본 연구는 타각적 검사장비의 개발을 위한 연구로 PC를 기반으로 Foucault Test (Knife edge Test)를 이용하여 굴절상태의 측정을 목표로 하였다. Knife edge Test를 이용하여 입사광선이 망막에서 반사된 출사광선의 이미지를 CCD 카메라를 사용하여 촬영하고, 그 이미지를 분석하여 반사상의 지름을 측정하여 동공의 크기를 측정하였다. 또한 반사 이미지의 방향으로 굴절상태를 판정하고 반사 이미지의 높이를 측정하여 굴절이상도를 확인하였다. 구면수차는 반사상과 반대방향에 나타나는 부반사 이미지의 명도를 비교하여 측정하였고, 그 크기를 통해 수차값을 계산할 수 있었다.
GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 이미지 생성모델로서 생성기 네트워크와 판별기 네트워크로 구성되며 실제 같은 이미지를 생성한다. GAN에 의해 생성된 이미지는 실제 이미지와 유사해야 하므로 생성된 이미지와 실제 이미지의 손실 오차를 최소화하는 손실함수(loss function)를 사용한다. 그러나 GAN의 손실함수는 이미지를 생성하는 학습을 불안정하게 만들어 이미지의 품질을 떨어뜨린다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 GAN 관련 연구를 분석하고 에지 검출(edge detection)을 이용한 eGAN(edge GAN)을 제안한다. 실험 결과 eGAN 모델이 기존의 GAN 모델보다 성능이 개선되었다.
This study is on the application the image processing algorithm for inspection of the aluminium mill strip surface defect. The image of surface defect data was obtained using the CCD camera with the digital signal board. The edge was found from the difference of pixel intensity between the normal image and defect image. Two step were taken to find the edge in the image processing algorithm. First, noise was removed by using the median filter in the image. Second, the edge was sharpened in detail by using the sharpening convolution filter in the image. Canny algorithm was used to defect the exact edge. The defect section was separated from the original image is to find the coordination point p1 and p2 which include the defect image
This paper presents a parametric line equation on the log-polar mapped plane to detect the straight lines in an original image. The log-polar edge image used in Hough transform is constructed by combining the edge images of both fovea and periphery. The foveal edge image detected by a Sobel mask on the Cartesian plane is transformed to the log-polar plane by forward mapping but the edge detection of the peripheral region is obtained by directly applying the newly developed mask to the log-polar plane. This paper also proposes a analytic method then determining a border between the fovea and the periphery regions.
In this paper, a new edge-based segmentation algorithm for range image using pseudo reflectance images (PRIs) is proposed. A model of pseudo reflectance which is useful in analyzing three dimensional scene and objects is introduced and then three PRIs are generated by the model. For generating three PRIs, bels and jain's differential window operator is selected and three different light source directions are determined. Three edge images are extracted from each PRI and a fused (logical ORing) edge image is constructed for the benefit of enhanced edge formation. The final segmentation results of the proposed algoritm are obtained after the processing of thinning, labeling and correcting erroeneous regions with the fused edge image. The good performance of edge detection and segmentation is confirmed via computer simulation with synthetic and real range images.
This paper presents a new approach for underwater image analysis using the bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) technique and the phase congruency information. The BEMD algorithm, fully unsupervised, it is mainly applied to texture extraction and image filtering, which are widely recognized as a difficult and challenging machine vision problem. The phase information is the very stability feature of image. Recent developments in analysis methods on the phase congruency information have received large attention by the image researchers. In this paper, the proposed method is called the EP model that inherits the advantages of the first two algorithms, so this model is suitable for processing underwater image. Moreover, the receiver operating characteristic (ROC) curve is presented in this paper to solve the problem that the threshold is greatly affected by personal experience when underwater image edge detection is performed using the EP model. The EP images are computed using combinations of the Canny detector parameters, and the binaryzation image results are generated accordingly. The ideal EP edge feature extractive maps are estimated using correspondence threshold which is optimized by ROC analysis. The experimental results show that the proposed algorithm is able to avoid the operation error caused by manual setting of the detection threshold, and to adaptively set the image feature detection threshold. The proposed method has been proved to be accuracy and effectiveness by the underwater image processing examples.
오늘날 급격한 멀티미디어 정보의 증가에 따라 영상에서의 시각적 특성을 이용하여 멀티미디어 데이터를 검색하는 내용 기반 영상 검색 기법에 대한 관심이 크게 늘어나고 있다. 본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 새로운 접근으로서 edge correlogram과 color coherence vector를 이용한 에지 기반의 공간 기술자를 제안한다. 우선 color vector angle기법을 이용하여 주어진 영상을 고주파 성분과 저주파 성분의 영상으로 나눈다. 저주파 성분의 영상에서는 color coherence vector를 이용하여 평탄 화소의 공간적인 색상 분포를 추출함으로써 이를 평탄 영역에서의 특징 정보로서 활용한다. 반면, 고주파 성분의 영상에서는 edge correlogram으로부터 에지 화소들 간의 분포를 추출하여 이를 에지 영역에서의 특징 정보로 이용한다. 제안된 방법은 색상 간의 지엽적인 특성과 전체적인 특성을 모두 가지고 있기 때문에, 영상 간의 비교에 있어서 영상의 모양과 크기의 급격한 변화로 인한 오검출 등에 매우 강건하다. 또한, 영상에서의 구조적인 특징을 이용함으로써 복잡한 영상에 대해서도 간단하고 유연한 특징을 제공한다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 알고리즘이 최근의 여러 히스토그램 정밀화 기법에 비하여 더 효과적임을 보여준다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용하였다.
Since image data has large data amount, proper image compression is necessary to transmit and store the data efficiently. Image compression brings about bit rate reduction but results in some artifacts. This artifacts are blocking artifacts, mosquito noise, which are observed in DCT based compression image, and ringing artifacts, which is perceived around the edges in wavelet based compression image. In this paper, we propose directional postprocessing technique which improved the decoded image quality using the fact that human vision is sensible to ringing artifacts around the edges of image. First we detect the edge direction in each block. Next we perform directional postprocessing according to detected edge direction. Proposed method is that the edge direction is block. Next performed directional postprocessing according to detected edge direction. If the correlation coefficients are equivalent to each directions, postprocessing is not performed. So, time of the postproces ing brings about shorten.
화질 평가는 원영상과 열화된 영상 간의 차이를 측정함으로써, 열화된 영상의 화질이 좋고 나쁨을 판단하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 열화된 영상의 화질 평가를 위해, 원영상과 열화된 영상 전체를 비교하는 것 대신, 원영상과 열화된 영상, 각각의 특징으로 에지 투영을 이용하는 방법을 제안하였다. 여기서 에지 투영은 에지 맵에서 수직, 수평 방향으로 투영시킴으로써 얻을 수 있다. 에지 투영 시 수직, 수평 방향에 대한 그래디언트 크기를 고려함으로써, 보다 나은 화질 평가 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 탁월함을 기존의 화질 평가 방법인 structural similarity(SSIM), edge peak signal-to-noise ratio(EPSNR), 그리고 edge histogram descriptor(EHD) 방법과 비교 실험을 통해 보였다.
영상처리에서 영상확대기법은 기본적인 처리기법으로 일반적으로 사용되는 기법은 보간법(최근접이웃, 양선형, 3차회선 보간법)이다. 그러나 이러한 보간법은 영상확대시 블록화 현상이나 몽롱화현상과 같은 영상의 손실이 발생하거나 계산량이 많아 처리시간이 길게 나타났다. 따라서 본 논문에서는 입력영상의 부대역정보인 에지정보를 이용하여 기존의 확대기법을 개선하고자 한다. 에지정보를 추출하기 위하여 이웃한 화소들을 이용하지 않고 전체영상을 이용하여 블록화현상이 발생되지 않았다. 그리고 에지가 결여되어 나타나는 몽롱화현상을 제거하기 위하여 검출된 에지정보를 강조시켰다. 실험 결과, 제안된 기법은 기존의 확대기법보다 처리시간을 줄일 수 있었으며, PSNR과 상관계수에서도 성능이 뛰어나 블록화나 몽롱화현상과 같은 문제점을 해결하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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