The cloud amount, one of the basic parameter in atmospheric observation, have been observed by naked eyes of observers, which is affected by the subjective view. In order to ensure reliable and objective observation, a new algorithm to retrieve cloud amount was constructed using true color images composed of red, green and blue (RGB). The true color image is obtained by the Skyview, an all-sky imager taking pictures of sky, at the Science Building of Yonsei University, Seoul for a year in 2006. The principle of distinguishing clear sky from cloudy sky lies in the fact that the spectral characteristics of light scattering is different for air molecules and cloud. The result of Skyview's algorithm showed about 77% agreement between the observed cloud amount and the calculated, for the error range, the difference between calculated and observed cloudiness, within ${\pm}2$. Seasonally, the best accuracy of about 83% was obtained within ${\pm}2$ range in summer when the cloud amounts are higher, thus better signal-to-noise ratio. Furthermore, as the sky turbidity increased, the error also increased because of increased scattering which can explain the large error in spring. The algorithm still need to be improved in classifying sky condition more systematically with other complimentary instruments to discriminate thin cloud from haze to reduce errors in detecting clouds.
As fast-speed of aging in modern society has led to increased concern for aging and health improvement of senior citizens, desire about having healthy living-environment has also increased. Living space for senior citizens has to play role of healing for their body feature as well as decrease in mental and psychological function. Color, as important factor that supplements degenerated sense and coping ability caused by aging, it has been revealed through modern medical science that color is effective for making nervous or calming down when it is delivered to one's nerve through sight. The purpose of this study is to suggest basic resource for color arrangement palette of living space and application method by color therapy to improve seniors' mental health by considering psychological and physical features caused by aging. First, consider psychological and physical feature of seniors and color therapy effect through previous research. Second, extract RGB value after selecting color that is helpful for their mental health by using palette from 'Korea Agency for Technology and Standards'. Third, extract other 3 colors that are similar with extracted color from 'NCS 1950 Color System'. Fourth, deduct palette of 3 color arrangement by using 'NCS Navigator' program. Lastly, extract arrangement palette for them by considering difference in visual features, and then suggest arrangement application for each palette through Computer Simulation.
This paper presents the concept of "interactive teleprompter", which provides the user with interaction with oneself or other users for live television broadcasts or smart mirrors. In such interactive applications, eye contacts between the user and the regenerated image or between the user and other persons are important in handling psychological processes or non-verbal communications. Unfortunately, it is not straightforward to address the eye contact issues with conventional combination of normal display and video camera. To address this problem, we propose an "interactive" teleprompter enhanced from conventional teleprompter devices. Our interactive teleprompter can recognize the user's gestures by applying infra-red (IR) depth sensor. This paper also presents test results for a beam splitter which plays a critical role for teleprompter and is designed to handle both visual light for RGB camera and IR for Depth sensor effectively.
LabVIEW coding for video dehazing was developed. The dark channel prior proposed by K. He was applied to remove fog based on a single image, and K. B. Gibson's median dark channel prior was applied, and implemented in LabVIEW. In other words, we improved the image processing speed by converting the existing fog removal algorithm, dark channel prior, to the LabVIEW system. As a result, we have developed a real-time fog removal system that can be commercialized. Although the existing algorithm has been utilized, since the performance has been verified real - time, it will be highly applicable in academic and industrial fields. In addition, fog removal is performed not only in the entire image but also in the selected area of the partial region. As an application example, we have developed a system that acquires clear video from the long distance by connecting a laptop equipped with LabVIEW SW that was developed in this paper to a 100~300 times zoom telescope.
Quantizing and extracting visual features of mushroom(Lentinus edodes L.) are crucial to the sorting and grading automation, the growth state measurement, and the dried performance indexing. A computer image processing system was utilized for the extraction and measurement of visual features of front and back sides of the mushroom. The image processing system is composed of the IBM PC compatible 386DK, ITEX PCVISION Plus frame grabber, B/W CCD camera, VGA color graphic monitor, and image output RGB monitor. In this paper, an automatic thresholding algorithm was developed to yield the segmented binary image representing skin states of the front and back sides. An eight directional Freeman's chain coding was modified to solve the edge disconnectivity by gradually expanding the mask size of 3$\times$3 to 9$\times$9. A real scaled geometric quantity of the object was directly extracted from the 8-directional chain element. The external shape of the mushroom was analyzed and converted to the quantitative feature patterns. Efficient algorithms for the extraction of the selected feature patterns and the recognition of the front and back side were developed. The developed algorithms were coded in a menu driven way using MS_C language Ver.6.0, PC VISION PLUS library fuctions, and VGA graphic functions.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.02a
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pp.484-484
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2012
OLED는 유기재료를 사용하는 특수성 때문에 선명한 고품질의 화질을 얻을 수 있다. 유기재료에 따른 수명이 정해져 있지만 열에 약한 재료를 사용하기 때문에 출력되는 색의 변화를 동반할 만큼 불안정 하다. OLED는 RGB를 순서에 따라 유리 기판 상에 나열한 구조이며 각 화소의 양극과 음극은 가로와 세로로 서로 직교하고 있다. 이러한 OLED의 구조 때문에 직, 간접적으로 전이되는 열과 OLED Device에서 발생하는 자체 열로 인하여 유기소자의 특성이 변형되는, 이른바 열화현상에 쉽게 노출되어 있다. OLED Device를 제작한 후 72시간동안 8V의 전압을 인가하여 열화현상을 촉진시킨 Aging샘플을 확보 하였다. Aging된 Device의 인가전압을 3V ~ 6V까지 변화를 주고 측정해본 결과 각각의 모든 전압에서 Aging Device의 Nomalized Intensity가 상대적으로 20% 감소했음을 확인 하였다. 또한 Aging 된 Device는 As is Device에 비해 단파장 쪽으로 Shift 되는 결과를 보여주었다. 이를 분석하기 위해 CIE 색 좌표계의 NTSC (National Television System(s) Committee)를 이용하였는데, 범위 안에 있던 As is Device의 색 좌표가 Aging 후에는 NTSC범위 밖으로 이동하였는데, 이는 열화현상이 발생하기 전에 비해 방출되는 빛의 파장이 변했다는 것을 의미하며 정확한 색 재현이 안 된다는 것을 보여준다. 또한 I-V특성을 보면 Aging Device의 구동전압 (3.3V) 이 As is Device (2.7V) 에 비해 더 커지는 것을 확인하였는데 이것은 스트레스로 인해서 발생한 트랩에 의하여 캐리어의 이동도가 떨어졌기 때문에 구동 전압이 증가한 것으로 확인할 수 있다. 연구 결과를 통하여 OLED Device의 사용시간 누적에 따른 열화현상은 색 재현성과 휘도의 저하 그리고 구동전압 증가에 영향을 미친다는 것을 확인 하였다.
Purpose: We developed a viability evaluation method for cucumber (Cucumis sativus) seed using hyperspectral reflectance imaging. Methods: Reflectance spectra of cucumber seeds in the 400 to 1000 nm range were collected from hyperspectral reflectance images obtained using blue, green, and red LED illumination. A partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) was developed to predict viable and non-viable seeds. Various ranges of spectra induced by four types of LEDs (Blue, Green, Red, and RGB) were investigated to develop the classification models. Results: PLS-DA models for spectra in the 600 to 700 nm range showed 98.5% discrimination accuracy for both viable and non-viable seeds. Using images based on the PLS-DA model, the discrimination accuracy for viable and non-viable seeds was 100% and 99%, respectively Conclusions: Hyperspectral reflectance images made using LED light can be used to select high quality cucumber seeds.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.11a
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pp.143-152
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2004
Researchers seeking geological and environmental information, depend on remote sensing and aerial photographic datum from various commercial satellites and aircraft. However, adverse weather conditions as well as equipment expense limit the ability to collect data anywhere and anytime. To allow for better flexibility in geological and environmental data collection, we have developed a compact, multi-spectral automatic Aerial Photographic system (PKNU2). This system's Multi-spectral camera can record visible (RGB) and infrared (NIR) band (3032*2008 Pixels) images Visible and infrared band images were obtained from each camera respectively and produced color-infrared composite images to be analyzed for the purpose of the environmental monitoring. However this did not provide quality data. Furthermore, it has the disadvantage of having the stereoscopic overlap area being 60% unsatisfied due to the 12 seconds of storage time of each data The PKNU2 system in contrast, photographed photos of great capacity Thus, with such results, we have been proceeding to develop the advanced PKNU2 (PKNU3) system that consists of a color-infrared spectral camera that can photograph in the visible and near-infrared bands simultaneously using a single sensor, a thermal infrared camera, two 40G computers to store images, and an MPEG board that can compress and transfer data to the computer in real time as well as be able to be mounted onto a helicopter platform.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.5
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pp.789-795
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2002
Color image is formed of combination of three color channels. Therefore its architecture is very complicated and it requires complicated image Processing for effective image segmentation. In this paper. we propose architecture of universalized Color Morphological Pyramids(CMP) which is able to give effective image segmentation. Image Pyramid architecture is a successive Image sequence whose area ratio $2^{\int}({\int}=1,2,....,N)$ after filtering and subsampling of input image. In this technique, noise removed by sequential filtering and resolution is degraded by downsampling using CMP in various color spaces. After that, new level images are constructed that apply formula using distance of neighbor vectors in close level images and segments its image. The feasibility of proposed method is examined by comparing with the results obtained from the existing method.
With the recent increase in the number of households raising pets, various engineering studies have been underway for pets. The final purpose of this study is to automatically generate situation-sensitive captions that can express implicit intentions based on the behavior and sound of cats by embedding the already mature behavioral detection technology of pets as basic element technology in the video capturing research. As a pilot project to this end, this paper proposes a high-level capturing system using optical-flow, RGB, and sound information of cat videos. That is, the proposed system uses video datasets collected in an actual breeding environment to extract feature vectors from the video and sound, then through hierarchical LSTM encoder and decoder, to identify the cat's behavior and its implicit intentions, and to perform learning to create context-sensitive captions. The performance of the proposed system was verified experimentally by utilizing video data collected in the environment where actual cats are raised.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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