Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.10
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pp.1551-1560
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1997
This study is devoted to the detection of the 3-dimensional point obstacles on the plane by using accumulated scan line images. The proposed accumulating only one scan line allow to process image at real time. And the change of motion of the feature in image is small because of the short time between image frames, so it does not take much time to track features. To obtain recursive optimal obstacles position and robot motion along to the motion of camera, Kalman filter algorithm is used. After using Kalman filter in case of the fixed environment, 3-dimensional obstacles point map is obtained. The position and motion of moving obstacles can also be obtained by pre-segmentation. Finally, to solve the stereo ambiguity problem from multiple matches, the camera motion is actively used to discard mis-matched features. To get relative distance of obstacles from camera, parallel stereo camera setup is used. In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are carried out by a small test vehicle.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.7
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pp.1583-1590
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2011
As the existing radiation scanning systems use 2-dimensional radiation scanned images, the low accuracy has been pointed out as a problem of it. This research analyzes the applicability of the stereo image processing technique to X-ray scanned images. Two 2-dimensional radiation images which have different disparity values are acquired from a newly designed stereo image acquisition system which has one additional line sensor to the conventional system. Using a matching algorithm the 3D reconstruction process which find the correspondence between the images is progressed. As the radiation image is just a density information of the scanned object, the direct application of the general stereo image processing techniques to it is inefficient. To overcome this limitation of a stereo image processing in radiation area, we reconstruct 3-D shapes of the edges of the objects. Also, we proposed a new volume based 3D reconstruction algorithm. Experimental results show the proposed new volume based reconstruction technique can provide more efficient visualization for cargo inspection. The proposed technique can be used for such objects which CT or MRI cannot inspect due to restricted scan environment.
Development of automated document management system specified for scanned invoice images suffers from rigorous accuracy requirements for extraction of monetary data, which necessiate automatic validation on the extracted values for a generative invoice table model. Use of certain internal constraints such as "amount = unit price times quantity" is typical implementation. In this paper, we propose a noble invoice information extraction model with improved auto-validation method by utilizing table header detection and column classification.
Yang, Chun-Chieh;Garrido-Novell, Cristobal;Perez-Marin, Dolores;Guerrero-Ginel, Jose E.;Garrido-Varo, Ana;Cho, Hyunjeong;Kim, Moon S.
Journal of Biosystems Engineering
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v.40
no.2
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pp.153-158
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2015
Purpose: The research presented in this paper applied the chemometric analysis to the near-infrared spectral data from line-scanned hyperspectral images of beef and fish meals in animal feeds. The chemometric statistical models were developed to distinguish beef meals from fish ones. Methods: The meal samples of 40 fish meals and 15 beef meals were line-scanned to obtain hyperspectral images. The spectral data were retrieved from each of 3600 pixels in the Region of Interest (ROI) of every sample image. The wavebands spanning 969 nm to 1551 nm (across 176 spectral bands) were selected for chemometric analysis. The partial least squares regression (PLSR) and the principal component analysis (PCA) methods of the chemometric analysis were applied to the model development. The purpose of the models was to correctly classify as many beef pixels as possible while misclassified fish pixels in an acceptable amount. Results: The results showed that the success classification rates were 97.9% for beef samples and 99.4% for fish samples by the PLSR model, and 85.1% for beef samples and 88.2% for fish samples by the PCA model. Conclusion: The chemometric analysis-based PLSR and PCA models for the hyperspectral image analysis could differentiate beef meals from fish ones in animal feeds.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.28
no.2
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pp.162-170
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2002
Detecting straight lines in an image is frequently required for various machine vision applications such as restoring CAD drawings from scanned images and object recognition. The standard Hough transform has been dominantly used to that purpose. However, massive storage requirement and low precision in estimating line parameters due to the quantization of parameter space are the major drawbacks of the Hough transform technique. In this paper, to overcome the drawbacks, an iterative algorithm based on a self-organizing map is presented. The self-organizing map can be adaptively learned such that image points are clustered by prominent lines. Through the procedure of the algorithm, a set of lines are sequentially detected one at a time. The algorithm can produce highly precised estimates of line parameters using very small amount of storage memory. Computational results for synthetically generated images are given. The promise of the algorithm is also demonstrated with its application to two natural images of inserts.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.3
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pp.366-371
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2009
A realization for an accurate position detecting system of a moving target in two dimensional plane using dual line CCDs and photometric interpolation is presented. The system is realized that the infrared LEDs are utilized for lighting source, a target size is recognized by the scanned data from CCD owing to blocking the radiated light path by placing the target between CCD and lighting source, a coordinate on the plane is found by plane trigonometry formed by the moving target and two CCD sensors, and the former scan data is used for the coordinate iteratively and the photometric interpolation is applied to sub-pixel of scanned image. The experimental results show that the experiment results in a success rate about 3 different size targets, 3, 5 and 7mmm on the test plane $210{\times}373mm$. The moving target positioning detected success rate is 93% in 3mm target, 5mm is 95.3%, and 7mm is 95.8% respectively. The photometric interpolation is enhanced to 1.5% in comparison to be unused.
To make vector data from a map which has no negative plates by using vectoring tool, it is necessary that we can extract objects to be vectorized from a scanned map. In this paper, we studied on extracting vectoring objects from scanned color maps. To do this, we classified vectoring objects into three types : line type, filled - area type and character/symbol type. To make the extraction method effective, we analyzed characteristics of vectoring objects and color distribution in scanned color maps. Then, we applied these characteristics to designing process of the extraction method. To extract the line type object, our line tracing method was designed by using the masks which considered connectivity and geometrical characteristics of lines. By using the local thresholding method and the similarity function for comparing the color distribution between two NxN blocks, we extracted character/symbol and the filled-area objects effectively. The method proposed in this paper can be used for constructing the small scale GIS application economically using existing color maps.
A current TV-OUT format is quite different from that of HDTY or PC monitor in encoding techniques. In other words, a conventional analog TV uses interlaced display while HDTV or PC monitor uses Non-interlaced / Progressive-scanned display. In order to encode image signals coming from devices that takes interlaced display format for progressive scanned display, a hardware logic in which scanning and interpolation algorithms are implemented is necessary. The ELA (Edge-Based Line Average) algorithm have been widely used because it provided good characteristics. In this study, the ADI(Adaptive De-interlacing Interpolation) algorithm using to improve the algorithm which shows low quality in vertical edge detections and low efficiency of horizontal edge lines. With the De-interlacing ASIC chip that converts the interlaced Digital YUV to De-interlaced Digital RGB is designed. The VHDL is used for chip design.
Kim Hyoung-Bum;Jeong In-Young;Lee Sang-Hyuk;Ryu Chung-Hwan;Jean Hertzberg
한국가시화정보학회:학술대회논문집
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2005.12a
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pp.6-10
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2005
PIV(Particle image velocimetry) presents the flow velocity of whole flow fields in a fraction of a second. Conventional PIV method uses two optical axis configuration during the image grabbing process. That is, the illumination plane and the recording plane must be parallel. This configuration is very natural to grab the whole field without the image distortion. In the real problem, it is often to meet the situation which this configuration is hard to be fulfilled. In this study, we developed new PIV method which only uses single optical axis to grab the particle images. This new PIV method become possible by utilizing the scanning method similar to echo PIV technique. One particle image of scanning PIV consists of scanned several line images and by repeating this scanning process, two particle images were grabbed and processed to produce the velocity vectors.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.31
no.2
s.257
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pp.181-187
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2007
Conventional PIV method uses two optical axis configuration during the image grabbing process. That is, the illumination plane and the recording plane must be parallel. This configuration is very natural to grab the whole field without the image distortion. In the real problem, it is often to meet the situation when this configuration is hard to be fulfilled. In the present study, the new PIV method which uses only single optical axis to grab the particle images is developed. This new PIV method becomes possible by utilizing the scanning method similar to the echo PIV technique. One particle image of the scanning PIV consists of scanned several line images and by repeating this scanning process, two particle images were grabbed and processed to produce the velocity vectors. An optimization study was performed to find parameters which minimize the measurement errors. The effects of particle diameter, beam overlap ratio and particle number density were investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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