Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.4
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pp.443-450
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2007
In this paper, we propose a novel threshold selection method based on statistical information on gray-levels of given images and interval-valued fuzzy sets. In the proposed threshold selection method, the interval-valued fuzzy set is used to represent more definitely the relationship between a pixel and its belonging region, that is, the object and the background. Also the statistical information on gray-level is used to determine the rules and partitions of interval-valued fuzzy sets. To show the validity of the proposed method, we compared the performance of the proposed with those of conventional methods such as Otsu's method, Huang and Wang's method applied to 5 test images with various types of histograms.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.8
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pp.1495-1504
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2008
New license plates have been used since 2007. This paper proposes a new license plate extraction method using a gray labeling and a fuzzy reasoning method. First, the proposed method extracts the candidate plates by the gray labeling which is the enhanced version of a non-recursive flood-filling algorithm. By newly designed fuzzy inference system. fitness of each candidate plates are calculated. Finally, the area of the license plate in a image is extracted as a region of the candidate label which has the highest fitness. In the experiments, various license plate images took from indoor/outdoor parking lot, street, etc. by digital camera or cellular phone were used and the proposed extraction method was showed remarkable results of a 94 percent success.
A wireless license plate region extracting module is proposed for LPR system controlling multiple gates. This module is cheaply implemented using Raspberry Pi which is open source and high performance. First, as the upper 1/3 of the captured image is discarded as it has no useful information on license plate. Using the OpenCV libraries the edge image is got by Canny algorithm after applying Gaussian filtering to gray image, and the labeling is conducted for 4 consecutive numbers in license plate. These numbers are located using various decision equations, and expanding the numbers region the final license plate region can be extracted. The result image is transferred to Server using wifi direct. Using the proposed module it becomes easy to set up and maintain the LPR system. The experimental results showed that the successful extracting rate was 98.4% using 500 car images with 640 × 480 resolution.
Abstract - In this paper, a segmentation method for brain Magnetic Resonance(MR) image using region clustering technique with statistical distribution of gradient image and fuzzy rules is described. The brain MRI consists of gray matter and white matter, cerebrospinal fluid. But due to noise, overlap, vagueness, and various parameters, segmentation of MR image is a very difficult task. We use gradient information rather than intensity directly from the MR images and find appropriate thresholds for region classification using gradient approximation, rayleigh distribution function, region clustering, and merging techniques. And then, we propose the adaptive fuzzy rules in order to extract anatomical structures and diseases from brain MR image data. The experimental results shows that the proposed segmentation algorithm given better performance than traditional segmentation techniques.
In this paper, we visualized 3-dimensional volume of heart using volume method by thresholding in EBT slices data. Volume rendering is the method that acquire the color by casting a pixel ray to volume data. The gray level of heart region is so high that we decide heart region by thresholding method. When a pixel ray is cast to volume data, the region that is higher than threshold value becomes heart region. We effectively rendered the heart volume and showed the 3-dimensional heart volume.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11a
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pp.511-514
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2003
본 연구는 입력된 영상으로부터 특정한 형태를 이루고 있는 대상 물체를 추출함에 있어, 처리에 소요되는 시간 비용(Time cost)을 줄이는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 특정 관심 지역(Region of Interest)이나 대상 물체(Tareet object)의 경계 검출(Boundary detection)을 하는 과정에 통계학적 수치자료(SSM : Statistical Shape Model)를 사용한 접근법을 이용하였다. 또한, 향후 연구 방향인 의료 영상해석(Medical image analysis)으로의 확장성을 고려, 의료 영상 해석에 많이 사용되어지는 MRI, CT, X-Ray 이미지가 Gray level 영상이라는 것을 감안하여 Gray level 영상을 연구 대상으로 삼았다.
With the increasing use of multimedia technologies, image compression requires higher performance as well as new features such as embedded Tossy to lossless coding, various progressive order, error resilience and region-of-interest coding. In the specific area of still image encoding, a new standard, the JPEG2000, has been currently developed. This paper presents a new compression scheme based on JPEG2000. In the proposed scheme, gray coding is applied to the wavelet coefficient. Since gray coding produces an image whose bit plane is will clustered. The proposed method improves compression efficiency of the JPEG2000.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.3
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pp.708-713
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2004
A method of individual vehicle detection using gray scale image acquired from a high position is proposed for guidance of incoming vehicles to vacant cells in a parking lot and other similar purposes. With the proposed method, each image region corresponding to a cell is fragmented according to density(gray level), and the distribution of segment area is analyzed to decide if a vehicle is present. The proposed method was tested on an actual outdoor parking lot during 2 days with different weather conditions from sunrise through sunset.
A method for detecting foreign substances in mould based on scatter grams was presented to protect moulds automatically during moulding production. This paper proposes a wavelet transform foreign detection method based on Monte Carlo analysis mechanism to identify foreign objects in the tube. We use the Monte Carlo method to evaluate the image, and obtain the width of the confidence interval by the deviation statistical gray histogram to divide the image type. In order to stabilize the performance of the algorithm, the high-frequency image and the low-frequency image are respectively drawn. By analyzing the position distribution of the pixel gray in the two images, the suspected foreign object region is obtained. The experiments demonstrate the effectiveness of our approach by evaluating the labeled data.
Visual features of lip area play an important role in the visual speech information. We are concerned about correct lip area as region of interest (ROI). In this paper, we propose a robust and fast method for locating the mouth corners. Also, we define a region of interest at mouth during speech. A method, which we have used, only uses the horizontal and vertical image operators at mouth area. This searching is performed by fitting the ROI-template to image with illumination control. Most of the lip extraction algorithms are dependent on luminosity of image. We just used the binary image where the variable threshold is applied. The variable threshold varies to illumination condition. In order to control those variations, the gray-tone is converted to binary image by threshold, which is obtained through Multiple Linear Regression Analysis (MLRA) about divided 2D special region. Thus we obtained the region of interest at mouth area, which is the robust extraction about illumination. A region of interest is automatically extracted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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