Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2001.04a
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pp.115-118
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2001
An image processing method was applied to characterize a shape of the flexible grinding disk. A disk surface image was taken by CCD camera. Depth of cut was changed to be 2 and 4mm. Circles marked on the disk were captured to extract the key features of the deflection. Notable correlation has been observed between the intervals and the process conditions. Same methodology has been applied to check the symmetry of the human face. Tentative results revealed that symmetry could be checked using the filtered face image.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.10a
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pp.269-272
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1997
It is need to inspect a injected E.V.A midsole automatically in shoe manufacture. We applied image processing technology to inspect a injected E.V.A midsole. Captured image by CCD camera was processed with smoothing and edge detection. We compensated error of length from processed image of gauge block and error by bending strain with the measurement method of interval length for midsole image.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.4
no.2
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pp.1-6
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2016
Impervious surfaces are important indicators for urban development monitoring. Accurate mapping of urban impervious surfaces with observational satellites, such as VNREDSat-1, remains challenging due to the spectral diversity not captured by an individual PAN image. In this article, five multi-resolution image fusion techniques were compared for the task of classifting urban impervious surfaces. The result shows that for VNREDSat-1 dataset, UNB and Wavelet tranformation methods are the best techniques in reserving spatial and spectral information of original MS image, respectively. However, the UNB technique gives the best results when it comes to impervious surface classification, especially in the case of shadow areas included in non-impervious surface group.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06b
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pp.141-146
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1998
Currently virtual studio has used the cromakey method in which an image is captured, and the blue portion of that image is replaced by a graphic image or a real image. The replaced image must be changed according to the camera motion. This paper proposes a novel method to extract camera parameters using the recognition of pentagonal patterns which are painted on the blue screen. The corresponding parameters are position, direction and focal length of the camera in the virtual studio. At first, pentagonal patterns are found using invariant features of the pentagon. Then, the projective transformation of two projected images and the camera parameters are calculated using the matched points. Simulation results indicate that camera parameters are more easily calculated compared to the conventional methods.
In this paper, a server and client simulator for the web-based multi-view 3D image communication system is implemented by using the IEEE 1394 digital cameras, Intel Xeon server computer and Microsoft's DirectShow programming library. In the proposed system, two-view image is initially captured by using the IEEE 1394 stereo camera and then, this data is compressed through extraction of its disparity information in the Intel Xeon server computer and transmitted to the client system, in which multi-view images are generated through the intermediate views reconstruction method and finally display on the 3D display monitor. Through some experiments it is found that the proposed system can display 8-view image having a grey level of 8 bits with a frame rate of 15 fps.
This study was conducted to develop an image processing system which can classify the pig's thermoregulatory behavior under the different environmental conditions. The 4 pigs of 25kg were housed in the environmentally controlled chamber(1.4m$\times$2.2m floor space). Postural behavior of the pigs was captured with an CCD color camera. The raw behavioral images were processed by thresholoding, reduction, separation of slightly contacted pigs, labeling, noise removal, computation of number of labels, and classification of the pig's behavior. The correct classification rate of the image processing system was 97.8%(88 out of 90 testing images). The results of this study showed that the image processing system could be used for a behavior-based automatic environmental controller.
This paper proposes a vehicle license plate recognition system, which has relatively a simple structure and is highly tolerant of noise, by using the DCT(Discrete Cosine Transform) coefficients extracted from the character region of a license plate and the LVQ(Learning Vector Quantization) neural network. The image of a license plate is taken from a captured vehicle image based on RGB color information, and the character region is derived by the histogram of the license plate and the relative position of individual characters in the plate. The feature vector obtained by the DCT of extracted character region is utilized as an input to the LVQ neural classifier fur the recognition process. In the experiment, 109 vehicle images captured under various types of circumstances were tested with the proposed method, and the relatively high extraction rate of license plates and recognition rate were achieved.
An integrated on-line inspection system was constructed with seven cameras, half mirrors to split images. 720 nm and 970 nm band pass filters, illumination chamber having several tungsten-halogen lamps, one main computer, one color frame grabber, two 4-channel multiplexors, and flat plate conveyer, etc. A total of seven images, that is, one color image form the top of an apple and two B/W images from each side (top, right and left) could be captured and displayed on a computer monitor through the multiplexor. One of the two B/W images captured from each side is 720nm filtered image and the other is 970 nm. With this system an on-line grading software was developed to evaluate appearance quality. On-line test results with Fuji apples that were manually fed on the conveyer showed that grading accuracies of the color, defect and shape were 95.3%, 86% and 88.6%, respectively. Grading time was 0.35 second per apple on an average. Therefore, this on-line grading system could be used for inspection of the final products produced from an apple sorting system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.10B
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pp.1111-1116
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2009
In this paper, we discuss distortion-tolerant pattern recognition using computational integral imaging reconstruction. Three-dimensional object information is captured by the integral imaging pick-up process. The captured information is numerically reconstructed at arbitrary depth-levels by averaging the corresponding pixels. We apply Fisher linear discriminant analysis combined with principal component analysis to computationally reconstructed images for the distortion-tolerant recognition. Fisher linear discriminant analysis maximizes the discrimination capability between classes and principal component analysis reduces the dimensionality with the minimum mean squared errors between the original and the restored images. The presented methods provide the promising results for the classification of out-of-plane rotated objects.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.6
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pp.57-65
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2019
In this paper, we study on finding the rail space in elevators by analyzing each image captured with CCD camera. We propose a method that applies one-dimensional matched filter to the pixels of a selected search space in the vertical line at a horizontal position and decides the position with the thickness of the space being represented by a black thick line in captured images. The pattern similarity representing how strongly the associated image pixels resemble with the thick line is defined and calculated with respect to each position along the vertical line of pixels. The position and thickness of the line are decided from the point having the maximum in pattern similarity graph. In the experiments of the proposed method under different illuminational conditions, it is observed that all the pattern similarity graphs show similar shape around door area independent of the conditions and the method can effectively detect the rail space if the rails are illuminated with even weak light. The method can be used for real-time embedded systems because of its simple algorithm, in which it is implemented in simple structure of program with small amount of operations in comparison with the conventional approaches using Canny edge detection and Hough transform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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