Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.3
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pp.847-852
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2010
Text in natural images has a various and important feature of image. Therefore, to detect text and extraction of text, recognizing it is a studied as an important research area. Lately, many applications of various fields is being developed based on mobile phone camera technology. Detecting edge component form gray-scale image and detect an boundary of text regions by local standard deviation and get an connected components using Euclidean distance of RGB color space. Labeling the detected edges and connected component and get bounding boxes each regions. Candidate of text achieved with heuristic rule of text. Detected candidate text regions was merged for generation for one candidate text region, then text region detected with verifying candidate text region using ectilarity characterization of adjacency and ectilarity between candidate text regions. Experctental results, We improved text region detection rate using completentary of edge and color connected component.
This paper proposes a system detecting the area of traffic sign, which uses color rate as the information of colors, and corner point and distance rate as the information of morphology. In this system, a candidate area is extracted by performing dilation operation on the binary image made by the color rate of R, G, B components and by detecting corner point and center point through mask. The area of traffic sign with varied shapes is extracted by calculating the distance rate from center point, which is the information of morphology. The results of this experiment demonstrate that in this system which is invariable regardless of its size and location, it is possible to extract the exact area from varied traffic signs such as the shapes of triangle, circle, inverse triangle, and square as well as from the images at both day and night when brightness value is greatly different. Moreover, it demonstrates great accuracy and speed in processing.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.33
no.4
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pp.303-309
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2020
This study proposes a crack identification algorithm to analyze the surface condition of porcelain insulators and to efficiently visualize cracks. The proposed image processing algorithm for crack identification consists of two primary steps. In the first step, the brightness is eliminated by converting the image to the lab color space. Then, the background is removed by the K-means clustering method. After that, the optimum image treatment is applied using morphological image processing and median filtering to remove unnecessary noise, such as blobs. In the second step, the preprocessed image is converted to grayscale, and any cracks present in the image are identified. Next, the region properties, such as the number of pixels and the ratio of the major to the minor axis, are used to separate the cracks from the noise. Using this image processing algorithm, the precision of crack identification for all the sample images was approximately 80%, and the F1 score was approximately 70. Thus, this method can be helpful for efficient crack monitoring.
MODFLOW, 3-D finite difference code, is widely used to model groundwater flow and has been used to assess the effect of excavations on the groundwater system due to construction of subways and mountain tunnels. The results of numerical analysis depend on boundary conditions, initial conditions, conceptual models and hydrogeological properties. Therefore, its accuracy can only be enhanced using more realistic and field oriented input parameters. In this study, SA(simulated annealing) was used to integrate hydraulic conductivities from a few of injection tests with geophysical reference images. The realizations of hydraulic conductivity random field are obtained and then groundwater flows in each geostatistically equivalent media are analyzed with a numerical simulation. This approach can give probabilistic results of groundwater flow modeling considering the uncertainty of hydrogeological medium. In other words, this approach makes it possible to quantify the propagation of uncertainty of hydraulic conductivities into groundwater flow.
In geological storage of $CO_2$, the behavior of $CO_2$ is influenced by pore network of rock. In this study, the drilling cores from Pohang Basin were analyzed quantitatively using three-dimensional images acquired by X-ray micro computed tomography. The porosities of sandstone specimens around 740 m-depth (T1), 780 m-depth (T2) and 810 m-depth (T3) which were target strata were 25.22%, 23.97%, 6.28%, respectively. Equivalent diameter, volume, area, local thickness of pores inside the sandstone specimens were analyzed. As a result, the microstructural properties of T1 and T2 specimens were more suitable for geological storage of $CO_2$ than those of T3 specimens. The result of the study can be used as input data of the site for decision of injection condition, flow simulation and so on.
As the educational media tends to be more digitalized and individualized, the learning paradigm is dramatically changing into e-learning. Existing on-line courseware gives a learner more chances to learn when they are home with their own PCs. However, it is of little use when they are away from their digital media. Also, it is very labor-intensive to convert the original off-line contents to on-line contents. This paper proposes education mobile contents(EMC) that can supply the learners with dynamic interactions using various multimedia information by recognizing real images of off-line contents using mobile devices. Content-based image retrieval based on object shapes is used to recognize the real image, and shapes are represented by differential chain code with estimated new starting points to obtain rotation-invariant representation, which is fitted to computational resources of mobile devices with low resolution camera. Moreover we use a dynamic time warping method to recognize the object shape, which compensates scale variations of an object. The EMC can provide learners with quick and accurate on-line contents on off-line ones using mobile devices without limitations of space.
We describe a rare case of intradural-extramedullary primary spinal cysticercosis. A 42-year-old man visited our institute for lower back pain. He denied having consumed raw meet. Magnetic resonance (MR) images revealed an intradural pure cystic mass at the L3-L4 level. A radiologic diagnosis of spinal arachnoid cyst was established. Three years later, he complained of aggravated back pain, and follow-up MR examination showed a markedly expanded cyst, occupying the subarachnoid space from the T11 to the S1 level. L2 hemilaminectomy was performed, and a yellowish infected cyst bulged out through the dural opening. The cyst was removed en bloc. The histopathological findings of the cyst were consistent with parasitic infection. Serum enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) confirmed the presence of spinal cysticercosis. As there was no intracranial lesion, the final diagnosis was primary spinal cysticercosis, which is very rare. MR imaging is a sensitive diagnostic tool for detecting cystic lesions in the spine; however, it is difficult to distinguish cysticercosis from non-infectious cysts such as an arachnoid cyst without using gadolinium enhancement. Clinicians treating spinal cysts with an unusual clinical course should include cysticercosis as a differential diagnosis. We recommend contrast-enhanced MR imaging and serum ELISA in the diagnostic work-up of such cases.
This study used the multistage hierarchical clustering image classification to analyze the satellite images for the land-cover types of an area in the Korean peninsula. The multistage algorithm consists of two stages. The first stage performs region-growing segmentation by employing a hierarchical clustering procedure with the restriction that pixels in a cluster must be spatially contiguous, and finally the whole image space is segmented into sub-regions where adjacent regions have different physical properties. Without spatial constraints for merging, the second stage clusters the segments resulting from the previous stage. The image classification of hierarchical clustering, which merges step-by step two small groups into one large one based on the hierarchical structure of digital imagery, generates a hierarchical tree of the relation between the classified regions. The experimental results show that the hierarchical tree has the detailed information on the hierarchical structure of land-use and more detailed spectral information is required for the correct analysis of land-cover types.
The MSC is a payload on the KOMPSAT-2 satellite to perform the earth remote sensing. The instrument images the earth using a push-broom motion with a swath width of 15 km and a GSD(Ground Sample Distance) of 1 m over the entire FOV(Field Of View) at altitude 685 km. The instrument is designed to haute an on-orbit operation duty cycle of 20% over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain/offset and on-board image data compression/storage. The MSC instrument has one channel for panchromatic imaging and four channel for multi-spectral imaging covering the spectral range from 450nm to 900nm using TDI(Time Belayed Integration) CCD(Charge Coupled Device) FPA(Focal Plane Assembly). The MSC hardware consists of three subsystem, EOS(Electro Optic camera Subsystem), PMU(Payload Management Unit) and PDTS(Payload Data Transmission Subsystem) and each subsystems are currently under development and will be integrated and verified through functional and space environment tests. Final verified MSC will be delivered to spacecraft bus for AIT(Assembly, Integration and Test) and then COMSAT-2 satellite will be launched after verification process through IST(Integrated Satellite Test). In this paper, the introduction of MSC, the configuration of MSC electronics including electrical interlace and design of CEU(Camera Electronic Unit) in EOS are described. MSC Operation parameters induced from the operation concept are discussed and analyzed to find the influence of system for on-orbit operation in future.
This study investigated the method for obtaining 3-dimensional terrain information on inaccessable areas by evaluating geometric accuracy of the EOC pass image and scene image acquired from the KOMPSAT-1 satellite. For this purpose, the following four experiments were conducted to evaluate the accuracy of the KOMPSAT-1 EOC satellite data. 1) Calculation of ground coordinates by using ancillary data and image coordinates on Level 1R that were processed by the pre-processing system of KOMPSAT-1. 2) Calculation of 3-dimensional ground coordinates from the ground coordinates of stereo images calculated by using ancillary data, based on space intersections. 3) Execution of bundle adjustment by using GCP (Ground Control Point) extracted in a part of the stereo pass image (KOMPSAT-1 EOC, 1 scene size); and then, evaluation of the ground coordinates from the calculated exterior orientation. 4) Evaluation of accuracy by applying the exterior orientation calculated from 3) To the whole pass image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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