디지털기기 개발에 있어서 소프트웨어의 중요성이 높아지고, 규모가 커짐에 따라 소프트웨어의 위기를 해결하기 위한 소프트웨어형상관리의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 일반적인 소프트웨어형상관리 시스템들은 영상처리 알고리즘 개발 환경의 특성 및 특징들을 수용하기에 부족하다. 영상처리 알고리즘 개발 환경은 컴파일러와 같은 기본적인 개발 도구 외에 컴포넌트(나 라이브러리)들을 인터액티브하게 조합하고 테스트 할 수 있는 시뮬레이션 환경을 통하여 테스트와 분석을 반복하면서 개발하는 특징을 가지고 있다. 뿐만 아니라, 시뮬레이션 과정 중에는 유사한 기능을 가진 알고리즘 중에 적합한 알고리즘을 빠르고 효과적으로 찾기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 영상처리 알고리즘 개발 환경에서 사용하는 시뮬레이션 도구를 체계적으로 지원해줄 수 있는 비주얼 워크스페이스 기반의 소프트웨어형상관리 방법과 이를 수용할 수 있는 소프트웨어형상관리 시스템을 제안한다. 또한, 개발된 시스템을 실제 시뮬레이션 도구와 연계하여 소프트웨어형상관리 시스템으로써의 적합성을 확인한다.
DNA Chip is able to show DNA-Data that includes diseases of sample to User by using complementary characters of DNA. So this paper studied Neural Network algorithm for Image data processing of DNA-chip. DNA chip outputs image data of colors and intensities of lights when some sample DNA is putted on DNA-chip, and we can classify pattern of these image data on user pc environment through artificial neural network and some of image processing algorithms. Ultimate aim is developing of pattern classifying algorithm, simulating this algorithm and so getting information of one's diseases through applying this algorithm. Namely, this paper study artificial neural network algorithm for classifying pattern of image data that is obtained from DNA-chip. And, by using histogram, gradient edge, ANN and learning algorithm, we can analyze and classifying pattern of this DNA-chip image data. so we are able to monitor, and simulating this algorithm.
In this study, an image processing algorithm with Lab VIEW IMAQ Module is presented and discussed for the development of a microscopic gap measuring system using CCD sensor. LabVIEW IMAQ development application that is developed by National Instrument Co. Inc. has a graphical interface and many image processing functions, so that it provides an easier environment for the development of a measurement algorithm using the image data. Actual microscopic gap measuring experiment was executed using the algorithm developed in this study and it showed a promising result. Also, we could obtain the convenience of Lab VIEW IMAQ in developing the algorithm.
Hybrid robust image processing algorithm to extract visual features of melon during the cultivation was developed based on a wireless tele-operative interface. Features of a melon such as size and shape including position were crucial to successful task automation and future development of cultivation data base. An algorithm was developed based on the concept of hybrid decision-making which shares a task between the computer and the operator utilizing man-computer interactive interface. A hybrid decision-making system was composed of three modules such as wireless image transmission, task specification and identification, and man-computer interface modules. Computing burden and the instability of the image processing results caused by the variation of illumination and the complexity of the environment caused by the irregular stem and shapes of leaves and shades were overcome using the proposed algorithm. With utilizing operator's teaching via LCD touch screen of the display monitor, the complexity and instability of the melon identification process has been avoided. Hough transform was modified for the image obtained from the locally specified window to extract the geometric shape and position of the melon. It took less than 200 milliseconds processing time.
멀티미디어 기술의 광범위한 보급으로 여러 분야에서 영상처리 기술 인력에 대한 수요가 증가하고 있으나, 실무능력을 가진 전문 인력의 수는 시장의 요구에 비해 매우 적다. 영상처리 분야에 실무능력을 갖춘 전문 인력을 양성하기 위해서는 이론 교육과정과 함께 학습한 이론을 실제 영상자료에 적용하고 적용된 결과를 분석해 볼 수 있는 실습과정을 체계적으로 지원할 수 있는 통합된 교육 환경이 필요하다. 본 논문에서는 효율적인 영상처리 교육이 이루어지도록 이론적인 내용과 이론에 따른 다양한 해법을 직접 체험해 볼 수 있고 학습과정에서 얻어진 새로운 아이디어를 쉽게 구현해 볼 수 있는 통합 환경인 MTES(Multimedia Technology Education System)를 제안한다. MTES는 영상처리 개발 환경인 Hello-Vision을 시뮬레이션 환경으로 사용할 수 있도록 수정하였으며, 이론교육환경과 이론과 실습이 체계적으로 이루어지도록 제어하는 제어관리자를 개발하여 효과적인 영상처리 교육 환경이 되도록 개발하였다.
This paper presents a computer image processing system, which measures the thickness of the ALC block and inspects the defect on a real-time basis. The Image processing system was established with a CCD camera, an image grabber, and a personal computer without using assembled measurement equipment. The image obtained by the system was analyzed by a devised algorithm, specially designed for the enhanced measurement accuracy. For the realization of proposed algorithm, the pre-processing method that can be applied to overcome uneven lighting environment, and threshold decision method, and subpixel method are developed. from the experimental results, we could find that the required measurement accuracy specification is sufficiently satisfied using our proposed method.
본 연구에서는 교통량, 차량의 이동여부에 따른 속도, 방향 이외에 주정차 감시경보, 역주행, 금지영역진입 등 기본적인 교통정보를 실시간 영상분석을 통한 실시간 측정 및 검지방식을 조사하고, 보다 정확하고 환경적응적인 영상을 이용한 차량검지 알고리즘을 제시한다. 또한 본 연구에서 제시된 차량검지 알고리즘을 이미 상용화된 영상검지 시스템(A제품)과 성능을 비교하여 이들의 개선점을 도출하고 이를 통해 비교우위의 정확한 검지 성능을 갖는 영상검지 알고리즘을 개발하였다. 본 연구과제의 결과를 분석한 결과는 기성 제품(A제품)과의 비교 시에도 유사한 성능을 나타내고 있다. 기성 제품인 A제품의 경우 4개 샘플의 검지누락이 발생한 반면 본 연구에서는 1개 샘플의 중복 검지가 발생하였다. 연구과제의 결과를 보완하여 다양하고 복잡한 실제 교통 환경에서 2차 시험을 실시하여 높은 검지 정확성을 확인하였다.
A three-dimensional digital image processing technique is proposed to quantitatively predict the dispersion phenomena of oil droplet onto the surface of the water. This technique is able to get the dispersion rate of an oil droplet three-dimensionally just below the surface of the water over time. The obtained dispersion rate obtained through this technique is informative to the investigation into the relationship among the gravity, surface tensions between oil, water, and air. This technique is based upon the three-dimensional PIV(Particle Imaging Velocimetry) technique and its system mainly consists of a three CCD(Charge Coupled Device) cameras, an image grabber, and a host computer in which an image processing algorithm is adopted for the acquisition of dispersion rate oil an oil droplet.
영상처리 알고리즘 연구에 있어서 가장 어려운 부분 중 하나가 기존 알고리즘과의 성능 비교이다. 그러므로 재사용이 가능한 코드의 형태로 알고리즘을 표현하고 구현하는 것이 영상처리 연구에서는 매우 중요하다. 기존의 영상처리 시스템들은 소스코드 측면에서의 재사용을 위한 모든 조건을 지원하지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 제너릭(generic) 프로그래밍 방법을 영상처리 알고리즘구현에 적용함으로써 소스코드 측면에서의 재사용 문제를 해결하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 다른 다양한 영상 형식이 적용되더라도 같은 알고리즘 구현이 가능하도록 영상처리 알고리즘들과 알고리즘 구현을 위한 기초적인 자료 구조를 연결하는 이차원 iterator를 정의하여 사용하는 방법이다. 그리고 제안 방법의 간결함과 효율성을 확인하기 위하여 몇 개의 예제와 기존의 영상처리 알고리즘 통합 개발 환경에 이식하여 기존의 방법과 비교하였다.
We presents an edge-based point correlation algorithm for fast and stable visual inspection system. Conventional algorithms based on NGC(normalized gray-level correlation) have to overcome some difficulties in applying automated inspection systems to real factory environment. First of all, NGC algorithms involve highly complex computation and thus require high performance hardware for realtime process. In addition, lighting condition in realistic factory environments is not stable and therefore intensity variation from uncontrolled lights gives many troubles for applying NGC directly as pattern matching algorithm. We propose an algorithm to solve these problems, using thinned and binarized edge data, which are obtained from the original image. A point correlation algorithm with the thinned edges is introduced with image pyramid technique to reduce the computational complexity. Matching edges instead of using original gray-level image pixels overcomes problems in NGC method and pyramid of edges also provides fast and stable processing. All proposed methods are proved by the experiments using real images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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