This paper presents a method that can automatically detect variety of degradations (i.e., scratches and blotches) in old film archive. The proposed method consists of candidate detection and verification. Degradations are first identified by finding the local extreme of a frame in spatiotemporal domains, thereby using edge detector and SROD detector. Then, to remove some false alarms occurred in the first stages, the verification is performed using the texture and shape properties of scratches and blotches. The textural properties of scratches and blotches are learned using neural networks (NNs) and their shapes are represented using morphological filters. The experiments were performed on several old films, then the results demonstrated the effectiveness of the proposed method, where it has a precision of 81% and a recall of 79%.
This paper proposes a new method of the traffic signal detection and the recognition in an HSI color model. The proposed method firstly converts a ROI image in the RGB model to in the HSI model to segment the color of a traffic signal. Secondly, the segmented colors are dilated by the morphological processing to connect the traffic signal light and the signal light case and finally, it extracts the traffic signal light and the case by the aspect ratio using the connected component analysis. The extracted components show the detection and the recognition of the traffic signal lights. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. The system was fixedly installed in a moving vehicle, and it recorded a video like a vehicle black box. Each frame of the recorded video was extracted, and then the proposed method was tested. The results show that the proposed method is successful for the detection and the recognition of traffic signals.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.1
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pp.9-16
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2010
Moving object detection is to detect foreground object different from background scene in a new incoming image frame and is an essential ingredient process in some image processing applications such as intelligent visual surveillance, HCI, object-based video compression and etc. Most of previous object detection algorithms are still computationally heavy so that it is difficult to develop real-time multi-channel moving object detection in a workstation or even one-channel real-time moving object detection in an embedded system using them. Foreground mask correction necessary for a more precise object detection is usually accomplished using morphological operations like opening and closing. Morphological operations are not computationally cheap and moreover, they are difficult to be rendered to run simultaneously with the subsequent connected component labeling routine since they need quite different type of processing from what the connected component labeling does. In this paper, we first devise a fast and precise foreground mask correction algorithm, "Neighbor Foreground Pixel Propagation (NFPP)" which utilizes neighbor pixel checking employed in the connected component labeling. Next, we propose a novel moving object detection method based on the devised foreground mask correction algorithm, NFPP where the connected component labeling routine can be executed simultaneously with the foreground mask correction. Through experiments, it is verified that the proposed moving object detection method shows more precise object detection and more than 4 times faster processing speed for a image frame and videos in the given the experiments than the previous moving object detection method using morphological operations.
A bacterial strain JE-ll found to produce active extracellular phospholipase D (PLD) was selected from the soil isolates. It was identified as Streptomyces somaliensis on the basis of 16S rDNA sequence analysis, morphological and physiological characteristics. The gene (sspld) encoding S. somaliensis PLD was isolated and characterized. The open reading frame was suggested to encode 538 amino acids with a signal peptide of 33 amino acids. The deduced amino acid sequence of the sspld shared a sequence similarity of 70-88% with PLDs of other Streptomyces sp. so far reported. The PLD converted phosphatidylcholine to phosphatidylglycerol or phosphatidylserine with the yield of 96 to 99% (㏖/㏖), but did not act on inositol or ethanolamine as a transphosphatidylation donor.
We propose an image change detection algorithm implemented on sensor nodes of the ubiquitous sensor network(USN). The proposed algorithm was designed for the robust detection of image changes regardless of the continuously changing ambient illumination environment. Morphological lowpass filter was used for estimating the illumination component in order to reduce computational burden instead of the existing Gaussian lowpass filter. The decision of the change detection is based on the result of threshold of difference image between two consecutive images. We also propose a new thresholding method using precalculated histogram information. The proposed algorithm was implemented on the MSP430 16bit microprocessor.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06b
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pp.29-33
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1998
In this paper, we propose a hierarchical segmentation method for tracking a semantic video object using a watershed algorithm based on morphological filtering. In the proposed method, each hierarchy consists of three steps: First, markers are extracted on the simplified current frame. Second, region growing by a modified watershed algorithm is performed for segmentation. Finally, the segmented regions are classified into 3 categories, i.e., inside, outside, and uncertain regions according to region probability values, which are acquired by the probability map calculated from a estimated motion field. Then, for the remaining uncertain regions, the above three steps are repeated at lower hierarchies with less simplified frames until every region is decided to a certain region. The proposed algorithm provides prospective results in video sequences such as Miss America, Clair, and Akiyo.
This study is purposed to find fundamental characteristics in Grassi's architecture which has architectural principles in architecture itself and in the general frame of the historical facts of architecture. His architectural theories can be explained for rationality, historicity, universality. The method of architectural composition can be divided into urban morphological characteristic and compositional characteristic of architecture. The characteristics of the former are the reconstruction of the urban structure by the readjustment of an urban axis which is based on historical continuity of the city, the open court which is a passage transformed from colonnade that is the historical vernacular type and the respect for the city-line which goes with historical context. The characteristics of the latter are the use transformed of nine square which gives consideration to centrality and typology at the same time and the hierarchic division of the principal space and the subordinate space for the functional typical purpose. This analysis shows that Grassi's architecture is on the base of historical continuity and urban reality and for him architectural work is mental work which conflict with the real world for the reconstruction of the city.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.3
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pp.297-303
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2007
In this paper, the stroke-based text extraction algorithm for digital video is proposed. The proposed algorithm consists of four stages such as text detection, text localization, text segmentation and geometric verification. The text detection stage ascertains that a given frame in a video sequence contains text. This procedure is accomplished by morphological operations for the pixels with higher possibility of being stroke-based text, which is called as seed points. For the text localization stage, morphological operations for the edges including seed points ate adopted followed by horizontal and vortical projections. Text segmentation stage is to classify projected areas into text and background regions according to their intensity distribution. Finally, in the geometric verification stage, the segmented area are verified by using prior knowledge of video text characteristics.
Mark A. Buchheim;Ashley Silver;Haley Johnson;Richard Portman;Matthew B. Toomey
ALGAE
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v.38
no.1
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pp.1-22
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2023
An enormous body of research is focused on finding ways to commercialize carotenoids produced by the unicellular green alga, Haematococcus, often without the benefit of a sound phylogenetic assessment. Evidence of cryptic diversity in the genus means that comparing results of pigment studies may be confounded by the absence of a phylogenetic framework. Moreover, previous work has identified unnamed strains that are likely candidates for species status. We reconstructed the phylogeny of an expanded sampling of Haematococcus isolates utilizing data from nuclear ribosomal markers (18S rRNA gene, 26S rRNA gene, internal transcribed spacer [ITS]-1, 5.8S rRNA gene, and ITS-2) and the rbcL gene. In addition, we gathered morphological, ultrastructural and pigment data from key isolates of Haematococcus. Our expanded data and taxon sampling support the concept of a new species, H. privus, found exclusively in North America. Despite overlap in numerous morphological traits, results indicate that ratios of protoplast length to width and akinete diameter may be useful for discriminating Haematococcus lineages. High growth rate and robust astaxanthin yield indicate that H. rubicundus (SAG 34-1c) is worthy of additional scrutiny as a pigment source. With the description of H. privus, the evidence supports the existence of at least five, species-level lineages in the genus. Our phylogenetic assessment provides the tools to frame future pigment investigations of Haematococcus in an updated evolutionary context. In addition, our investigation highlighted open questions regarding polyploidy and sexuality in Haematococcus which demonstrate that much remains to be discovered about this green flagellate.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.5
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pp.73-79
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2014
In this paper, we proposed the mechanism which can measure traffic flow and vehicle speed on the highway as well as road by using the video and image processing to detect and track cars in a video sequence. The proposed mechanism uses the first few frames of the video stream to estimate the background image. The visual tracking system is a simple algorithm based on the sum of absolute frame difference. It subtracts the background from each video frame to produce foreground images. By thresholding and performing morphological closing on each foreground image, the proposed mechanism produces binary feature images, which are shown in the threshold window. By measuring the distance between the "first white line" mark and the "second white line"mark proceeding, it is possible to find the car's position. Average velocity is defined as the change in position of an object divided by the time over which the change takes place. The results of proposed mechanism agree well with the measured data, and view the results in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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