There are many researches related to a simulated shooting training system for replacing the real military and police shooting training. In this paper, we propose the point of impact from a simulated shooting target based on image processing instead of using a sensor based approach. The point of impact is extracted by analyzing the image extracted from the camera on the muzzle of a gun. The final shooting result is calculated by mapping the target and the coordinates of the point of impact. The recognition system is divided into recognizing the projection zone, extracting the point of impact on the projection zone, and calculating the shooting result from the point of impact. We find the vertices of the projection zone after converting the captured image to the binary image and extract the point of impact in it. We present the extracting process step by step and provide experiments to validate the results. The experiments show that exact vertices of the projection area and the point of impact are found and a conversion result for the final result is shown on the interface.
In this paper, an efficient scheme for correcting rotated objects in medical images using the Mojette transform is presented. The Mojette transform is a kind of discrete Radon transform, where the transform domain is represented by a set of projections. The Mojette transform currently studied in the image compression area is modified for detecting the rotation angle of objects in medical images. First, in order to find accurate rotation angle, the projection value in the Mojette transform is determined by using pixels on the projection line and in addition the linear interpolation of pixels adjacent to the line. Second, at each projection angle, only one projection is implemented for reducing the amount of the calculation in the process of the Mojette transform. Finally, the projection in the Mojette transform is carried out at the predetermined ROI(Region Of Interest) at which the objects are not cropped or added by rotating the image. The simulation results show that the proposed method has good performance for correcting the rotation angle in medical images.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.17
no.1
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pp.23-30
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1980
The reconstruction problem in a low dose case requires some compromise of resolution and noise artifacts, and also some modification of filter kernels depending on the signal-to-noise ratio of projection data. In this paper, ail algorithm for the reconstruction of an image function from noisy projection data is suggested, based on minimum-mean-square error criterion. Modification of the falter kernel is made from information (statistics) obtained from the projection data. The simulation study Proves that this algorithm, based on the Wiener falter approach, provides substantially improved image with reduction of noise as well as improvement of the resolution. An approximate method was also studied which leads to the possible use of a recursive filter in the convolution process of image reconstruction.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2003.04a
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pp.255-259
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2003
Moire topography method isa well-known non-contacting 3-D measurement method as afast non-contact test for three-dimension shape measuring method. Recently, it's important to study the automatic three-dimension measurement by moire topography because it is frequently applied to the reverse engineering , the medical , the entertainment fields. Three-dimension measurement using projection of moire topography is very attractive because of its high measuring speed and high sensitivity. In this paper, the classical moire method is computerized-so called digital moire when a virtual grating pattern is projected on a surface, the captured image by the CCD camera has three-dimension information of the objects. The moire image can be obtained through a simple image processing and a reference grating pattern. and it provides similar results without physical grating pattern. digital projection moire topography turn out to be very effective for the three-dimension measurement of objects. Using different N-bucket algorithm method of digital projection moire topography is tested to measuring object with the 2-ambiguity problem. Experimental results prove that the proposed scheme is capable of finding measurement errors that decreased more by using the four-three step algorithm method instead of the same step in the phase shifting of different pitch.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.3
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pp.176-184
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1998
We present a sequential factorization method using singular value decomposition (SVD) for recovering both the three-dimensional shape of an object and the motion of camera from a sequence of images. We employ paraperpective projection [6] for camera model to handle significant translational motion toward the camera or across the image. The proposed mthod not only quickly gives robust and accurate results, but also provides results at each frame becauseit is a sequential method. These properties make our method practically applicable to real time applications. Considerable research has been devoted to the problem of recovering motion and shape of object from image [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9]. Among many different approaches, we adopt a factorization method using SVD because of its robustness and computational efficiency. The factorization method based on batch-type computation, originally proposed by Tomasi and Kanade [1] proposed the feature trajectory information using singular value decomposition (SVD). Morita and Kanade [10] have extenened [1] to asequential type solution. However, Both methods used an orthographic projection and they cannot be applied to image sequences containing significant translational motion toward the camera or across the image. Poleman and Kanade [11] have developed a batch-type factorization method using paraperspective camera model is a sueful technique, the method cannot be employed for real-time applications because it is based on batch-type computation. This work presents a sequential factorization methodusing SVD for paraperspective projection. Initial experimental results show that the performance of our method is almost equivalent to that of [11] although it is sequential.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.7A
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pp.1044-1049
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2000
Projection that can be used as a feature for image representation, includes much available informations such as approximated shape and location. But when we retrieve image using it, there are some disadvantage such as requiring much index data and making different length of projected vector for differenr image size. In order to overcome these problems, we propose a method of using block variance for the projected vector. We use block variance of the projection vector to localize the characteristics of image and to reduce the number of index data in database. Proposed algorithm can make use of statistical advantage through database including various size of images and be executed with fast response time in implementation.
The X-ray projection system has long been used for steel-tube inspection and weld monitoring. The thickness of tubes and welded areas is based on the evaluation of radiographic shadow projections. The traditional tangential measurement estimates the distance of border lines of the projected wall shadows of a tube onto a radiographic image detector. The detected image in which although there is a variety of noise may be sectioned into several partitions according to its specific blocks. Imaging noise originates from most of elements of the system, such as shielding CCD camera, imaging screen, X-ray source, inspected object, electronic circuits and etc. The tangential projection incorrectness and noise influence on imaging quality. In this paper we first sectionalize the X-ray image on the basis of vertical contrast difference. And next functional and statistic analysis are carried on at each region. Geometrical distance and unsharpness of the edge caused by visual evaluation uncertainties are also discussed.
Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.9
no.2
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pp.73-79
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2010
The most popular technique for image retrieval in a heterogeneous collection of color images is the comparison of images based on their color histogram. The color histogram describes the distribution of colors in the color space of a color image. In the most image retrieval systems, the color histogram is used to compute similarities between the query image and all the images in a database. But, small changes in the resolution, scaling, and illumination may cause important modifications of the color histogram, and so two color images may be considered to be very different from each other even though they have completely related semantics. A new method of color feature representation based on the 3-dimensional RGB color map is proposed to improve the defects of the color histogram. The proposed method is based on the three 2-dimensional projection map evaluated by projecting the RGB color space on the RG, GB, and BR surfaces. The experimental results reveal that the proposed is less sensitive to small changes in the scene and that achieve higher retrieval performances than the traditional color histogram.
This paper presents a new approach to translation and rotation invariant feature extraction for image texture retrieval. For the rotation invariant feature extraction, we invent angular projection along angular frequency in Polar coordinate system. The translation and rotation invariant feature vector for representing texture images is constructed by the averaged magnitude and the standard deviations of the magnitude of the Fourier transform spectrum obtained by the proposed angular projection. In order to easily implement the angular projection, the Radon transform is employed to obtain the Fourier transform spectrum of images in the Polar coordinate system. Then, angular projection is applied to extract the feature vector. We present our experimental results to show the robustness against the image rotation and the discriminatory capability for different texture images using MPEG-7 data set. Our Experiment result shows that the proposed rotation and translation invariant feature vector is effective in retrieval performance for the texture images with homogeneity, isotropy and local directionality.
Diminished reality (DR) is a technique that provide a visual convenience by virtually hiding an object. Most of existing DR systems have been implemented based on HMDs or desktop displays. However, Here has been no report on the development of DR system based on projection displays due to technical difficulty in spite of its superiority in the aspect of human factor to conventional displays. Rapid advances of projection displays and projection-based vision technologies motivated us to develop a projection-based DR system. As the first attempt, this paper proposes a projection-based diminished reality system using an image completion technique. Its usefulness is demonstrated through experiments and its potential applications are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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