본 연구에서는 스마트폰의 제한된 연산 환경에 적합한 영상 잡음 제거 알고리즘을 개발하여 기존의 연구들과 비교할 시에 스마트폰에서 보다 빠르게 영상 후처리 결과물을 얻고, 품질적인 면에서도 비교할 만한 수준의 영상을 얻는 앱 환경에서 실용적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 저조도 환경에서 스마트폰 카메라를 위한 영상잡음 제거 알고리즘은 영상획득 과정에서 발생한 가우시안 잡음만 찾아내어 제거함으로써 영상 복원과정에서 발생하는 연산량을 감축하면서 윤곽선의 블러링 현상을 방지한다. 실험 결과에 의하면 기존의 평균필터와 메디언 필터 적용 기법들에 비해 훨씬 양호한 PSNR 값을 가짐을 보였다. 그리고 영상 내 윤곽선의 흐려짐을 방지하여 기존의 방법들에 의한 결과들보다 선명한 영상 품질을 가지며, 또한 기존의 라플라시안 마스크 연산적용에 비해 연산량을 약 52% 감소시킴으로서 안드로이드 기반의 스마트폰 카메라 앱으로 구현 및 적용했을 때도 복원된 영상이 원 영상에 훨씬 근접하는 영상복원 성능을 가짐을 확인하였다.
Mini Double Gears Frame is critical part of PDP and also produces couple hundred thousand every month. In the process of mass production, product inspection is very important process. Double Gear, one of the part of machine, was inspected by human eyes which caused mistakes and slow progress. To achieve the speed and accuracy the system was compensated by vision system which is inspecting automatically. The focus value is measured based on the fact that high contrast images have much high frequency edge information. High frequency term of the image is extracted using the high-pass filter and the sum of the high frequency term is used as the focus value. We used a Gaussian smoothing filter to reduce the noise and then measures the focus value using the modified Laplacian filter called a Sum modified Laplacian Focus values for the various lens positions are calculated and the position with the maximum focus value is decided as the focused position. The focus values calculated in various lens position showed the Gaussian distribution. We proposed a method to estimate the best focus position using the Gaussian curve fitting. Focus values of the uniform interval lens positions are calculated and the values are used to estimate the Gaussian distribution parameters to find the best focus position.
컴퓨터 비전을 이용하여 3D로 재구성된 데이터는 필연적으로 잡음이나 에러를 포함하게 된다. 이런 데이터를 메쉬화하면 잡음이나 에러로 인해 본래 물체와 다른 3차원 메쉬 데이터가 만들어진다. 본 논문은 3차원 복원으로 재구성된 3차원 메쉬 데이터에서 잡음을 효과적으로 평활화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 메쉬의 2/3차원 면적 크기의 비를 이용하여 잡음을 평활화하기 때문에 면적이 큰 3차원 메쉬 데이터에 대한 사전처리가 필요하다. 메쉬의 3차원 면적과 투영된 2차원 면적의 비를 이용해서 3차원 메쉬 데이터에 존재하는 피크 잡음 가우시안 잡음을 검출하고, 잡음의 특성에 따라 이들을 평활화한다. 컴퓨터로 만들어진 3D 데이터와 컴퓨터 비젼 방법으로 얻어진 실제 3D 데이터를 사용한 실험 결과가 제안된 알고리즘의 효율성과 성능을 증명한다.
본 논문에서는 기존의 메디안필터와 메디안혼성필터의 잡음 제거 특성을 개선하기 위하여 차등가중치 알고리즘을 제안하였고, 이 알고리즘을 적용한 메디안혼성필터와 기존의 메디안필터 및 메디안혼성필터를 단순 영상과 실제 영상에 적용하여 영상의 잡음 제거 특성과 미세 부분 및 경계보존 특성을 비교, 검토하였다. 본 논문에 사용된 단순 영상은 임펄스, 가우스, 지수 및 라플라션 잡음이 첨가된 Lenna 영상이며, 실제 영상은 임펄스 잡음이 첨가된 Urological영상이다. 본 연구의 실험 결과 차등가중치 알고리즘이 적용된 메디안혼성필터가 기존의 메디안필터 및 메디안혼성필터보다 비교적 양질의 영상을 구현할 수 있었으나, 필터의 차수가 증가할수록 영상처리에 많은 시간이 소요되었다. 그러나 영상의 형태에 따라 적절한 필터링을 선택하여 적용하면 향후 컴퓨터를 이용한 여러 응용 분야 및 의학 영상 처리 분야등에 상당한 도움이 되리라고 사료된다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.864-869
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1993
This paper presents the problem of automatically recognizing embossed or molded characters which are raised from the side wall on rubber tire. In the tire image objects have approximately the same gray-value as the background and because of the tire geometry, illumination of the surface is nonhomogenous. Therefore it is difficult to recognize the raised tire character. In this paper, for describing the process of processing three steps have been proposed: 1) MIN & MAX smoothing operation filter, 2) edge detection algorithm using modified laplacian operator, 3) noise rejection. Afterwards, segmentation is done to attain characters from tire image by projection method. The recognition of the characters in the segmented image is carried out by using multilayered neural network, which is insensitive to the noise.
이 논문에서 크기의 변화에 강인한 인공물 축출 알고리듬을 제안한다. 인공물은 크기 및 카메라 센서의 특성에 따라 영상에 다양한 크기로 나타난다. 이 논문은 이러한 크기 변화에 강인한 인공물 축출 방법을 제안한다. 우선 LoG(Laplacian of Gaussian)를 이용하여 최적의 크기를 찾아낸다. 이를 이용하여 우리는 이웃한 정보를 포함할 수 있는 MAP-MRF(Maximum A Posterior-Markov Random Field) 레이블링(Labeling) 방법을 기반으로 인공물 축출을 위한 비용함수를 제안하였다. 인공물은 서로 근처에 존재하기 때문이다. 여기서 정보 비용함수(Data cost function)는 방향 히스토그램(Orientation histogram)을 이용하여 정의하였고, 스무딩 비용함수(Smoothing cost function)는 ICM(Iterated Conditional Modes)을 이용하여 정의한다. 최종적으로 이 알고리듬을 위성영상에 적용하여 알고리듬의 성능을 증명한다.
본 연구에서는 입체영상을 위한 실시간 스테레오 화면을 생성하는 기법 중에서 특별히 깊이 감도를 충실하게 구현할 수 있는 새로운 알고리즘에 대하여 다루어 본다. 제안한 내용 중에는 깊이 질감에 간접적 영향을 주는 빛의 강도를 물리학에서 이용되는 라플라시안 방정식에 근거를 두어 영상처리를 하는 개념도 다루어 본다. 본 논문에서 다루어 진 내용들은 N.Holliman 교수의 연구 내용 중 다중영역 알고리즘과 유사하나, 큰 차이점은 본 연구에서는 관찰자와 피사체 사이의 거리를 고려하고, 여기에 라플라시안 방정식의 개념을 도입한 부분이다. 제안된 알고리즘은 원형편광 처리가 된 LCD 화면에 OpenGL 라이브러리 함수를 이용하여 구현되었으며, 실제 인체의 시각의 생체적인 기능 하에서 입체적인 느낌이 잘 발휘되도록 처리를 하였다 비록 현재는 가상적으로 생성한 입체화된 물체에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 시도하였지만, 본 논문에서 다루어진 알고리즘은 개인 컴퓨터의 편광모니터는 물론 공중파용 입체 단말기에도 적용가능하리라 사료된다.
Previous researches show that linearly integrated Hall sensor arrays (LIHaS) can detect cracks in the steel structure fast and effectively This paper proposes an algorithm that estimates the size and shape of cracks for the developed LIHaS. In most nondestructive testing (NDT), just crack existence and location are obtained by processing 1-dimensional data from the sensor that scans the object with relative speed in single direction. The proposed method is composed with two steps. The first step is constructing 2-dimensionally mapped data space by combining the converted position data from the time-based scan data with the position information of sensor arrays those are placed in the vertical direction to the scan direction. The second step is applying designed Laplacian filter and smoothing filter to estimate the size and shape of cracks. The experimental results of express train wheels show that the proposed algorithm is not only more reliable and accurate to detecting cracks but also effective to estimate the size and shape of cracks.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.1222-1229
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1993
An advanced design environment , which is based on adaptive and knowledge -based finite elements (INTELMESH), has been developed. Unlike other approaches, INTEMMESH incorporates the information about the object geometry as well as the boundary and loading conditions to generate an ${\alpha}$-priori finite element mesh which is more refined around the critical regions of the problem domain. INTEMMESH is designed for planar domains and axisymmetric 3-D structures of elasticity and heat transfer subjected to mechanical and thermal loading . It intelligently identifies the critical regions/points in the problem domain and utilize the new concepts of substructuring and wave propagation to choose the proper mesh size for them. INTEMMESH generates well-shaped triangular elements by applying trangulartion and Laplacian smoothing procedures. The adaptive analysis involves the intial finite elements analyze and an efficient ${\alpha}$-posteriori error analysis involves the initial finite element anal sis and an efficient ${\alpha}$-posteriori error analysis and estimation . Once a problem is defined , the system automatically builds a finite element model and analyzes the problem though automatic iterative process until the error reaches a desired level. It has been shown that the proposed approach which initiates the process with an ${\alpha}$-priori, and near optimum mesh of the object , converges to the desired accuracy in less time and at less cost. Such an advanced design/analysis environment will provide the capability for rapid product development and reducing the design cycle time and cost.
정칙화 반복처리 과정에 사용되는 정칙화 연산자는 라플라시안 연산자를 주로 사용하고 있으나, 일반적으로 미분 연산자를 사용하게 되어있다. 본 논문에서는 정칙화 연산자로서의 일반적인 미분연산자들과 제안된 연산자의 성능을 비교, 검토하여 분석하였다. 가우시안에 의해 훼손된 영상에서는, 윤곽부분은 제안된 연산자가 기존에 사용된 연산자보다 수렴성 및 복원효과가 뛰어나며 평면부분에서는 기존의 연산자가 제안된 연산자보다 안정적으로 수렴함을 알 수 있었다. 정칙화 이론은 잡음의 평활화와 윤곽의 복원을 동시에 고려하여 처리하기 때문에 영역을 평면부분과 중간부분 그리고 윤곽부분으로 나누어서 처리결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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