In the case of the tracking system with an active camera, it is very difficult to guarantee real-time processing due to the attribute of vision system which handles large amounts of data at once and has time delay to process. The reliability of the processed result is also badly influenced by the slow sampling time and uncertainty caused by the image processing. In this paper, we figure out dynamic characteristics of pixels reflected on the image plane and derive the mathematical model of the vision tracking system which includes the actuating part and the image processing part. Based on this model, we find a controller that stabilizes the system and enhances the tracking performance to track a target rapidly. The centroid is used as the position index of moving object and the DC motor in the actuating part is controlled to keep the identified centroid at the center point of the image plane.
Conventional caption extraction methods use the difference between frames or color segmentation methods from the whole image. Because these methods depend heavily on heuristics, we should have a priori knowledge of the captions to be extracted. Also they are difficult to implement. In this paper, we propose a method that uses little heuristics and simplified algorithm. We use topographical features of characters to extract the character points and use KMST(Kruskal minimum spanning tree) to extract the candidate regions for captions. Character regions are determined by testing several conditions and verifying those candidate regions. Experimental results show that the candidate region extraction rate is 100%, and the character region extraction rate is 98.2%. And then we can see the results that caption area in complex images is well extracted.
This paper proposes an algorithm that automatically converts images into Pipo, painting images using OpenCV-based image processing technology. The existing "purity," "palm," "puzzling," and "painting," or Pipo, painting image production method relies on manual work, so customized production has the disadvantage of coming with a high price and a long production period. To resolve this problem, using the OpenCV library, we developed a technique that automatically converts an image into a Pipo painting image by designing a module that changes an image, like a picture; draws a line based on a sector boundary; and writes sector numbers inside the line. Through this, it is expected that the production cost of customized Pipo painting images will be lowered and that the production period will be shortened.
멀티미디어 정보 중 비디오 데이터는 정보량이 많기 때문에 자동화된 비디오 영상 처리 기술이 필요하다. 시청자의 이해와 시청의 편의성을 제공하기 위하여 대부분 비디오에 자막을 삽입하게 된다. 외국 방송물 및 영화에 삽입된 다른 언어 자막을 편집 과정에서 자막으로 교환 할 필요성이 종종 있게 된다. 기존의 방법들은 자막 부분을 충분히 포함하는 일정 영역에 특정 색상을 채운 후 새로운 자막을 삽입하게 된다. 기존 방법의 문제점은 많은 영역에 대해 비디오 영상 정보를 손실 시킴으로써 시청자에게 시청의 불편을 초래하고 자막 교환의 비 효율성과 부 자연스러움을 발생시킨다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 극복하기 위하여 자막 영역을 원영상으로 복원한 후 다른 자막으로 교환하는 방법을 제안하고자 한다. 원영상 복원을 위하여 비디오 정보와 BMA(Block Matching Algorithm)를 이용한 원영상 복원 방법을 제안하고, 복원된 영역에 다른 자막으로 교환함으로써 효과적인 자막 교환 방법을 제안하고자 한다. 실험 결과 원영상 복원을 이용한 자막 교환 방법은 기존 방법에 비해 자연스럽고 효과적인 교환 방법임을 볼 수 있었다.
Since inspection, ID-code recognition, and pattern match processes requiring vision depend upon the high-grade human recognition capability, these processes have conventionally caused a bottle-neck in automatizing sewing system. However, the authors have recently developed the technology of inspecting the surface defects of textiles and recognizing ID-code by fully utilizing the image processing technology. In the ID-code recognition technology, the most difficult data given on patterns can be read as a result of developing the image processing technology and eliminating noises by using a special (fluorescent) ink. The inspection and pattern match technology was verified to be able to put into practical use through evaluation experiments in an experimental plant.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권6호
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pp.345-352
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2014
Edge detection considers the important technical details of digital image processing. Many edge detection operators already perform edge detection in digital color imaging. In this study, the edge of many real color images that represent the type of digital image was detected using a new operator in the least square approximation method, which is a type of numerical method. The Linear Fitting algorithm is computationally more expensive compared to the Canny, LoG, Sobel, Prewitt, HIS, Fuzzy, Parametric, Synthetic and Vector methods, and Robert' operators. The results showed that the new method can detect an edge in a digital color image with high efficiency compared to standard methods used for edge detection. In addition, the suggested operator is very useful for detecting the edge in a digital color image.
This paper describes the design principles and methods of electronic processor for thermal imager with 320$\times$240 staring array infrared detector. For the detector's nonuniformity correction and excellent image quality, we have designed the multi-point correction method using the defocusing technique of the optics. And to enhance the image of low contrast and improve the detection capability, the new technique of histogram processing has been designed. Through these image processing techniques, we have developed the high quality thermal imager and acquired a satisfactory thermal image. The result of MRTD(Minimum Resolvable Temperature Difference) is $0.1^{\circ}C$ at 4cycles/mard.
예전의 영상처리 장비는 독립적으로 구현이 되었다고 하여도 단순히 디스플레이만 하는 정도이지만 현재 여러 가지 칩들의 발전으로 인한 그 응용에 있어 활용 범위가 다양해졌다. 본 연구에서는 아날로그 영상신호를 디지털로 변환하여 PC 없이 독립적으로 영상 데이터를 처리하는 시스템을 설계한다. 가상의 움직임에 따라 시뮬레이터를 제어하는 모션 벡터 추출기 및 시뮬레이터 제어기를 설계하고, 추출된 모션벡터를 이용하여 가상현실 시뮬레이터를 구동한다.
The purpose of this paper is the development of measurement algorithm for green-sheet based on the digital image processing technique. The Low Temperature Cofired Ceramic (LTCC) technology can be defined as a way to produce multilayer circuits with the help of single tapes, which are used to apply conductive, dielectric and / or resistive pastes on. These single green-sheets have to be laminated together and fired in one step all. Main functionality of the green-sheet film measurement algorithm is to measure the position and size of the punching hole in each single layer. The line scan camera coupled with motorized X-Y stage is used for developing the algorithm. In order to measure the entire film area using several scanning steps, the overlapping method is used. In the process of development of the algorithm based on the image processing and analysis, strong background technology and know-how have been accumulated.
Recently, the death rate owing to breast cancers has been increasing, and the occurrence age for breast cancers is lowering every year. Mammography is known to be a reliable detection method for breast cancers and works by detecting texture changes, calcifications, and other potential symptoms. In this research on breast cancer detection, candidate objects were detected by using image processing on mammograms, and feature analysis was used to classify candidate objects as benign tumors and malignant tumors. To find candidate objects, image pre-processing and binarization using multiple thresholds, and the grouping of micro-calcifications were used. More than 50 shape features and intensity features were used in the classification. The performance of the detection algorithm by using Euclidian distance method for benign tumors was 93%, and the classification error rate was approximately 2%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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