Corrosion detection and analysis is a very important topic in reducing costs and preventing disasters. Recently, image processing techniques have been widely applied to corrosion identification and analysis. In this work, we briefly introduces traditional image processing techniques and machine learning algorithms applied to detect or analyze corrosion in various fields. Recently, machine learning, especially CNN-based algorithms, have been widely applied to corrosion detection. Additionally, research on applying machine learning to region segmentation is very actively underway. The corrosion is reddish and brown in color and has a very irregular shape, so a combination of techniques that consider color and texture, various mathematical techniques, and machine learning algorithms are used to detect and analyze corrosion. We present examples of the application of traditional image processing techniques and machine learning to corrosion detection and analysis.
In this paper, realization techniques of the parallel processing and the parallel network system for image processing are described. The parallel image processing system is constructed by the characterization of image processing and processor. Several problems are solved to achieve effective parallel processing and processor networking with the particular properties of image processing, which are reduction of communication quantity, equalization of load and delay depreciation on communication. A parallel image input device is developed for the flexible networking of parallel image processing. An abnormal region detection algorithm which is the basic function in machine vision is applied to evaluate the constructed parallel image processing system. The performance and effectiveness of the system are confirmed by experiments.
The industry of cultural digital contents has been regarded as the main next generation industry. Recently techniques for restoring cultural assets and the multiple usage of those have been developed in our country. Using computer graphics and image processing techniques, many cultural assets have been restored. If the focus for researches and supports to cultural assets restoration grows rapidly, we will create cultural and economical added-values and get the benefit of that technology. In this paper, we introduce the techniques for restoring cultural assets focused on computer graphics and image processing techniques.
With the improvements in computer technologies, utilization of image processing techniques has increased in many areas (such as medicine, defence industry, other industries etc.) Many different image processing techniques are used for surface analysis, detection of manufacturing defects, and determination of physical and mechanical characteristics of composite materials. In this study, cementitious composites were obtained by addition of Grounded Granulated Blast-Furnace Slag (GGBFS), Styrene Butadiene polymer (SBR), and Grounded Granulated Blast-Furnace Slag and Styrene Butadiene polymer together (GGBFS+SBR). Expanded Polystyrene (EPS) beads were added to these cementitious composites in different ratios (20%, 40% and 60%). The mechanical and physical characteristics of the composites were determined, and homogeneity indexes of the composites were determined by image processing techniques to determine EPS distribution forms in them. Physical and mechanical characteristics of the produced samples were obtained by applying consistency, density, water absorption, compressive strength (7 and 28 days), flexural strength (7 and 28 days) and tensile splitting strength (7 and 28 days) tests on them. Also, visual examination by using digital microscope, and image analysis by using image processing techniques with open source coded ImageJ program were performed. As a result of the study, it is determined that GGBFS and SBR addition strengthens the adhesion sites formed as it increases the adhesion power of the mixture and helps to get rid of the segregation problem caused by EPS. As a result of the image processing analysis it is demonstrated that GGBFS and SBR addition has positive contribution on homogeneity index.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권3호
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pp.195-203
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2022
Noise generated during image acquisition and transmission can negatively impact the results of image processing applications, and noise removal is typically a part of image preprocessing. Denoising techniques combined with nonlocal techniques have received significant attention in recent years, owing to the development of sophisticated hardware and image processing algorithms, much attention has been paid to; however, this approach is relatively poor for edge preservation of fine image details. To address this limitation, the current study combined a steering kernel technique with adaptive masks that can adjust the size according to the noise intensity of an image. The algorithm sets the steering weight based on a similarity comparison, allowing it to respond to edge components more effectively. The proposed algorithm was compared with existing denoising algorithms using quantitative evaluation and enlarged images. The proposed algorithm exhibited good general denoising performance and better performance in edge area processing than existing non-local techniques.
Image processing has provided powerful techniques to extract from the acoustic signals the desired information on evaluation for leakage existence, leakage rate, and searching for leakage location, etc. The imagery NDE data available can add additional and significant dimension in nondestructive evaluation(NDE) information and thus for exploiting in applications. To extract such information the use of advanced image processing techniques is much needed. In recent years, there has been much increased use of acoustic signal image processing techniques in acoustic NDE. This approach will increase the efficiency of inspection procedures and reduce inspection time. In this paper we are concerned only with This paper is concerned mainly with the use of advanced image processing techniques in valve leakage detection and advanced image restoration and enhancement methods, which attempt to evaluate promptly by a visualization method the acoustic sources while detecting the valve leakage.
In this thesis, a new superimposition scheme using a computer vision system was proposed with 7 pairs of skull and ante-mortem photographs, which were already identified through other tests and DNA fingerprints at the Korea National Institute of Scientific Investigation. At this computer vision system, an unidentified skull was caught by video-camcoder with the MPEG and a ante-mortem photograph was scanned by scanner. These two images were processed and superimposed using pixel processing. Recognition of the individual identification by anatomical references was performed on the two superimposed images. These results were as followings. 1. For the enhancement of skull and ante-mortem photographs, various image processing schemes, such as SMOOTH, SHARPEN, EMBOSS, MOSAIC, ENGRAVE, INVERT, NEON and COLOR TO MONO, were applied using 3*5 window processing. As an image processing result of these methods, the optimal techniques were NEON, INVERT and ENGRAVE for the edge detection of skull and ante-mortem photograph. 2. Using various superimposition image processing techniques (SRCOR, SRCAND, SRCINVERT, SRCERASE, DSTINVERT, MERGEPAINT) were compared for the enhancement of image recognition. 3. By means of the video camera, the skull image was inputed directly to a computer system : superimposing it on the ante-mortem photograph made the identification more precise and time-saving. As mentioned above, this image processing techniques for the superimposition of skull and ante-mortem photographs simply used the previous approach, In other wrods, taking skull photographs and developing it to the same size as the ante-mortem photographs. This system using various image processing techniques on computer screen, a more precise and time-saving superimposition technique could be able to be applied in the area of individual identification in forensic practice.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권2호
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pp.252-259
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2022
Artificial intelligence is used in fusion with image processing techniques using cameras. Image processing technology is a technology that processes objects in an image received from a camera in real time, and is used in various fields such as security monitoring and medical image analysis. If such image processing reduces the accuracy of recognition, providing incorrect information to medical image analysis, security monitoring, etc. may cause serious problems. Therefore, this paper uses a mixture of YOLOv4-tiny model and image processing algorithm and uses the COCO dataset for learning. The image processing algorithm performs five image processing methods such as normalization, Gaussian distribution, Otsu algorithm, equalization, and gradient operation. For RGB images, three image processing methods are performed: equalization, Gaussian blur, and gamma correction proceed. Among the nine algorithms applied in this paper, the Equalization and Gaussian Blur model showed the highest object detection accuracy of 96%, and the gamma correction (RGB environment) model showed the highest object detection rate of 89% outdoors (daytime). The image binarization model showed the highest object detection rate at 89% outdoors (night).
본 논문은 열적외선 카메라 이미지를 영상 처리 기법을 활용하여 실시간으로 구현하는데 그 목적이 있다. 열적외선 영상 데이터는 온도의 변화에 따라 Hot Mapping, Cool Mapping, Rainbow Mapping을 하였으며, 열적외선 이미지의 명암대비 기능을 알아보기 위해 히스토그램 영상처리 기법을 사용하였고, 물체의 구분을 위해서 열적외선 이미지의 에지 부분을 추출하였다. 또한 이미지에서 온도를 추출해 내기 위해 이미지 정보 프로그램을 만들어 온도를 측정할 수 있었다.
This paper describes an image processing method for inspecting the surface outlook of high speed moving plates. Noise free image and a new real time processing methods are required to inspect the surface outlook of the high speed moving plates in real time. It is difficult to get a noise free image due to a signal noise, a light noise and background image in typical industrial factory. Thus, pre-processing techniques should be required to get a good image and produce so many time steps to proceed the image data. The objective of this research is to get image on the surface of the moving plates with a speed of 1m/sec and to detect some defaults on the surface image. So, the pre-processing techniques ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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