• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제25권9호
• /
• pp.1266-1272
• /
• 2022

With the recent development of computer vision technology, image processing-based mechanical devices are being developed to realize autonomous driving. The camera-taken images of image processing-based machines are invisible due to scattering and absorption of light in foggy conditions. This lowers the object recognition rate and causes malfunction. The safety of the technology is very important because the malfunction of autonomous driving leads to human casualties. In order to increase the stability of the technology, it is necessary to apply an efficient haze removal algorithm to the camera. In the conventional haze removal method, since the haze removal operation is performed regardless of the haze concentration of the input image, excessive haze is removed and the quality of the resulting image is deteriorated. In this paper, we propose an automatic haze removal method that removes haze according to the haze density of the input image by applying Ngo's Haziness Degree Evaluator (HDE) to Kim's haze removal algorithm using Hazy Particle Map. The proposed haze removal method removes the haze according to the haze concentration of the input image, thereby preventing the quality degradation of the input image that does not require haze removal and solving the problem of excessive haze removal. The superiority of the proposed haze removal method is verified through qualitative and quantitative evaluation.

• 한국생산제조학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.272-277
• /
• 2017

CCTV image processing techniques have been developed for safety management in manufacturing sites. However, CCTV growth has become a social problem for video surveillance with regard to privacy. This study aims to manage the safety system efficiently and protect privacy simultaneously. In this study, the CCTV monitoring system is composed of five steps (accident monitoring, detection, notification, management, restoration). De-identified image is observed when we are in a normal situation. De-identified image changes to identified image when it detects an accident. As soon as it detects an accident, the accident information is sent to the safety administrator. Then the administrator could conduct safety measures. Afterward, accumulated accident data could be used for statistical data that could be utilized as analyzing expecting accident.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제18권1호
• /
• pp.59-74
• /
• 2022

During the last decade, the security of digital images has received considerable attention in various multimedia transmission schemes. However, many current cryptosystems tend to adopt a single-layer permutation or diffusion algorithm, resulting in inadequate security. A hierarchical bilateral diffusion architecture for color image encryption is proposed in response to this issue, based on a hyperchaotic system and DNA sequence operation. Primarily, two hyperchaotic systems are adopted and combined with cipher matrixes generation algorithm to overcome exhaustive attacks. Further, the proposed architecture involves designing pixelpermutation, pixel-diffusion, and DNA (deoxyribonucleic acid) based block-diffusion algorithm, considering system security and transmission efficiency. The pixel-permutation aims to reduce the correlation of adjacent pixels and provide excellent initial conditions for subsequent diffusion procedures, while the diffusion architecture confuses the image matrix in a bilateral direction with ultra-low power consumption. The proposed system achieves preferable number of pixel change rate (NPCR) and unified average changing intensity (UACI) of 99.61% and 33.46%, and a lower encryption time of 3.30 seconds, which performs better than some current image encryption algorithms. The simulated results and security analysis demonstrate that the proposed mechanism can resist various potential attacks with comparatively low computational time consumption.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제18권6호
• /
• pp.868-872
• /
• 2005

Individual management of the animal is the first step towards reaching the goal of precision livestock farming that aids animal welfare. Accurate recognition of each individual animal is important for precise management. Electronic identification of cattle, usually referred to as RFID (Radio Frequency Identification), has many advantages for farm management. In practice, however, RFID implementations can cause several problems. Reading speed and distance must be optimized for specific applications. Image processing is more effective than RFID for the development of precision farming system in livestock. Therefore, the aim of this paper is to attempt the identification of cattle by using image processing. The majority of the research on the identification of cattle by using image processing has been for the black-and-white patterns of the Holstein. But, native Japanese and Korean cattle do not have a consistent pattern on the body, so that identification by pattern is impossible. This research aims to identify to Japanese black cattle, which does not have a black-white pattern on the body, by using image processing and a neural network algorithm. 12 Japanese black cattle were tested. Values of input parameter were calculated by using the face image values of 12 cows. The face was identified by the associate neural memory algorithm, and the algorithm was verified by the transformed face image, for example, of brightness, distortion, noise and angle. As a result, there was difference due to a transformation ratio of the brightness, distortion, noise, and angle. The algorithm could identify 100% in the range from -30 to +30 degrees of brightness, -20 to +40 degrees of distortion, 0 to 60% of noise and -20 to +30 degree of angle transformed images.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권8호
• /
• pp.40-46
• /
• 2020

교통안전에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통사고의 발생률을 줄이는 자율 주행에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 객체의 인식과 탐지는 자율 주행을 위한 필수적인 요소이다. 때문에 도로 상황을 판단하기 위하여 교통 영상 빅데이터에서 객체 인식 및 탐지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 주간 데이터만 사용하기 때문에 야간 도로에서 객체 인식이 어렵다. 특히 광원 객체의 경우 빛 번짐과 백화 현상으로 인해 주간의 특징을 그대로 사용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 교통 영상 빅데이터 처리를 위한 Yolo 기반 광원 객체 탐지를 제안한다. 제안하는 방법은 야간 교통 영상을 대상으로 색상 모델 변화를 적용하여 이미지 처리를 수행한다. 이미지 처리를 통해서 객체의 특징을 추출하여 객체의 후보군을 결정한다. 후보군 데이터를 활용하여 딥러닝 모델을 통해 야간 도로에서 광원 객체 탐지의 인식률을 높이는 것이 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제33권6_3호
• /
• pp.1171-1177
• /
• 2017

본 특별호는 최근 수행되고 있는 다목적실용위성 영상처리 및 활용연구에 대해서 소개하고 있으며, 사설에서는 다목적실용위성 개발 현황과 국가 위성영상 활용정책을 살펴보고 특별호에 소개된 논문의 의의에 대해서 논하였다. 지속적인 위성개발을 통해 활용 가능한 위성영상 자원과 활용정책은 체계적으로 마련되어 있는 것으로 판단된다. 따라서 본 사설에서 소개된 산림 및 도시 변화탐지, 영상보정 기술 등과 같이 다양한 자료처리 및 활용기술 개발이 지속적으로 이루어진다면 국가 위성영상의 활용 경쟁력은 더욱 강화될 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.88-95
• /
• 2011

본 연구에서는 코브 각도 측정법을 이용하여 척추 X-ray 영상을 측정할 때에 적용이 용이하도록 추간원판을 뚜렷하게 만드는 영상처리 알고리즘과 코브 각도 측정법을 일일이 적용하지 않고도 척추 전장을 포함하는 X-ray 필름의 기립 후전방 척추 영상을 하나의 척추선 함수 그래프로 변환하여 척추측만 정도 측정에 적용 또는 응용이 용이하게 하는 영상처리 알고리즘을 제시하였다. 척추 X-ray영상의 코브 각도 $1^{\circ}$당 L값의 평균을 산출한 결과는 0.568로 나타났고, 이를 기준으로 척추측만 정도 검출이 가능하였다.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제31B권11호
• /
• pp.109-115
• /
• 1994

본 논문에서는 영상처리 방법을 이용하여 정자의 운동 특성을 분석하는 자동화된 방법을 개발하였다. 시스템의 구성은 별도의 전용 프로세서를 사용하지 않고 PC와 간단한 영상처리 보드로 이루어진다. 영상 처리 보드는 영상을 받아들이는 데 사용되며 PC는 영상을 처리한 다음 분석해서 정자의 운동 특성을 나타내 주는 특성 변수의 값을 계산한다. 분석 알고리듬으로서 중요한 것은 정자의 위치 검출 알고리듬과 정자의 운동 경로를 추적하는 Match matrix 방법이다. 분석한 결과를 수작업 방법 그리고 전용 프로세서를 이용하는 방법과 비교하여 신뢰할 만한 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.134-137
• /
• 2009

최근 마이크로소프트 (Microsoft)에서 발표된 후 주목 받고 있는 JPEG XR 은 압축 효율 면에서 뛰어난 장점을 가지고 있다. 일반적으로 JPEG XR 은 기존의 JPEG 과는 다른 압축 과정과 주파수 성분 분포를 가지고 있다고 알려져 있다. 하지만 JPEG 압축 방식과 비교하여 JPEG XR 의 압축영역에서의 영상 필터 처리의 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 JPEG XR 의 압축과정과 주파수 성분 분포의 분석을 기반으로 효율적인 저역/고역통과 필터 함수를 제안하고, 체계적인 실험을 통해 제안한 필터함수의 효율성을 입증하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제4권1호
• /
• pp.1-9
• /
• 2015

Template matching is used for many applications in image processing. One of the most researched topics is object tracking. Normalized Cross Correlation (NCC) is the basic statistical approach to match images. NCC is used for template matching or pattern recognition. A template can be considered from a reference image, and an image from a scene can be considered as a source image. The objective is to establish the correspondence between the reference and source images. The matching gives a measure of the degree of similarity between the image and the template. A problem with NCC is its high computational cost and occasional mismatching. To deal with this problem, this paper presents an algorithm based on the Sum of Squared Difference (SSD) and an adaptive template matching to enhance the quality of the template matching in object tracking. The SSD provides low computational cost, while the adaptive template matching increases the accuracy matching. The experimental results showed that the proposed algorithm is quite efficient for image matching. The effectiveness of this method is demonstrated by several situations in the results section.