The structured lighting technique is a very accurate depth measurement method. One problem in this technique is that the laser light is invisible very often partly or as a whole caused from occlusion, light absorbtion, and reflection on the surface. If there is no laser light detected on a row of the image frame, the depth could not be computed at the point on the row. In this paper, a Dynamic Programing-based efficient laser line tracking algorithm is proposed to find the most likely line of the laser light utilizing all the possible information of the laser light trace. The performance of the algorithm is shown.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1814-1828
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2021
Low-light image enhancement is a key technique to overcome the quality degradation of photos taken under scotopic vision illumination conditions. The degradation includes low brightness, low contrast, and outstanding noise, which would seriously affect the vision of the human eye recognition ability and subsequent image processing. In this paper, we propose an approach based on deep learning and Retinex theory to enhance the low-light image, which includes image decomposition, illumination prediction, image reconstruction, and image optimization. The first three parts can reconstruct the enhanced image that suffers from low-resolution. To reduce the noise of the enhanced image and improve the image quality, a super-resolution algorithm based on the Laplacian pyramid network is introduced to optimize the image. The Laplacian pyramid network can improve the resolution of the enhanced image through multiple feature extraction and deconvolution operations. Furthermore, a combination loss function is explored in the network training stage to improve the efficiency of the algorithm. Extensive experiments and comprehensive evaluations demonstrate the strength of the proposed method, the result is closer to the real-world scene in lightness, color, and details. Besides, experiments also demonstrate that the proposed method with the single low-light image can achieve the same effect as multi-exposure image fusion algorithm and no ghost is introduced.
Research in the field of health lighting has continued to advance to reproduce the color temperature of natural light which periodically changes. However, most of this research could only reproduce a uniform circadian color temperature of natural light, therefore failing to realize the characteristics of the circadian cycle of color temperature difference by latitude and longitude. To reproduce the color temperature of natural light on which the characteristics of a region are reflected, the collection technology of real-time characteristics of natural light is needed. If the color temperatures which are not within a periodical pattern due to climate changes, etc., are measured, it will be difficult to judge the occurrence (presence) of the anomalies and to reproduce the circadian cycle of the color temperature of natural light. Therefore, this study proposes an algorithm for judging the anomalies in real time based on the sliding window to reproduce the color temperature of natural light. First, the natural light characteristics DB collected through the on-site measurement were analyzed, the differential values at a one-minute interval were calculated and examined, and then representative color temperature circadian patterns by solar terms were drawn. The anomalies were then detected by the application of the sliding window that calculated the deviation of the color temperature for the measured color temperature data set, which was collected through RGB sensors, while moving along the time sequence. In addition, the presence of anomalies was verified through the comparison study between the detection results and the representative circadian cycle of the color temperature by solar term. The judgment method for the anomalies from the measured color temperature of natural light was proposed for the first time, confirming that the proposed method was capable of detecting the anomalies with an average accuracy of 94.6%.
This paper proposes the methodology of the image processing algorithm that estimates the pose of the inner-pipe crawling robot. The inner-pipe crawling robot is usually equipped with a lighting device and a camera on its head for monitoring and inspection purpose of defects on the pipe wall and/or the maintenance operation. The proposed methodology is using these devices without introducing the extra sensors and is based on the fact that the position and the intensity of the reflected light from the inner wall of the pipe vary with the robot posture and the camera. The proposed algorithm is divided into two parts, estimating the translation and rotation angle of the camera, followed by the actual pose estimation of the robot . Based on the fact that the vanishing point of the reflected light moves into the opposite direction from the camera rotation, the camera rotation angle can be estimated. And, based on the fact that the most bright parts of the reflected light moves into the same direction with the camera translation, the camera position most bright parts of the reflected light moves into the same direction with the camera translation, the camera position can be obtained. To investigate the performance of the algorithm, the algorithm is applied to a sewage maintenance robot.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3892-3912
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2021
The recent rapid growth of mobile network traffic places multi-access edge computing in an important position to reduce network load and improve network capacity and service quality. Contrasting with traditional mobile cloud computing, multi-access edge computing includes a base station cooperative cache layer and user cooperative cache layer. Selecting the most appropriate cache content according to actual needs and determining the most appropriate location to optimize the cache performance have emerged as serious issues in multi-access edge computing that must be solved urgently. For this reason, a cache placement algorithm based on comprehensive utility in big data multi-access edge computing (CPBCU) is proposed in this work. Firstly, the cache value generated by cache placement is calculated using the cache capacity, data popularity, and node replacement rate. Secondly, the cache placement problem is then modeled according to the cache value, data object acquisition, and replacement cost. The cache placement model is then transformed into a combinatorial optimization problem and the cache objects are placed on the appropriate data nodes using tabu search algorithm. Finally, to verify the feasibility and effectiveness of the algorithm, a multi-access edge computing experimental environment is built. Experimental results show that CPBCU provides a significant improvement in cache service rate, data response time, and replacement number compared with other cache placement algorithms.
An automatic sample centering system is underway at the protein crystallography beam line of the Pohang Light Source to improve the efficiency of the crystal screening process. A sample pin which contains a protein crystal is mounted on a goniometer head. Then the crystal should be moved to the center of X-ray beam by controlling the motorized goniometer to obtain diffraction data. Since the X-ray beam is located at the center of the image obtained from the CCD camera when the image of the sample pin is in focus, an auto-focusing algorithm is a very important part in the auto-sample-centering system. However the results of applying several well-known auto focusing algorithms directly to the images are not satisfactory owing to the following factors: misalignment of CCD camera, non-uniform cryo-stream in the background of the image and the supporter of the loop. The performance of an auto-focusing algorithm can be increased if the algorithm is applied to only the loop region identified. Non-uniform cryo-stream and a various illumination condition and a stain, which is shown in the image, are main obstacles to loop region identification. In this paper, a simple loop region identification algorithm, which can solve these problems, is proposed and the effective ness of the proposed scheme is shown by applying the auto-focusing algorithm to the loop region identified.
본 논문에서는 백색광 간섭현상 (white light interferometry)을 위한 신호처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘으로 간섭기의 광경로 절대길이 (absolute optical path length)를 정확하게 측정할 수 있다. 그리고 제안하는 알고리즘은 간섭 무늬 (fringe scan)의 상호 상관관계 함수 (cross-correlation function)와 가설 검증을 사용한다. 가설 검증은 간섭 무늬의 상호 상관관계 함수가 대칭이 되는 봉우리를 영차 간섭 봉우리 (zero order fringe peak) 후보자로 선정함으로써 영차 간섭 봉우리를 오판할 확률을 줄인다. 산탄잡음(shot noise)이 제안된 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 컴퓨터 모의 실험을 통하여 조사하였다. 모의 실험결과와 보외법 (extrapolation)을 사용하여 신호대산탄잡음비 (signal-to-shot noise ratio)가 31 dB 보다 클 때의 알고리즘의 성능을 예측하였다. 간섭 봉우리의 세 가지 매개변수 변화 (신호대산탄잡음비, 간섭 스캔 샘플링율 광원의 가간섭성 길이)에 따른 영차 간섭 봉우리 추정 오차를 계산하였다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘이 영차 간섭 무늬 봉우리를 정확하게 판별할 수 있음을 보여주었다. 제안하는 신호처리 알고리즘은 소프트웨어적인 기법으로서 경제적이고 속도가 빠르며 간단한 알고리즘이다.
This paper presents a novel contrast enhance algorithm for images displayed with bright environment light. This algorithm is designed to preserve local contrast based on the luminance ratio of the pixel to its local surround in attention. This algorithm improves image quality of projectors in a bright room.
본 논문에서는 LCD TV의 전력 절감을 위해 빛 확산 함수(Light Spread Function)을 이용한 LED BLU(Backlight Unit)의 디밍 제어 알고리즘을 제안하고, 효율적으로 구현할 수 있는 방법을 제시한다. 기존의 이차원 디밍 제어 알고리즘은 BLU의 LED를 MxN개의 블록으로 분할하고, 각 분할 영역에 해당하는 입력 영상에 따라 백라이트의 밝기를 계산하여 디밍 제어를 수행한다. 그러나, 각 블록의 LED 빛은 확산되어 인접 블록에 영향을 주기 때문에 각 블록의 최종 휘도는 디밍 제어 값보다 크게 된다. 제안된 알고리즘은 빛 확산 함수를 이용하여 각 블록이 인접 블록으로부터 영향 받는 양 만큼 줄인 디밍 제어 값을 사용함으로써, 기존의 알고리즘보다 더 많은 전력 절감이 가능해진다.
Consumer demand for high quality image/video services led to growing trend in image quality enhancement study. Therefore, recent years was a period of substantial progress in this research field. Through careful observation of the image quality after processing by image enhancement algorithms, we perceived that the dark region in the image usually suffered loss of contrast to a certain extent. In this paper, the low-light stretch preprocessing algorithm is, hence, proposed to resolve the aforementioned issue. The proposed approach is evaluated qualitatively and quantitatively against the well-known histogram equalization and Photoshop curve adjustment. The evaluation results validate the efficiency and superiority of the low-light stretch over the benchmarking methods. In addition, we also propose the 255MHz-capable hardware implementation to ease the process of incorporating low-light stretch into real-time imaging systems, such as aerial surveillance and monitoring with drones and driving aiding systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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