Low-cost microcomputer systems can be assembled which possess computing power, color display, memory, and storage capacity approximately equal to graphic workstactions. A low-cost, flexible, and user-friendly IBM/PC/XT/AT based image processing system has been developed and named as KMIPS(KAIST (Korea Advanced Institute of Science & Technology) Map and Image Processing Station). It can be easily utilized by the resource managers who are not computer specialists. This system can: * directly access Landsat MSS and TM, SPOT, NOAA AVHRR, MOS-1 satellite imagery and other imagery from different sources via magnetic tape drive connected with IBM/PC; * extract image up to 1024 line by 1024 column and display it up to 480 line by 672 column with 512 colors simultaneously available; * digitize photographs using a frame grabber subsystem(512 by 512 picture elements); * perform a variety of image analyses, GIS and terrain analyses, and display functions; and * generate map and hard copies to the various scales. All raster data input to the microcomputer system is geographically referenced to the topographic map series in any rater cell size selected by the user. This map oriented, georeferenced approach of this system enables user to create a very accurately registered(.+-.1 picture element), multivariable, multitemporal data sets which can be subsequently subsequently subjected to various analyses and display functions.
최근 IoT를 활용한 웨어러블 기기 및 무인 이동체에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 무인 이동체는 IT 기술들의 집약체라고 할 수 있다. 로봇, 자율 주행, 장애물 회피, 데이터 통신, 전력, 영상 처리 등의 기술들이 합쳐진 것을 무인 이동체 또는 무인 로봇이라고 부른다. 무인 이동체의 최종 목표는 수동이 아닌 자율 주행을 하여 목적지까지 안전하고 신속하게 도달하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 무인 이동체의 기술들 중 하나인 영상 처리 분야를 다루고자 한다. 현재 배터리의 기술로는 무인 이동체가 최대 1시간까지 주행할 수밖에 없다는 것을 감안하여, 전력 소비를 최소한으로 줄이기 위해 소형 컴퓨터인 라즈베리 파이3를 사용하여 영상 인식 시스템을 설계하고자 한다. 제안하고자 하는 시스템은 카메라로부터 받는 영상의 모든 것을 인식하는 시스템을 목표로 한다.
본 논문에서는 교차로에 설치된 카메라를 이용하여 각 도로로 유입 유출되는 교통량을 동시에 측정할 수 있도록 하였으며, 측정한 데이터를 퍼지논리에 적용하여 녹색 신호를 제어하는 시스템을 제안한다. 기존의 퍼지논리를 이용한 신호등 제어 시스템은 신호대기 중인 차량 숫자를 측정하여 기반 데이터로 사용하였으나, 본 논문에서는 영상처리를 이용하여 측정한 교차로 유입 차량 수를 퍼지논리의 기반 데이터로 사용하여 심각한 교통 정체가 일어나기 전에 이를 미연에 방지 할 수 있는 신호 제어로직을 고안한다. 본 논문에서 제안하는 교통신호 자동 제어로직을 활용하여 교통정체가 일어나기 전에 각 도로간 교통량을 조절함으로써 교통 정체로 발생하는 운전자의 시간 낭비 및 에너지 낭비를 예방한다.
This paper describes image processing techniques that can detect, segment, and analyze the mango's physical properties such as size, shape, surface area, and color from images. First, images of mangoes taken by a digital camera are analyzed and segmented. The segmentation is done based on constructed hue model of the sample mangoes. Some morphological and filtering techniques are then applied to clean noises before fitting spline curve on the mango boundary. From the clean segmented image, the mango projected area can be computed. The shape of the mango is then analyzed using some structuring models. Color is also spatially analyzed and indexed in the database for future classification. To obtain the surface area, the mango is peeled. The scanned image of its peels is then segmented and filtered using similar approach. With calibration parameters, the surface area could then be computed. We employed the system to evaluate physical properties of a mango cultivar called "Nam Dokmai". There were sixty mango samples in three various sizes graded by an experienced farmer's eyes and hands. The results show the techniques could be a good alternative and more feasible method for grading mango comparing to human's manual grading.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권3호
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pp.168-174
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2017
Videos recorded on surveillance cameras or by car black boxes at night have distorted images due to illumination variation. Therefore, it is difficult to analyze morphological characteristics of objects, and it is limiting to use such distorted images as evidence in traffic accidents. Image restoration is performed by amplifying the brightness of nighttime images using linearized gamma correction to increase their contrast (which destroys visual information) and by minimizing degradation factors caused by irregular traveling.
The big challenge in current content-based image retrieval systems is to reduce the semantic gap between the low level-features and high-level concepts. In this paper, we have proposed a novel framework for efficient image retrieval to improve the retrieval results significantly as a means to addressing this problem. In our proposed method, we first extracted a strong set of image features by using the dual-tree rotated complex wavelet filters (DT-RCWF) and dual tree-complex wavelet transform (DT-CWT) jointly, which obtains features in 12 different directions. Second, we presented a relevance feedback (RF) framework for efficient image retrieval by employing a support vector machine (SVM), which learns the semantic relationship among images using the knowledge, based on the user interaction. Extensive experiments show that there is a significant improvement in retrieval performance with the proposed method using SVMRF compared with the retrieval performance without RF. The proposed method improves retrieval performance from 78.5% to 92.29% on the texture database in terms of retrieval accuracy and from 57.20% to 94.2% on the Corel image database, in terms of precision in a much lower number of iterations.
가상광고는 컴퓨터 그래픽을 이용하여 스포츠영상과 같은 미디어제작영상에 제품의 이미지, 로고, 선전문구 등을 삽입하는 광고기법이다. 최근 영상처리 기술과 컴퓨터 성능의 상승으로 인해 스포츠영상에 가상광고를 삽입하기 위한 기술적인 요소가 충족되어 영상 내에 가상광고의 삽입이 활발하게 진행되고 있다. 또한 자동적인 가상광고 삽입을 위한 영상 처리 기술이 가상광고 영역에서 중요한 연구 분야로 자리 잡고 있다. 이에 본 논문에서는 스포츠 영상 내에서 자동적으로 가상광고를 삽입하기 위해 영상처리 기법과 기계학습을 활용하여 저정보 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 밝기 정도를 히스토그램을 통해 분석하고 기계학습 방법을 활용하여 저정보 영역을 추출한다.
섬유복합재료의 역학적인 관점에서 볼 때 PVA-ECC (polyvinyl alcohol-engineered cementitious composite)의 섬유분산성 평가는 매우 중요한 요소이다. 그러나 PVA 섬유의 낮은 명암비 때문에 시멘트계 재료와 섬유를 구별하기가 어려우므로, PVA-ECC의 섬유분산성 평가를 하기에는 어려운 점이 있다. 이 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 PVA-ECC 내의 섬유분산성을 평가할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 형광의 원리를 이용하여 섬유복합재료 단면에서 PVA 섬유가 초록빛을 발하는 이미지를 얻었고, PVA-ECC 시편에 대한 섬유분산성은 형광 현미경에 부착된 CCD (charge coupled device) 카메라를 통하여 얻어진 이미지를 이미지 프로세싱 기법과 통계적인 방법을 이용하여 평가하였다. 또한 형상분석을 통하여 섬유의 방향성이 분산성에 미치는 영향을 파악하였으며, 판별함수기법과 분수령 알고리즘을 이용하여 섬유 검출 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제시하였다.
캡슐 내시경 시스템은 최소 침습적 방법으로 의료진이 환자의 소화기관 검사를 수행할 수 있는 혁신적 기술로 최근 주목 받는 융합 기술이다. 일단 환자가 비타민 알약 크기의 캡슐을 삼키면, 캡슐 내 무선 또는 인체통신 모듈에 의해 전송된 영상정보를 바탕으로 의료진은 캡슐 내시경 진단 시스템을 통해 혈액 이상, 용종, 궤양, 크론병 등 다양한 질환을 진단할 수 있다. 캡슐 내시경은 기존의 케이블 내시경을 대신할 수 있는 혁신 기술이지만 정확한 병증 진단 및 분석 소요 시간 측면에서 단점을 가지고 있다. 즉, 캡슐 내시경은 캡슐내의 소형 카메라를 이용하여 6~12만 프레임의 방대한 양의 정지 영상을 촬영하기 때문에 촬영된 영상을 의료진이 확인하고 정확한 병변을 분석하는데 오랜 시간이 걸린다. 따라서 캡슐 내시경 시스템은 빠른 병변 진단을 위한 도구 및 정확한 병변 진단을 위한 의료 이미지 영상 처리가 필수 요소이다. 본 논문에서는 캡슐 내시경 시스템의 주요 제조사들을 중심으로 거의 알려져 있지 않은 소화기 영상의 빠른 병변 진단 도구에 대한 최근 경향과 정확한 병변 검출을 위한 의료 영상 처리 기술의 최신 동향을 분석하였다.
창조적 사고는 언어로 표현되기 전부터 나타나며, 논리학이나 언어학법칙이 작동하기 전에 감정과 직관, 이미지와 몸의 느낌을 통해 그 존재를 드러낸다. 본 연구에서는 레고 놀이를 이미지 표현 방식으로, 이미지 프로세싱 기법을 중심으로 컴퓨터 비전을 응용한 실험적인 유아 참여형 인터렉티브 콘텐츠를 제시하고자 한다. 특히 유아의 경우 손의 소 근육 발달과 상상력을 실재로 구현하는 것은 매우 중요한 창조의 과정이다. 사물인식으로 대표되는 이미지 프로세싱 기술의 지각변동 속에서 'OpenCV 라이브러리'의 분석 알고리즘과 그것을 'Node'로써 구현한 'VVVV'로 이미지 프로세싱을 진행하고, 웹캠을 이용하여 물체를 촬영하고, 인식하고, 해당 분석에 맞는 결과를 도출해 내어 사용자가 참여함으로 완성되는 인터렉티브 콘텐츠를 제작하는 것을 목표로 한다. 연구를 통해서 아이들이 만든 레고가 어떤 작품인지 알 수 있고, 아이들은 스스로 무언가를 만들며 창의성을 기를 수 있다. 나아가, 더 많은 데이터를 기반으로 다양하고 개성적인 사람의 사고를 유추할 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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