최근 우리나라에도 digital image processing에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 또한 digital image processing의 생체공학에의 응용도 괄목할 만하다. 이러한 연구와 응용에 도움이 되고자 microcomputer를 이용한 image processor설계의 실례를 기술하고자 한다. 이 설계는 목적 image를 stationary image로 가정하여 TV카메라의 영상신호를 sample하여 computer 기억장치에 저장하므로 가격이 저렴하게 된다. 이러한 장치로서는 DMA연결 (Direct Memory Access interface)을 사용하여 빠른 data transfer를 달성할 수 있다. Digital image processing계는 기본적으로 microcomputer가 TV카메라와 TV모니터에 연결된 구조를 하고 있다. Computer가 기억장치에 저장된 data를 처리하여 필요한 정보를 얻게 된다. 이러한 data 처리를 하므로서 image를 사용자가 해석하기 쉽도록 image질을 향상시키거나 computer가 image를 인식하게 한다. 이와같이 처리된 image는 TV모니터를 통해서 볼 수 있다. 본지에서는 256x256개의 pixel들로 이루어지고, 각개의 pixel은 4개의 bit로 구성된 image processor의 설계를 기술한다.
With the help of advanced image acquisition and processing technology, the vision-based measurement methods have been broadly applied to implement the structural monitoring and condition identification of civil engineering structures. Many noncontact approaches enabled by different digital image processing algorithms are developed to overcome the problems in conventional structural dynamic displacement measurement. This paper presents three kinds of image processing algorithms for structural dynamic displacement measurement, i.e., the grayscale pattern matching (GPM) algorithm, the color pattern matching (CPM) algorithm, and the mean shift tracking (MST) algorithm. A vision-based system programmed with the three image processing algorithms is developed for multi-point structural dynamic displacement measurement. The dynamic displacement time histories of multiple vision points are simultaneously measured by the vision-based system and the magnetostrictive displacement sensor (MDS) during the laboratory shaking table tests of a three-story steel frame model. The comparative analysis results indicate that the developed vision-based system exhibits excellent performance in structural dynamic displacement measurement by use of the three different image processing algorithms. The field application experiments are also carried out on an arch bridge for the measurement of displacement influence lines during the loading tests to validate the effectiveness of the vision-based system.
A machine vision system was built to obtain single stationary image from an egg. This system includes a CCD camera, an image processing board and a lighting system. A computer program was written to acquire, enhance and get histogram from an image. To minimize the evaluation time, the artificial neural network with the histogram of the image was used for eggshell evaluation. Various artificial neural networks with different parameters were trained and tested. The best network(64-50-1 and 128-10-1) showed an accuracy of 87.5% in evaluating eggshell. The comparison test for the elapsed processing time per an egg spent by this method(image processing and artificial neural network) and by the processing time per an egg spent by this method(image processing and artificial neural network) and by the previous method(image processing only) revealed that it was reduced to about a half(5.5s from 10.6s) in case of cracked eggs and was reduced to about one-fifth(5.5s from 21.1s) in case of normal eggs. This indicates that a fast eggshell evaluation system can be developed by using machine vision and artificial neural network.
영상의 픽셀기반처리는 한 픽셀의 값을 변환하는데 다른 픽셀의 값에 관계없이 단지 현재의 픽셀의 값에만 의존하여 변환하는 처리를 의미한다. 픽셀기반 처리는 영상 변환, 영상 개선, 영상 합성 등의 많은 분야에서 가장 기초적인 연산으로 사용된다. 산술연산, 히스토그램 평활화, 명암대비 스트레칭 등의 처리 방법들이 있다. 본 논문에서는 드론으로 촬영된 서해안 갯벌 영상에서 갯벌 영역을 명확하게 구분하기 위하여 전처리 과정 중 경계검출부분에서 픽셀기반처리를 이용하여 효율적인 윤곽선을 찾기 위한 방법을 모색한다.
Automation of wood processing is strongly required to improve the productivity and quality of wood products in wood industry which is one of the most labor-intensive industries. Classification of surface defects on wood boards such as knots is one of the important steps towards a completely automated wood processing system. In this study the possibility of detection of knots by image processing technique was investigated. Algorithm for the automatic determination of threshold value was developed to enhance the flexibility of image processing system. Two different approaches, grid method and tile method, were developed to enhance the speed in extracting features from images. Grid method showed slightly higher processing speed and tile method proved much more stable in determining threshold values. Tile size of $5{\times}5$ pixels or $6{\times}6$ pixels was found to be proper to get stable results with resonable processing time.
영상처리시 처리 요구 되는 영상데이터의 크기에 비례하여 시스템의 부담은 더욱 더 증가하게 된다. 특히 클라이언트로부터 전송되는 영상 데이터를 실시간으로 서버에서 분석하여 처리하는 원격 영상처리 시스템에서는 처리해야 할 데이터가 집중되는 서버 측에는 데이터의 병목현상이 발생하게 되고, 데이터의 병목현상은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 대의 서버를 두어 처리하는 단순 분산처리를 사용하여 해결 할 수 있으나, 이는 그만큼의 비용 부담을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 영상 데이터 처리의 병목현상을 해결하기 위한 분산 시스템에 객체 활성화 기술을 접목시킨 새로운 형태의 분산 영상 처리를 제안하고자 한다. 제안한 방법은 영상 전처리 작업을 최적화 된 시스템에 의해 처리하게 하여 더 높은 성능을 가져올 수 있다. 또한 최적화된 서버의 오류로 인해 정상적으로 동작하지 않을 경우를 대비하여, 네트워크 내의 유휴서버를 활용하여 서비스를 제공할 수 있다.
In this paper, we designed an image processing system for the high speed line-scan camera which adopts the new memory model we proposed. As a resolution and a data rate of the line-scan camera are becoming higher, the faster image processing systems are needed. But many conventional systems are not sufficient to process the image data from the line-scan camera during a very short time. We designed the memory controller which eliminates the time for transferring image data from the line-scan camera to the main memory with high-speed SRAM and has a dual-port configuration therefore the DSP can access the main memory even though the memory controller are writing the image data. The memory controller is implemented by VHDL and Xilinx SPARTAN-IIE FPGA.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권6호
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pp.339-344
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2013
This paper presents an automatic focal length estimation method to correct the fisheye lens distortion in a spatially adaptive manner. The proposed method estimates the focal length of the fisheye lens by generating two reference focal lengths. The distorted fisheye lens image is finally corrected using the orthographic projection model. The experimental results showed that the proposed focal length estimation method is more accurate than existing methods in terms of the loss rate.
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%.
The proposed system was composed of pre-processor which was executing binary/high-pass filtering and post-processor which ranged from statistic data to prediction. In post-processor work, step one was filter process of image, step two was image recognition, and step three was destruction degree/time prediction. After these processing, we could predict image of the last destruction timestamp. This research was produced variation value according to growth of tree pattern. This result showed improved correction, when this research was applied image Processing. Pre-processing step of original image had good result binary work after high pas- filter execution. In the case of using partial discharge of the image, our research could predict the last destruction timestamp. By means of experimental data, this prediction system was acquired $\pm$3.2% error range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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