• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.317-320
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• 2002

In this paper, an automatic histogram specification method is proposed for image enhancement, Fuzzy membership value is adopted for the representation of image histogram. The desired PDF is automatically constructed by the fuzzy membership value. Fuzzy membership value is extracted from dark membership, bright membership function and original histogram. The effectual results are demonstrated by desired PDF which meet the image enhancement requirements. The performance and effectiveness are shown by the analysis and the resultant image in comparison with histogram equalization method.

• Fibers and Polymers
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• 제6권2호
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• pp.156-161
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• 2005

The gray line-profile method is introduced to find fabric density. Some patterned fabrics like stripe design as well as solid fabrics of basic weave structures are used to verify the efficiency and accuracy of the method. The approach is compared with Fourier transform method. Although the gray line-profile method is concise, it shows good results in both solid and patterned fabrics. In addition, it does not require a pre-processing or filtering technique in space or frequency domain to enhance the image suitable for the analysis. However, the approach is slightly influenced by the filter size for finding the local minimums of profile graph.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제11권5호
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• pp.60-69
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• 2003

The simplified two-color method is proposed which can estimate the temperature distribution and the soot density of the whole flame with the image analysis of the high-speed photographs. The factors influenced on its processing were examined, for example, the selection of the wave length, the kind of films, the preparation of the calibration curve between the radiance of flame and the luminance temperature. The simplified two-color method reported in this paper can be used as a tool for the improvement of the combustion process in direct injection diesel engine.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1279-1285
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• 2014

In this paper, we propose on image encryption method which uses NC(Non-linear Cycle) and 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform) in sequence to encrypt medical images. In terms of the methodology, we use NC to generate a pseudo noise sequence equal to the size of the original image. We then conduct an XOR operation of the generated sequence with the original image to conduct level 1 NC encryption. Then we set the proper Gateway Values to generate the 2D CAT basis functions. We multiply the generated basis functions by the altered NC encryption image to conduct the 2nd level 2D CAT encryption. Finally, we verify that the proposed method is efficient and extremely safe by conducting an analysis of the key spatial and sensitivity analysis of pixels.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제10권1호
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• pp.113-118
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• 2011

This paper proposes computer visual inspection algorithms for PCB defects which are found in a manufacturing process. The proposed method can detect open circuit and short circuit on bare PCB without using any reference images. It performs adaptive threshold processing for the ROI (Region of Interest) of a target image, median filtering to remove noises, and then analyzes connected components of the binary image. In this paper, the connected components of circuit pattern are defined as 6 types. The proposed method classifies the connected components of the target image into 6 types, and determines an unclassified component as a defect of the circuit. The analysis of the original target image detects open circuits, while the analysis of the complement image finds short circuits. The machine vision inspection system is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithms are quite successful.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.530-536
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• 2021

LBP 알고리즘은 지역적 질감표현이라는 특성을 가지고 있기 때문에 기준영상과 샘플 영상의 추출 위치와 크기에 따라 전혀 다른 결과를 얻을 수 있다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 먼저 LBP 기본특성을 조사하고, 기준영상(100×100)의 크기를 영상내의 대부분의 특성을 포함할 수 있도록 하고, 임의의 지점에서 추출된 샘플영상(40×40)을 선택한다. 기준영상의 LBP와 샘플영상의 LBP 간의 상관관계를 이용하여 기준영상의 LBP에서의 매칭위치를 찾은 후, 카이분석 방법을 사용하여 샘플영상과 가장 일치하는 기준영상을 찾는 방법을 제시한다.

• 전기학회논문지
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• 제63권5호
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• pp.690-695
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• 2014

This paper presents a modified CCI image interpolation method based on the even-odd decomposition (EOD). The CCI method is a well-known technique to interpolate images. Although the method provides better image quality than the linear interpolation, its complexity still is a problem. To remedy the problem, this paper introduces analysis on the EOD decomposition of CCI and then proposes a reduced CCI interpolation in terms of complexity, providing better image quality in terms of PSNR. To evaluate the proposed method, we conduct experiments and complexity comparison. The results indicate that our method do not only outperforms the existing methods by up to 43% in terms of MSE but also requires low-complexity with 37% less computing time than the CCI method.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권12호
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• pp.119-130
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• 2009

흙의 변형을 측정하기 위해 적용되는 이미지 해석 기법으로는 Particle Image Velocimetry(PIV)와 Digital Image Correlation(DIC)가 있으며, 이 기법들이 더욱 널리 활용되기 위해서는 각 기법에 따라 다양한 조건에서 정밀도를 평가하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이미지 해상도, 변위 및 변형 정도, 픽셀 집합의 크기 및 해석 기법의 다양한 요소를 고려하여 사질토의 변형을 관찰하기에 적합한 최적의 이미지 해석 기법을 제시하고자 한다. 개별요소법(DEM)을 이용하여 구성된 가상의 사질토 이미지를 활용하여 이미지 해석을 행하고 변위를 산정한 후, 개별 요소법의 변위와 비교하였다. 각 영향 요소들이 정확도에 미치는 영향을 분석하였고, 변위 및 변형 정도에 따라 최적의 이미지 해석조건을 제시할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.923-933
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• 2007

본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 사각형 형태 마커 검출 및 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법과 확대/축소 변환을 이용하여 사각형 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 정사각형 형태로 정규화한 다음에는 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터의 크기를 줄인 다음에 SVM을 이용하여 마커 영상인지 아닌지를 검사한다. 마커 영상으로 판별된 영상에 대하여 LDA를 적용하여 특징 벡터의 크기를 더 줄이고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거리법에 의해 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 SVM을 사용함으로써 마커 검출의 오류를 줄일 수 있었고 LDA를 사용함으로써 특징 벡터의 크기는 줄어들고 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.

• 경영과정보연구
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• 제1권
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• pp.401-412
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• 1997

Traditionally, classification of remote sensed image data is one of the important works for image data analysis procedure. So, many researchers have been devoted their endeavor to increasing accuracy of analysis, also, many classification algorithms have been proposed. In this paper, we propose new bands selection method for multispectral bands of remote sensed image data that use rough set theory. Using indiscernibility relations in rough sets, we show that can select the efficient bands of multispectral image data, automatically.