In this paper, a real-time stereoscopic image conversion method using a single frame from a 2-D image is proposed. If original image is too much dark, it is difficult to create correct luminance value. So stereoscopic image is generated after applied image enhancement algorithm to original image. The Stereoscopic image is generated by creating depth map using vertical position information and parallax processing.
In this paper, implementation mode image segmentation method for separate image is presented. The method of segmentation image in conventional method, the error are generated by the threshold values. To improve these problem for segmentation image, the calculation of weighting factor using brightness distribution by histogram of stored images are proposed. For safe image of object and laser image, the computed weighting factor is set to the threshold value. Therefore the image erosion and spread are improved, the correct and reliable informations can be measured. In this paper, the system of 3-D extracting information using the proposed algorithm can be applied to manufactory automation, building automation, security guard system, and detecting information system for all of the industry areas.
본 논문에서는 에너지 절약을 위한 방법으로 냉방기의 적정 온도 및 풍향을 제어하기 위하여 열 영상과 퍼지 추론 규칙을 적용한 온도 및 풍향 제어 기법을 제안한다. 온도 제어를 위한 시뮬레이션에서는 열 영상을 분석하기 위해서 영상을 $300{\times}400$의 크기를 가지는 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Cyan, Blue의 온도 값을 가지는 R,G, B 값으로 구성된다. 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가지며, 색상 분포 영상은 레벨 1에서 레벨 10의 높이 계층으로 분류한다. 분류된 각 계층은 고유의 색상 분포도를 가지며 색상이 가지는 온도 수치에 따라 계층별로 온도 값이 할당된다. 실내 공간의 전체적인 온도의 균형과 풍향을 제어하는 과정은 다음과 같다. 풍향의 방향 및 지속 시간, 그리고 풍향의 강도를 구하기 위한 색상 분포 영상의 온도 및 높이 값을 적용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 풍향의 강도를 구한다.
사이드 스캔 소-나 시스템을 이용하여 태안반도 부근 신두리 해역에서 해저면 음향영상 자료를 획득하였다. 후방산란 음향강도와 해저퇴적물의 물성에 대한 상호관계를 연구하였다. 그리고 위의 두 자료 모두 해저수심과 각각 비교해석 하였다. 해저퇴적물의 물성 대부분은 음향강도와 좋은 상관관계를 보이고 있지만, 퇴적물의 분포양상은 암반노출지역을 제외하고는 해저면 음향영상과 정확하게 일치하지는 않았다. 해저수심은 해저면 음향영상의 분포형태에 영향을 미치고 있었을 뿐만 아니라, 해저퇴적물의 물성 분포에서도 선형적인 관계를 보이고 있었다.
본 논문에서는 기존의 full color LED 전광판에서 일반적인 화질 개선 혹은 화질 보정의 방법으로는 감마, 휘도, 명도조절 등으로 영상의 전체적인 색상과는 상관없이 일률적으로 밝게 혹은 어둡게 처리해 왔다. 그러나 단순히 표출되는 영상 자체의 휘도를 일정 크기로 일률적으로 휘도를 조정하는 방법은 입력되는 영상 신호의 특성을 반영하지 않아 단지 화면 전체가 밝아지거나 어두워졌다는 느낌만을 줄 뿐이다. 그래서 기존의 영상 전송 방식과는 다른 새로운 기술로 LED 전광판에 입력되는 영상 데이터의 히스토그램 분석을 통해 기준 휘도 값을 결정함으로써 입력되는 영상 데이터의 특성이 반영되고, 해당 기준 휘도 값에 따라 히스토그램의 분포를 제어함으로써 LED 전광판에 표출되는 영상 휘도를 균일하게 향상시킬 수 있는 히스토그램 분포 제어가 가능한 full color 전광판의 영상 구동 처리기술을 제안하였다.
디지털 영상 출력 장치를 위해 연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 오차확산 방법은 사람의 시각 특성에 적합한 고주파 성분의 이진 영상을 만들어 내지만 균일하지 못한 점의 분포로 인해 영상의 화질을 저하시키는 패턴이 발생하게 된다. 이러한 단점을 해결하기 위해 다양하게 개선된 오차확산 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 우선 오차확산 방법이 균일한 점의 분포를 발생시키지 못하는 원인을 분석하고 주기함수를 이용하여 이진 문턱값을 조절함으로서 이진 영상의 점의 분포를 균일하게 하여 화질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이진 영상의 화질을 결정하는 소수 화소(minor pixels)가 주어진 계조에 따라 일정한 주거리(principal distance)를 갖도록 하여 이진 화소의 뭉침 현상이나 공백 현상을 최소화 하고 균일한 분포를 갖도록 한다.
산불지역 토양의 침식양상을 구분하기위하여 강원도 강릉시 사천면 일대의 산불지역 토양을 조사하였다. 토양은 유기물의 분포양상 및 토양층의 두께, 토양층 발달의 완전성(성숙도)를 근거로 5개 유형으로 구분하였다. 침식 현상은 토양의 유형에 따라 다르게 나타났다. 나뭇잎, 낙엽층, 뿌리, 재 그 밖의 유기물의 피복이 토양의 색과 영상 이미지 반사에 영향을 미치는 중요한 요인이었다. 침식양상의 차이를 보이는 5개 유형의 토양의 Landsat ETM 영상은 토양 유형별로 상이한 반사특성을 보였다. 산불지역 토양의 정규식생지수(NDVI)와 무감독 분류는 토양유형에 따른 Landsat ETM 영상 차이를 잘 반영하기 못하였으나, 최대우도법에 의한 감독분류 기법의 적용시 산불지역에서 침식형태에 따른 토양유형 구분이 가능하였다. 본 연구는 산불지역에서 침식현상을 파악하고 예측하는데 Landsat ETM 영상의 활용이 매우 효과적임을 보여주었다.
The Department store of today contrary to past plays an important role in the culture of modern market, because of the development of national economy and a rise in the standard of living. The improvement of culture and the high growth of economy made a livelihood fertile, mass production and mass consumption of product based on accumulation of technology caused the industry of distribution to activate, and the change of consumption pattern and various purchasing form resulted in the distribution structure like large scale store. This study was composed of pilot study, the first research, and the second research. In pilot study, the types of interior design the first floor of large-sized department store in the Metropolitan area was classified on the basis of the image of interior design prior researched. The contemporary interior design require unique image frequently because of the qualitative enhancement accompanying segmentation and specialization of space. Especially, the emergence of foreign company along with the change of the distribution environment threaten the domestic interior design industry. Therefore, the interior design plant introducing the image elements is able to have critical influence on forming specialized space in department store. This study investigated the interior design limited to the first floor of large-sized department store in the Metropolitan area, therefore the user's preference and the problem of design in domestic department store of today was not examined well. But this study was able to explore the types of interior design image in the first floor of department store and the relation between consisting elements.
스테레오 감마선 공간 탐지장치는 감마선원을 탐지하고 그 결과를 바탕으로 2차원 영상분포를 측정한 후, 스테레오 카메라 기법을 적용하여 3차원 공간상에서 장치로부터 선원까지의 거리를 측정할 수 있도록 구현되었다. 본 논문에서는 영상처리 알고리즘을 통해 감마선 공간 탐지를 위한 스캔시간을 줄이고, 방사광 및 가시광 영상을 중첩한 후 스테레오 보정을 통해 3차원 가시화를 통한 감마선 분포 탐지 효율 개선을 위한 연구를 수행하였다. 탐지시험 결과 고속 탐지를 위한 알고리즘을 적용한다면 단일선원을 탐지할 때 약 30%이상의 탐지효율 개선하였으며, 3D 모니터를 통한 3차원 시각화 영상을 통해 공간상의 선원에 대한 분포를 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.3984-4005
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2017
Image recognition has become an increasingly important topic for its wide application. It is highly challenging when facing to large-scale database with large variance. The recognition systems rely on a key component, i.e. the low-level feature or the learned mid-level feature. The recognition performance can be potentially improved if the data distribution information is exploited using a more sophisticated way, which usually a function over hidden variable, model parameter and observed data. These methods are called generative score space. In this paper, we propose a discriminative extension for the existing generative score space methods, which exploits class label when deriving score functions for image recognition task. Specifically, we first extend the regular generative models to class conditional models over both observed variable and class label. Then, we derive the mid-level feature mapping from the extended models. At last, the derived feature mapping is embedded into a discriminative classifier for image recognition. The advantages of our proposed approach are two folds. First, the resulted methods take simple and intuitive forms which are weighted versions of existing methods, benefitting from the Bayesian inference of class label. Second, the probabilistic generative modeling allows us to exploit hidden information and is well adapt to data distribution. To validate the effectiveness of the proposed method, we cooperate our discriminative extension with three generative models for image recognition task. The experimental results validate the effectiveness of our proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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