Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2000.11a
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pp.207-217
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2000
In this paper, we describe an image processing algorithm which is able to recognize the road lane. This algorithm performs to recognize the interrelation between AGV and the other vehicle. We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on the top of vehicle and acquires the digital signal. This paper is composed of two parts. One is image preprocessing part to measure the condition of the lane and vehicle. This finds the information of lines using RGB ratio cutting algorithm, the edge detection and Hough transform. The other obtains the situation of other vehicles using the image processing and viewport. At first, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, if vehicle knows the driving conditions which are angle, distance error and real position of other vehicles, we should calculate the reference steering angle.
Quantizing and extracting visual features of mushroom(Lentinus edodes L.) are crucial to the sorting and grading automation, the growth state measurement, and the dried performance indexing. A computer image processing system was utilized for the extraction and measurement of visual features of front and back sides of the mushroom. The image processing system is composed of the IBM PC compatible 386DK, ITEX PCVISION Plus frame grabber, B/W CCD camera, VGA color graphic monitor, and image output RGB monitor. In this paper, an automatic thresholding algorithm was developed to yield the segmented binary image representing skin states of the front and back sides. An eight directional Freeman's chain coding was modified to solve the edge disconnectivity by gradually expanding the mask size of 3$\times$3 to 9$\times$9. A real scaled geometric quantity of the object was directly extracted from the 8-directional chain element. The external shape of the mushroom was analyzed and converted to the quantitative feature patterns. Efficient algorithms for the extraction of the selected feature patterns and the recognition of the front and back side were developed. The developed algorithms were coded in a menu driven way using MS_C language Ver.6.0, PC VISION PLUS library fuctions, and VGA graphic functions.
We present an autofocus tracking system implemented by the digital refocusing of digital holographic microscopy (DHM) and the tunability of an electrically tunable lens (ETL). Once the defocusing distance of an image is calculated with the DHM, then the focal plane of the imaging system is optically tuned so that it always gives a well-focused image regardless of the object location. The accuracy of the focus is evaluated by calculating the contrast of refocused images. The DHM is performed in an off-axis holographic configuration, and the ETL performs the focal plane tuning. With this proposed system, we can easily track down the object drifting along the depth direction without using any physical scanning. In addition, the proposed system can simultaneously obtain the digital hologram and the optical image by using the RGB channels of a color camera. In our experiment, the digital hologram is obtained by using the red channel and the optical image is obtained by the blue channel of the same camera at the same time. This technique is expected to find a good application in the long-term imaging of various floating cells.
In recent years, drones are expanding their use as highly efficient smart support equipment in all industries, including military as well as urban engineering planning and design, construction, In particular, the advancement of drones and GNSS(global navigational satellite system) positioning services, the high efficiency of visible color image RGB sensors, and various selective convergence between thermal infrared sensors and lidar scanning visibility sensors are becoming a key source of spatial information acquisition in the field of construction information modeling(BIM) and 3D digital twin modeling. This study seeks to improve the efficiency of field and office works in drone aerial photography in 3D modeling of urban facilities. For these, after acquiring the 3D location of the drone aerial photography point in two positioning modes, standard GNSS surveying and GNSS RTK precise positioning, the 3D productions were reproduced through the SfM(structure from motion) image analysis process, and the accuracy and efficiency of the work process were compared and considered. As a result of the study, when GNSS RTK precision positioning (VRS ; virtual reference service) is applied during outdoor filming, it was possible to reproduce and demonstrate the effectiveness of the digital twin modeling within the allowable range by omitting the GNSS surveying for additional ground control points and geo-tagging for the real-world model conversion of 3D image analysis results in image processing.
Vintage fashion is a lot influenced by colors because an emotion is transmitted via images of "old feeling", "worn-out feeling" and "faded feeling" etc. Colors are visual sensation occurring at a time when lights stimulate an eye, which is a representative factor which humans first perceive when they touch objects. And colors in clothing function as a critical element which indicates an individual's impression and character as well as aesthetic sensation. In this study, I examined on the theoretical consideration and aesthetic characteristics via the previous literature on vintage fashion and colors. As an empirical study, I investigated on the colors of vintage fashion appearing in Pr$\hat{e}$t-$\grave{a}$-porter Collections, Paris from Spring/Summer, 2003 to Fall/Winter 2008. As a way for study, I investigated into the total 197 vintage fashion photos and calculated their RGB values by using photoshop. And I converted the values of the colors extracted into H V/C values by using Munsell Conversion Version 9.0.6 and analyzed on Munsell System of 10 Color Notation and the PCCS colors, classifying a color scheme by visual sensation measurement. The result of analyzing on the concept of vintage fashion and its color characteristics is as follows; Vintage fashion made an appearance the most in 2003 and 2004 and its colors appeared a lot in Y, YR, R and PB lines. Color tone concentrated on black and white, achromatic color and low chroma colors in a grayish line, chromatic color. Thus, the study found that colors suitable for a "worn-out", "faded" and "old" image are properly reflected in vintage fashion rather than a clear and bright background. In a color scheme, I found contrast color and same color appearing a lot, which gave an unharmonious feeling and a smack of the country. The study reveals that the color characteristic of vintage fashion is relatively diverse and complex in color, color tone or shade and color scheme, which shows a color trend which reflects a non-constructive and complex coordination characteristic instead of a standardized simple and clear image.
A simple and rapid method was developed for monitoring of Gram-positive bacteria in the wastewater treatment system. Culture suspensions of 4 Gram-positive and 4 Gram-negative strains were filtrated and stained with a polyethersulfone membrane filter and Toluidine Blue-O. To establish quantitative color image analysis, the intensity value of RGB (red-green-blue) color of a scanned filter image was analyzed with a photographic program. Red and green color values of Gram-positive bacteria were higher than those of Gram-negative bacteria. This method was applied to the activated sludge mixed with the Gram-positive bacteria. Although evaluation was difficult due to the irregular size and shape of flocs, the population of Gram-positive bacteria in the activated sludge could be monitored with floc dispersion technique. The more amounts of Gram-positive bacteria in the activated sludge led to the increase of red and green color values. This method provides a rapid and quantitative measurement of Gram-positive bacteria within the wastewater treatment systems.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.6
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pp.127-136
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2010
In multi-view video, illumination disharmony between neighboring views can occur on account of different location of each camera and imperfect camera calibration, and so on. Such discrepancy can be the cause of the performance decrease of multi-view video coding by mismatch of inter-view prediction which refer to the pictures obtained from the neighboring views at the same time. In this paper, we propose an efficient histogram-based prefiltering algorithm to compensate mismatches between the luminance and chrominance components in multi-view video for improving its coding efficiency. To compensate illumination variation efficiently, all camera frames of a multi-view sequence are adjusted to a predefined reference through the histogram matching. A Cosited filter that is used for chroma subsampling in many video encoding schemes is applied to each color component prior to histogram matching to improve its performance. The histogram matching is carried out in the RGB color space after color space converting from YCbCr color space. The effective color conversion skill that has respect to direction of edge and range of pixel value in an image is employed in the process. Experimental results show that the compression ratio for the proposed algorithm is improved comparing with other methods.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11c
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pp.569-577
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2000
The position of tobacco leaves is affluence to the quality. To evaluate its quality, sample leaves was collected according to the position of attachment. In Korea, the position was divided into four classes such as high, middle, low and inside positioned leaves. Until now, the grade of standard sample was determined by human expert from korea ginseng and tobacco company. Many research were done by the chemical and spectrum analysis using NIR and computer vision. The grade of tobacco leaves mainly classified into 5 grades according to the attached position and its chemical composition. In high and low positioned leaves shows a low level grade under grade 3. Generally, inside and medium positioned leaf has a high level grade. This is the basic research to develop a real time tobacco leaves grading system combined with portable NIR spectrum analysis system. However, this research just deals with position recognition and grading using the color machine vision. The RGB color information was converted to HSI image format and the sample was all investigated using the bundle of tobacco leaves. Quality grade and position recognition was performed through well known general error back propagation neural network. Finally, the relationship about attached leaf position and its grade was analyzed.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.6
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pp.81-89
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2004
In this paper, we compare face recognition rate by PCA algorithm using distance change and embedded data being input left side and right side image in stereo images. The proposed method detects face region from RGB color space to YCbCr color space. Also, The extracted face image's scale up/down according to distance change and extracts more robust face region. The proposed method through an experiment could establish standard distance (100cm) in distance about 30∼200cm, and get 99.05% (100cm) as an average recognition result by scale change. The definition of super state is specification region in normalized size (92${\times}$112), and the embedded data extracts the inner factor of defined super state, achieved face recognition through PCA algorithm. The orignal images can receive specification data in limited image's size (92${\times}$112) because embedded data to do learning not that do all learning, in image of 92${\times}$112 size averagely 99.05%, shows face recognition rate of test 1 99.05%, test 2 98.93%, test 3 98.54%, test 4 97.85%. Therefore, the proposed method through an experiment showed that if apply distance change rate could get high recognition rate, and the processing speed improved as well as reduce face information.
For an effective pre-treatment process of a face input image, it is necessary to detect each of face components, calculate the face area, and estimate the rotary angle of the face. A proposed method of this study can estimate an robust result under such renditions as some different levels of illumination, variable fate sizes, fate rotation angels, and background color similar to skin color of the face. The first step of the proposed method detects the estimated face area that can be calculated by both adapted skin color Information of the band-wide HSV color coordinate converted from RGB coordinate, and skin color Information using histogram. Using the results of the former processes, we can detect a lip area within an estimated face area. After estimating a rotary angle slope of the lip area along the X axis, the method determines the face shape based on face information. After detecting eyes in face area by matching a partial template which is made with both eyes, we can estimate Y axis rotary angle by calculating the eye´s locations in three dimensional space in the reference of the face area. As a result of the experiment on various face images, the effectuality of proposed algorithm was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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