Visible light communication (VLC) is a rapidly growing area of research and applications, due to the potential and predicted high efficiency of bandwidth. One of the key challenges in VLC technology is the choice of devices which are going to be deployed VLC features. Smartphone rationally uses the most widely deployed visible light sensor i.e. image sensor in camera, which could be used to receive the intensity modulated data. Image sensor based VLC system would be the most deployable scenario but initially the capacity was not much attractive compared with photodetector based VLC system. Here, the spatial multiplexing is proposed in MIMO based VLC system to increase the system capacity by utilizing the property of spatial separation of optical light sources in smartphone's camera module. The active pixels of imaging plane act as the multiple receivers which could be able to use on MIMO spatial multiplexing to enhance the system performance.
Precision screws have a wide range of industrial applications such as electrical and automotive products. To produce screw threads with high precision, not only high precision manufacturing technology but also reliable measurement technology is required. Machine vision systems have been used in the automatic inspection of screw threads based on backlight illumination, which cannot detect defects on the thread surface. Recently, an omnidirectional inspection system for screw threads was developed to obtain $360^{\circ}$ images of screws, based on front light illumination. In this study, the illumination design for the omnidirectional inspection system was modified by adding a light shield to improve the image uniformity. Optical simulation for various shield designs was performed to analyze image uniformity of the obtained images. The simulation results were analyzed statistically using response surface method, from which optical performance of the omnidirectional inspection system could be optimized in terms of image quality and uniformity.
본 연구에서는 인천항의 인식에 관해 퍼지이론을 이용하여 분석하였다. 분석한 결과 인천항만개발에 대해서 긍정적 이미지의 경우 절충이 0.73, 찬성이 0.27로 나타났고, 부정적 이미지에서도 절충이 0.69, 반대가 0.31로 나타나 양자의 고려가 필요한 것으로 나타났다. 긍정의 경우 연령별로는 20대에서 30대로 이미지가 급격히 낮아지고 부정의 경우에는 10대에서 20대로 이미지가 높아지는 것으로 나타났다. 따라서 긍정적 이미지는 높이고 부정적 이미지는 낮출 수 있는 항만개발을 해야 할 필요가 있다.
본 연구는 무감독 영상분류를 위하여 공간지역 확장을 통하여 영상을 분할한 후 분할된 집단을 한정된 수의 클래스로 분류하는 다중단계 기법을 제안하고 있다. 제안된 알고리듬은 무감독 분석을 위하여 작은 집단들을 단계적으로 큰 집단들로 합병해 가는 계층집단연결 기법에 기반을 두고 있다. 다중단계 기법의 영상분할 단계는 공간적으로 근접하고 있는 이웃지역간의 결합을 통하여 최종적으로 전체영상 공간내의 모든 집단에 대해서 서로 이웃하고 있는 집단들의 물리적 특성이 서로 다르도록 영상을 분할하는 과정이고, 영상분류 단계는 결합 지역의 공간적 제약 없이 영상 분할 단계에서 분할된 지역을 상대적으로 적은 수의 클래스로 분류하는 과정이다. 제안 된 알고리듬에서 사용하고 있는 계층집단연결 기법의 계산/기억 상의 복잡성을 완화시키기 위해 상호최근사 이웃쌍과 다중창 작업을 사용하고 있다. 모의 자료를 사용하여 제단 된 알고리듬 대한 평가와 효율성을 검증하였고 경기도 용인.능평지역의 LANDSAT ETM+ 자료에 적용한 결과를 예시하고 있다.
In this paper, an augmented video generation method to evaluate the performance of lane departure warning system is proposed. In our system, the input is a video which have road scene with general clean lane, and the content of output video is the same but the lane is synthesized with contamination image. In order to synthesize the contamination lane image, two approaches were used. One is example-based image synthesis, and the other is background-based image synthesis. Example-based image synthesis is generated in the assumption of the situation that contamination is applied to the lane, and background-based image synthesis is for the situation that the lane is erased due to aging. In this paper, a new contamination pattern generation method using Gaussian function is also proposed in order to produce contamination with various shape and size. The contamination lane video can be generated by shifting synthesized image as lane movement amount obtained empirically. Our experiment showed that the similarity between the generated contamination lane image and real lane image is over 90 %. Futhermore, we can verify the reliability of the video generated from the proposed method through the analysis of the change of lane recognition rate. In other words, the recognition rate based on the video generated from the proposed method is very similar to that of the real contamination lane video.
When using a computer vision system for a measurement, the geometrically distorted input image usually restricts the site and size of the measuring window. A geometrically distorted image caused by the image sensing and processing hardware degrades the accuracy of the visual measurement and prohibits the arbitrary selection of the measuring scope. Therefore, an image calibration is inevitable to improve the measuring accuracy. A calibration process is usually done via four steps such as measurement, modeling, parameter estimation, and compensation. In this paper, the efficient error calibration technique of a geometrically distorted input image was developed using a neural network. After calibrating a unit pixel, the distorted image was compensated by training CMLAN(Cerebellar Model Linear Associator Network) without modeling the behavior of any system element. The input/output training pairs for the network was obtained by processing the image of the devised sampled pattern. The generalization property of the network successfully compensates the distortion errors of the untrained arbitrary pixel points on the image space. The error convergence of the trained network with respect to the network control parameters were also presented. The compensated image through the network was then post processed using a simple DDA(Digital Differential Analyzer) to avoid the pixel disconnectivity. The compensation effect was verified using known sized geometric primitives. A way to extract directly a real scaled geometric quantity of the object from the 8-directional chain coding was also devised and coded. Since the developed calibration algorithm does not require any knowledge of modeling system elements and estimating parameters, it can be applied simply to any image processing system. Furthermore, it efficiently enhances the measurement accuracy and allows the arbitrary sizing and locating of the measuring window. The applied and developed algorithms were coded as a menu driven way using MS-C language Ver. 6.0, PC VISION PLUS library functions, and VGA graphic functions.
부산 해운대 백사장에 설치된 원격무인 자동 영상 관측시스템에서 관측한 비데오 영상을 이용하여 해안선 변화를 관측하고 분석하였다. 1999년 10월 태풍 바트 기간 중 촬영된 비데오 경사 영상들에 평균영상처리 및 기하 보정 기법을 적용함으로서 파랑과 조석에 의하여 변화되는 해안선의 변화에 대한 정량적인 분석을 시도하였다. 연구 결과 카메라 관측 시스템은 파랑과 조석 등에 의하여 계속적으로 변화하는 해안선을 저비용 고효율로 장기간 관측할 수 있을 것으로 보인다.
수치사진측량시스템(Digital Photogrammetry System)환경 내에서 일어나는 모든 작업은 수치영상을 기본 자료로 이용하게 되므로 수치영상의 품질과 정확도는 수치사진측량의 정확도를 좌우하는 중요한 요소 중에 하나이다. 그림에도 불구하고 현재까지는 수치사진측량 환경의 작업 수행 시 수치영상의 품질이나 정확도에 관한 명확한 기준이 설정되어 있지 않아 자료의 활용성 및 품질을 화보하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 수치사진측량을 이용하여 항공사진영상 데이터베이스를 구축할 경우 선행되어질 항공사진의 수치영상화시 최적해상도를 제시하고자 자동내부표정을 통하여 최적 해상도를 결정하였고, 다음으로 표정해석을 통하여 최적해상도를 검증 하고자 하였다. 그리고 앞서 결정된 최적해상도의 수치영상을 활용하여 정사투영영상이나, 모자이크영상을 제작함으로 그 타탕성을 입증 하고자 하였다.
The 4th industrial revolution, digital image technology has developed beyond the limit of multimedia industry to advanced IT fusion and composite industry. Particularly, application technology related to HCI element algorithm in 3D image object recognition field is actively developed. 3D image object recognition technology evolved into intelligent image sensing and recognition technology through 3D modeling. In particular, image recognition technology has been actively studied in image processing using object recognition recognition processing, face recognition, object recognition, and 3D object recognition. In this paper, we propose a research method of human factor 3D image recognition technology applying human factor algorithm for 3D object recognition. 1. Methods of 3D object recognition using 3D modeling, image system analysis, design and human cognitive technology analysis 2. We propose a 3D object recognition parameter estimation method using FACS algorithm and optimal object recognition measurement method. In this paper, we propose a method to effectively evaluate psychological research techniques using 3D image objects. We studied the 3D 3D recognition and applied the result to the object recognition element to extract and study the characteristic points of the recognition technology.
의료기술의 발전과 함께 의료기관에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 의료 영상의 해석을 위해서는 의사들의 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 특히 영상 정합을 통하여 의료 영상을 원하는 형태로 제공할 필요가 있고, 연속적으로 촬영된 2차원 영상들을 3차원 공간으로 해석하고 가시화 할 수 있는 기술이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 고가의 시스템이 대부분이며 의료기관에서는 고가의 시스템 도입에 따른 예산문제로 인해 사용하기를 꺼려하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 환경들을 고려하여 공개 그래픽 라이브러리인 VTK(Visualization Tool Kit)를 이용하여 정합된 결과를 3차원을 비롯한 여러 형태로 가시화할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 제안한 시각화 시스템은 3차원 공간에서의 정합된 결과를 다양한 형태로 확인함으로써 단순히 2차원으로만 정합 결과를 표현했을 때 보다 정확한 진단 및 치료에 적용할 수 있으며 기존의 유사한 소프트웨어에 비해 가격 경쟁력도 갖출 것이라 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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