• 제목/요약/키워드: Gray Image

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건표고의 외관특징 인식 및 추출 알고리즘 개발 (Development of Robust Feature Recognition and Extraction Algorithm for Dried Oak Mushrooms)

  • 이충호;황헌
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제21권3호
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    • pp.325-335
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    • 1996
  • 표고의 외관 특징들은 표고의 재배 시 생육상태의 정량적 측정을 위해서, 표고의 건조 시 건조 성능을 나타내는 정량적 지표로서, 그리고 건표고의 품질을 판정하는 요인으로서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시각시스템 및 신경회로망 기술을 적용하여 표고의 갓 및 내피에 고루 분포되어 있는 외관특징을 정량적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 기존의 영상 처리 과정에서 유도되는 경험적 판정규칙 또는 명확한 수치적 판정조건에 의한 등급판정은 입력데이타의 결핍 또는 애매모호성에 따른 오차가 발생하기 쉽다. 신경회로망을 이용한 영상인식 기능을 도입함으로써 다양하고 애매모호한 표고의 외관 영상특징들을 효율적으로 처리하여 기존 영상처리 알고리즘에서 발생하는 오차를 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 표고의 갓과 내피면의 인식 및 특징 분할, 꼭지부의 검출, 제거 및 재생 등을 포함한다. 제안한 알고리즘에 의거하여 건표고의 등급판정에 주요한 품질인자들을 추출하고 정량화 하였다. 그리고 알고리즘의 개발은 흑백의 다치입력영상을 이용하여 수행하였다.

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Improving Field Crop Classification Accuracy Using GLCM and SVM with UAV-Acquired Images

  • Seung-Hwan Go;Jong-Hwa Park
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.93-101
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    • 2024
  • Accurate field crop classification is essential for various agricultural applications, yet existing methods face challenges due to diverse crop types and complex field conditions. This study aimed to address these issues by combining support vector machine (SVM) models with multi-seasonal unmanned aerial vehicle (UAV) images, texture information extracted from Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and RGB spectral data. Twelve high-resolution UAV image captures spanned March-October 2021, while field surveys on three dates provided ground truth data. We focused on data from August (-A), September (-S), and October (-O) images and trained four support vector classifier (SVC) models (SVC-A, SVC-S, SVC-O, SVC-AS) using visual bands and eight GLCM features. Farm maps provided by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs proved efficient for open-field crop identification and served as a reference for accuracy comparison. Our analysis showcased the significant impact of hyperparameter tuning (C and gamma) on SVM model performance, requiring careful optimization for each scenario. Importantly, we identified models exhibiting distinct high-accuracy zones, with SVC-O trained on October data achieving the highest overall and individual crop classification accuracy. This success likely stems from its ability to capture distinct texture information from mature crops.Incorporating GLCM features proved highly effective for all models,significantly boosting classification accuracy.Among these features, homogeneity, entropy, and correlation consistently demonstrated the most impactful contribution. However, balancing accuracy with computational efficiency and feature selection remains crucial for practical application. Performance analysis revealed that SVC-O achieved exceptional results in overall and individual crop classification, while soybeans and rice were consistently classified well by all models. Challenges were encountered with cabbage due to its early growth stage and low field cover density. The study demonstrates the potential of utilizing farm maps and GLCM features in conjunction with SVM models for accurate field crop classification. Careful parameter tuning and model selection based on specific scenarios are key for optimizing performance in real-world applications.

폐기물을 활용한 업사이클링 뷰티디자인 (Upcycling Beauty Design Using Waste)

  • 청밍양;조고미
    • 한국의류산업학회지
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    • 제25권6호
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    • pp.732-738
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    • 2023
  • This study delves into the realm of upcycling beauty design by repurposing discarded CDs, magazines, and fabrics. The study outlines a meticulous process for transforming waste into beauty designs. We created three upcycling beauty design works as part of this investigation. The first creation, called Silver Leaf, uses the silver section of CDs to craft leaves and stems. Achromatic colors are used as makeup to achieve cyber-inspired imagery. After carrying out silver-gray eye makeup, the lips were completed by affixing a CD component. The second creation is a firebird crafted by cutting or folding fashion magazines to create essential items. The colorful firebird image was completed using vivid color makeup of shades such as red and yellow. After proceeding with red eye makeup, the lips were completed by cutting and pasting magazine cutouts. The third piece is a spring flower, which involved selectively cutting lace patterns to complete a beauty design extending from head to face. The colors are spring-themed and encompass pink, yellow, and blue. Pink, blue, and green eyeshadows were applied on the lace, attached from head to face, chest, and lips. This study advocates for the prospect of upcycling beauty design using sustainable materials by repurposing waste resources. It also introduces the possibilities of creative activities in this field through upcycling. The study aims to play a role in changing the perception of environmental conservation, a concern of our times, through the use of sustainable resources.

Fatty Liver 환자의 컴퓨터단층촬영 영상을 이용한 질감특징분석 (Texture Feature analysis using Computed Tomography Imaging in Fatty Liver Disease Patients)

  • 박형후;박지군;최일홍;강상식;노시철;정봉재
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.81-87
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    • 2016
  • 본 실험에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 지방간 환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 정상 간 CT영상과 지방간 CT영상을 생성하고 제안된 질감특징분석을 이용한 컴퓨터보조 진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 지방간 CT영상의 질환 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 지방간 CT영상 30증례 중에서 각각의 파라메타별 질감특징 값에 대한 인식률은 평균 밝기의 경우 100%, 엔트로피의 경우 96.67%, 왜곡도의 경우 93.33%로 높게 나타났고, 평탄도의 경우 83.33%, 균일도의 경우 86.67%, 평균대조도의 경우 80%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 지방간 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 객관성, 정확성, 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.

자기공명영상을 이용한 간경변 단계별 분류에 관한 연구 (Classification of Fall in Sick Times of Liver Cirrhosis using Magnetic Resonance Image)

  • 박병래;전계록
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제26권1호
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    • pp.71-82
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    • 2003
  • T1강조 자기공명영상과 계층적 신경회로망을 이용하여 간경변증을 단계별로 분류하고자 제안한다. 데이터는 2001년 6월부터 12월까지 부산대학교병원에서 얻었으며, 각 단계별 분류는 정상, 1, 2, 3단계별로 분류하였다. 그리고 46명의 데이터를 분석하였다. T1강조 자기공명 간영상으로부터 정상간 실질과 간경변 결절을 추출하였다. 그 다음에 T1강조 자기공명 간 영상에서 간 경화증의 단계를 객관적으로 해석 분류하였다. 간경변 분류기 구현은 계층적 신경회로망을 이용하였고, 명암도 분석과 간 결절 특성을 통하여 정상간과 3단계의 간경변으로 구분하였다. 제안한 신경회로망 분류기는 오류 역전과 알고리즘을 이용하였다. 분류결과 인식율이 정상군은 100%, 1 단계는 82.3%, 2 단계는 86.7%, 3 단계는 83.7%의 분류율을 나타내었다. 신경회로망 분류 결과와 전문의 판독 결과를 서로 비교한 결과 인식률은 매우 높게 나타났다. 만일 더욱더 충분한 데이터나 파라미터를 가지고 지속적으로 수행한다면 간경변 환자들에게 임상적으로 지원하는 도구뿐만 아니라 의료전문 신경회로망으로도 기대된다.

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A Study on the Characteristics of Knitwear Fashion Design: With a focus on Missoni, Sonia Rykiel, Azzedine Alaia

  • Chun, Hei Jung;Park, Jae Min
    • International Journal of Costume and Fashion
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    • 제13권1호
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    • pp.23-34
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    • 2013
  • The purpose of this study is to better understand the development and characteristics of knitwear fashion design by examining the transformation process of the modern knits. The subjects of the study are Missoni, Sonia Rykiel, and Azzedine Alaia, designers who are world-renowned knit designers, and the expressive techniques in their designs will be evaluated. The study also intends to analyze the aesthetic value of each designer's style through their product's silhouette, colors, and knitting techniques. On the basis of the analysis, we hope to research the factors in the designing process that will allow knits, which were made for practical purposes, to be valued as a luxury fashion item, and with the results, show the potential for knits in expanding its domain in fashion to become a more luxurious, creative fashion item. The characteristic comparison of the designers is as follows: First, in the case of colors, Missoni shows its distinct identity through a balance of splashy colors as well as nature-inspired color composition and balance. And, only with color use, is also able to express perspective, form composition, and rhythm. Sonia Rykiel designs are composed of black backgrounds with strong primary colors that are contrasted with one-point or stripes to express a light, urban image. Alaia emphasizes femininity by the use of black and white colors, which show modernity, in combination with neutral skin-toned colors, such as beige and gray. So, in other words, Missoni and Sonia Rykiel mixed colors for visual interconnectivity, while Alaia expressed femininity through the use of an achromatic color. Second, in the case of knitting techniques, Missoni uses the jacquard technique to make complex patterns that show balance of colors and patterns such as zigzag, stripe, geometries, and titan check, which are geometric, abstract, and symmetric. Sonia Rykiel who uses stripes as her trademark, most often utilizes the intarsia technique, which is expressed through one-point. Alaia combines diverse techniques, such as the Skashi weaving, by using computerized knitting. Third, as for silhouettes, Missoni eliminated exaggerated details in order to emphasize the flashy colors and delicate patterns and weavings of its designs, and this resulted in simplistic and relaxed silhouettes. Sonia Rykiel took advantage of the elasticity that the knit offers to get a tight silhouette, and in turn, emphasized the female sensuality. Alaia used curvilinear cuts that emphasized the womanly curves and gained an image considered soft and feminine.

색순응을 기반하여 관촬환경에 독립한 색재현 시스템 개발 (Watching environment-independent color reproduction system development based on color adaption)

  • 안성아;김종필;안석출
    • 한국인쇄학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.43-53
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    • 2003
  • As information-communication network has been developed rapidly, internet users' circumstances also have been changed for the better, in result, more information can be applied than before. At this moment, there are many differences between real color and reappeared color on the CRT. When we observe a material object, our eyes perceive the multiplied form of light sources and nature spectral reflection. However, when the photographed signal is reappeared, illumination at that time of photographing and spectral reflection of a material object are converted into signal, and this converted RGB signal is observed on the CRT under another illumination. At this time, RGB signal is the reflected result of illumination at that time of photographing Therefore, this signal is influenced by the illumination at present, so it can be perceived another color. To accord the colro reflections of another color source, the study has been reported by S.C.Ahn$^{[1]}$, which study is about the color reapperarance system using neuron network. Furthermore, color reappearing method become independent of its circumstances has been reported by Y.Miyake$^{[2]}$. This method can make the same illuminations even if the observe circumstances are changed. To assume the light sources of observe circumstances, the study about color reappearing system using CCD sensor also have been studied by S.C.Ahn$^{[3]}$. In these studies, a population is fixed, first, on ab coordinates of CIE L${\ast}$a${\ast}$b${\ast}$. Then, color reappearing can be possible using every population and existing digital camera. However, the color is changed curvedly, not straightly, according to value's changes on the ab coordinates of CIE L${\ast}$a${\ast}$b. To solve these problems in this study, first of all, Labeling techniques are introduced. Next, basis color-it is based on Munsell color system-is divided into 10 color fields. And then, 4 special color- skin color, grass color, sky color, and gray-are added to the basis color. Finally, 14 color fields are fixed. After analyzing of the principle elements of new-defined-color fields' population, utility value and propriety value are going to be examined in 3-Band system from now on.

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저조도 환경에 적합한 이색도 반사 모델을 이용한 색 복원 기법 (Color Restoration Method Using the Dichromatic Reflection Model for Low-light-level Environments)

  • 이우람;전우경;전병민
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제15권12호
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    • pp.7324-7330
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    • 2014
  • 미약한 광원 및 조명이 존재하는 환경에서 획득된 저조도 영상에는 많은 색 왜곡이 발생한다. 이러한 색 왜곡은 해당 비전 시스템의 성능 저하를 발생시킬 수 있는 원인이 된다. 따라서 저조도 영상의 원래 색을 찾는 과정은 비전 시스템의 성능 향상을 위한 중요한 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 저조도 영상을 대상으로 한 이색도 반사 모델 기반의 색 복원 기법을 제안한다. 제안한 기법은 이색도 반사 모델을 기반으로 저조도 영상을 확산 반사와 정반사의 영향을 받는 영역으로 구분한다. 이후 각 영역에 미치는 조명 효과를 제거하기 위하여 grey world 기법과 MSRCR 기법을 적용한다. 마지막으로, 두 기법을 적용하여 생성된 결과 영상에 대해 위치별 가중치를 이용하여 두 영상을 조합하여 최종 결과 영상을 생성한다. 본 논문에서는 성능 평가를 위하여 저조도 합성 영상을 사용하였고, 유클리드 거리 및 각 오차를 성능 평가 요소로 활용하였다. 또한 기존에 연구되었던 다양한 기법과의 성능 비교를 수행하여 성능 평가의 객관성을 확보하였다. 다양한 영상 셋을 이용한 실험에서 제안한 기법은 기존의 기법들에 비해 두 성능 평가요소 관점에서 GTD 영상에 가까운 색 복원이 가능함을 보였다.

IKONOS와 AIRSAR 영상을 이용한 계층적 토지 피복 분류 (Hierarchical Land Cover Classification using IKONOS and AIRSAR Images)

  • 염준호;이정호;김덕진;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.435-444
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    • 2011
  • 고해상도 위성영상의 다중분광자료만을 이용하여 토지 피복도를 제작할 경우, 낮은 분광해상도와 단일 토지 피복 내에 존재하는 불균질성으로 인해 분류 결과의 정확도가 저하되는 문제가 발생한다. 특히 식생 클래스의 경우 단일 토지 피복임에도 불구하고 절감 특성에 따라 해당 영역 안에 산림, 초지, 농업지역 등이 함께 분류되는 문제가 두드러진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 광학 영상 기반의 사전분류를 수행한 후 식생으로 분류된 영역에 대해 고해상도 위성영상의 다중분광정보와 SAR 영상 산란 정보를 통합하고 식생을 세분류하였다. 사전 분류와 식생분류는 최대우도 감독분류를 통해 수행되었으며 식생 세분류 결과와 사전 분류결과 중 비식생 클래스의 융합을 통해 계층적 분류 방법을 제안하였다. 제안 기법은 SAR 영상이나 GLCM 질감 정보를 영상 전체에 걸쳐 단순 통합한 분류결과뿐만 아니라 GLCM 질감 정보를 식생 지역에 적용한 계층적 분류결과에 비해 높은 정확도를 보였으며 특히 식생과 비식생의 분류 정확도가 모두 높게 나타났다.

전산화단층촬영 영상을 이용한 뇌출혈 질감특징분석 (Texture Feature Analysis Using a Brain Hemorrhage Patient CT Images)

  • 박형후;박지군;최일홍;강상식;노시철;정봉재
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.369-374
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    • 2015
  • 본 연구에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 뇌출혈환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 고유영상 및 실험영상을 생성하고 제안된 컴퓨터보조진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 뇌출혈 CT영상의 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 뇌출혈 CT영상 40증례 중에서 각각의 질감 특징값에 대한 인식률은 평균밝기의 경우 100%, 평균대조도의 경우 100%, 평탄도의 경우 100%, 왜곡도의 경우 100%로 높게 나타났고, 균일도의 경우 95%, 엔트로피의 경우 87.5%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 뇌출혈 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 정확성과 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.