Karami, Mojtaba;Safabakhsh, Reza;Rahmati, Mohammad
ETRI Journal
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제35권2호
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pp.207-217
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2013
This paper introduces the modular cellular neural network (CNN), which is a new CNN structure constructed from nine one-layer modules with intercellular interactions between different modules. The new network is suitable for implementing many image processing operations. Inputting an image into the modules results in nine outputs. The topographic characteristic of the cell interactions allows the outputs to introduce new properties for image processing tasks. The stability of the system is proven and the performance is evaluated in several image processing applications. Experiment results on texture segmentation show the power of the proposed structure. The performance of the structure in a real edge detection application using the Berkeley dataset BSDS300 is also evaluated.
[$80\;\sim\;90\%$ of Information that human masters from outside are image information which depend on sight. So, in case machine takes the place of human's function, role of image processing is very important. However, because human's sight function is formed through evolution and studying for a long time, substituting it for computer attend with unexpected difficulty. In railroad, there are many field which the application of automation system is expected by using computer instead of safety watch that depend on usual human sight, macrography. But, there are many research field and conditions in the railroad when various outside conditions are considered, comparing with another field. This study analyses the recent image processing technology and reviews the task of image processing technology and its direction.]
Bokeh effect is a stylistic technique that can produce blurring the background of photos. This paper implements to produce a bokeh effect with a single image by post processing. Generating depth map is a key process of bokeh effect, and depth map is an image that contains information relating to the distance of the surfaces of scene objects from a viewpoint. First, this work presents algorithms to determine the depth map from a single input image. Then, we obtain a sparse defocus map with gradient ratio from input image and blurred image. Defocus map is obtained by propagating threshold values from edges using matting Laplacian. Finally, we obtain the blurred image on foreground and background segmentation with bokeh effect achieved. With the experimental results, an efficient image processing method with bokeh effect applied using a single image is presented.
Aiming at the problems of low image enhancement accuracy, long enhancement time and poor image quality in the traditional robot sequence motion image enhancement methods, an adaptive enhancement method for robot sequence motion image is proposed. The feature representation of the image was obtained by Karhunen-Loeve (K-L) transformation, and the nonlinear relationship between the robot joint angle and the image feature was established. The trajectory planning was carried out in the robot joint space to generate the robot sequence motion image, and an adaptive homomorphic filter was constructed to process the noise of the robot sequence motion image. According to the noise processing results, the brightness of robot sequence motion image was enhanced by using the multi-scale Retinex algorithm. The simulation results showed that the proposed method had higher accuracy and consumed shorter time for enhancement of robot sequence motion images. The simulation results showed that the image enhancement accuracy of the proposed method could reach 100%. The proposed method has important research significance and economic value in intelligent monitoring, automatic driving, and military fields.
Vehicle detector system based on image processing technology is a significant domain of ITS (Intelligent Transportation System) applications due to its advantages such as low installation cost and it does not obstruct traffic during the installation of vehicle detection systems on the road[1]. In this paper, we propose architecture for vehicle detection by using image processing. The architecture consists of two main parts such as an image processing part, using high speed FPGA, decision and calculation part using CPU. The CPU part takes care of total system control and synthetic decision of vehicle detection. The FPGA part assumes charge of input and output image using video encoder and decoder, image classification and image memory control.
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.
Satellite and aerial images are very useful means to monitor ecological and environmental situation. Nowadays more and more officials at Ministry of Environment in Korea need to access and use these image data through networks like internet or intranet. However it is very hard to manage and service these image data through internet or intranet, because of its size problem. In this paper very large image data service system for Ministry of Environment is constructed on web environment using image compression and web based image processing technology. Through this system, not only can officials in Ministry of Environment access and use all the image data but also can achieve several image processing effects on web environment. Moreover officials can retrieve attribute information from vector GIS data that are also integrated with the system.
We propose a custom analysis technique for the dark field (DF) image based on transmission electron microscopy (TEM). The custom analysis technique is developed based on the $DigitalMicrograph^{(R)}$ (DM) script language embedded in the Gatan digital microscopy software, which is used as the operational software for most TEM instruments. The developed software automatically scans an electron beam across a TEM sample and records a series of electron diffraction patterns. The recorded electron diffraction patterns provide DF and ADF images based on digital image processing. An experimental electron diffraction pattern is recorded from a IrMn polycrystal consisting of fine nanograins in order to test the proposed software. We demonstrate that the developed image processing technique well resolves nanograins of ~ 5 nm in diameter.
Crimes related to illegal cameras are steadily increasing and causing social problems. Owing to the development of camera technology, the miniaturization and high performance of illegal cameras have caused anxiety among many people. This study is for detecting hidden cameras effectively such that they could not be easily detected by human eyes. An image sensor-based module with 940 nm wavelength infrared detection technology was developed, and an image processing algorithm was developed to selectively detect illegal cameras. Based on the Android smartphone environment, image processing technology was applied to an image acquired from an infrared camera, and a detection sensor module that is less sensitive to ambient brightness noise was studied. Experiments and optimization studies were conducted according to the Gaussian blur size, adaptive threshold size, and detection distance. The performance of the infrared image-based illegal camera detection sensor module was excellent. This is expected to contribute to the prevention of crimes related to illegal cameras.
We have developed mathematically precise image-processing algorithms for extracting rectilinear images from fisheye images as well as digital pan/tilt/zoom technology. Using this technology, vertical lines always appear as vertical lines in the panned and/or tilted images. Furthermore, polygonal panoramic images composed of multiple rectilinear images have been obtained using the developed digital pan/tilt technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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