A method to recognize unpaved road region using a 3D depth measurement system is proposed for mobile robots. For autonomous maneuvering of mobile robots, recognition of obstacles or recognition of road region is the essential task. In this paper, the 3D depth measurement system which is composed of a rotating mirror, a line laser and mono-camera is employed to detect depth, where the laser light is reflected by the mirror and projected to the scene objects whose locations are to be determined. The obtained depth information is converted into an image. Such depth images of the road region represent even and plane while that of off-road region is irregular or textured. Therefore, the problem falls into a texture identification problem. Road region is detected employing a simple spatial differentiation technique to detect the plain textured area. Identification results of the diverse situation of unpaved trail are included in this paper.
난황의 첨가수준을 달리하여 제조한 약과의 저장기간에 따른 기계적, 관능적 품질특성을 평가하였다. Texture profile analysis에 의한 물성특성의 경우 난황첨가량 및 저장기간에 따라 시료간의 유의적인 차이를 보였는데, 난황 첨가량 및 저장기간이 증가함에 따라 그 값이 증가하여 약과가 단단하게 경화되는 것으로 나타났다. 색도의 경우 난황첨가량에 따른 차이를 보였으며, 저장기간이 경과함에 따라 약과의 명도 및 적색도는 양의 방향으로 증가하였고, 황색도는 음의 방향으로 증가하는 것으로 나타났다. 관능적 품질의 경우 관능검사 결과 20g의 난황 첨가시 약과의 종합적인 기호도가 높은 것으로 나타났으며, 30-40g의 난황첨가는 관능적 품질을 저하시키는 것으로 나타났다. 또한 약과에 난황첨가시 색, 외관, 맛 등에는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타나 약과의 전통적인 맛 및 외관을 유지하면서도 영양적으로 우수한 약과를 제조할 수 있었다.
Recently, the ground-based laser profiler is used for acquisition of 3D spatial information of a rchaeological objects. However, it is very difficult to measure complicated objects, because of a relatively low-resolution. On the other hand, texture mapping can be a solution to complement the low resolution, and to generate 3D model with higher fidelity. But, a huge cost is required for the construction of textured 3D model, because huge labor is demanded, and the work depends on editor's experiences and skills . Moreover, the accuracy of data would be lost during the editing works. In this research, using the laser profiler and a non-calibrated digital camera, a method is proposed for the automatic generation of 3D model by integrating these data. At first, region segmentation is applied to laser range data to extract geometric features of an object in the laser range data. Various information such as normal vectors of planes, distances from a sensor and a sun-direction are used in this processing. Next, an image segmentation is also applied to the digital camera images, which include the same object. Then, geometrical relations are determined by corresponding the features extracted in the laser range data and digital camera’ images. By projecting digital camera image onto the surface data reconstructed from laser range image, the 3D texture model was generated automatically.
사회가 발전하면서 자동차의 수요도 세계적으로 급증하고 있다. 교통제어나 차량에 연관된 범죄 둥을 해결하는데 자동차의 인식 기술이 중요하기 때문에 이에 관련된 번호판 인식이나 교통량 측정에 관한 연구는 오래 전부터 수행되어왔다. 본 논문에서는 주행차량의 제조회사와 차량 모델을 인식하는 방법을 제시하였다. 차종의 인식은 차량 전면부 영역의 질감을 이용하여 인식하였다. 번호판 상단의 라디에이터 영역에서 질감 특징자를 추출하여 신경망을 통한 차종별 학습을 시켜서 인식을 시도하였다. 제안 알고리즘에서 차종의 정인식은 $93.7\%$, 이종차량의 감별은 $99.7\%$로 양호하게 나타났다.
최근 깊이 영상 기반 합성 방법을 이용한 가상시점 합성 방법이 3차원 영상의 적용 분야에서 많이 사용되고 있다. 가상 시점 영상은 기존에 알고 있는 영상과 이와 관련된 깊이 영상 정보를 이용하여 카메라로 촬영 하지 않은 가상시점 영상을 생성하게 된다. 하지만 깊이 영상 기반 합성 방법을 이용해 가상시점 영상을 생성할 경우, 깊이 영상을 기반으로 합성하기 때문에 이미지 워핑 과정에서 폐색 영역이 발생하게 된다. 이러한 폐색 영역을 제거하기 위해 지금까지 다양한 홀 채움 방법들이 제안되어 왔다. 동일 색상영역 검색, 수평방향 보간 방법, 수평방향 보외 방법 그리고 다양한 인페인팅 방법들이 홀 채움 방법들로 제안되었다. 하지만 이러한 방법들을 사용하여 텍스쳐 영역의 홀을 제거할 경우 다른 종류의 간섭 현상이 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 방향성을 고려한 홀 채움 방법을 새롭게 제안하여 확장된 홀 영역을 효율적으로 채우는 방법을 설명한다. 제안된 방법들은 복잡한 텍스쳐들이 있는 배경부분에서 발생하는 홀 영역을 채울 때 성능 효율성을 나타낸다. 방향성을 고려한 홀 채움 방법은 픽셀 단위로 홀 채움 영역 값을 측정하는 과정에서 홀 영역의 주변 텍스쳐 픽셀 값들을 사용하게 된다. 제안한 방법을 이용해 가상시점 영상 합성 결과 발생하는 홀 영역을 기존의 홀 채움 방법보다 보다 더 효율적으로 채울 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
The microstructural features and texture development by both hot rolling and hot forging in ${\gamma}-TiAl$ alloy were investigated. In addition, additional heat treatment after hot forging was conducted to recognize change of the microstructure and texture evolution. The obtained microstructural features through dynamic recrystallization after hot deformed ${\gamma}-TiAl$ were quite different because two kinds of formation process were occurred depending on deformation condition. However, analyzed texture tends to be random orientation due to intermediate annealing up to ${\alpha}+{\beta}$ region during the hot deformation process. After additional heat treatment, microstructure transformed into fully lamellar microstructure and randomly oriented texture was also observed due to the same reason as before. Tensile test at room temperature demonstrated that anisotropy of mechanical properties were not appeared and transgranular fracture was occurred between interface of ${\alpha}_2/{\gamma}$. As a result, it could be suggested that microstructural features influenced much more than texture development on mechanical properties at room temperature.
1. 우리나라 북부 8개 지역을 대상으로 하여 최근 30년간의 기상자료 분석에 의한 12월~6월의 일평균 PET는 $2.31mm\;day^{-1}$ 이었다. 2. 시설재배 고추의 우리나라 북부 8개 지역별, 3개 토성 및 16개 순별, 총 384경우의 재배여건에 적합한 물 절약형 적정 관개간격 및 1회 관개량을 산정하였다.
In this paper, we present new scheme for image coding which efficiently use the relationship between the properties of spatial image and its wavelet transform. Firstly an original image is decomposed into several layers by the wavelet transform, and simultaneously decomposed into 2$\^$n/ ${\times}$ 2$\^$n/ blocks. Each block is classified into 3 regions according to their property, i.e., low activity region(LAR), midrange activity region(MAR), high activity region(HAR). Secondly we are applied texture modeling technique to LAR, MAR and HAR are encoded by Stack-Run coding technique. Finally our scheme Is superior to the Zerotree method in both reconstructed image Quality and transmitted bit rates.
대부분의 영상색인 기법에서는 영상의 전역 특징값을 이용한다. 그러나 이러한 방법은 영상의 지역적인 변화들을 담아내지 못하기 때문에 만족할 만한 격과를 제공하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 영상의 특징점(salient point)과 영상분할을 이용하여 중요영역(important region)을 추출하는 새로운 영역기반 영상검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 특징점 추출 기법은 기존의 방법과 비교하여 빠르고 정확한 추출 결과를 보여준다. 선택된 영역에서 추출된 칼라와 질감 정보를 이용하여 검색한 결과는 칼라나 질감 정보의 전력 특징값을 이용한 검색 방법의 결과보다 크게 향상됨을 알 수 있었다.
A content-based image retrieval method using color, texture, and shape features is proposed in this paper. A region segmentation technique using PIM(Picture Information Measure) entropy is used for similarity indexing. For segmentation, a color image is first transformed to a gray image and it is divided into n$\times$n non-overlapping blocks. Entropy using PIM is obtained from each block. Adequate variance to perform good segmentation of images in the database is obtained heuristically. As variance increases up to some bound, objects within the image can be easily segmented from the background. Therefore, variance is a good indication for adequate image segmentation. For high variance image, the image is segmented into two regions-high and low entropy regions. In high entropy region, hue-saturation-intensity and canny edge histograms are used for image similarity calculation. For image having lower variance is well represented by global texture information. Experiments show that the proposed method displayed similar images at the average of 4th rank for top-10 retrieval case.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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