The process of detecting edge in an image is an important component of many Pattern Recognition and Computer Vision applications. In many practical cases, there exist blurred images due to defocussing, movement of an object and so on. In addition, local perturbation noise can be added to the images. We propose the edge detection technique in blurred and noisy image. For this, we use Fuzzy pyramid linking mothod to remove noise and enhance the edge in images. We develop contrast intensifier using the concept of Fuzzy sets as a postprocessing.
본 논문은 지문 이미지에 존재하는 애매함을 퍼지 로직을 이용한 표현으로 기존의 융선 추적법의 단점을 보완한다. 지문의 근방의 질을 퍼지 집합의 상대 크기와 근방 명암의 분산을 이용하여 판단한 후 근방의 지문의 질이 좋고 나쁨에 즉각적으로 다른 방법을 사용하여 지문의 융선을 추적하는 새로운 융선 추적법을 제안 설계한다.
G.E. CHATZARAKIS;S. DICKSON;S. PADMASEKARAN;J. RAVI
Journal of applied mathematics & informatics
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제41권3호
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pp.633-645
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2023
In this paper, Completely V-Regular on semiring is defined and used to derive new theorems with some of its properties. This paper also illustrates V-Regular algebra and Completely V-Regular Algebra with examples and properties. By extending completely V-Regular to fuzzy, a new concept, fuzzy V-Regular is brought out and fuzzy completely V-Regular algebra is introduced too. It is also developed by defining the ideals of Completely V -Regular Algebra and fuzzy completely V-Regular algebra. Finally, this fuzzy algebra concept is applied in image processing to detect edges. This V-Regular Algebra is novel in the research area.
본 논문에서는 Canny 에지 검출 알고리즘의 핵심이라 할 수 있는 언어적인 애매한 개념인 "좋은 검출"과 "좋은 지역화" 문제를 퍼지 추론 방식을 통해 처리하는 접근방식을 제안하고, 그레이 스케일 이미지에 관해 퍼지 규칙 기반의 Canny 에지 검출기를 설계한다. 설계의 핵심은 화소들의 그레이 레벨들을 몇 가지의 언어적인 변수들로 분할한 다음에 퍼지 추론 규칙에 따라 편미분 계수들을 근사시키는데 있다. 이러한 접근방식은 기울기 및 기울기 변화에 따른 퍼지 제어 기법과 유사한 측면을 가진다. 이러한 작업을 바탕으로 퍼지 규칙 기반 Canny 에지 검출기를 구현하고, 결과들을 기존 방법과 비교한다. 특히, 제안된 접근 방식은 좁은 동적 범위의 그레이 레벨 이미지의 에지 검출 및 선명화에 있어서 장점을 가진다.
얼굴특징의 윤곽선 검출을 위하여 ${\lambda}$-퍼지척도를 이용하는 방법을 제안하였다. 기존의 방법에는 계곡, 명도, 경계선과 같은 특징점를 이용하여 얼굴 특징점을 찾는다. 이 방법에는 여러가지 특정점을 이용하기 때문에 주변잡음과 기타환경에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 ${\lambda}$-퍼지척도를 이용하여 이러한 단점을 해결하였다. 해당 화소에 대하여 각각의 가중치를 구성함으로서 이들에 대한 평가를 무게중심을 적용하여 종합적으로 평가 하였다. 따라서 인접정보를 유지하여 경계선의 연속성을 확보할 수 있었다. 실험을 통하여 기존의 방법에 비하여 알고리즘의 단순화로 인한 계산량의 감소를 보였으며, 항목간의 중요도에 대한 무게 중심을 검출하여 각도변화와 조명에 보다 강인한 경계선을 추출 할 수 있었다.
The flank wear at the minor cutting edge significantly affects the geometric accuracy and surface roughness in finish machining. A fuzzy estimator based on a fuzzy inference algorithm with a max-min composition rule is introduced to evaluate the minor flank wear length. The features sensitive to minor flank wear are extracted from the dispersion analysis of a time series AR model of the feed directional acceleration signal. These features, dispersions, are used for constructing linguistic rules, and then the fuzzy inferences are carried out with test data sets collected under various cutting conditions. The proposed system turns out to be effective for estimating minor flank wear length.
This paper proposes a new edge detection method using a $3{\times}3$ ideal binary pattern and lookup table (LUT) for the mobile robot localization without any parameter adjustments. We take the mean of the pixels within the $3{\times}3$ block as a threshold by which the pixels are divided into two groups. The edge magnitude and orientation are calculated by taking the difference of average intensities of the two groups and by searching directional code in the LUT, respectively. And also the input image is not only partitioned into multiple groups according to their intensity similarities by the histogram, but also the threshold of each group is determined by fuzzy reasoning automatically. Finally, the edges are determined through non-maximum suppression using edge confidence measure and edge linking. Applying this edge detection method to the mobile robot localization using projective invariance of the cross ratio. we demonstrate the robustness of the proposed method to the illumination changes in a corridor environment.
An image segmentation approach based on the fuzzy worm searching and MIN-MAx clusterng algorithm is proposed in this paper. This algorithm deals with fuzzy worm value and min-max node at a gross scene level, which investigates the edge information including fuzzy worm action. But current segmentation methods based edge extraction methods generally need the mask information for the algebraic model, and take long run times at mask operation, wheras the proposed algorithm has single operation ccording to active searching of fuzzy worms. In addition, we also genetic min-max clustering using genetic algorithm to complete clustering and fuzyz searching on grey-histogram of image for the optimum solution, which can automatically determine the size of rnages and has both strong robust and speedy calculation. The simulation results showed that the proposed algorithm adaptively divided the quantized images in histogram region and performed single searching methods, significantly alleviating the increase of the computational load and the memory requirements.
본 논문에서는 필름, 천, 종이 등의 권출 시스템(winding system)에 사용될 수 있는 초음파 센서 모듈을 개발하였다. 개발된 센서는 끝선 위치를 정확하게 검출하고 주위 환경에 의한 잡음 영향이 적으며 보다 안정적인 검출 신호를 출력한다. 전체 시스템의 동력학식은 권출 대상물의 무게(질량)에 의한 영향이 매우 크며, 이로 인하여 폐루프 시스템의 안정도 및 정밀제어문제등이 발생될 수 있다. 주위 환경에 의한 센서 잡음역시 제어시스템의 성능과 안정도에 영향을 준다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 퍼지-PI/PID 끝선 추적 제어기를 설계-제작하였으며, 실험을 통하여 설계된 제어기의 타당성을 입증하였다.
본논문에서는 GFI(Generalized Fuzzy Isodata)와 FI(Fuzzy Isodata) 알고리즘에 관한 이론을 고찰하고 이를 타이어 접지면 패턴 분류에 적용해 보았다. GFI 알고리즘은 FI 알고리즘의 일반화된 형태로서 분할된 군집에 대해서도 퍼지 분할 행렬(fuzzy partition matrix)을 고려해 다시 군집화(clustering)를 가능하게 하는 알고리즘이다. GFI 알고리즘을 사용하여 이진 트리를 구성함에 있어서 각 노드에서의 분할 여부, 즉 군잡화의 타당성(clustering validity) 점검 및 최종적인 이진 트리의 완성은 FDH(Fuzzy Divisve Hierarchical) 군집화알고리즘을 통해 이루어진다. 타이어 접지면에 대한 표준 특징량을 선정하거나 패턴 분류를 수행함에 있어서 이들 알고리즘은모두 우수한 성능을 가짐을 알 수 있었다. 패턴의 특징량으로는 전처리된 타이어 접지면 영상에 나타나는 윤곽선(edge)의 각도 성분을 선정하였으며 이렇게 선정된 특징량은 패턴의 특징을 잘 표현해 주는 유용한 정보를 가진 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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