This paper presents a new observation system which is useful to observe the scene of the remote controlled robot vision. This system is composed of a motionless camera and head motion detector with a motion sensor. The motionless camera has a fish eye lens and is for observing a hemisphere space. The head motion detector has a motion sensor is for defining an arbitrary subspace of the hemisphere space from fish eye lens. Thus processing the angular information from the motion sensor appropriately, the direction of face is estimated. However, since the fisheye image is distorted, it is unclear image. The partial domain of a fish eye image is selected by head motion, and this is converted to perspective image. However, since this conversion enlarges the original image spatially and is based on discrete data, crevice is generated in the converted image. To solve this problem, interpolation based on an intensity of the image is performed for the crevice in the converted image (space problem). This paper provides the experimental results of the proposed observation system with the head motion detector and perspective image conversion using the proposed conversion and interpolation methods, and the adequacy and improving point of the proposed techniques are discussed.
본 연구는 성공적인 기업 브랜드 이미지의 구축을 위한 전략으로서 브랜드 인지도에 의한 제품가치의 향상의 필요성을 확인하고 그 실행 방법으로서 크게 브랜드 이미지 분석과 이를 바탕으로 하는 제품 이미지 프로그래밍, 그리고 제품 이미지의 정합성 평가와 관리의 세 단계로 구성되는 제품 이미지 집중 체계 (PICS : Product Image Concentration System)를 제안하여 기업의 경쟁력 강화와 브랜드 관리를 위한 지침으로 활용하도록 하는 데 그 목적이 있다. 먼저 브랜드 이미지 분석은 이미지 연상기법을 통하여 브랜드 이미지의 성향을 파악하는 방법으로서, 제시된 시각적 자료와의 관여방식을 분석하여 기업이미지와 브랜드 이미지의 인지 방향을 측정하고 분석한다. 다음으로 제품 이미지 프로그래밍은 이와 같은 브랜드 이미지에 대한 분석을 바탕으로 디자인철학(Design Philosophy)과 디자인 원칙(Design Principles)을 정립하고, 비쥬얼 포지션 프로그래밍(Visual Position Programming)을 통하여 제품이미지의 지향방향을 가시화 하는 과정이다. 마지막으로 제품이미지 정합성 평가는 디자인 철학과 디자인 원칙의 적용 여부 등을 평가하여 브랜드에 정합한 디자인을 개발할 수 있도록 평가의 기준점을 제시하기 위한 것이다. 이와 같은 제품 이미지 집중 체계 (PICS : Product Image Concentration System)는 기업의 경쟁력 강화와 브랜드 관리를 위한 실제적인 방법으로서 디자인 작업에 있어서 이미지의 주관성으로 인한 계획과 적용 그리고 관리의 문제를 보다 객관적으로 해결하는 지침으로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 향후 표현중심어에 따른 이미지 스펙트럼의 세분화와 이미지의 비교 분석, 또 여기에 나타난 시각적 질서를 규명하는 제품 이미지 해석 프로그램에 대한 연구가 지속되어야 할 것이다.
용접부 내에 존재하는 결함의 형태, 위치, 크기 등의 정보를 정량적으로 파악하기 위하여 초음파 탐상 검사가 많이 활용되는데, 최근 들어 용접부의 결함 탐상을 위해, 검사과정을 기계적 스캐너로 자동화한 자동 초음파 탐상 시스템이 많은 산업 분야에서 활용되고 있고, 특히 배관 용접부의 건전성 평가를 위한 비파괴안전진단에서 그 활용 폭이 커지고 있다. 본 논문에서는 배관 용접부의 자동 초음파 검사를 위한 알고리즘 구현과 결함 영상을 보정하여 주는 결함영상 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 적용된 기법으로는 초음파 A-Scan 압축 알고리즘, Synthetic Aperture Focusing 알고리즘, 결함영상증폭 알고리즘과 이와 관련된 소프트웨어 설계 및 구현에 대하여 논한다.
In this paper the object recognition performance of a photon counting integral imaging system is quantitatively compared with that of a conventional gray scale imaging system. For 3D imaging of objects with a small number of photons, the elemental image set of a 3D scene is obtained using the integral imaging set up. We assume that the elemental image detection follows a Poisson distribution. Computational geometrical ray back propagation algorithm and parametric maximum likelihood estimator are applied to the photon counting elemental image set in order to reconstruct the original 3D scene. To evaluate the photon counting object recognition performance, the normalized correlation peaks between the reconstructed 3D scenes are calculated for the varied and fixed total number of photons in the reconstructed sectional image changing the total number of image channels in the integral imaging system. It is quantitatively illustrated that the recognition performance of the photon counting integral imaging system can be similar to that of a conventional gray scale imaging system as the number of image viewing channels in the photon counting integral imaging (PCII) system is increased up to the threshold point. Also, we present experiments to find the threshold point on the total number of image channels in the PCII system which can guarantee a comparable recognition performance with a gray scale imaging system. To the best of our knowledge, this is the first report on comparisons of object recognition performance with 3D photon counting & gray scale images.
본 논문은 의료진에게 영상정보를 제공하는 데 있어, 환자의 질병정보와 의료영상뷰어를 매칭 지원해주는 시스템을 구축하는 데 목적을 둔다. 현재 상용화된 의료영상정보시스템들은 대부분 하나의 뷰어로 다양한 질환들의 영상정보들을 제공하거나 호환성이 없는 벤더사의 전용뷰어를 사용하고 있다. 따라서 본 논문에서 질환별로 선택이 가능한 전용뷰어들을 통합한 의료영상정보 뷰어 매칭 시스템, 즉 질환별 뷰어 매칭을 위해 의료영상정보 표준인 DICOM 파일 내부에 메타데이터로 저장되는 태그정보에서 추출한 질환 정보를 기반으로 의료영상 전용뷰어들을 매칭하고, 매칭된 뷰어 상에서 디스플레이하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안 시스템으로부터 의료영상정보의 검색서비스를 통해 수행성능을 분석하고, 다양한 뷰어들과의 호환 및 뷰어제어가 가능함을 보였다.
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.
In order to contain as much information as possible in a single image, a wide FOV(Field-Of-View) imaging system is required. The catadioptric imaging system with hyperbolic cylinder mirror can acquire over 180 degree horizontal FOV realtime panorama image by using a conventional camera. Because the hyperbolic cylinder mirror has a curved surface in horizontal axis, the original image acquired from the imaging system has the geometrical distortion, which requires the image processing algorithm for reconstruction. In this paper, the image reconstruction algorithms for two cases are studied: (1) to obtain an image with uniform angular resolution and (2) to obtain horizontally rectilinear image. The image acquisition model of the hyperbolic cylinder mirror imaging system is analyzed by the geometrical optics and the image reconstruction algorithms are proposed based on the image acquisition model. To show the validity of the proposed algorithms, experiments are carried out and presented in this paper. The experimental results show that the reconstructed images have a uniform angular resolution and a rectilinear form in horizontal axis, which are natural to human.
The goal of the information system in tourism, like that of general information systems, is to create users' information needs so that the users continuously revisit the information system and retrieve the information on a regular basis. However, unlike any other information systems, the primary objective of the tourism information system is to attract tourists to the tourist sites rather than to create the users' needs for their future revisits to the information system. The tourism information system is therefore more closely related to tourists' overall tourism destination image towards the tourism destination. In this respect, the evaluation of the tourism information system should be based on tourists' overall tourism destination image towards the sites. This study examines how tourists' overall tourism destination image towards the sites affect the evaluation of the tourism information system. Specifically, I employ the tourism information system provided by Sokcho and Delone and Mclean(2003)'s the Information System Success Model in order to investigate this research question.
Nowadays image processing is very useful for some field of traffic applications. The one reason is we can construct the system in a low price, the other is the improvement of hardware processing power, it can be more fast to processing the data. In this study, I propose the traffic monitoring system that implement on the embedded system environment. The whole system consists of two main part, one is host controller board, the other is image processing board. The part of host controller board take charge of control the total system, interface of external environment. and OSD(On screen display). The part of image processing board takes charge of image input and output using video encoder and decoder, image classification and memory control of using FPGA, control of mouse signal. And finally, fer stable operation of host controller board, uC/OS-II operating system is ported on the board.
The existing subtract image based intrusion detection system for CCTV digital images has a problem that it can not distinguish intruders from moving backgrounds that exist in the natural environment. In this paper, we tried to solve the problems of existing system by designing real - time intrusion detection system for CCTV digital image by combining subtract image based intrusion detection method and background learning artificial neural network technology. Our proposed system consists of three steps: subtract image based intrusion detection, background artificial neural network learning stage, and background artificial neural network evaluation stage. The final intrusion detection result is a combination of result of the subtract image based intrusion detection and the final intrusion detection result of the background artificial neural network. The step of subtract image based intrusion detection is a step of determining the occurrence of intrusion by obtaining a difference image between the background cumulative average image and the current frame image. In the background artificial neural network learning, the background is learned in a situation in which no intrusion occurs, and it is learned by dividing into a detection window unit set by the user. In the background artificial neural network evaluation, the learned background artificial neural network is used to produce background recognition or intrusion detection in the detection window unit. The proposed background learning intrusion detection system is able to detect intrusion more precisely than existing subtract image based intrusion detection system and adaptively execute machine learning on the background so that it can be operated as highly practical intrusion detection system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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