In this paper, the effect of background grey levels on the visual perception of target image displayed on CRT monitor has been investigated. The purpose of this study is to investigate the efficacy of CRT monitor as a display medium of image information especially in medical imaging field. Three sets of experiments have been performed in this study; the first was to measure the luminance response of CRT monitor and to find the best fitting equation, and the second was the psychophysical experiment measuring the threshold grey level difference between the target image and the background required for visual discrimination for various background grey levels, and the third was to develop a visual model that is predictable of the threshold grey level difference measured in the psychophysical experiment. The result of psycophysical experiment shows that the visual perception performance is significantly degraded in the range of grey levels lower than 50, which is turned out due to the low luminance change of CRT monitor in this range while human eye has been adapted to relatively bright ambient illumination.
In this paper, the effect of background grey levels on the visual perception of target image displayed on CRT monitor has been investigated. The purpose of this study is to investigate the efficacy of CRT monitor as a display medium of image Information especially in medical imaging field. Tllree sets of experiments have been performed in this study : the first was to measure the luminance response of CRT monitor and to find the best fitting equation, and the second was the psychophysical experiment measuring the threshold grey level differences between the target image and the background required for visual discrimination (or various background grey levels, and the third was to develop a visual model that is predictable of the threshold grey level difference measured in the psychophysical experiment. The result of psycophysical experiment shows that the visual perception performance is significantly degraded in the range of grey levels lower than 50, which is turned out due to she low luminance change of CRT monitor in this range while human eye has been adapted lo relatively bright ambient illumination. And it Is also shown in the simulation study using the developed visual model that the dominant factor degrading the visual performance is the reflected light from the monitor surface by ambient light in general illumination condition.
본 논문에서는 교통정보 수집용 영상검지기를 위한 새로운 배경생성 방법을 제안한다. 입력되는 영상열의 화소위치별 모든 밝기값을 평균 또는 빈도 계산과정에 참여시키는 기존의 배경생성방법은 차량의 정체가 잦은 경우에 좋지 않은 결과를 보인다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 배경생성 과정에 하이레벨 정보인 차량의 탑지결과를 반영하였다. 차량으로 탐지되지 않은 영상부분만을 배경생성 과정에 참여시켰으며 실험을 통해서 새로 제안한 배경생성 방법이 종전 방법에 비해 차량의 정체가 잦은 경우에도 더 견고하게 차량 탐지를 할 수 있는 배경을 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 조영 영상을 받아들여 관상동맥을 효과적으로 추출하는 방법을 소개한다. 혈관 추출에 일반적으로 사용되는 디지털 혈관조영술(DSA : Digital Subtraction Angiography)은 조영제 투입 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 그러나 이 방법은 배경의 움직임에 민감하고 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오 검출이 발생할 수 있다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임에 기인하는 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 오 인식률은 감소하고 정확도는 증가함을 보여준다.
Tianyu Liang;Hongyang Zhao;Seyedeh Fatemeh Saffari;Daeho Kim
국제학술발표논문집
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The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1065-1072
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2024
Previous approaches to 3D excavator pose estimation via synthetic data training utilized a single virtual excavator model, low polygon objects, relatively poor textures, and few background objects, which led to reduced accuracy when the resulting models were tested on differing excavator types and more complex backgrounds. To address these limitations, the authors present a realism-centric synthetization and labeling approach that synthesizes results with improved image quality, more detailed excavator models, additional excavator types, and complex background conditions. Additionally, the data generated includes dense pose labels and depth maps for the excavator models. Utilizing the realism-centric generation method, the authors achieved significantly greater image detail, excavator variety, and background complexity for potentially improved labeling accuracy. The dense pose labels, featuring fifty points instead of the conventional four to six, could allow inferences to be made from unclear excavator pose estimates. The synthesized depth maps could be utilized in a variety of DNN applications, including multi-modal data integration and object detection. Our next step involves training and testing DNN models that would quantify the degree of accuracy enhancement achieved by increased image quality, excavator diversity, and background complexity, helping lay the groundwork for broader application of synthetic models in construction robotics and automated project management.
This paper proposes a new method of character segmentation in a grayscale image using the standard deviation. Firstly, the proposed method scans vertically the region of interest in an image in order to calculate a standard deviation for each scan line. Characters' standard deviations are much bigger than the background's. Therefore, it is possible to segment characters vertically using the differentiation of those two types of standard deviations. Secondly, the method scans each vertically segmented image horizontally at this time, and then segments each image similarly. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using credit card images. The results show that the proposed algorithm is quite successful for most credit cards. However, the method fails in some credit cards with strong background patterns.
본 연구에서는 고정된 카메라로부터 입력되는 영상열에서 이동 물체를 신뢰성있게 분리하기 위해 형태 정보를 이용하여 이동물체를 분리하는 보안 시스템을 설계하고 구현한다. 영역 분리의 핵심은 배경으로부터 주위 잡음 영역과 무관하게 이동 물체 영역을 분리하는 기술이라고 볼 수 있다. 제안된 방법은 초기 이동 물체가 존재하지 않는 영상을 참고 영상(reference image)으로 하여 입력 영상(input image)과의 차영상(difference image)을 구하고, 차영상의 히스토그램(histogram)에서 배경잡음 모델링(modeling)을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 국부 최대값들(local maxima)을 이용해 후보 초기 영역을 선정한 후, 이 영역을 기반으로 영역의 형태정보를 이용하여 영역을 선별적으로 확장하면서 결합하는 방법을 사용하였다. 또한, 차영상 기법에서 중요시되는 참고영상 갱신방법의 효율적인 적용방안도 제시하였다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역 분리 방법보다 주위 잡음과 무관하게 이동 물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 소나 시스템을 통해 획득된 수중 음향 신호를 디지털 영상의 형태로 변환한다. 그리고 이러한 형태의 영상에 대해 영상 처리 기법을 도입하여 표적 후보를 탐지하고, 이들 영역에 대해 정보를 강화하는 알고리즘을 제안한다. 수중 표적의 탐지 과정은 우선 수중음향신호 영상에서 불규칙한 형태로 분포하고 있는 배경 잡음을 추정하여 재구성한 뒤, 원 영상에서 배경 영상을 제거하여 초기 표적 후보군을 획득한다. 또한 도플러 신호 정보를 가공하여 가중치 맵을 생성하고, 배경잡음이 제거된 영상에 대해 가중치 맵을 이용한 필터링 과정을 수행함으로써 표적 후보에 대한 정보를 보다 정확히 확보하고, 단일프레임에서의 표적 후보 정보를 강화한다. 본 논문에서는 시뮬레이션으로 획득된 수중음향신호에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여, 불규칙적으로 발생하게 되는 잡음이 대부분 제거됨을 확인하였고, 필터링 및 표적 탐지 과정을 통해 수중음향신호 영상에서 표적이 더욱 명확히 표시됨을 확인하였다.
본 논문은 전 방향을 감시할 수 있는 Pan-Tilt-Zoom(PTZ) 카메라를 이용한 파노라마 배경 생성과 객체 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속되는 두 영상의 외곽 영역에서 미리 정한 지역만 위상정합(phase correlation)을 하여 카메라의 지역 움직임을 빠르게 추정하고 벡터 양자화를 통하여 움직임 추정 오차를 최소화 한다. 추정된 움직임 값을 이용하여 겹침 영역이 존재하는 영상들을 획득하여 실린더에 투영시키고 영상을 재 정렬함으로써 파노라마 배경 영상을 생성할 수 있다. 객체 추적은 미리 생성된 파노라마 배경과 입력 영상의 차분 방법을 이용하여 배경과 객체를 분리하고 객체의 움직임을 추적한다. 제안된 객체 추적 방법은 PTZ 카메라를 이용하여 빠르고 안정적인 배경 생성이 가능하고, 전방향의 객체를 지속적으로 추적하는 것이 가능하다. 제안된 방법은 실시간 처리가 가능하며 넓은 감시 지역에서 객체의 형태를 추적하거나 얼굴인식과 같은 분야에서 이용될 수 있을 것이다.
본 논문은 GrabCut 알고리듬을 기반으로 적외선(infrared; IR) 영상에서 물체를 배경으로부터 분할하는 방법을 제안한다. GrabCut 알고리듬은 관심 있는 물체를 둘러싸는 윈도우가 필요하며, 이는 사용자가 설정한다. 그렇지만 이 알고리듬을 영상 시이퀀스에서 물체인식에 적용하려면 윈도우의 로케이션이 자동으로 결정되어야만 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 Otsu 알고리듬으로 한 영상에서 관심은 있으나 알져지지 않는 물체를 적당히 분할하고 블랍 해석을 통해 윈도우를 자동으로 로케이션한다. 그랩 컷 일고리듬은 관심있는 물체와 배경의 확률분포를 추정해야한다. 이 경우에 관심 있는 물체의 확률분포는 자동으로 로케이션된 윈도우 내부의 화소들로부터 추정하고, 배경의 확률 분포는 물체의 윈도우를 둘러싸고 면적은 동일한 영역으로부터 추정한다. 다양한 IR 영상에 대한 분할 실험을 통해 제안한 분할 방법이 IR 영상의 분할에 적합함을 보이고, 기존의 IR 영상 분할 방법과의 비교 및 분석을 통해 제안 알고리듬이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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