Due to its inherent feature of high-resolution satellite, there is strong need in some specific area to minimize the processing time required to get a standard image on hand from downlink signal acquisition. However, in general image processing system, it takes considerable time to get image data up to certain level from raw data acquisition because the huge amount of data is dealt sequentially as input data. This paper introduces the high-speed image processing system which generates the image data only for the area selected by user. To achieve the high speed performance, this system includes Quick Look Image display function with sampling, ROI selection function, Image Line Index function, and Distributed processing function. The developed RPS was applied to KOMPSAT-2 320Mbps downlink channel and its effectiveness was successfully demonstrated. This feature to provide the image product very quickly is expected to promote the application of high resolution satellite image.
The development of a new experimental method is required to easily observe the growth behavior of fatigue cracks. To satisfy the requirement, an image processing technique was introduced to fatigue testing. The length of surface fatigue crack could be successfully measured by the image processing system. At first, the image data of cracks were stored into the computer while the cyclic loading was interrupted. After testing, crack length was determined using image processing software which was developed by ourselves. Block matching method was applied to the detection of surface fatigue cracks. By comparing the data measured by image processing system with the data measured by manual measurement with a microscope, the effectiveness of the image processing system was established. If the proposed method is used to monitor and observe the crack growth behavior automatically, the time and efforts for fatigue test could be dramatically reduced.
Vehicle detector system based on image processing technology is a significant domain of ITS (Intelligent Transportation System) applications due to its advantages such as low installation cost and it does not obstruct traffic during the installation of vehicle detection systems on the road[1]. In this paper, we propose architecture for vehicle detection by using image processing. The architecture consists of two main parts such as an image processing part, using high speed FPGA, decision and calculation part using CPU. The CPU part takes care of total system control and synthetic decision of vehicle detection. The FPGA part assumes charge of input and output image using video encoder and decoder, image classification and image memory control.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.49-52
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2002
High-resolution satellite image processing software should be able to ensure accurate, fast, compact data processing in offline or online environment. In this paper, component software for high-resolution satellite image processing is developed using OpenGIS components and real-time data processing architecture. The developed component software is composed of three major packages, which are data provide package, user interface package, and fast data processing package. The data provider package encodes and decodes diverse image/vector data formats and give identical data access methods to developers. The user interface package supports menus, toolbars, dialogs, and events to use easier. The fast data processing package follows the OpenGIS's data processing standards, which can deal with several processors as components with standard procedural functionalities.
A computer vision system applied to an intelligent safety vehicle has been required to be worked on a small sized real time special purposed hardware not on a general purposed computer. In addition, the system should have a high reliability even under the adverse road traffic environment. This paper presents a design and an implementation of an onboard hardware system taking into account for high speed image processing to analyze a road traffic scene. The system is mainly composed of two parts: an early processing module of FPGA and a postprocessing module of DSP. The early processing module is designed to extract several image primitives such as the intensity of a gray level image and edge attributes in a real-time Especially, the module is optimized for the Sobel edge operation. The postprocessing module of DSP utilizes the image features from the early processing module for making image understanding or image analysis of a road traffic scene. The performance of the proposed system is evaluated by an experiment of a lane-related information extraction. The experiment shows the successful results of image processing speed of twenty-five frames of 320$\times$240 pixels per second.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권4호
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pp.405-410
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2010
Image processing operations like smoothing and edge detection, and many more are very widely used in areas like Computer Vision. We classify the image processing domain as seven branches-image acquirement and output, image coding and compression, image enhancement and restoration, image transformation, image segmentation, image description, and image recognition and description. We implemented algorithms of gaussian smoothing, laplace sharpening, image contrast effect, image black and white effect, image fog effect, image bright and dark effect, image median filter, and canny edge detection. Such experimental results show the figures respectively.
For the observation of treeing, a visual measurement with an optical microscope has been used to explain breakdown mechanism in high-voltage systems. The conventional directed visual method of tree aging observation is difficult to measure in short time processing, and it is impossible to analyze on tree degradation area, progressed direction, tree pattern, etc. By using an image processing technique, the tree features which appear immediately after the tree initiation as well as changes in the configuration of the tree can be easily measured and observed than using the conventional visual methods. In this paper, we have developed a tree observating system by using image processing for tree growth, degradation area and other treeing progress. As an experimental result, it can be concluded that the image processing method is a more effective alternative than directed visual observation method. As a matter of fact, it is possible to record the image of tree propagation immediately after its first appearance and explain the characteristics of tree growth froth the computer processing image.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권6호
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pp.403-417
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2016
This paper reviews recent published works dealing with the application of wavelets to image processing based on multiresolution analysis. After revisiting the basics of wavelet transform theory, various applications of wavelets and multiresolution analysis are reviewed, including image denoising, image enhancement, super-resolution, and image compression. In addition, we introduce the concept and theory of quaternion wavelets for the future advancement of wavelet transform and quaternion multiresolution applications.
Typical low-level image processing tasks require thousands of operations per pixel for each input image. Traditional general-purpose computers are not capable of performing such tasks in real time. Yet important features of traditional computers are not exploited by low-level image processing tasks. Since storage requirements are limited to a small number of low-precision integer values per pixel, large hierarchical memory systems are not necessary. The mismatch between the demands of low-level image processing tasks and the characteristics of conventional computers motivates investigation of alternative architectures. The structure of the tasks suggests employing an array of processing elements, one per pixel, sharing instructions issued by a single controller. In this paper we implemented various image processing filtering using the format converter. Also, we realized from conventional gray image process to color image process. This design method is based on realized the large processor-per-pixel array by integrated circuit technology This format converter design has control path implementation efficiently, and can be utilize the high technology without complicated controller hardware.
These days, many image processing techniques have been studied for effective image compression. Among those, 2D image filtering is widely used for 2D image processing. The 2D image filtering can be implemented by performing ID linear filtering separately in the direction of horizontal and vertical. Efficiency of image compression depends on what filtering method is used. Generally, circular convolution is widely used in the 2D image filtering for image processing. However it doesn't consider correlations at the region of image boundary, therefore filtering can not be performed effectively. To solve this problem. I proposed new convolution technique using Symmetric-Mirroring convolution, satisfying the 'alias-free' and 'error-free' requirement in the reconstructed image. This method could provide more effective performance than former compression methods. Because it used very high correlative data when performed at the boundary region. In this paper, pre-processing filtering in H.264 codec was adopted to analyze efficiency of proposed filtering technique, and the simulator developed by Matlab language was used to examine the performance of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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