IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.379-383
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2015
This paper presents an approach to detect object distance with the use of the recently developed low-cost Kinect sensor. The technique is based on Kinect color depth-image processing and can be used to design various computer-vision applications, such as object recognition, video surveillance, and autonomous path finding. The proposed technique uses keypoint feature detection in the Kinect depth image and advantages of depth pixels to directly obtain the feature distance in the depth images. This highly reduces the computational overhead and obtains the pixel distance in the Kinect captured images.
영상 기반의 정밀한 내비게이션이나 증강현실을 구현하기 위해서 고정밀 영상 지오레퍼런싱의 실시간 수행이 필수적이다. 일반적으로 고정밀 영상 지오레퍼런싱은 일괄 번들 조정 알고리즘을 적용하여 성취될 수 있으나 처리시간으로 인해 후처리로만 가능하였다. 최근에 제안된 연속 번들 조정 알고리즘은 이와 유사한 정확도의 결과를 고속으로 산출하여 실시간 처리의 가능성을 열었다. 그러나 처리시간이 영상의 개수에 따라 점진적으로 증가하기 때문에 영상이 아주 많은 경우에 실시간 수행이 보장되지 못하는 한계가 있었다. 이러한 연속 번들 조정 알고리즘을 보완하여 본 연구는 실시간 처리를 위해 영상의 개수와 무관하게 처리시간을 항상 일정 범위로 한정시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 영상들 중에서 새롭게 취득된 영상과 통계적으로 관련성이 높은 영상들만 고려하기 때문에 처리시간을 일정 범위로 한정시키면서도 비교적 정확한 결과를 산출할 수 있다. 제안된 알고리즘을 1Hz로 취득된 영상에 적용한 결과, 평균적으로 영상을 취득할 때마다 0.02 초 이내의 처리시간을 소요하면서 기존의 일괄 번들 조정 알고리즘의 결과와 비교하여 지상점 좌표를 기준으로 ${\pm}5$ cm 이내의 정확도로 지오레퍼런싱을 수행할 수 있었다. 신뢰성 높은 고속의 영상 매칭 알고리즘과 결합된다면 스마트폰 또는 UAV 등으로 동영상을 취득하면서 함께 탑재된 위치/자세 센서의 성능을 보완하여 고정밀의 실시간 지오레퍼런싱이 가능할 것으로 판단된다.
We obtained three-color composite. images of 78 celestial objects most of which are listed in Messier catalogue. In order to make color images, 118 raw image sets were taken with B, V, R, I and H-alpha filters. We used the 2k CCD camera attached to the 1.8 m telescope of Bohyunsan Optical Astronomy Observatory. These composite images are to be used for educational purposes or public releases. The images are presented on the website, http://www.boao.re.kr/-ybjeon/boao_images.htrnl.
본 연구에서는 대용량 위성영상의 무감독분류를 위해 k-means clustering 알고리즘의 병렬처리 코드를 개발하여 PC-cluster에서 구현하였다. 이를 위해 OpenMP (Open Multi-Processing)를 기반으로 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어를 이용하는 intra-node 코드와 message passing interface를 기반으로 PC-cluster를 이용하는 inter-nodes 코드, 그리고 이 둘을 병용하는 hybrid 코드를 구현하였다. 본 연구에 사용한 PC-cluster는 한 대의 마스터 노드와 여덟 대의 슬래이브 노드로 구성되어 있고 각 노드에는 여덟 개의 다중코어가 장착되어 있다. PC-cluster에는 Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu의 두 가지 운영체제를 설치하여 병렬처리 성능을 비교하였다. 실험에 사용한 자료는 두 가지 다중분광 위성영상으로서 중용량인 LANDSAT 8 OLI (Operational Land Imager) 영상과 대용량인 Sentinel 2A 영상이다. 병렬처리의 성능을 평가하기 위하여 speedup과 efficiency를 측정한 결과 전반적으로 speedup은 N/2 이상, efficiency는 0.5 이상으로 나타났다. Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu를 비교한 결과 Ubuntu가 2-3배의 빠른 결과를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과가 일치하는지 확인하기 위해 각 클래스의 밴드별 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 결과 영상간 화소대 화소 비교도 수행하였다. Intra-node 코드를 구현할 때에는 OpenMP에 의한 false sharing이 발생하지 않도록 주의해야 하고, PC-cluster에서 대용량 위성영상을 처리하기 위해서는 파일 I/O에 의한 성능저하를 줄일 수 있도록 코드 및 하드웨어를 설계해야 함을 알 수 있었다. 또한 PC-cluster에 설치된 운영체제에 따라서도 성능 차이가 발생함을 알 수 있었다.
The environmental control based on interactive thermoregulatory behavior for swine production has many advantages over the conventional temperature-based control methods. Therefore, this study was conducted to compare various feature selection methods using postural images of growing pigs under various environmental conditions. A color CCD camera was used to capture the behavioral images which were then modified to binary images. The binary images were processed by thresholding, edge detection, and thinning techniques to separate the pigs from their background. Following feature were used for the input patterns to the neural network ; \circled1 perimeter, \circled2 area, \circled3 Fourier coefficients (5$\times$5), \circled4 combination of (\circled1 + \circled2), \circled5 combination of (\circled1 + \circled3), \circled6 combination of (\circled2 + \circled3), and \circled7 combination of (\circled1 + \circled2 + \circled3). Using the above each input pattern, the neural network could classify training images with the success rates of 96%, 96%, 96%, 100%, 100%, 96%, 100%, and testing images with those of 88%, 86%, 93%, 96%, 91%, 90%, 98%, respectively. Thus, the combination of perimeter, area and Fourier coefficients of the thinning images as neural network features gave the best performance (98%) in the behavioral classification.
One of the most significant feature of diagnostic ultrasonic instrument is to display information on the soft tissues in the body in real time. In this paper we carried out basic study on the digital moving image processing for tracing the movement of heart valves in echocardiograms. Digital moving image file was made from analog echocardiograms and it was remade as 256 gray-level images on each frame. The ROI(Region of interest) was placed on a heart valve region to process images efficiently. Images were processed by the use of image enhancement filters and morphology filters. The result shows that the processed images were more enhanced than original images. When a moving image is reconstructed by using these enhanced images, we can trace the movement of heart valves more easily. In this study we proposed the availability of the moving image reconstruction using enhancement images.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권1호
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pp.60-66
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2019
In this paper, we propose a new free-view three-dimensional (3D) computational reconstruction of integral imaging to improve the visual quality of reconstructed 3D images when low-resolution elemental images are used. In a conventional free-view reconstruction, the visual quality of the reconstructed 3D images is insufficient to provide 3D information to applications because of the shift and sum process. In addition, its processing speed is slow. To solve these problems, our proposed method uses a pixel rearrangement technique (PERT) with locally selective elemental images. In general, PERT can reconstruct 3D images with a high visual quality at a fast processing speed. However, PERT cannot provide a free-view reconstruction. Therefore, using our proposed method, free-view reconstructed 3D images with high visual qualities can be generated when low-resolution elemental images are used. To show the feasibility of our proposed method, we applied it to optical experiments.
Ullah, Burhan;Khan, Aurangzeb;Fahad, Muhammad;Alam, Mahmood;Noor, Allah;Saleem, Umar;Kamran, Muhammad
Journal of Information Processing Systems
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제18권3호
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pp.319-331
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2022
The capability to examine an X-ray image is so far a challenging task. In this work, we suggest a practical and novel algorithm based on image fusion to inspect the issues such as background noise, blurriness, or sharpness, which curbs the quality of dual-energy X-ray images. The current technology exercised for the examination of bags and baggage is "X-ray"; however, the results of the incumbent technology used show blurred and low contrast level images. This paper aims to improve the quality of X-ray images for a clearer vision of illegitimate or volatile substances. A dataset of 40 images was taken for the experiment, but for clarity, the results of only 13 images have been shown. The results were evaluated using MSE and PSNR metrics, where the average PSNR value of the proposed system compared to single X-ray images was increased by 19.3%, and the MSE value decreased by 17.3%. The results show that the proposed framework will help discern threats and the entire scanning process.
오프로딩(offloading)은 컴퓨팅 자원 및 계산 속도의 한계를 극복하기 위해 로컬 컴퓨터에서 수행하는 어플리케이션의 일부를 컴퓨팅 자원과 처리능력이 우수한 원격지 컴퓨터에 전달하여 처리한 후 결과를 반환받는 방식이다. 최근에는 컴퓨팅 자원과 처리능력에 한계를 갖고 있는 모바일 컴퓨팅 분야에서 처리속도를 높이고 배터리 소모를 줄이기 위해 모바일 게임, 멀티미디어 데이터, 360도 동영상 처리, 인터넷 방송용 이미지 처리 분야에서 응용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 촬영된 360도 구면 영상을 사용자가 쉽게 영상 내용을 이해할 수 있도록 다양한 평면 영상을 변환하고 내용을 확인할 수 있는 뷰어를 무선 인터넷 환경에서 오프로딩 기술을 적용하여 구현하고 실제 실험 결과를 제시한다. 360도 구면 영상은 인터페이스를 통해 360도 카메라의 영상 획득 위치에 따라 Double Panorama, Quad, Single Rectabgle, 360 Overview + 3 Rectangle로 평면영상으로 변환이 성공적으로 수행된다. 실험과정에서 100가지 이상의 360도 구면 영상을 아래 인터페이스를 통해 평면 영상으로 변환을 성공적으로 진행하였다.
Previous studies on image processing techniques for panicle size measurement usually have focused on a single panicle or weakly overlapped particles. In the present work, the image processing algorithm for particle size measurement has been improved to process heavily-overlapped spherical-particle images. The algorithm consists of two steps; detection of boundaries which separate the images of the overlapped panicles from the background and the panicle identification process. For the first step, Sobel operator (using gray-level gradient) and the thinning process was adopted, and compared with the gray-level thresholding method that has been widely adopted. In the second, Hough transform was used. Hough transform is the detection algorithm of parametric curves such as straight lines or circles which can be described by several parameters. To reduce the measurement error, the process of finding the true center was added. The improved algorithm was tested by processing an image frame which contains heavily overlapped spherical panicles. The results showed that both the performances of detecting the overlapped images and separating the panicle from them were improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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