In this paper we report the method of visualizing and measuring the fluid flow within a small droplet of millimeter size. We use a vertical laser sheet in visualization of the micrometer size and special attention is given to the arrangement of microscope to obtain clear images. Then we use a PIV technique to measure the velocity of the internal flow from the images taken. Since the droplet is of spherical shape, the images represent highly deteriorated picture of the real objects due to the refraction phenomenon. In order to compensate the refraction, we in this study developed two kinds of methods for the real velocity. In the first method, the refracted images are directly used to obtain the velocity in the image space, and then the velocity is transformed to the real space. In the second method the images are first transformed to the real-space objects, and then the PIV is used to measure the velocity field. We compared the two results to prove the usefulness of the compensation technique.
Shape description and its corresponding matching algorithm is one of the main concerns in MPEG-7. In this paper, a new method is proposed for shape registration of 2D objects for MPEG-7 Shapes are recognized using the Hu statistical moments in frequency domain. The Hu moments are moment-based descriptors of planar shapes, which are invariant under general translation, rotational, scaling, and reflection transformation. The image is transformed into frequency domain using Fourier Transform. Annular and radial wedge distributions fur the power spectra are extracted. Different statistical features (Hu moments) are found f3r the power spectrum of each selected transformed individual feature. The Euclidean distance of the extracted moment descriptors of the features are found with respect to the shapes in the database. The minimum Euclidean distance is the candidate for the matched shape. The simulation results are performed on the test shapes of MPEG-7.
본 논문에서는 선형계수확장 기반의 웨이블릿 워터마킹 기법을 제안하였다. 워터마크의 안정성을 위하여 먼저 워터마크에 대하여 Amold 변환을 진행한다. 다음 워터마크와 원 영상에 웨이블릿 변환을 진행한다. 워터마크의 크기를 원 영상의 1/4 정도로 선택하였기 때문에 선형계수확장을 적용하여 워터마크를 원 영상 크기만큼 확대한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 웨이블릿 변환된 영상의 저주파대에 일정한 강도로 워터마크를 삽입한다. 워터마크의 추출 시에 기존 방법과 달리 F 노름(norm) 함수를 적용하여 추출된 워터마크와 원 워터마크의 유사도를 비교한다.
작은 화면을 가진 이동 단말기에서 데스크탑 화면에 맞추어 제작된 웹 컨텐츠들을 브라우징 하는 것은 많은 어려움을 갖는다. 웹 페이지에는 이동 단말기용 브라우저의 제한된 기능으로 인해 표시할 수 없는 객체가 일부 포함되어 있는 경우도 있고, 브라우저에서 호환되지 않는 마크업 표준을 사용하여 브라우징 자체가 불가능할 수도 있다. 본 논문에서는 웹 페이지를 이동 단말기에 최적화된 형태로 변환할 수 있는 웹 클리핑 방식의 새로운 이동 인터넷 컨텐츠 적응 방법을 소개한다. 이 방법에서는 컨텐츠 제공자가 클립 편집기를 이용하여 설정한 클립 명세에 따라 원본 웹 문서가 자동으로 클리핑 되고 변환된다. 클립 편집기는 컨텐츠 제공자가 단일 클립, 그룹 클립, 다중 레벨 클립, 동적 클립을 설정하고, 문서의 레이아웃을 수정할 수 있도록 한다. 이렇게 설정된 클립 명세에 따라 원본 문서로부터 추출된 각 클립들은 먼저 중간 언어 형태의 문서로 변환되고, 이는 다시 이동 단말기를 위한 최종 마크업 문서로 변환된다. 또한 다양한 이미지 타입에 대한 변환기능을 제공한다.
본 논문에서는 서브영상(sub-image)에 MSE(mean square error)기반의 블록정합 알고리즘인 TSS (three-step search)와 FS (full search)를 복합적으로 적용함으로써 물체움직임을 고속, 정밀하게 추정 보상하고, 차 영상 기법을 통해 공간적 중복데이터를 제거한 잔여영상(residual image)을 고속 압축할 수 있는 새로운 기법을 제시하였다. 즉, 제안된 기법에서는 픽업된 영상 간의 유사성을 향상시키기 위하여 픽업된 요소영상으로부터 서브영상을 재합성한 뒤, TSS 기반의 MSE 알고리즘을 사용하여 전 물체영역을 대상으로 가능한 물체영역 만을 고속으로 찾은 다음, 그 가능한 물체영역에 정밀한 FS 탐색 알고리즘을 적용하여 물체영상의 정확한 움직임 벡터를 추정하여 보상하게 된다. 또한, 움직임이 보상된 물체영상에 차 영상(difference image) 기법을 적용하여 서브영상 간의 공간적 중복 데이터를 제거한 잔여영상을 얻게 되고 이는 MPEG-4 알고리즘을 통해 최종적으로 압축되게 된다. 실험결과, 제안된 기법은 기존방식에 비해 영상 압축률은 그대로 유지하면서 프레임 당 압축시간이 214% 향상됨을 보임으로써 제안된 기법의 실제 응용 가능성을 제시하였다.
Wiener filtering method was applied to the dual energy imaging procedure in digital radiography(D.R.). A linear scanning photodiode arrays with 1024 elements(0.6mm H 1.3mm pixel size) were used to obtain chest images in 0.7 sec. For high energy image acquisition, X-ray tube was set at 140KVp, 100mA with a rare-earth phosphor screen. Low energy image was obtained with X-ray tube setting at 70KVp, 150mA. These measured dual energy images are represented in the vector matrix notation as a linear discrete model including the additive random noise. Then, the object images are restored in the minimum mean square error sense using Wiener filtering method in the transformed domain. These restored high and low energy images are used for computation of the basis image decomposition. Then the basis images are linearly combined to produce bone or tissue selective images. Using this process, we could improve the signal to noise ratio characteristics in the material selective images.
In this paper, we report detection and recognition of vehicle logo from images captured from street CCTV. Image data includes both the front and rear view of the vehicles. The proposed method is a two-step process which combines image preprocessing and faster region-based convolutional neural network (R-CNN) for logo recognition. Without preprocessing, faster R-CNN accuracy is high only if the image quality is good. The proposed system is focusing on street CCTV camera where image quality is different from a front facing camera. Using perspective transformation the top view images are transformed into front view images. In this system, the detection and accuracy are much higher as compared to the existing algorithm. As a result of the experiment, on day data the detection and recognition rate is improved by 2% and night data, detection rate improved by 14%.
In this paper, an iterative MAP approach using a Bayesian model based on the lognormal distribution for image intensity and a GRF for image texture is proposed for despeckling the SAR images that are corrupted by multiplicative speckle noise. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel type s as states of molecules in a lattice-like physical system defined on a GRF. Because of the MRFGRF equivalence, the assignment of an energy function to the physical system determines its Gibbs measure, which is used to model molecular mteractions. The proposed adaptive iterative method was evaluated using simulation data generated by the Monte Carlo method. In the extensive experiments of this study, the proposed method demonstrated the capability to relax speckle noise and estimate noise-free intensity.
Image analysis was performed with two color systems, Red-Green-Blue (RGB) values and normalized Hue-Saturation-Intensity (HSI). We conducted field studies in Cheongju to determine canopy spectral reflectance and digital image analysis of rice. Spectral reflectance measurements made with a portable spectrometer(LI-1800) correlated with growing stage and digital images for rice. Images in which the color was specified by the common RGB coordinates could be used when there was a sharp contrast between the color of the rice and that of the field soil. In the absence of sharp contrast, identification of the rice covered area was much easer after the color had been transformed into HSI coordinates. This study introduced fundamental theories in digital image analysis and applied that for field situations rice.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.303-306
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1995
The present paper deals with extraction of figures and characters from their background using the knowledge of color. At each pixel of the image on the CRT sent from a video camera, RGB values are transformed into the values in another color system, HSI, where "H" denotes hue;"S" denotes saturation;"I" denotes intensity. Representing color in HSI color space is advantageous, since a human feels color mainly in hue with the aid of brightness and purity. Comparing HSI data thus obtained with the masked original image detects noise-free edges included in the orginal image. Then setting a set of HSI thresholds and changing it identifies the portion of image of the same color. This color information is used in recongnizing characters and figures as an auxiliary system of a hierachical figure categorization method for characters and figures recognition.cters and figures recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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