Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.3
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pp.159-164
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2019
Detecting wildfire using only color in image information is a very difficult issue. This paper proposes an algorithm to detect forest fire area by analyzing color and motion of the area in the video including forest fire. The proposed algorithm removes the background region using the Gaussian Mixture based background segmentation algorithm, which does not depend on the lighting conditions. In addition, the RGB channel is changed to an HSV channel to extract flame candidates based on color. The extracted flame candidates judge that it is not a flame if the area moves while labeling and tracking. If the flame candidate areas extracted in this way are in the same position for more than 2 minutes, it is regarded as flame. Experimental results using the implemented algorithm confirmed the validity.
The object segmentation algorithm from the background could be used for object recognition and tracking, and many applications. To segment objects, this paper proposes a method that refer to several initial frames with real-time processing at fixed camera. First we suggest the probability model to segment object and background and we enhance the performance of algorithm analyzing the color consistency and focus characteristic of camera for several initial frames. We compensate the segmentation result by using human skeleton characteristic among extracted objects. Last the proposed method has the applicability for various mobile application as we minimize computing complexity for real-time video processing.
Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.
The aim of the paper is to present an object recognition method toward augmented reality system that utilizes existing education instruments that was designed without any consideration on image processing and recognition. The light reflection, sizes, shapes, and color range of the existing target education instruments are major hurdles to our object recognition. In addition, the real-time performance requirements on embedded devices and user experience constraints for children users are quite challenging issues to be solved for our image processing and object recognition approach. In order to meet these requirements we employed a method cascading light-weight weak classification methods that are complimentary each other to make a resultant complicated and highly accurate object classifier toward practically reasonable precision ratio. We implemented the proposed method and tested the performance by video with more than 11,700 frames of actual playing scenario. The experimental result showed 0.54% miss ratio and 1.35% false hit ratio.
Journal of Korean Academy of Oral and Maxillofacial Radiology
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v.22
no.2
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pp.273-282
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1992
The purpose of this study was to propose the utility which was evaluated the digital image processing and clinical application of the videodensitomery. The experiments were performed with IBM-PC/16bit-AT compatible, video camera(CCdtr55, Sony Co., Japan), an color monitor(MultiSync 3D, NEC, Japan) providing the resolution of 512×480 and 64 levels of gray. Sylvia Image Capture Board for the ADC(analog to digital converter) was used, composed of digitized image from digital signal and the radiographic density was measured by 256 level of gray. The periapical radiograph(Ektaspeed EP-21, Kodak Co., U. S. A) which was radiographed dried human mandible by exposure condition of 70 kVp and 48 impulses, was used for primary X-ray detector. And them evaluated for digitzed image by low and high pass filtering, correlations between aluminum equivalent values and the thickness of aluminum step wedge, aluminum equivalent values of sound enamel, dentin, and alveolar bone, the range of diffuse density for gray level ranging from 0 to 255. The obtained results were as follows: 1. The edge between aluminum steps of digitized image were somewhat blurred by low pass filtering, but edge enhancement could be resulted by high pass filtering. Expecially, edge enhancement between distal root of lower left 2nd molar and alveolar lamina dura was observed. 2. The correlation between aluminum equivalent values and the thickness of aluminum step wedge was intimated, yielding the coefficient of correlation r=0.9997(p<0.00l), the regression line was described by Y=0.9699X+0.456, and coefficient of variation amounting to 1.5%. 3. The aluminum equivalent values of sound enamel, dentin, and alvolar bone were 15.41㎜, 12.48㎜, 10.35㎜, respectively. 4. The range of diffuse density for gray level ranging from 0 to 255 was wider enough than that of photodenstiometer to be within the range of 1-4.9.
An, Sung-Jin;Lee, Kwan-Hee;Kwon, Goo-Rak;Kim, Nam-Hyung;Ko, Sung-Jea
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.2
s.314
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pp.116-125
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2007
In this paper, we propose a illumination environment adaptive real-time surveillance system for security of important area such as military bases, prisons, and strategic infra structures. The proposed system recognizes movement of objects on the bright environments as well as in dark illumination. The procedure of proposed system may be summarized as follows. First, the system discriminates between bright and dark with input image distribution. Then, if the input image is dark, the system has a pre-processing. The Multi-scale Retinex Color Restoration(MSRCR) is processed to enhance the contrast of image captured in dark environments. Secondly, the enhanced input image is subtracted with the revised background image. And then, we take a morphology image processing to obtain objects correctly. Finally, each bounding box enclosing each objects are tracked. The center point of each bounding box obtained by the proposed algorithm provides more accurate tracking information. Experimental results show that the proposed system provides good performance even though an object moves very fast and the background is quite dark.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.6
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pp.84-90
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2020
As the uploading and downloading of data through the Internet is becoming more common, data including personal information are easily exposed to unauthorized users. In this study, we detect a target area in images that contain personal information, except for the background, and we protect the detected target area by using a blocking method suitable for the surrounding situation. In this method, only the target area from color image input containing personal information is segmented based on skin color. Subsequently, blurring of the corresponding area is performed in multiple stages based on the surrounding situation to effectively block the detected area, thereby protecting the personal information from being exposed. Experimental results show that the proposed method blocks the object region containing personal information 2.3% more accurately than an existing method. The proposed method is expected to be utilized in fields related to image processing, such as video security, target surveillance, and object covering.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.717-719
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2015
The research and development of the unmanned vehicle is being carried out actively in domestic and foreign countries. The research is being carried out to provide various services so that the weakness of system such as conventional 2D-based navigation systems can be supplemented and the driving can be safer. This paper suggests the method that enables real-time video processing in more efficient way by realizing the location detection and signal recognition technique of traffic signals in video. In order to overcome the limit of conventional methods that have a difficulty in analyzing the signal as it is sensitive to brightness change, the proposed method realizes the program that grasps the depth data in front of the vehicle using video processing, analyzes the signal by detecting traffic signal and estimates color components of traffic signal in front and the distance between traffic signal and the vehicle.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.10
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pp.3475-3489
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2014
Here we present a simple flame detection method for an infrared (IR) thermal camera based real-time fire surveillance digital signal processor (DSP) system. Infrared thermal cameras are especially advantageous for unattended fire surveillance. All-weather monitoring is possible, regardless of illumination and climate conditions, and the data quantity to be processed is one-third that of color videos. Conventional IR camera-based fire detection methods used mainly pixel-based temporal correlation functions. In the temporal correlation function-based methods, temporal changes in pixel intensity generated by the irregular motion and spreading of the flame pixels are measured using correlation functions. The correlation values of non-flame regions are uniform, but the flame regions have irregular temporal correlation values. To satisfy the requirement of early detection, all fire detection techniques should be practically applied within a very short period of time. The conventional pixel-based correlation function is computationally intensive. In this paper, we propose an IR camera-based simple flame detection algorithm optimized with a compact embedded DSP system to achieve early detection. To reduce the computational load, block-based calculations are used to select the candidate flame region and measure the temporal motion of flames. These functions are used together to obtain the early flame detection algorithm. The proposed simple algorithm was tested to verify the required function and performance in real-time using IR test videos and a real-time DSP system. The findings indicated that the system detected the flames within 5 to 20 seconds, and had a correct flame detection ratio of 100% with an acceptable false detection ratio in video sequence level.
Recently, researchers are actively addressed to utilize Unmanned Aerial Vehicles(UAV) for military and industry applications. One of these applications is to trace the preceding flight when it is necessary to track the route of the suspicious reconnaissance aircraft in secret, and it is necessary to estimate the attitude of the target flight such as Roll, Yaw, and Pitch angles in each instant. In this paper, we propose a method for estimating in real time the attitude of a target aircraft using the video information that is provide by an external camera of a following aircraft. Various image processing methods such as color space division, template matching, and statistical methods such as linear regression were applied to detect and estimate key points and Euler angles. As a result of comparing the X-plane flight data with the estimated flight data through the simulation experiment, it is shown that the proposed method can be an effective method to estimate the flight attitude information of the previous flight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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