LiDAR 장비 및 SfM 과 MVS 방법을 이용하여 생성된 point cloud 와 mesh 에는 항상 노이즈가 포함되어 있다. 이러한 노이즈를 제거하기 위해선 노이즈와 edge 를 효과적으로 구분해낼 수 있어야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 mesh 로부터 edge 를 먼저 구분해낸 후 edge 에 해당하는 영역과 평면에 해당하는 영역에 서로 다른 필터를 사용하는 많은 연구들이 있지만 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서는 edge를 잘 구분해내지 못하는 문제가 존재한다. 이러한 방법들은 mesh 로부터 edge 를 구분해내는 알고리즘의 성능이 노이즈를 제거하는 전체 알고리즘의 성능에 큰 영향을 주기 때문에 강한 노이즈에서도 edge 를 잘 구분해낼 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 PCA 와 graph-cut 을 이용하여 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서 edge 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다.
Pham, Van Khien;Kim, Soo-Hyung;Yang, Hyung-Jeong;Lee, Guee-Sang
스마트미디어저널
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제6권4호
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pp.32-40
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2017
In this paper, a robust text detection method based on edge enhanced contrasting extremal region (CER) is proposed using stroke width transform (SWT) and tensor voting. First, the edge enhanced CER extracts a number of covariant regions, which is a stable connected component from input images. Next, SWT is created by the distance map, which is used to eliminate non-text regions. Then, these candidate text regions are verified based on tensor voting, which uses the input center point in the previous step to compute curve salience values. Finally, the connected component grouping is applied to a cluster closed to characters. The proposed method is evaluated with the ICDAR2003 and ICDAR2013 text detection competition datasets and the experiment results show high accuracy compared to previous methods.
Though the increment of using computer vision system in modern industry, there are lots of difficulties to measure precisely because of measurement error distortion phenomenon. Between these reasons, the distortion of edge is dominant reason which is occured by the blurred image. The blurred image is happened when camera can not discriminate its precise focus. To correct and generalize distortion phenomenon is imprrtant. Thus we must fix the discrimination criteria which is collected by image recognition of precise focus. The edge of image means discontinuous point of intensity, and the component of edge is discribed as high frequency component at special domain specturm of image. The good condition of focus means there are much high frequency energy in image. The method of discribing high frequency energy is gradient operater which determines the condition of focus.
본 논문에서는 별도의 센서 없이 영상만을 이용하여 실시간으로 손 영상을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 손은 모양이 매우 복잡하기 때문에 2차원 모양의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 색상정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되며 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 영상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 모양제시 방향이 변하는 경우에도 인식을 가능하게 하기 위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 영상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 또한 에지방향성 데이터를 이용하기에 주성분 공간 생성 시간을 현저히 줄이게 되었다.
단일 영상 센서를 사용하는 디지털 카메라에서 컬러 영상은 3개의 R, G, B 프레임으로 나뉘는데, 복원할 때에는 컬러 보간 과정을 이용하여 풀(full) 해상도 영상을 획득한다. 따라서 베이어 패턴(Bayer’s pattern)과 같은 컬러 필터 어레이(CFA : Color Filter Array)를 통과하는 풀 해상도 컬러영상을 복원하는 과제는 소실된 컬러 요소에 대한 보간 기법과 관련이 있다. 본 논문에서는 모자이크 영상으로부터 정확한 에지 기울기 정보를 추출하기 위한 새로운 필터링 방법을 이용한 디모자이킹 알고리즘을 소개한다. 기존의 알고리즘은 G성분 값을 먼저 보간 후, R과 B성분 값을 보간하는 방식을 취하지만, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 휘도(luminance; L) 정보를 먼저 예측한 후, G와 R, B성분 값을 구한다. 이렇게 얻어진 컬러 성분 값들을 이용해 각각의 에지 방향들이 가지는 가중치를 구하고 가중치들의 합을 이용하여 컬러 보간을 수행한다. 24개의 테스트 영상을 이용하여 기존의 디모자이킹 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하였으며, 제안한 알고리즘이 화질이 우수함을 입증하였다.
We have investigated the contribution of the scattered x rays to the signal imaging in the radiographs acquired with anti-scatter grids of several grid ratios by separating the line spread functions (LSFs) derived from the signal edge image into the primary and the scatter components. By using a 1.0-mm lead plate in the scattering material, the blurred signal edge images were acquired by use of an imaging plate at a tube voltage of 80 kV with the anti-scatter grids of grid ratios for 5:1, 6:1, 8:1, 10:1 and 12:1. The edge profiles of the signal images were scanned and those in relative exposure were differentiated to obtain the LSFs. To investigate the contribution of the scattered x rays to the signal imaging, we proposed a method for separating the LSFs derived from the signal images into the primary and the scatter components, where the scatter component was approximated with exponential function. Our basic approach is to separate the area of the LSFs by ratios of the scattered x-ray exposure to the primary x-ray exposure, which were obtained for the grid ratios by use of a lead disk method. The LSFs and the two components were Fourier transformed to obtain the modulation transfer functions (MTFs) and their two components. As the result, we found that, by using the anti-scatter grids, the scattered x rays were reduced, but the shape of the LSFs of the scatter component hardly changed. The contributions of the scatter component to the MTFs were not negligible (more than 10 %) for spatial frequencies lower than about 1.0 mm$\^$-l/ and that was greater as the grid ratio decreasing. On the other hand, for higher frequencies, the primary component was dominant compared with the scatter component.
This study proposes a method of blending visible and near infrared images to enhance edge details and local contrast. The proposed method consists of radiance map generation and color compensation. The radiance map is produced by a Laplacian pyramid and a soft mixing method based on principal component analysis. The color compensation method uses the ratio between the composed radiance map and the luminance channel of a visible image to preserve the visible image chrominance. The proposed method has better edge details compared to a conventional visible and NIR image blending method.
This study is an investigation of the effect of cracks on the dynamical characteristics of a cantilever beam, having multiple open-edge transverse cracks. The flexibilities due to crack have been identified for several crack depths and locations. In the study the finite element method and component mode synthesis methods are used. Coupling the components is performed by a flexibility matrix taking into account the interaction forces. Each component is modelled by cantilever beam finite elements with two nodes and three degrees of freedom at each node. The results obtained lead to conclusion that, by using the drop in the natural frequencies and the change in the mode shapes, the presence and nature of cracks in a structure can be detected. There is some counter-evidence, however, that the effects due to multiple cracks may interact to make detection more difficult than for isolated cracks.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권3호
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pp.142-150
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2018
This paper describes the algorithm that lowers the dimension, maintains the object recognition and significantly reduces the eigenspace configuration time by combining the edge orientation histogram and principle component analysis. By using the detected object region as a recognition input image, in this paper the object recognition method combined with principle component analysis and the multi-layer network which is one of the intelligent classification was suggested and its performance was evaluated. As a pre-processing algorithm of input object image, this method computes the eigenspace through principle component analysis and expresses the training images with it as a fundamental vector. Each image takes the set of weights for the fundamental vector as a feature vector and it reduces the dimension of image at the same time, and then the object recognition is performed by inputting the multi-layer neural network.
2차원 수중날개의 뒷날에 회전자를 부착한 고양력 발생장치의 성능을 파악하고, 실용화가능성을 살펴보기 위하여 NACA0020형상을 이용하여 모형을 제작하였고 캐비테이션 터널에서 실험을 수행하였다. 양력, 항력, 모멘트의 세 방향의 힘을 계측할 수 있는 가는 막대 형상의 로드셀을 부착하여 유체력을 계측하였으며, 뒷날에 부착된 회전자는 터널 외부에 설치된 DC 서보모터로 회전속도를 제어하였다. 다양한 편향각 조건과 회전자의 회전속도에 따른 체계적인 실험을 통하여 회전자의 효과를 확인하였다. 회전자의 회전속도에 의해 순환제어가 수월하게 조절 가능하다는 점을 실험을 통하여 검증하였으며 회전자의 회전속도에 따라 2배 이상의 양력이 발생함을 확인하였다. 따라서 제안한 양력 장치는 양력조절이 가능한 고양력 발생장치로 충분히 활용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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