Journal of International Society for Simulation Surgery
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제2권1호
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pp.7-9
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2015
Purpose In the many face-related application such as head pose estimation, 3D face modeling, facial appearance manipulation, the robust and fast facial feature extraction is necessary. We present the facial feature extraction method based on shape regression and feature selection for real-time facial feature extraction. Materials and Methods The facial features are initialized by statistical shape model and then the shape of facial features are deformed iteratively according to the texture pattern which is selected on the feature pool. Results We obtain fast and robust facial feature extraction result with error less than 4% and processing time less than 12 ms. The alignment error is measured by average of ratio of pixel difference to inter-ocular distance. Conclusion The accuracy and processing time of the method is enough to apply facial feature based application and can be used on the face beautification or 3D face modeling.
Depth error correction effect for maladjusted stereo cameras with calibrated pixel distance parameter is presented. The proposed neural network technique is the real time computation method based theory of inter-node diffusion for searching the safety distances from the sudden appearance-objects during the work driving. The main steps of the distance computation using the theory of stereo vision like the eyes of man is following steps. One is the processing for finding the corresponding points of stereo images and the other is the interpolation processing of full image data from nonlinear image data of objects. All of them request much memory space and time. Therefore the most reliable neural-network algorithm is derived for real-time matching of objects, which is composed of a dynamic programming algorithm based on sequence matching techniques.
본 논문에서는 영상 블록내의 에지 맵을 이용한 새로운 인트라 필드 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 기존의 방향성 기반 라인 평균 방식들은 화소단위 상관도를 이용하기 때문에 화소값의 변화에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 또 방향성 에지를 탐색할 때 탐색 영역 내에 에지들이 다수 존재할 경우 부적절한 에지 방향을 찾게 되고 이는 화질의 열화를 가져온다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문은 에지 맵에 의해 계산되는 에지 방향 벡터와 이 벡터가 이용된 보간방식을 제안한다. 먼저 소벨 마스크를 이용하여 에지 방향 벡터를 구한 후, 구해진 에지방향 벡터를 이용해 다섯 개의 에지 방향 벡터의 가중치 값을 구한다. 구해진 값들은 이후에 여러 에지방향으로부터 구해지는 보간값들과 중해짐으로써 최종 보간값을 예측하게 된다. 본 논문의 핵심 아이디어는 에지 검출기를 통해 구해진 하나의 에지 방향 정보만으로 보간작업을 수행하지 않고 사용 가능한 모든 에지방향의 정보로부터 구해지는 결과값들에 가중치를 곱하여 보간작업을 수행하는 방식이다.
One of display trends today is development of high pixel density. To get high PPI, a small size of pixel must be developed. RGB pixel is arranged by evaporation process which determines pixel size. Normally, a fine metal mask (FMM; Invar alloy) has been used for evaporation process and it has advantages such as good strength, and low thermal expansion coefficient at low temperature. A FMM has been manufactured by chemical etching which has limitation to controlling the pattern shape and size. One of alternative method for patterning FMM is laser micromachining. Femtosecond laser is normally considered to improve those disadvantages for laser micromachining process due to such short pulse duration. In this paper, a femtosecond laser drilling for thickness of 16 ㎛ FMM is examined. Additionally, we introduce experimental results for controlling taper angle of hole by vibration module adapted in laser system. We used Ti:Sapphire based femtosecond laser with attenuating optics, co-axial illumination, vision system, 3-axis linear stage and vibration module. By controlling vibration amplitude, entrance and exit diameters are controllable. Using vibrating objective lens, we can control taper angle when femtosecond laser hole drilling by moving focusing point. The larger amplitude of vibration we control, the smaller taper angle will be carried out.
최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 물체감지 및 인식, 추적 등의 알고리즘을 사용하는 시스템에서 다양한 응용기술들이 연구되고 있다. 영상을 기반으로 동작하는 시스템의 경우, 전처리 과정으로 잡음제거를 진행하고 있으며, 시스템의 환경에 따라 정밀한 잡음제거가 요구되는 경우가 있다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 발생하기 쉬운 블러링 현상을 최소화하며 결과 영상의 디테일을 강조하기 위해 국부영역의 화소분할을 사용한 변형된 중심 가중치 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 국부 영역의 화소를 두 영역으로 분할하였을 때, 분할된 영역 중 우세한 영역의 중심을 가중치 필터 알고리즘의 기준으로 정하였다. 결과영상은 필터링 마스크 내부의 화소값에 변형된 중심 가중치를 컨벌루션하여 계산한다.
This paper is concerned with the measurement of low-frequency vibrations of structures using the image processing method. To measure the vibrations visually, the measurement system consists of a camera, an image grabber board, and a computer. The specific target installed on the structure is used to calculate the vibration of structure. The captured image is then converted into a pixel-based data and then analyzed numerically. The limitation of the system depends on the image capturing speed and the size of image. In this paper, we discuss the methodology for the vibration measurement using the image processing method. The method enables us to measure the displacement directly without any contact. The resolution of the vibration measurement can be refined but limited to the sub centimeter displacement.
In this paper, an algorithm is presented to recognize road based on unpaved test courses image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, gray level slicing, masking and identification of unpaved test courses. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing unpaved road. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning or assistance system.
지하 탐사 레이더(GPR: Ground-Penetrating Radar) 영상에서 지하의 비균일성에 의한 클러터(clutter)의 영향을 저감할 수 있는 고유 영상(eigenimage) 기반의 신호처리 기법을 제시하였다. GPR 탐사의 B-scan 영상에 기존의 고유 영상 필터링 기법을 적용하면 안테나 링잉, 송수신 안테나 간의 직접 결합(direct coupling)과 지표면 반사와 같이 비교적 균일한 클러터는 충분히 제거할 수 있다. 그러나, 지하의 비균일성(inhomogenity)에 의한 불규칙적인 클러터는 제거되지 못한 채 여전히 남아 있어서, 표적 신호(target signal)는 클러터에 의해 왜곡되거나 가려진다. 고유 영상 필터링한 영상들의 동일 픽셀(pixel) 간의 관계를 비교해 보면, 지하의 클러터와 표적에 해당하는 픽셀은 서로 다른 상관성이 존재하였다. 상관성이 높은 픽셀은 강화하면서 상관성이 낮은 픽셀은 저감할 수 있도록 고유 영상 필터링한 영상들에서 동일 픽셀간 기하 평균 신호처리 방법을 제안하였다. 불규칙 매질 분포(random media distribution)를 갖는 비균일 지하 속의 표적에 대한 GPR 탐사를 불규칙 매질 생성 기법(randommedia generation technique)과 시간 영역 유한 차분(FDTD: Finite-Difference Time-Domain)법으로 모의계산하고, 제안한 신호처리 방법을 GPR 탐사의 B-scan 자료에 적용하였다. 제안한 방법은 기존의 고유 영상 필터링에 비해서 지하의 비균일 클러터를 현저히 저감하고, 표적신호는 충분히 강화할 수 있음을 보였다.
For the object-based video compression at very low bit rate, vieo segmentation is an essential part. In this paper, we propose a temporal video segmentation algorithms for motion pictures which is based on blocks. The algorithm is composed of three steps: (1) the change-detection, (2) the block merging, and (3) the block segmentation. The first step separates the change-detected region from background. Here, a new method for removing the uncovered region without motion estimation is presented. The second step, which is further divided into three substeps, estimates motions for the change-detected region and merges blocks with similar motions. The merging conditions for each substep as criteria are also given. The final step, the block segmentation, segments the boundary block that is excluded from the second step on a pixel basis. After describing our algorithm in detail, several experimental results along the processing order are shown step by step. The results demonstrate that the proposed algorithm removes the uncovered region effectively and produced objects that are segmented well.
본 논문에서는 서로 다른 두 개의 영상, 특히 위성영상을 정합하기 위한 방안을 제안 하였다. 일반적인 영상 정합 분야에서는 하나의 영상을 크기와 영상이 포함하고 있는 내용 그리고 밝기가 같지 않은 다른 영상과 비교하게 된다. 만일 비교하고자 하는 영상내에 잡음이 없다면, 즉 두 개의 영상이 동등한 화소값을 갖거나 에지의 변화가 없다면 단순히 화소단위의 비교가 될 것이다. 그러나 많은 응용분야에서 정합을 위해 사용되는 대부분의 영상은 상당히 다른 특성을 갖게 된다. 본 논문에서는 취득 시기가 서로 다른 위성영상을 정합하기 위한 효율적인 방법을 제안하다. 이 방식은 GCP chip을 원 영상과 정합하여 기하보정 된 영상을 얻기 위해 사용될 수 있다. 제안한 방식은 웨이브렛 변환에 기반을 두고 있으며, 기존의 다른 방식과는 달리 영상분석이나 히스토그램 평활화와 같은 전처리를 필요로 하지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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