• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제12권2호
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• pp.88-92
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• 2008

This paper discusses a photon-counting linear discriminant analysis (LDA) with computational integral imaging (II). The computational II method reconstructs three-dimensional (3D) objects on the reconstruction planes located at arbitrary depth-levels. A maximum likelihood estimation (MLE) can be used to estimate the Poisson parameters of photon counts in the reconstruction space. The photon-counting LDA combined with the computational II method is developed in order to classify partially occluded objects with photon-limited images. Unknown targets are classified with the estimated Poisson parameters while reconstructed irradiance images are trained. It is shown that a low number of photons are sufficient to classify occluded objects with the proposed method.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권2호
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• pp.102-107
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• 2021

In this paper, we propose a new three-dimensional (3D) photon-counting integral imaging reconstruction method using a merging reconstruction process and maximum likelihood estimation (MLE). The conventional 3D photon-counting reconstruction method extracts photons from elemental images using a Poisson random process and estimates the scene using statistical methods such as MLE. However, it can reduce the photon levels because of an average overlapping calculation. Thus, it may not visualize 3D objects in severely low light environments. In addition, it may not generate high-quality reconstructed 3D images when the number of elemental images is insufficient. To solve these problems, we propose a new 3D photon-counting merging reconstruction method using MLE. It can visualize 3D objects without photon-level loss through a proposed overlapping calculation during the reconstruction process. We confirmed the image quality of our proposed method by performing optical experiments.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권4호
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• pp.415-420
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• 2017

본 논문에서는 머신비전을 이용하여 컨베이어 시스템에서 이동하는 객체를 계수하는 알고리즘을 제안하였다. 영상처리를 이용한 객체 계수 시스템은 유동인구나 교통량 파악 등의 다양한 산업현장에서 사용되고 있으며, 주로 템플릿 매칭이나 기계학습의 방법으로 검출하여 추적 후 계수한다. 하지만 빠르게 움직이는 컨베이어 벨트위의 물체를 검출하기 위해서는 연산에 소요되는 시간이 짧아야 하므로 영역기반의 방법으로 영상처리를 하였다. 본 연구에서는 모양과 크기, 그리고 색깔이 비슷한 전복 치패를 계수하였다. 컨베이어 시스템은 한 방향으로 동작하는 특성을 이용하여 첫 번째 영역에서 치패를 검출하여 정보를 얻은 것을 기반으로 다음 프레임에서의 물체의 위치 범위를 계속적으로 변화하여 치패를 검출하고 각각의 획득한 정보를 비교하여 계수하였다. 치패가 간격을 두고 이동 시에는 정확하게 계수됨을 확인하였으며, 치패가 붙어서 오는 경우에는 크기정보를 이용하여 계수하여 중복되거나 누락됨을 방지하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 컨베이어 시스템 위에서 움직이는 다양한 객체 계수 제어에 적용할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.35-40
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• 2021

대부분의 비즈니스에서는 고객의 움직임에 대한 의미 있는 정보를 얻어낼 수 있는 유동인구 계측 데이터가 매우 중요하게 작용한다. 슈퍼마켓의 경우, 손님들의 수에 따라 계산대 수를 늘리거나 줄일 수 있다. 스마트 빌딩 또한, 각 객실의 수용 인원에 따라 냉난방 시스템을 제어하는 스마트 컨트롤러 같이 다양하게 적용될 수 있다. 카메라 기반 유동인구 계측 시스템과 같이 첨단 기술을 활용하여 보다 정확한 결과를 얻을 수도 있지만, 가격이 비싸고, 현장 설치가 어려우며, 사생활 침해의 문제가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 특정 통로 혹은 IR 적외선 센서가 설치된 출입구의 유동인구 계측 방법을 제시한다. 나아가, 사람과 다른 물체를 구분하여 인식하는 방법을 제시하는데, 해당 솔루션은 저렴하고, 설치가 간편하며, 무엇보다 실시간 계측이 가능하다. 우리의 유동인구 계측 솔루션은 약 95%의 정확도를 보이고 있다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 공동학술발표회
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• pp.100-100
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• 2017

• Ocean and Polar Research
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• 제35권3호
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• pp.239-247
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• 2013

Digital image processing is a process to analyze a large volume of information on digital images. In this study, Artemia hatching rate was measured by automatically classifying and counting cysts and larvae based on color imaging data from cyst hatching experiments using an image processing technique. The Artemia hatching rate estimation consists of a series of processes; a step to convert the scanned image data to a binary image data, a process to detect objects and to extract their shape information in the converted image data, an analysis step to choose an optimal discriminant function, and a step to recognize and classify the objects using the function. The function to classify Artemia cysts and larvae is optimally estimated based on the classification performance using the areas and the plan-form factors of the detected objects. The hatching rate using the image data obtained under the different experimental conditions was estimated in the range of 34-48%. It was shown that the maximum difference is about 19.7% and the average root-mean squared difference is about 10.9% as the difference between the results using an automatic counting (this study) and a manual counting were compared. This technique can be applied to biological specimen analysis using similar imaging information.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제36권4호
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• pp.469-486
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• 2022

수 세기는 수 개념 및 연산과의 관련성으로 인해 수학 학습에서 기초적이면서도 중요한 위상을 차지한다. 특히 큰 수 세기는 수학 학습 초기의 수 개념 도입시 수 세기가 요구하는 일대일 대응이나 기수의 원리 등은 물론 자릿값의 이해를 포함하는 구조적 세기라는 점에서 핵심 학습 요소라 할 만하다. 본 연구는 현행 교과서 활동으로 구성되어 있지 않아 학생들의 경험이 전무할 것으로 예상되는 큰 수에 대한 수 세기 가능 여부 및 세기 전략을 파악하여 교수학적 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 세 자리 수까지 학습하였고 교과서 활동으로서 묶어 세기와 뛰어 세기를 경험한 초등학교 2학년 학생 89명을 대상으로 세 자리 수만큼의 대상이 불규칙적으로 배열된 그림에서 수 세기 및 세기 방법을 묻는 문항으로 구성된 검사지를 제공하였다. 학생 응답을 정오답률과 사용한 세기 전략 및 인지적 특징 측면에서 분석한 결과, 오답률이 매우 높고 십진 원리, 묶어 세기, 1씩 세기, 부분합 전략 등의 사용이 확인되었다. 이와 같은 분석 결과에 기초하여 교과서 활동으로서 큰 수 세기 활동을 포함할 필요성을 비롯한 몇 가지 교수학적 시사점을 도출하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4866-4888
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• 2020

One major and time-consuming task in fish production is obtaining an accurate estimate of the number of fish produced. In most Nigerian farms, fish counting is performed manually. Digital image processing (DIP) is an inexpensive solution, but its accuracy is affected by noise, overlapping fish, and interfering objects. This study developed a catfish recognition and counting algorithm that introduces detection before counting and consists of six steps: image acquisition, pre-processing, segmentation, feature extraction, recognition, and counting. Images were acquired and pre-processed. The segmentation was performed by applying three methods: image binarization using Otsu thresholding, morphological operations using fill hole, dilation, and opening operations, and boundary segmentation using edge detection. The boundary features were extracted using a chain code algorithm and Fourier descriptors (CH-FD), which were used to train an artificial neural network (ANN) to perform the recognition. The new counting approach, based on the geometry of the fish, was applied to determine the number of fish and was found to be suitable for counting fish of any size and handling overlap. The accuracies of the segmentation algorithm, boundary pixel and Fourier descriptors (BD-FD), and the proposed CH-FD method were 90.34%, 96.6%, and 100% respectively. The proposed counting algorithm demonstrated 100% accuracy.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제14권4호
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• pp.388-394
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• 2010

In this paper the object recognition performance of a photon counting integral imaging system is quantitatively compared with that of a conventional gray scale imaging system. For 3D imaging of objects with a small number of photons, the elemental image set of a 3D scene is obtained using the integral imaging set up. We assume that the elemental image detection follows a Poisson distribution. Computational geometrical ray back propagation algorithm and parametric maximum likelihood estimator are applied to the photon counting elemental image set in order to reconstruct the original 3D scene. To evaluate the photon counting object recognition performance, the normalized correlation peaks between the reconstructed 3D scenes are calculated for the varied and fixed total number of photons in the reconstructed sectional image changing the total number of image channels in the integral imaging system. It is quantitatively illustrated that the recognition performance of the photon counting integral imaging system can be similar to that of a conventional gray scale imaging system as the number of image viewing channels in the photon counting integral imaging (PCII) system is increased up to the threshold point. Also, we present experiments to find the threshold point on the total number of image channels in the PCII system which can guarantee a comparable recognition performance with a gray scale imaging system. To the best of our knowledge, this is the first report on comparisons of object recognition performance with 3D photon counting & gray scale images.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1376-1382
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• 2016

본 논문에서는, 배경 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 일반적인 3차원 광자 계수 집적 영상의 화질을 개선하는 방법을 설명한다. 광자 계수 영상법은 광자가 매우 희박한 환경에서 소수의 광자를 검출하여 영상을 시각화 하는 방법이다. 하지만, 배경에서 발생되는 광자의 수가 많을 때, 원하는 물체의 광자 검출은 매우 어렵다. 이로 인해, 복원된 영상의 화질이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 불필요한 배경 잡음을 제거하고 오로지 원하는 물체에서만 광자를 검출하는 새로운 광자 계수 영상법을 제안한다. 또한, 3차원 정보를 획득하기 위해 집적 영상을 사용한다. 제안된 알고리즘의 유용성을 증명하기 위하여 광학적 실험을 수행하고 성능 평가를 위해 평균 제곱 오류 값을 계산한다.