본 논문은 bi-modality와 근접성(adjacency)을 고려하여 멤버쉽 값(membership value)을 결정하는 퍼지 임계화(fuzzy thresholding)에 기반한 FLIR(forward-looking infrared) 영상에서의 표적 추출 방법을 제안한다. Bi-modality는 국부 영역의 화소값 분포를 이용한 것으로 화소가 표적 부분으로 분류되는 정도를 나타내고, Adjacency는 각 화소가 표적 영역으로 부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 척도이다. 이 두 가지 척도를 이용하여 멤버쉽 값을 계산한 후, 퍼지 임계화 방법으로 표적을 추출한다. 제안한 표적 추출 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 실제 전차의 FLIR 영상을 이용하여 기존의 분할 방법과 비교한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.
본 논문은 MPEG 스트림 데이터에서 효과적으로 화면 전환 경계를 찾아내는 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 먼저 연속적인 장면의 변화 정도를 표시하는 척도로써 히스토그램 차이 값(histogram difference value)과 픽셀 차이 값(pixel difference value)을 각각 하나의 신호로 취급한다. 이 신호에 중간 값 필터를 적용하여 얻어진 값과 원래의 신호의 차이값인 MFD(Median filtered difference) 값을 구한다. 이렇게 얻어진 MFD의 값이 크면 회면 전환이 일어남을 나타내며 따라서 컷 검출의 기준이 될 수 있다. 또한, 인공 신경망을 사용하여 컷 경계가 되는 MFD값의 문턱치를 결정한다. 제안된 알고리즘은 변화량이 심한 동영상이나 급작스럽게 밝아지는 프레임을 포함하는 동영상에서 적절히 컷 전환을 검출함을 보여 준다. 실험결과에서 제안된 알고리즘의 성능을 보여준다.
The inspection unit which is developed and used in this study, is processed the shape data from the CCD camera to seek welding bite section shape, and then calculated as a real dimension from measuring the value of each inspection item. The reason of measuring with the real in this study is came out from the image method which used for a long time, which is extricated the characteristic as the dimension of pixel by recognize pixel. The measurement method of the section shape is that we decide the thresholding value after we drew the histogram to binarizate the object. After that, we make flat the object to get rid of the noise and measure the shape of welded part through the boundarization of the object. The shape measurement is that measure the value of the welding part to adapt the actual operation program from using the ratio between the actual dimension of the standard specimen and the dimension of image, to measure the ratio between the actual product and the camera image. The inspection algorithm which estimates the quality of welded product is developed and also, the software GUI(Graphic User Interface) which processes the automatic test function of the inspection system is developed. We make the foundation of the inspection automatic system and we will help to apply other welding machine.
In this paper, we propose an improved optical security system using three phase-encoded images and the principle of interference. This optical system based on a Mach-Zehnder interferometer consists of one phase-encoded virtual image to be encrypted and two phase-encoded images, en-crypting image and decrypting image, where every pixel in the three images has a phase value of '0'and'$\pi$'. The proposed encryption is performed by the multiplication of an encrypting image and a phase-encoded virtual image which dose not contain any information from the decrypted im-age. Therefore, even if the unauthorized users steal and analyze the encrypted image, they cannot reconstruct the required image. This virtual image protects the original image from counterfeiting and unauthorized access. The decryption of the original image is simply performed by interfering between a reference wave and a direct pixel-to-pixel mapping image of the en crypted image with a decrypting image. Computer simulations confirmed the effectiveness of the proposed optical technique for optical security applications.
This paper proposes a region segmenting method for the Pap-smear image. The proposed method uses a pixel classifier based on neural network, which consists of four stages : preprocessing, feature extraction, region segmentation and postprocessing. In the preprocessing stage, brightness value is normalized by histogram stretching. In the feature extraction stage, total 36 features are extracted from $3{\times}3$ or $5{\times}5$ window. In the region segmentation stage, each pixel which is associated with 36 features, is classified into 3 groups : nucleus, cytoplasm and background. The backpropagation network is used for classification. In the postprocessing stage, the pixel, which have been rejected by the above classifier, are re-classified by the relaxation algorithm. It has been shown experimentally that the proposed method finds the nucleus region accurately and it can find the cytoplasm region too.
In this paper, we have proposed a new method to estimate three dimensional (3D) shape of an object. The new method is simple and fast, based on Pixel-Intensities in the images sequence as a model for depth measurement. The images are taken by varying the focus value in small steps, and each pixel in the image is taken as a single measurement. The proposed algorithm is more fast and accurate than previous methods.
The main purpose of padding methods is to extend the boundary segments of arbitrarily shaped objects to a regular grid so that the common block based coding technique, such as 8${\times}$8 DCT, can be applied. In the conventional padding methods used in MPEG-4: LPE and zero padding, the main process is based on 8${\times}$8 blocks. On the contrary, we propose a new padding method based on pixel-by-pixel. The proposed method puts pixels into a multi-busier using the typical value of each boundary blocks and reproduces new boundary blocks. Simulation results show that the proposed method reduces the conventional padding method and improves the coding efficiency of the conventional padding method.
한국가시화정보학회 2001년도 Proceedings of 2001 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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pp.123-137
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2001
PIV (particle image velocimetry) systems use a camera to take snapshots of particles carried by a fluid at some precise instants. Signal processing methods are then used to compute the flow velocity field. In this paper, the design of the camera objective (optics) is addressed. The optimization is done in order to maximize the signal-to-noise ratio of in-focus particles. Four different kinds of noise are considered: photon shot noise, thermal and read noise, background glow shot noise, and noise made by the other particles. A semi-empirical model for the lens aberrations of a two-doublet objective is first addressed, since further, it is shown that lens aberrations (low f-value $f_{\#}$) should be used instead of the Fraunhofer diffraction (high f-value) for the fitting of the particle image size with the pixel size. Other important conclusions of the paper include the expression of optimum values for the magnification M, for the exposure period $\tau$ and for the pixel size $\xi$.
본 논문은 문자인식,문자검색,도형인식 등에 있어서 필수 과정인 세선화 알고리즘에 대하여 논하였다.접근방법으로는 외곽선으로부터 특정 조건을 만족시키는 화소들을 동시에 제거해 가는 병렬 세선화 방법을 취했다.제안된 알고리즘은 가중치 개념을 도입하여 기존의 알고리즘보다 정확성 및 수행속도의 향상을 성취하였다.실험은 스캐너로 입력된 숫자, 영문자,도형 등을 기준으로 했으며 특히 다른 알고리즘에서 정확하게 세선화 하지 못하는 데이타들을 사용하였다. 실험결과 모양이나 토폴로지를 잃지 않고 정확히 세선화가 가능했으며 잡음으로부터라도 영향을 받지 않았다.
Wu and Tsai's pixel-value differencing method and Chang and Tseng's side-match method are based on the theory that the number of bits which can be embedded is determined by the degree of the pixel's smoothness, or its proximity to the edge of the image. If pixels are located in the edge area, they may tolerate larger changes than those in smooth areas. However, both methods are subject to the fall off the boundary problem(FOBP). This study proposes a new scheme that can solve the FOBP. The experimental results demonstrate that the proposed method resolves the problem, and achieves a higher image quality index value than other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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