최근 IT 기술의 발전으로 의료영상처리 기술은 치과 분야에서도 많이 사용되고 있으며, CT 등에 의한 3D 데이터를 사용하여 치료 효과를 높이고 있다. 본 논문에서는 치과용 의료영상처리 SW를 개발하기 위해 ITK와 VTK 등 오픈 소스 라이브러리를 소개하고, 이를 사용하여 3D CBCT를 중심으로 치과용 의료영상처리 SW를 개발하는 방법에 대해 소개한다. ITK는 의료영상처리를 위한 기본적인 알고리즘들이 구현되어 있어 영상처리 파이프라인을 빠르게 구현할 수 있고 개발자가 원하는 알고리즘을 필터로 손쉽게 구현할 수 있다. 개발된 알고리즘을 VTK와 연동을 통해 시각화 기능을 구현하였다. 개발된 SW를 사용하면 2D 영상의 한계를 극복하는 치과 진단 및 치료에 활용할 수 있다.
The purpose of this paper is two-fold: 1) A novel algorithm in order to extract lane-related information from road images is presented; 2) Design specifications of an image processing onboard unit capable of extracting lanerelated information in real-time is also presented. Obtaining precise information from road images requires many features due to the effects of noise that eventually leads to long processing time. By exploiting a FPGA and DSP, we solve the problem of real-time processing. Due to the fact that image processing of road images relies largely on edge features, the FPGA is adopted in the hardware design. The schematic configuration of the FPGA is optimized in order to perform 3 $\times$ 3 Sobel edge extraction. The DSP carries out high-level image processing of recognition, decision, estimation, etc. The proposed algorithm uses edge features to define an Edge Distribution Function (EDF), which is a histogram of edge magnitude with respect to the edge orientation angle. The EDF enables the edge-related information and lane-related to be connected. The performance of the proposed system is verified through the extraction of lane-related information. The experimental results show the robustness of the proposed algorithm and a processing speed of more than 25 frames per second, which is considered quite successful.
Mojtaba Taghizadeh;Reza Khalou Kakaee;Hossein Mirzaee Nasirabad;Farhan A. Alenizi
Geomechanics and Engineering
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제36권3호
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pp.205-215
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2024
Manually mapping fractures in construction stone mines is challenging, time-consuming, and hazardous. In this method, there is no physical access to all points. In contrast, digital image processing offers a safe, cost-effective, and fast alternative, with the capability to map all joints. In this study, two methods of detecting the trace of discontinuities using image processing in construction stone mines are presented. To achieve this, we employ two modified Hough transform algorithms and the degree of neighborhood technique. Initially, we introduced a method for selecting the best edge detector and smoothing algorithms. Subsequently, the Canny detector and median smoother were identified as the most efficient tools. To trace discontinuities using the mentioned methods, common preprocessing steps were initially applied to the image. Following this, each of the two algorithms followed a distinct approach. The Hough transform algorithm was first applied to the image, and the traces were represented through line drawings. Subsequently, the Hough transform results were refined using fuzzy clustering and reduced clustering algorithms, along with a novel algorithm known as the farthest points' algorithm. Additionally, we developed another algorithm, the degree of neighborhood, tailored for detecting discontinuity traces in construction stones. After completing the common preprocessing steps, the thinning operation was performed on the target image, and the degree of neighborhood for lineament pixels was determined. Subsequently, short lines were removed, and the discontinuities were determined based on the degree of neighborhood. In the final step, we connected lines that were previously separated using the method to be described. The comparison of results demonstrates that image processing is a suitable tool for identifying rock mass discontinuity traces. Finally, a comparison of two images from different construction stone mines presented at the end of this study reveals that in images with fewer traces of discontinuities and a softer texture, both algorithms effectively detect the discontinuity traces.
Due to recent improvements in computer processing speed and image processing technology, researches are being actively carried out to combine information from a camera with existing GNSS (Global Navigation Satellite System) and dead reckoning. In this study, the mathematical model based on SPR (Single Photo Resection) is derived for image-based assistant algorithm for vehicle positioning. Simulation test is performed to analyze factors affecting SPR. In addition, GNSS/on-board vehicle sensor/image based positioning algorithm is developed by combining image-based positioning algorithm with existing positioning algorithm. The performance of the integrated algorithm is evaluated by the actual driving test and landmark's position data, which is required to perform SPR, based on simulation. The precision of the horizontal position error is 1.79m in the case of the existing positioning algorithm, and that of the integrated positioning algorithm is 0.12m at the points where SPR is performed. In future research, it is necessary to develop an optimized algorithm based on the actual landmark's position data.
본 논문에서는 이진화 영상의 물체 분석에서 자주 사용되는 새로운 Labeling 알고리즘을 제안한다. 제안한 Labeling 알고리즘은 기존의 Labeling 과는 달리 복잡한 Equivalent Labeling Merging/Ordering이 필요하지 않으며 비재귀적인 Flood-filling에 의하여 1 pass에 Labeling이 이루어진다. 또한 Gray-level 이미지에 대해서도 쉽게 확장될 수 있으며, HIPR Image Library를 대상으로 실험한 결과 기존의 방법보다 2배 이상의 빠른 수행 속도를 보였다.
The seniconductor, which is precision product, requires many inspection processes. The surface conditions of the semiconductor chip effect on the functions of the semiconductors. The defects of the chip surface is crack or void. Because general inspection method requires many inspection processes, the inspection system which searches immediately and preciselythe defects of the semiconductor chip surface. We propose the inspection method by using the computer vision system. This study presents an image processing algorithm for inspecting the surface defects(crack, void)of the semiconductor test samples. The proposed image processing algorithm aims to reduce inspection time, and to analyze those experienced operator. This paper regards the chip surface as random texture, and deals with the image modeling of randon texture image for searching the surface defects. For texture modeling, we consider the relation of a pixel and neighborhood pixels as noncasul model and extract the statistical characteristics from the radom texture field by using the 2D AR model(Aut oregressive). This paper regards on image as the output of linear system, and considers the fidelity or intelligibility criteria for measuring the quality of an image or the performance of the processing techinque. This study utilizes the variance of prediction error which is computed by substituting the gary level of pixel of another texture field into the two dimensional AR(autoregressive model)model fitted to the texture field, estimate the parameter us-ing the PAA(parameter adaptation algorithm) and design the defect detection filter. Later, we next try to study the defect detection search algorithm.
Analog CPPN-based optimal road boundary detection algorithm for autonomous vehicle is proposed. The CPPN is a massively connected analog parallel array processor. In the paper, the dynamic programming which is an efficient algorithm to find the optimal path is implemented with the CPPN algorithm. If the image of road-boundary information is utilized as an inter-cell distance, and goals and start lines are positioned at the top and the bottom of the image, respectively, the optimal path finding algorithm can be exploited for optimal road boundary detection. By virtue of the parallel and analog processing of the CPPN and the optimal solution of the dynamic programming, the proposed road boundary detection algorithm is expected to have very high speed and robust processing if it is implemented into circuits. The proposed road boundary algorithm is described and simulation results are reported.
This paper proposes a new image processing algorithm to recognize korean documents. It take out the region of syllable area from input character image, then it makes recognition of a consonant and a vowel in the character. A precision segmentation is very important to recognize the input character. The input image has 8-bit gray scaled resolution. Not only the shape but also vertical and horizontal lines dispersion graph are used for segmentation. Theresult shows a higher accuracy of character segmentation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.1058-1070
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2014
There are two major ways to implement depth estimation, multiple image depth estimation and single image depth estimation, respectively. The former has a high hardware cost because it uses multiple cameras but it has a simple software algorithm. Conversely, the latter has a low hardware cost but the software algorithm is complex. One of the recent trends in this field is to make a system compact, or even portable, and to simplify the optical elements to be attached to the conventional camera. In this paper, we present an implementation of depth estimation with a single image using a graphics processing unit (GPU) in a desktop PC, and achieve real-time application via our evolutional algorithm and parallel processing technique, employing a compute shader. The methods greatly accelerate the compute-intensive implementation of depth estimation with a single view image from 0.003 frames per second (fps) (implemented in MATLAB) to 53 fps, which is almost twice the real-time standard of 30 fps. In the previous literature, to the best of our knowledge, no paper discusses the optimization of depth estimation using a single image, and the frame rate of our final result is better than that of previous studies using multiple images, whose frame rate is about 20fps.
This paper describes realtime visual tracking system of moving object for three dimensional target using EKF(Extended Kalman Filter). We present a new realtime visual tracking using EKF algorithm and image prediction algorithm. We demonstrate the performance of these tracking algorithm through real experiment. The experimental results show the effectiveness of the EKF algorithm and image prediction algorithm for realtime tracking and estimated state value of filter, predicting the position of moving object to minimize an image processing area, and by reducing the effect by quantization noise of image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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