자연영상에 내포되어 있는 문자는 다양한 내용을 표현하는 중요한 정보이다. 기존의 문자 검출 알고리즘은 영상의 복잡도와 주변의 조명, 문자와 유사한 배경색 등의 환경에서 문자영역을 검출하지 못하는 문제점이 있으므로 본 논문에서는 에지 및 형태학적 재구성에 의한 연결요소를 이용한 자연영상에 포함된 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로, 명암도 영상에서 캐니에지(Canny-Edge) 검출기를 이용한 에지 성분과 형태학적 연산에 의한 지역적 최소/최대값을 갖는 연결요소를 검출하고, 각각 검출된 연결성분을 레이블링하고, 레이블링 된 각 성분에 대해 문자가 갖는 특징을 이용한 후보 문자영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 후보 문자 영역을 서로 합병하여 하나의 후보 문자 영역을 생성하고, 후보 문자 영역의 인접성과 유사성으로 후보 문자 영역을 검증하여 최종 문자 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 에지 및 연결요소 성분을 이용한 방법은 문자영역 검출의 정확성이 개선되었다.
Bhang, Kon-Joon;Schwartz, Franklin Walter;Park, Seok-Soon
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.173-176
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2008
Lake studies play an important role in water management, ecology, and other environmental issues. Typically, monitoring lake levels is the first step on the lake studies. However, for the Prairie Pothole Region (PPR) of North America having millions of small lakes and potholes, on-site measurement for lake levels is almost impossible with the conventional gage stations. Therefore, we employed Geographic Information System (GIS) and remote sensing approach with the Shuttle Radar Topography Mission data to extract lake levels. Several image processing techniques were used to extract lake levels for January, 2000 as a one-time snapshot which will be useful in historic lake level reconstruction. This study is associated with other remote sensing datasets such as Landsat imagery and Digital Orthophoto Quadrangle (DOQ). In this research, firstly, image processing techniques like FFT filtering, Lee-sigma, masking with Canny Edge Detector, and contouring were tested for lake level estimation. The semi-automated contouring technique was developed to accomplish the bulk processing for large amount of lakes in this region. Also, effectiveness of each method for bulk processing was evaluated.
운전자 보조 시스템에서 차선 경계 검출은 매우 중요하다. 본 연구는 악조건인 환경에서 차선 경계를 검출하기 위한 강건한 방법을 제안한다. 첫 번째로 원래의 image에서 iVMD(improve Vertical Mean Distribution) Method를 이용하여 수평선을 검출하고, 수평선 하위영역 image를 결정하며, 두 번째로 Canny edge detector를 사용하여 하위 영역에서 차선 표시를 추출한다. 마지막으로, RANSAC algorithm을 이용하여 각각에 맞는 line model을 적용하기 전에, k-means clustering algorithm을 이용하여 오른쪽 왼쪽 차선을 분류 한다. 제안된 알고리즘은 변종조명, 갈라진 도로, 복잡한 차선 표시, 교통신호에 관하여 상당히 정확한 차선 검출 기능을 나타낸다. 실험결과는 제안된 방법이 악조건인 환경하에서 실시간으로 효율적인 요구 사항을 충족함을 보여준다.
본 논문에서는 박막의 삼차원 형상을 신속하게 획득하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 기존의 반사광 측정 장치에 기반한 박막 측정 장비들은 170포인트에 대한 두께를 측정하는데 약 30분 이상의 시간이 요구되므로 박막의 전체적인 형상 정보를 신속하게 파악하는데 적합하지 않다. 제안하는 방법은 Canny 경계검출기를 이용하여 간섭무늬 영상으로부터 등고선을 검출하는 영상 분석법을 기반으로 한다. 검출된 등고선에 대한 절대적인 두께를 측정하고 Borgefors 거리변환 알고리즘을 이용한 보간 처리를 통해 등고선으로부터 높이 맵 정보를 추출한다. 추출된 높이 맵은 DirectX를 사용하여 높이 맵 지형처리 기법으로 삼차원 형상화 된다. 제안된 방법은 적은 수를 가지는 등고선에 대한 높이 정보만을 실측하게 되므로 약 5분의 수행시간으로 박막의 전반적인 삼차원두께 패턴 정보를 얻을 수 있다.
Phromsuwan, U.;Sirisathitkul, C.;Sirisathitkul, Y.;Uyyanonvara, B.;Muneesawang, P.
Journal of Magnetics
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제18권3호
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pp.311-316
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2013
Digital image processing has increasingly been implemented in nanostructural analysis and would be an ideal tool to characterize the morphology and position of self-assembled magnetic nanoparticles for high density recording. In this work, magnetic nanoparticles were synthesized by the modified polyol process using $Fe(acac)_3$ and $Pt(acac)_2$ as starting materials. Transmission electron microscope (TEM) images of as-synthesized products were inspected using an image processing procedure. Grayscale images ($800{\times}800$ pixels, 72 dot per inch) were converted to binary images by using Otsu's thresholding. Each particle was then detected by using the closing algorithm with disk structuring elements of 2 pixels, the Canny edge detection, and edge linking algorithm. Their centroid, diameter and area were subsequently evaluated. The degree of polydispersity of magnetic nanoparticles can then be compared using the size distribution from this image processing procedure.
Recent developments in underwater image recognition methods have received large attention by the ocean engineering researchers. In this paper, an improved bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) approach is employed to decompose the given underwater image into intrinsic mode functions (IMFs) and residual. We developed a joint algorithm based on BEMD and Canny operator to extract multi-pixel edge features at multiple scales in IMFs sub-images. So the multiple pixel edge extraction is an advantage of our approach; the other contribution of this method is the realization of the bi-dimensional sifting process, which is realized utilizing regional-based operators to detect local extreme points and constructing radial basis function for curve surface interpolation. The performance of the multi-pixel edge extraction algorithm for processing underwater image is demonstrated in the contrast experiment with both the proposed method and the phase congruency edge detection.
Today's modern world requires a digital watermarking technique that takes the redundancy of an image into consideration for embedding a watermark. The novel algorithm used in this paper takes into consideration the redundancies of spatial domain and wavelet domain for embedding a watermark. Also, the cryptography-based secret key makes the algorithm difficult to hack and help protect ownership. Watermarking is blind, as it does not require the original image. Few coefficient matrices and secret keys are essential to retrieve the original watermark, which makes it redundant to various intentional attacks. The proposed technique resolves the challenge of optimizing transparency and robustness using a Canny-based edge detector technique. Improvements in the transparency of the cover image can be seen in the computed PSNR value, which is 44.20 dB.
본 논문에서는 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상을 이용하여 홍채 변화를 분석하여 홍채 변화에 따라 환자의 건강 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 홍채 진단 시스템의 경우 홍채 외부 영역은 진단에 도움이 되지 않기에 홍채 영역만을 추출하기 위해 케니 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 추출하고 이전에 촬영한 영상과 현재 촬영한 영상의 차영상을 이용하여 변화를 비교 분석하였다.
중앙값여파기의 일반화된 형태인 스택여파기의 이론을 써서 잡음으로 왜곡된 영상에서의 윤곽선 검출기를 연구하였다. 이 논문에서 제안된 추정값 차이기법(difference of estimates:DoE)은 충격성 잡음의 환경에서 매우 효율적인 기법으로 기존의 형태학적 접근 방법을 개선하였다고 할 수 있다. 이 기법에서는 잡음이 있는 영상에 스택필터를 사용하여 잡음이 없는 원영상의 불림 영상(diated version)과 녹임 영상(eroded version)을 최적으로 추정한다. 그 결과로 얻어진 추정 영상의 차이에 적절한 문턱값 연산을 적용하여 윤곽선을 얻을 수 있다. 이 기법을 써서 얻은 결과는 가산상 정규 잡음의 경우에는 Canny의 기법을 이용하여 얻은 결과와 상응하는 성능을 갖고, 충격성 잡음의 경우에는 훨씬 좋은 성능을 보여준다.
In cell biology area, microscopy enables detecting objects inside cells that are stained or fluorescently tagged. It is disadvantageous for observing these objects because of the noisy characteristics of their environmental surrounding. In this paper, a framework is proposed to increase the throughput and reliability for analysis of these images. First, we apply adaptive beamlet transform to extract edges meaningfully followed by orientation, location, and length in different scales. Then, a post-process is implemented to extend and map them onto original image. Our proposed scheme is compared with Canny edge detector and conventional beamlet transform from four evaluation aspects. It produces better results when experiments are conducted on real images. Much better results for observing internal parts make this framework competitive for analysis of cell images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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