• 한국정밀공학회지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.124-133
• /
• 1994

Many of non-contact measuring systems are used to estimate surface characteristics owing to their advantages of high speed and undanaged test. In this paper, a new measuring system is proposed to acquire image from CCD camera through back light illumination. Lowpass filter is very useful in view of noise removal and optimum binary image can be made through histogram equalization which is one of the histogram technique to maximize brightness intensity between workpiece and background. Laplacian operator is used to detect workpiece edge from binary image. In case of image treatment applying Laplacian operator, surface roughness is calculated by introducing conversion coefficient for coordinate of pixel which edge is composed of. In summary, the work is concerned with the development of a new technique for roughness measurement by the image processing in turning.

• 방송공학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.372-379
• /
• 2013

본 논문에서는 LBP와 HSV 컬러 히스토그램을 이용한 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 영상 검색 시스템에서는 텍스트가 아닌 사용자가 원하는 특정한 객체를 포함하는 영상을 질의로 입력하여 원하는 영상을 검색한다. 대부분의 연구에서는 색상, 질감, 모양 등과 같은 전역 특징 값을 이용하여 영상을 검색한다. 이러한 전역 특징 값들은 하늘이나 바닥과 같은 배경이 큰 부분을 차지하는 영상에서는 특징 값의 대부분이 배경에서 추출되어 영상 검색의 성능 저하를 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 컬러를 이용하여 영상의 배경을 고속으로 검출하고 배경의 영향을 줄여 관심 객체의 특징을 강조한다. 제안된 방법에서는 특징 값으로 HSV 컬러 히스토그램과 Local Binary Patterns을 사용한다. 또한, 색의 경계 부분의 패턴을 추출하기 위해 양자화 된 Hue 채널에서 Local Binary Patterns을 추출한다. 제안된 알고리즘의 성능 검증하기 위해, Corel 1000 database를 이용하여 실험한 결과 82% 이상의 높은 검색 정확도를 나타내었다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제47권1호
• /
• pp.51-57
• /
• 2010

이 논문에서는 데이터 은닉기법을 적용하여 BTC 영상을 압축하는 방법을 제안한다. BTC는 일반적인 디지털 영상을 2진 영상으로 압축하는 알고리즘이며 프린터와 같은 응용에서도 사용이 가능하다. BTC 알고리즘에서 이진영상과 함께 전송되는 부가정보의 크기가 이진영상의 크기와 같을 정도로 크므로 이 정보를 정보은닉 기법을 이용하여 줄임으로서 전체적인 전송량을 줄이고자 한다. 하지만 일반적인 BTC 영상에서 데이터 은닉을 위한 공간이 충분하지 않으므로 본 논문에서는 Adaptive AMBTC 알고리즘을 적용하여 생성된 이진영상에 가상 히스토그램을 구한 후 히스토그램 변형을 통하여 부가정보의 양을 줄이고자 한다. 논문에서 제공하는 알고리즘은 기존의 BTC 또는 Adaptive AMBTC 알고리즘에서 생성된 영상과 화질의 차이를 크게 보이지 않는 범위 내에서 파일 크기를 6-11%정도 줄일 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.483-488
• /
• 2015

본 논문에서는 질감분류를 위해 블록영상 내에서 인접 화소사이의 다차원 명암차이를 이용한 local binary pattern(LBP) 기법을 제안한다. 여기서 블록영상 내 화소 간 명암차는 4방향(세로, 가로, 대각, 역대각) 각각의 인접 화소 간 밝기변화를 고려한 것으로 영상의 질감분류에 이용되는 히스토그램의 레벨수를 감소시켜 계산 부하를 줄이기 위함이다. 또한 블록 내 명암관계를 이진패턴으로 나타낸 것으로 영상의 국부적 속성을 더욱 더 정확하게 반영하여 효과적인 질감분류를 가능하게 함이다. 제안된 기법을 128*128 픽셀의 그레이 영상 USC Texture Mosaic #2을 대상으로 크기와 질감이 다른 24개의 블록영상 각각을 분류하는 실험결과, 기존의 LBP에 비해 빠른 분류속도를 가지며, 임의 크기 블록영상의 분류도 가능함을 확인하였다. 특히 블록영상의 크기가 증가할수록 히스토그램의 레벨 감소폭이 더욱 더 크게 되어 분류속도의 개선정도도 증가함을 알 수 있다.

• 한국공작기계학회논문집
• /
• 제10권5호
• /
• pp.1-8
• /
• 2001

A measuring system is developed to acquire static image from rotary state through CCD camera in back light illumination by synchronizing chopper to workpiece. In image processing of acquired image, lowpass filter is very useful in view of noise removal, and optimum binary image can be made through histogram equalization which is one of the histogram technique to maximize brightness intensity between workpiece and background. After image treatment applying Laplacian operator, surface roughness is calculated by introducing conversion coefficient of pixel which edge is composed of.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권4호
• /
• pp.2078-2093
• /
• 2019

Visual smoke recognition is a challenging task due to large variations in shape, texture and color of smoke. To improve performance, we propose a novel smoke recognition method by combining dual-encoded features that are extracted from both spatial and Curvelet domains. A Curvelet transform is used to filter an image to generate fifty sub-images of Curvelet coefficients. Then we extract Local Binary Pattern (LBP) maps from these coefficient maps and aggregate histograms of these LBP maps to produce a histogram map. Afterwards, we encode the histogram map again to generate Dual-encoded Local Binary Patterns (Dual-LBP). Histograms of Dual-LBPs from Curvelet domain and Completed Local Binary Patterns (CLBP) from spatial domain are concatenated to form the feature for smoke recognition. Finally, we adopt Gaussian Kernel Optimization (GKO) algorithm to search the optimal kernel parameters of Support Vector Machine (SVM) for further improvement of classification accuracy. Experimental results demonstrate that our method can extract effective and reasonable features of smoke images, and achieve good classification accuracy.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.73-79
• /
• 2009

본 논문에서는 Local Binary Pattern 히스토그램의 템플릿 매칭을 이용한 얼굴 표정 인식에서 인식률을 높이는 방법을 제안한다. 이 방법에서, 주어진 얼굴 영상은 작은 크기의 블록으로 분할되고 각 블록에서 구해진 LBP 히스토그램은 블록 특징으로 사용된다. 입력 영상에서의 블록 특징과 모델의 해당블록 특징 사이에서 블록 상이도가 계산된다. 주어진 영상과 모델 영상 사이의 영상 상이도는 블록 상이도의 가중 합으로 계산된다. 기존의 방법들에서는 직관에 따른 블록 가중치를 사용하는데 본 논문에서는 블록 가중치를 트레이닝 샘플들로부터 최적화를 통해서 구하는 방법을 제안하고 있다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보인다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
• /
• 제48권10호
• /
• pp.1349-1355
• /
• 1999

A power distribution facility map is drawn on cadastral map. Besides, grid lines are added on the map for sectionalization. For automatic recognition of the map, we first extract recognizing regions. In this paper, we propose an extraction method of recognizing regions by partially extending thinned image. The proposed method is consist of three phases, binarization phase, thinning phase and partial extending phase. The first phase generate a binary image using threshold value which is obtained by histogram analysis. The binary image contains many part of recognizing regions, but not all. The second phase generate thinned image which is generated by appling thinning operator to the binary image. And the third phase extends thinned image from terminal point until satisfying termination condition. The proposed method is tested on several power distribution facility maps, and the results are presented.

• 전자공학회논문지
• /
• 제49권9호
• /
• pp.353-361
• /
• 2012

본 논문에서는 트림 T형 용접너트의 생산 시스템 중 불량품을 자동으로 선별할 수 있는 자동 비전 선별기의 성능 개선에 관한 방법을 제안한다. 자동 비전 선별기는 용접너트의 영상 신호에 대해 히스토그램을 활용한 경계 판별 및 나사산 검출, 이진 모폴로지 연산(Binary morphology operation)을 활용한 얼룩 검출 등의 기법을 활용한 것이다. 이 비전 선별기 운영에 있어 주된 문제는 컨베이어 벨트 상의 오일 등에 의한 오염에 따른 획득 영상의 화질 저하에 따른 오동작이다. 이를 해결하기 위해 배경 영상과 너트 영상의 구분을 위한 마스킹 기법을 사용하여, 너트 영상 부분에만 히스토그램 평준화를 이용하여 너트 영상부분의 대비를 높이는 전처리 과정을 도입하였다. 이를 통해 배경 부분에서 장비의 오염에 의해 추출되는 특징들의 영향을 없애고 획득 영상의 화질 저하에도 불구하고 오동작의 비율을 10 % 에서 0.2 % 로 낮출 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
• /
• pp.862-864
• /
• 2003

Thresholding is a popular image segmentation method that converts a gray-level image into a binary image. The selection of optimum threshold has remained a challenge over decades. Many image segmentation techniques are developed using information about image in other space rather than the image space itself. Most of the technique based on histogram analysis information-theoretic approaches. In this paper, the criterion function for finding optimal threshold is developed using an intensity-based classuncertainty (a histogram-based property of an image) and region-homogeneity (an image morphology-based property). The theory of the optimum thresholding method is based on postulates that objects manifest themselves with fuzzy boundaries in any digital image acquired by an imaging device. The performance of the proposed method is illustrated on experimental data obtained by W-band millimeter-wave radiometer image under different noise level.