MCD) using discrete cosine transform. For each $8{\times}8$ pixel block, the DCT transform is calculated. Our algorithm uses low frequency four (DC, 3 AC coefficient) and six coefficients (DC, 5 AC coefficients) of DCT per $8{\times}8$ pixel block. Our algorithm worked block matching for DCT coefficients of the $8{\times}8$ pixel block is slid by one pixel along the image from the upper left corner to the lower right corner. Our algorithm can reduce computational complexity more than conventional copy moved forgery detection algorithms.
High efficiency video coding (HEVC)은 H.264/AVC와 같은 이전 비디오 압축 표준 보다 더 높은 압축 효율을 갖는 최신 비디오 압축 표준이다. 화면 내 예측에서 최대 압축 단위 (LCU)들은 quadtree 구조를 통해 64x64부터 8x8까지의 크기를 갖는 더 작은 압축 단위 (CU)들로 나누어지고, 이들은 다시 예측 단위 (PU)들로 나누어진다. 가능한 크기까지 CU를 분할하면서 RDO (Rate Distortion Optimization) 과정을 통해 최적의 CU 분할 형태가 선택된다. 이 과정에서 HEVC는 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 HEVC의 계산량을 줄이기 위해, FAST (Features from Accelerated Segment Test) 코너 검출을 이용하여 화면 내 예측을 위한 고속 CU depth 결정 방법 (FCDD)을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 HEVC와 비교하여 약 0.7%의 BDBR 만큼의 적은 압축 성능 감소와 함께 부호화기에서 약 53.73%의 계산 시간을 감소시켰다.
본 논문은 모니터나 스마트TV 등에서 재생 중인 동영상 재생기의 창 영역을 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 단순히 시간적 차이 유무로 판단하거나 운영체제로부터 정보를 가져오는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 재생기 검출 기법은 영상 신호의 시공간적 특성 및 꼭지점 검출 필터를 이용하여 매우 정확하게 재생기 영역을 검출할 수 있다. 먼저, 영상 신호의 시간적 특성을 이용하여 재생기 창의 초기 영역을 설정한 뒤, 그 초기 영역을 기반으로 영상의 공간적 특성인 에지 정보와 꼭지점 검출 필터를 이용하여 재생기 창 영역의 네 꼭지점들의 위치를 계산한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법이 빠른 연산 속도와 정확한 검출 성능을 보임을 확인하였다.
Vacuum Insulation Panel (VIP) is an high energy efficient insulation system that facilitate slim but high insulation performance, based on based on a porous core material evacuated and encapsulated in a multi-barrier envelope. Although VIP has been on the market for decades now, it wasn't until recently that efforts have been initiated to propose a standard on aging testing. One of the issues regarding VIP is its durability and aging due to pressure and moisture dependent increase of the initial low thermal conductivity with time. It is hard to visually determine at an early stage. Recently, a method of analyzing the damage on the a material surface by applying image processing technology has been widely used. These techniques provide fast and accurate data with a non-destructive way. In this study, the surface VIP images were analyzed using the Harris corner detection algorithm. As a result, 171,333 corner points in the normal packaging were detected, whereas 32,895 of the defective packaging, which were less than the normal packaging. were detected. These results are considered to provide meaningful information for the determination of VIP condition.
본 연구는 사영변환행렬을 적용한 경우 건물벽면 영상 간 코너점의 대응정도를 분석하는 것을 목표로 한다. 부가적으로 코너점을 찾기 위한 적절한 연산자를 실험을 통하여 결정하였다. 건물형상에 대한 모델링은 항공사진, 항공라이다영상, 지상사진, 지상라이다영상 등 다양한 자료를 이용하여 많은 기법들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 영상 간 정합을 위하여 필요한 코너점 검출방법으로 Harris 연산자와 FAST 연산자의 성능을 비교하였다. 비교결과 Harris 연산자가 건물벽면에서 코너점 추출에 우수하다는 결론을 내렸다. Harris 연산자로 코너점 검출 후, 사영변환행렬을 통하여 코너점 들의 대응정도를 비교한 결과, 대부분의 경우 최소거리에 실제 대응점들이 위치해 있음을 알 수 있었다. 사영변환행렬의 성능을 기준점 수와 분포를 고려하여 대응정도에 미치는 영향을 분석한 결과 기준점이 많고 골고루 분포한 경우에 더욱 정확한 대응 관계를 제공하는 것으로 나타났다.
In this paper, a high-resolution algorithm for detecting the orientation and position of the SMD and an algorithm for compensating the position and skew angle of the PCB are proposed. The proposed algorithm for the first topic consists of two parts. Its first part is a preprocessing step. in which corner points of the SMD are detected and they are grouped. Then the coarse angle of the principal axis is obtained by line fitting. The second part is a main processing step, in which the fuzzy Hough transform over the limited range of angles is applied to the corner points to detect precisely the orientation of the SMD. The position of the SMD is determined by using its four corner points. The proposed algorithm for the second topic is the one which detects a rotation angle and translation parameters of the PCB using a template matching method. The computer simulation shows that the parametes obtained by proposed algorithms are more precise than those by the several conventional methods considered. The proposed algorithms can be applied to the fast and accurate automatic inspection systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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