In this study, the new color image processing algorithms with an android-based mobile device are developed to detect the abnormal color densities in a skin image and interpret them as the vitiligo lesions. Our proposed method is firstly based on transforming RGB data into HSI domain and segmenting the imag into the vitiligo-skin candidates by applying Otsu's threshold algorithm. The structure elements for morphological image processing are suggested to delete the spurious regions in vitiligo regions and the image blob labeling algorithm is applied to compare RGB color densities of the abnormal skin region with them of a region of interest. Our suggested color image processing algorithms are implemented with an android-platform smartphone and thus a mobile device can be utilized to diagnose or monitor the patient's skin conditions under the environments of pervasive healthcare services.
In this paper describe configuration about QCM system for image processing device. It presents that QCM's image processing board video from the camera recognized by the PLC's battery removable exact location coordinates to the robot image processing technology to deliver. In addition, QCM video image processing technology for improved data reliability is described. In this paper define the landmarks of battery for obtaining the location coordinates and verify battery the location coordinates acquisition process from field tests of the QCM/QTPE-BUS Battery Exchange System.
Recently the development of medical modality like as MRI, 3D US, DR etc is very active. Therefore it is more required not only the enhancement of quality in medical service but the improvement of medical system based on quantization, minimization, and optimization of high speed. Especially, as the changing into the digital modality system, it gets to start using ASIC(Application Specific Integrated Circuit) to realize one board system. It requires the implementation of hardware debugging and effective speedy algorithm with more speed and accuracy in order to support and replace existing device. If objected image could be linked to high speed process board with special interface and pre-processed using FPGA, it can be used in real time image processing and protocol of HIS(Hospital Information System). This study can support the basic circuit design of medical image board which is able to realize image processing basically using digitalized medical image, and to interface between existing device and image board containing image processing algorithm.
본 연구는 대규모 영상처리를 위한 메모리 확장을 위한 외장 메모리 확장장치 구현에 관련된 내용으로, 이는 영상처리를 위한 그래픽 워크스테이션에 장착되는 PCI(Peripheral Component Interconnect) Express Gen3 x8 인터페이스를 가지는 외장 메모리 어댑터 카드와 외장 DDR(Dual Data Rate) 메모리로 구성된 외장 메모리 보드로 구성되며, 메모리 어댑터 카드와 외장 메모리 보드간의 연결은 광 인터페이스를 통하여 이루어진다. 외장 메모리 억세스를 위해서는 Programmable I/O 방식과 DMA(Direct Memory Access) 방식을 모두 사용할 수 있도록 하여 영상 데이터의 효율적 송수신이 이루어지도록 하였다. 본 연구 결과의 구현은 Altera Stratix V FPGA(Field Programmable Gate Array)와 40G 광 트랜시버가 장착된 보드를 사용하였으며, 1.6GB/s의 대역폭 성능을 보여주고 있다. 이는 4K UHD(Ultra High Definition) 영상 한 채널을 담당할 수 있는 규모이다. 향후 본 연구를 계속 진행하여 3GB/s 이상 대역폭을 보이는 연구결과를 보일 예정이다.
This paper is concerned with the measurement of static and dynamic displacement by image processing(IP) and study for prediction method of velocity and acceleration. To measure the displacement visually, the measurement system consists of a telephoto zoom camera, ccd image device and a computer. The specific target on the white board is used to calculate the displacement of the structure. The captured image is then converted into a pixel-based data and then analyzed numerically. The limitation of the system depends on the image capturing speed and the pixel-size of image. In this paper, we developed for the displacement measurement using the image processing method. The proposed method enables us to measure the vibration measurement, velocity and acceleration directly without any contact. The current resolution of the displacement measurement is limited to 1/100 millimeter scale.
These days rapid improvement in Mobile phones and their multimedia limits made them powerful enough to manage complicated tasks. Image processing related support for mobile devices is extremely comprehensive in wireless telemedicine. A basic challenge is how to get best quality of image with the limited screen size and resources of mobile phones. This paper deals with image processing features (capturing rendering and zooming in and out) of Mobile Media API and Advanced Multimedia Supplements (MMAPI and AMS) developed for Mobile Java Platform and customized algorithm is designed to keep all image task cost efficient by using minimum device resources and memory. This scenario is driven by the need for evaluation of a distant patient that cannot be moved to the expert.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.5095-5111
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2019
A multi-rotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system is developed to solve the manhole cover detection problem for the infrastructure maintenance in the suburbs of big city. The visible light sensor is employed to collect the ground image data and a series of image processing and machine learning methods are used to detect the manhole cover. First, the image enhancement technique is employed to improve the imaging effect of visible light camera. An imaging environment perception method is used to increase the computation robustness: the blind Image Quality Evaluation Metrics (IQEMs) are used to percept the imaging environment and select the images which have a high imaging definition for the following computation. Because of its excellent processing effect the adaptive Multiple Scale Retinex (MSR) is used to enhance the imaging quality. Second, the Single Shot multi-box Detector (SSD) method is utilized to identify the manhole cover for its stable processing effect. Third, the spatial coordinate of manhole cover is also estimated from the ground image. The practical applications have verified the outdoor environment adaptability of proposed algorithm and the target detection correctness of proposed system. The detection accuracy can reach 99% and the positioning accuracy is about 0.7 meters.
An image processing algorithm was developed for a robot system which was used in gene study. The robot system achieved a job of colony picking. The colony included DNA of an organism. The robot picked up the colony in petri-dish, which included the cultivated colony in medium, by a picking pin, and moved the colony to wellplates. The vision system consisted of an image acquisition system which acquired the image information of colony, an illumination device which irradiated the object once when it got the image of it, a computer and so on. The image processing algorithm distinguished the colony and detected colony positions. Performance test of the developed algorithm showed that the distinguishing success rate of colony and detecting success rate of colony positions were over 96%.
This paper is concerned with the development of vibration measurement using the image processing. With the advance of the personal computer and the image processing device, it becomes possible to measure vibrations by converting the image into motion data. The image stored in the computer is based on pixels. Hence, the efficient technique which can compute vibrational motions from pixel data should be developed. In this study, we will show the feasibility of the image processing technique for vibration measurement. The experimental results show that vibrations can be measured from image data.
The most important subject in developing agricultural robots for fruit harvesting is to detect accurately the location of a fruit about the given coordinate system. This study was carried out to develop an image processing algorithm which enables finding out the three dimensional locations of a fruit. The digital image processing device consisted of an optosensor (Closed-circuit TV camera), image processing interface board (Digitizer) and microcomputer (IBM PC/AT). A stereo-image processing method using the two cameras attached to the manipulator was evaluated through experiment with apples. The accuracy and quickness of detecting the location of apples by this method was not satisfactory. The maximum errors of the detected locations by the stereo-image processing method in x-, Y-, and z- directions were 3, 4 and 4 cm, respectively. The maximum time required to get the rectangular coordinate data of a fruit was about 2 minutes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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