광섬유는 코어(Core), 클레드(Clad), 그리고 1,2차 코팅(Coating)으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 광섬유의 코팅에 생기는 결함의 유무 및 종류와 크기를 분류하는 Vision System을 구현하였다. 전처리 과정으로, CCD Camera를 이용하여 얻은 화상에 대하여 Sobel 연산자로 경계선을 추출하고, 문턱값(Threshold Value)을 적용하여 이진 화상을 만든다. 외경 정보 추출을 위하여, 투영 정보, 수리 형태학(Mathematical Morphology)적 연산을 수행하고, 결함의 종류와 크기를 효율적으로 분류하도록 Tree Classifier를 설계하였다. 실험 결과로서 각 결함 별 오차율, 전체 오차율(Total Error Rate)등을 제시하였다.
In this paper, we present a fast algorithm for hand gesture recognition of a human from an image by using the directivity information of the fingers. To implement a fast recognition system, we applied the morphological shape decomposition. A proposed gesture recognition algorithm has been tested on the 300 ${\times}$ 256 digital images. Our experiments using image acquired image camera have shown that the proposed hand gesture recognition algorithm is effective.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2001.05a
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pp.311-317
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2001
The study on Shilla monumental inscription has beer accomplished by many historians. However, the research on enhancement of monumental inscription image using digital image processing technique is not sufficient. The preprocessing using computer is needed fur accurate interpretation of history. In this paper, digital image enhancement algorithm based on mathematical morphology for noise reduction and character clearness is proposed. In the experiment, the subjective image quality is improved using the proposed algorithm.
This work deals with the numerical modeling of dam-break flow over erodible bed. The mathematical model consists of the shallow water equations, the transport diffusion and the bed morphology change equations. The system is solved by central upwind scheme. The obtained results of the resolution of dam-beak problem is presented in order to show the performance of the numerical scheme. Also a comparison of central upwind and Roe schemes is presented.
Bahrami, Mehdi;Karimi-Sabet, Javad;Hatamnejad, Ali;Dastbaz, Abolfazl;Moosavian, Mohammad Ali
Korean Journal of Chemical Engineering
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v.35
no.11
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pp.2241-2255
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2018
RSM methodology was applied to present mathematical models for the fabrication of polyvinylidene fluoride (PVDF) dual-layer hollow fibers in membrane distillation process. The design of experiments was used to investigate three main parameters in terms of polymer concentration in both outer and inner layers and the flow rate of dope solutions by the Box-Behnken method. According to obtained results, the optimization was done to present the proper membrane with desirable properties. The characteristics of the optimized membrane (named HF-O) suggested by the Box-Behnken (at the predicted point) showed that the proposed models are strongly valid. Then, a morphology study was done to modify the fiber by a combination of three types of a structure such as macro-void, sponge-like and sharp finger-like. It also improved the hydrophobicity of outer surface from 87 to $113^{\circ}$ and the mean pore size of the inner surface from 108.12 to 560.14 nm. The DCMD flux of modified fiber (named HF-M) enhanced 62% more than HF-O when it was fabricated by considering both of RSM and morphology study results. Finally, HF-M was conducted for long-term desalination process up to 100 hr and showed stable flux and wetting resistance during the test. These stepwise approaches are proposed to easily predict the main properties of PVDF dual-layer hollow fibers by valid models and to effectively modify its structure.
The method of the edge detection algorithm based on grayscale mathematical morphology has the advantage that image noise can be removed and processed in parallel, and the operation speed is fast. However, the method of detecting the edge of an image using a single structural scale element may be affected by image information. The characteristics of grayscale morphology may be limited to the edge information result of the operation result by repeatedly performing expansion, erosion, opening, and containment operations by repeating structural elements. In this paper, we propose an edge detection algorithm that applies a structural element with strong directionality to noise and then applies weighted entropy to each pixel information in the element. The result of applying the multi-scale structural element applied to the image and the result of applying the directional weighted entropy were compared and analyzed, and the simulation result showed that the proposed algorithm is superior in edge detection.
The principal objective of this study was to investigate changes in ice dendrite size during the freezing of tuna, in order to formulate a mathematical model of ice dendrite size. The tuna was frozen via a uni-directional heat transfer. Thermogram analysis allowed us to determine the position of the freezing front versus time, which is referred to as the freezing front rate. The morphology of the ice dendrites was assessed via scanning electron microscopy after freeze-drying, and the retained pore size was measured as ice dendrites. We noted that the mean size of ice dendrites increased with the distance to the cooling plate; however, it decreased with reductions in the cooling rate and the cooling temperature. In addition, shorter durations of the freeze-drying process decreased the freezing front rate, resulting in a larger size of the ice dendrite pores that operate as water vapor sublimation channels. According to our results, we could derive a linear regression as an empirical mathematical model equation between the ice dendrite size and the inverse of the freezing front rate.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.5
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pp.165-173
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2004
Since the conventional image segmentation methods using mathematical morphology tend to yield over-segmented results, they normally need postprocess which merges small regions to obtain larger ones. To solve this over-segmentation problem without postprocess had to increase size of structuring element used marker extraction. As size of structuring element is very large, edge of region segments incorrectly. Therefore, this paper selectively applies structuring element of mathematical morphology to improve performance of image segmentation and classifies input image into texture region, edge region and simple region using averaged local variance and image gradient. Proposed image segmentation method removes the cause for over-segmentation of image as selectively applies size of structuring element to each region. Simulation results show that proposed method correctly segment for pixel region of similar luminance value and more correctly search texture region and edge region than conventional methods.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.1
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pp.81-92
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1999
In this paper, we propose a new image segmentation algorithm which can be use din object-based image coding applications such as MPGA-4. Since the conventional objet segmentation methods based on mathematical morphology tend to yield oversegmented results, they normally need a postprocess which merges small regions to obtain a larger one. To solve this oversegmentation problem, in this paper, we prosed a block-based segmentation algorithm that can identify large texture regions in the image. Also, by applying the watershed algorithm to the image blocks between the homogeneous regions, we can obtain the exact pixel-based contour. Experimental results show that the proposed algorithm yields larger segments, particularly in the textural area, and reduces the computational complexities.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.6
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pp.38-43
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2008
Skin color information is an important feature for face region detection in color images. This can detect face region using statistical skin color model who is created from skin color information. However, due to the including of different race of people's skin color points, this general statistical model is not accurate enough to detect each specific image as we expected. This paper proposes method to detect correctly face region in various color image that other complexion part is included. In this method set face candidate region applying complexion Gausian distribution based on YCbCr skin color model and applied mathematical morphology to remove noise part and part except face region in color image. And achieved correct face region detection because using Haar-like feature. This approach is capable to distinguish face region from extremely similar skin colors, such as neck skin color or am skin color. Experimental results show that our method can effectively improve face detection results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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