• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제16권4호
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• pp.372-380
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• 2012

The optical method Digital Speckle Correlation Measurement (DSCM) has been extensively applied due its capability to measure the entire displacement field over a body surface. A formula of displacement measurement errors by the gradient-based DSCM method was derived. The errors were found to explicitly relate to the image grayscale errors consisting of sub-pixel interpolation algorithm errors, image noise, and subset deformation mismatch at each point of the subset. A power-law dependence of the standard deviation of displacement measurement errors on the subset size was established when the subset deformation was rigid body translation and random image noise was dominant and it was confirmed by both the numerical and experimental results. In a gradient-based algorithm the basic assumption is rigid body translation of the interrogated subsets, however, this is in contradiction to the real circumstances where strains exist. Numerical and experimental results also indicated that, subset shape function mismatch was dominant when the order of the assumed subset shape function was lower than that of the actual subset deformation field and the power-law dependence clearly broke down. The power-law relationship further leads to a simple criterion for choosing a suitable subset size, image quality, sub-pixel algorithm, and subset shape function for DSCM.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.3121-3143
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• 2019

Segmentation plays an important role in the field of image processing and computer vision. Intuitionistic fuzzy C-means (IFCM) clustering algorithm emerged as an effective technique for image segmentation in recent years. However, standard fuzzy C-means (FCM) and IFCM algorithms are sensitive to noise and initial cluster centers, and they ignore the spatial relationship of pixels. In view of these shortcomings, an improved algorithm based on IFCM is proposed in this paper. Firstly, we propose a modified non-membership function to generate intuitionistic fuzzy set and a method of determining initial clustering centers based on grayscale features, they highlight the effect of uncertainty in intuitionistic fuzzy set and improve the robustness to noise. Secondly, an improved nonlinear kernel function is proposed to map data into kernel space to measure the distance between data and the cluster centers more accurately. Thirdly, the local spatial-gray information measure is introduced, which considers membership degree, gray features and spatial position information at the same time. Finally, we propose a new measure of intuitionistic fuzzy entropy, it takes into account fuzziness and intuition of intuitionistic fuzzy set. The experimental results show that compared with other IFCM based algorithms, the proposed algorithm has better segmentation and clustering performance.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.705-708
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• 2010

An eigen color co-occurrence approach is proposed that exploits the correlation between color channels to identify the degree of image similarity. This method is based on traditional co-occurrence matrix method and histogram equalization. On the purpose of feature extraction, eigen color co-occurrence matrices are computed for extracting the statistical relationships embedded in color images by applying Principal Component Analysis (PCA) on a set of color co-occurrence matrices, which are computed on the histogram equalized images. That eigen space is created with a set of orthogonal axes to gain the essential structures of color co-occurrence matrices, which is used to identify the degree of similarity to classify an input image to be tested for various purposes. In this paper RGB, Gaussian color space are compared with grayscale image in terms of PCA eigen features embedded in histogram equalized co-occurrence features. The experimental results are presented.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.49-62
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• 2023

There has been a rapid increase in the creation and alteration of new malware samples which is a huge financial risk for many organizations. There is a huge demand for improvement in classification and detection mechanisms available today, as some of the old strategies like classification using mac learning algorithms were proved to be useful but cannot perform well in the scalable auto feature extraction scenario. To overcome this there must be a mechanism to automatically analyze malware based on the automatic feature extraction process. For this purpose, the dynamic analysis of real malware executable files has been done to extract useful features like API call sequence and opcode sequence. The use of different hashing techniques has been analyzed to further generate images and convert them into image representable form which will allow us to use more advanced classification approaches to classify huge amounts of images using deep learning approaches. The use of deep learning algorithms like convolutional neural networks enables the classification of malware by converting it into images. These images when fed into the CNN after being converted into the grayscale image will perform comparatively well in case of dynamic changes in malware code as image samples will be changed by few pixels when classified based on a greyscale image. In this work, we used VGG-16 architecture of CNN for experimentation.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.400-407
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• 2019

본 논문에서는 다양한 조도의 영향에도 본질적인 특성이 변하지 않는 고유영상을 이용한 그림자 검출과 멀티 스케일 감마 보정 기반의 그림자 복원 방법을 제안하였다. 그림자 검출은 컬러 영상의 그레이스케일 영상과 고유영상 간의 화소 변화 정보를 이용하여 추정하였으며, 그림자 복원 과정에서는 감마 보정을 통해 영상의 밝기를 조절하는 방법을 적용하였다. 감마 보정은 개별적 화소값에 대한 비선형 조정으로 채도가 변경될 수 있으므로 컬러 영상의 채널별로 수행되는 멀티 스케일 감마 보정을 수행한다. 멀티 스케일 감마 값은 컬러 영상에서 그림자와 그림자가 아닌 영역의 교차 윤곽을 획득한 후 이 정보를 기반으로 추정되며, 결과적으로 서로 다른 유형의 영역 특징을 멀티 스케일 감마 값으로 보정하여 그림자를 복원하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 그림자가 포함된 단일 자연 영상에서 그림자를 효과적으로 복원함을 보였다.

• 보존과학회지
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• 제37권3호
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• pp.220-231
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• 2021

문화재 방사선 비파괴 투과 조사 방식은 이미지플레이트(Image Plate, IP)를 사용하는 디지털 방사선영상시스템(Computed Radiography, CR)이 도입되면서 필름방식의 아날로그 이미지에서 점차 디지털 이미지로 교체되고 있다. 방사선 비파괴 투과 조사의 이미지 품질은 촬영 조건(관전압, 관전류, 노출시간), 영상 획득 매체, 촬영 거리, 유물의 두께 등이 영향을 미친다. 이 논문에서는 목재 문화재에 주로 사용되는 수종(소나무, 밤나무, 은행나무, 상수리나무)에 X선 선원의 투과 특성을 GE사(社)의 CR 영상 시스템을 통해 획득된 이미지의 그레이 스케일(Gray Scale)을 분석한 후 신호 대 잡음비(signal to noise ratio) 및 대조도를 평가하고, 이중-선 상질계(Duplex-wire image quality indicator), 구형파 차트(line-pair gauges), 선형 식별계(Image Quality Indicator)를 이용하여 이미지를 분석하였다.

• International Journal of Concrete Structures and Materials
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• 제6권4호
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• pp.247-250
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• 2012

Composites are somewhat more difficult to model than an isotropic material such as iron or steel due to the fact that each layer may have different orthotropic material properties. In finite element literature the asphalt mixes are represented by using rectangular meshes, not the actual picture of their cross-sections. Asphalt aggregate size and distribution in the asphalt concrete sample, aggregate shape, and fractured surface effects are ignored. In this research, the actual image of the sample including all these effects were directly considered in the finite element. The samples, were cut into cross-sections and were scanned. The image-processing toolbox of Labview was utilized in obtaining the rectangular gray images of the scanned images. In the rectangular sample the aggregates were white and the asphalt binders were black. The grayscale images were converted by LABVIEW into the format required by ANSYS as an input file, with the same dimensions. The nodes at the bottom of the model were constrained in both x and y directions. Left and right edges were symmetry and top was free. Certain amount of pressure was applied along the top surface to simulate the tire pressure.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.69-76
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• 2010

The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권2호
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• pp.284-296
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• 1999

문자 인식 및 영상 인식 분야의 대부분의 연구들은 이진영상(binary image)을 바탕으로 이루어진다. 하지만, 입력영상에서 보다 많은 정보를 얻기 위해 명도영상(grayscale image) 으로 입력받아 필요한 정보를 추출한후 이진영상으로 변환하여 처리하는 방법도 많이 사용되고 있다. 이런 경우, 명도영상으로부터의 보다 깨끗한 이진영상의 획득 여부는 시스템의 성능과도 밀접한 관계가 있다. 본 논문에서는 기존의 대부분의 이진화 방법과는 달리, 실제 이진화를 수행하기 이전에 여러 가지 필터링 기법을 사용하여 영상의 질을 개선시키는 영상개선기법을 사용한후, 기존의 이진화방법을 사용하여 명도영상을 이진화하는 방법을 제안하고자 한다. 영상의 질을 개선시키기 위해서 BM 필터링, 경게선 개선 필터링, Erosion필터링 방법을 사용하였으며 , 기존의 이진화방법으로는 전역적 이진화 방법중 하나로써 클래스간 분산을 이용한 Ostu 방법[1]을 사용하였다. 다양한 종류의 문서를 대상으로 실험하였는데 평가실험에 사용된 영상은 문서 특성에 따라 균일하지 않은 배경을 가진 영상, 순수하게 텍스트로만 구성된 영상, 선성분이 많으며 명도값이 다양하게 나타나는 영상, 텍스트와 선성분이 함께있는 영상 등 크게 4가지 부류로 구분하였고, 평가대상 영상에 대해 매개변수의 개수, 끊어진/잃어버린 /뭉게진 물체가 적은 정도, 실행속도, 매개변수 결정의 용이성, 잡영이 적은 정도를 평가기준으로 선정한 후, 정량적인 평가가 어려운 항목에 대해서는 9개의 등급으로 나누어 이진화 된 영상의 특성을 분석, 평가하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.487-501
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• 2017

최근 산업의 생산공정에서는 머신비전시스템을 통하여 제품의 품질특성치에 대한 정보를 이미지 데이터로 제공하는 경우가 많다. 따라서 산업과 의학 현장에서 이미지 데이터의 모니터링을 위해 관리도 절차의 필요성이 많이 대두되고 있다. 이미지 데이터를 모니터링하는 관리도 절차는 전통적으로 사용하는 관리도 절차와 유사한 점도 있지만, 데이터의 구조를 비롯하여 각 이미지에서 ROI를 설정하여 관리도 절차를 적용하는 등 서로 다른 점도 많이 있다. 이 논문에서는 생산공정에서 제공되는 이미지 데이터에 대해 관리도를 사용하는 절차를 소개하고, 이미지 또는 ROI 크기의 확대와 축소가 제품의 이상원인을 탐지하는데 어떠한 영향이 주는지를 모의실험을 통하여 알아보았고 각 관리도의 성능 또한 비교하였다.