Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.48
no.4
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pp.6-13
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2011
Due to its robustness to illumination change, normalized cross-correlation based similarity measurement is widely used in many machine vision applications. However, its inefficient computation structure is not adequate for real-time embedded vision system. In this paper, we present an efficient hardware architecture based on a normalized cross correlation (NCC) for fast image similarity measure. The proposed architecture simplifies window-sum process of the NCC using the integral-image. Relieving the overhead to constructing integral image, we make it possible to process integral image construction at the same time that pixel sequences are inputted. Also the proposed segmented integral image method can reduce the buffer size for storing integral image data.
This paper explains the hardware structure of SURF(Speeded Up Robust Feature) based feature point extractor and its FPGA verification result. SURF algorithm produces novel scale- and rotation-invariant feature point and descriptor which can be used for object recognition, creation of panorama image, 3D Image restoration. But the feature point extraction processing takes approximately 7,200msec for VGA-resolution in embedded environment using ARM11(667Mhz) processor and 128Mbytes DDR memory, hence its real-time operation is not guaranteed. We analyzed integral image memory access pattern which is a key component of SURF algorithm to reduce memory access and memory usage to operate in c real-time. We assure feature extraction that using a Vertex-5 FPGA gives 60frame/sec of VGA image at 100Mhz.
In order to design the products that impression or emotional taste influence the purchase, feedback is necessary as useful data for better idea sketches through users emotional evaluation in early stage of design process. On the other hand, it was required to make judgments individually in previous image evaluations for emotional evaluations such as semantic differential method (SD method) that objects have been considered as classified tendency. However those SD methods are not enough to reflect flexible human capability with similarity judgment in object perceptual process. Therefore, this study proposes a classification of stimulus based on intuitive judgment and a hierarchical image evaluation method based on analysis of hierarchical process and fuzzy integration. The evaluation will be conducted through the order of process, intuitive classification of objective stimulus and items, definition of representatives in each class. Evaluation for each image of the stimulus, calculation of prior raking based on fuzzy integration. The evaluation supportive software is developed to conduct this evaluation process under interactive environments.
본 고는 image의 pattern을 identify하기 위해 그 image data의 FFT(Fast Fourier Transform)를 취한 후 에너지 스펙트럼의 크기를 폐적분한 값으로 부터 original input object와 비교대상의 object에 대한 mean square error 값의 차이를 시뮬레이션한 결과 얻은 threshold value와 비교함으로써 matching 을 구현하기 위함이다. Vax11-780/vms와 Fortran77 Language를 사용하여 시뮬레이션을 수행하였으며 Tektronix graphic terminal이 digitized된 이미지의 모니터용으로 사용되었다.
Kim, Young-Sub;Ahn, Jong-Young;Kim, Sang-Bum;Hur, Kang-In
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.5
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pp.133-138
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2010
In this paper, we make up a feature image including spatial properties and statistical properties on image, and format covariance matrices using region variance magnitudes. By using it to texture classification, this paper puts a proposal for tough texture classification way to illumination, noise and rotation. Also we offer a way to minimalize performance time of texture classification using integral image expressing middle image for fast calculation of region sum. To estimate performance evaluation of proposed way, this paper use a Brodatz texture image, and so conduct a noise addition and histogram specification and create rotation image. And then we conduct an experiment and get better performance over 96%.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.11
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pp.809-814
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2013
Summed area table (SAT) is a data structure in which the sum of pixel values in an arbitrary rectangular area can be represented by the linear combination of four pixel values. Since SAT serially accumulates the pixel values from an image corner to the other corner, a high-resolution image can yield overflow in a floating-point representation. In this paper, we present a new SAT construction technique, which accumulates only the residuals from the linearly-regressed representation of an image and thereby significantly reduces the accumulation errors. Also, we propose a method to find the integral of the linear regression in constant time using double integral. We performed experiments on the image reconstruction, and the results showed that our approach more reduces the accumulation errors than the conventional fixed-offset SAT.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.11
no.4
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pp.565-574
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2000
A new ground penetrating radar imaging method for the estimation of buried artificial structures location and their approximate shapes in dispersive lossy ground is investigated. Fundamental idea is based on estimating delayed time and amplitude retrieval coefficients from scattered signals by buried scatterers. Using absolute value integration of each scanning site not only improve the accuracy of measured scattered signal, but also offers convenient ways to extract the image of buried structures. Multi-term Debye model was employed to describe a dispersive and lossy ground medium. We used the finite difference time domain method to discretize the wave equation in continuous form into the machine suitable form. This imaging method uses a new wave path tracing technique in time domain, which is helpful to identify the exact position of buried structures against the ground surface fluctuations.
Aiming at the problem of low contrast and difficult to recognize video images in low-light environment, we propose an adaptive contrast compensation enhancement algorithm based on human visual perception. First of all, the video image characteristic factors in low-light environment are extracted: AL (average luminance), ABWF (average bandwidth factor), and the mathematical model of human visual CRC(contrast resolution compensation) is established according to the difference of the original image's grayscale/chromaticity level, and the proportion of the three primary colors of the true color is compensated by the integral, respectively. Then, when the degree of compensation is lower than the bright vision precisely distinguishable difference, the compensation threshold is set to linearly compensate the bright vision to the full bandwidth. Finally, the automatic optimization model of the compensation ratio coefficient is established by combining the subjective image quality evaluation and the image characteristic factor. The experimental test results show that the video image adaptive enhancement algorithm has good enhancement effect, good real-time performance, can effectively mine the dark vision information, and can be widely used in different scenes.
지하 탐사용 레이더를 이용하여 지하에 매설된 구조물의 위치를 파악하고 그에 따른 근사 이미지의 추출 방법을 제안하였다. 기본원리는 구조물에 의해 산란되어 수신 안테나로 유입되는 펄스신호의 지연시간과 크기를 측정하는 데 있으며, 측정의 실용성을 위하여 레이더 탐색경로에 따른 수신신호의 절대치 적분 방법을 사용하였다. 일반적으로 지하매질은 침투 주파수에 따라서 다양한 분산 및 손실 특성을 나타내는데, 이러한 매질 특성은 다항 Debye 모델을 이용하여 기술되었다. 3차원 전파(電波) 전파(傳播)를 위한 시뮬레이션에는 FDTD(Finite Difference Time Domain) 방법을 사용하였다.
Lee Young Chan;Jie Min Seok;Baek Joong Hwan;Lee Kang Woong
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.1
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pp.9-16
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2004
In this paper, we propose a robust controller for robot manipulators with parametric uncertainties using feature-based visual servo control system. In order to improve trajectory error of the robot manipulators due to the parameter variation, integral action is included in the dynamic control of part in inner subroutine of the control system. This integral action also reduces feature error in the steady state. The stability analysis of the closed-loop system is shown by the Lyapunov method. The effectiveness of the proposed method is shown by simulation and experimental results on the 5 link robot manipulator with two degree of freedom.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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