In this paper, we describe an image processing algorithm which is able to recognize the road lane. This algorithm performs to recognize the interrelation between AGV and the other vehicle. We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on the top of vehicle and acquires the digital signal. This paper is composed of two parts. One is image preprocessing part to measure the condition of the condition of the lane and vehicle. This finds the information of lines using RGB ratio cutting algorithm, the edge detection and Hough transform. The other obtains the situation of other vehicles using the image processing and viewport. At first, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, if vehicle knows the driving conditions which are lane angle, distance error and real position of other vehicles, we should calculate the reference steering angle.
An image segmentation result depends on pre-processing steps such as contrast enhancement, edge detection, and smooth filtering etc. Especially medical images are low contrast and contain some noises. Therefore, the contrast enhancement and noise removal techniques are required in the pre-processing. In this study, we present an extension by a novel histogram equalization in which both local and global contrast is enhanced using neighborhood metrics. When checking neighborhood information, filters can simultaneously improve image quality. Most important is that original image information can be used for both global brightness preserving and local contrast enhancement, and image quality improvement filtering. Our experiments confirmed that the proposed method is more effective than other similar techniques reported previously.
This paper proposes an image processing algorithm for detecting obstacles on road-lane using DLI(disparity of lane-related information) that is generated by stereo images acquired from dual cameras mounted on a moving vehicle. The DLI is a disparity that is acquired using single lane information from road lane detection. For the purpose to reduce processing time, we use small blocks obtained by edge-histogram based blocking logic. This algorithm detects moving objects such as preceding vehicles and obstacles. The proposed algorithm has been implemented in a personal computer with the road image data of a typical highway. We successfully performed experiments under a wide variety of road conditions without changing parameter values or adding human intervention. Experimental results also showed that the proposed DLI is quite successful.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.12
no.2
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pp.97-103
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2017
Thermal imaging is mainly used in military equipment required for night observation. In particular, technologies of uncooled thermal imaging detectors are being developed as applied to low-cost night observation system. Many system integrators require different specifications of the uncooled thermal imaging camera but their development time is short. In this approach, EOSYSTEM has developed a small size, TEC-less uncooled thermal imaging camera module with $32{\times}32mm$ size and low power consumption. Both domestic detector and import detector are applied to the EOSYSTEM's thermal imaging camera module. The camera module contains efficient infrared image processing algorithms including : Temperature compensation non-uniformity correction, Bad/Dead pixel replacement, Column noise removal, Contrast/Edge enhancement algorithms providing stable and low residual non-uniformity infrared image.
In this study, the basic image-board and algorithm has been developed to extract a road lane by modeling the driving process. The high speed processing enables an image capture, processing and prompt decision making. In order to high speed processing ASIC like FPGA was designed and integrated in one board system. The algorithm enabling road driving must recognize a straight and bend edge separately. The high speed image processing board using FPGA can be used in real-time decision makeing system for road driving and in the machine vision under bad working environments like a coal mine. And it also can be used in the safety control system in subway and in image input system of CCTV and CATV by designing the board to meet various user's needs.
In KACC'91 and '92 conference, we proposed a method of automatically detecting the shape of the faulty holes in a shadow mask by use of CCD ca.mera and image data processing technic. In this method, two adjoining test areas from one image data. of the shadow mask are taken and comparing the shape of holes in these two areas, we can detect the faults in the shadow mask. In this paper, a method is described by use of spatial filtering of effectively finding the faulty holes from the difference image data between the two tested image data. The main role of the filter is to remove sampling errors occurring at the edge of the holes. And the second role is not only to find the existence of faulty holes but also exactly express the shape of faulty holes. Computer simulations and actual experiments with shadow masks have shown that this method of fault detection is very effective for practical use.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.5
no.6
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pp.1169-1174
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2001
A new approach for determining global threshold value of binary image is proposed in this paper. In the proposed algorithm, bit-plane information which involve the shapes of original image is used for dividing image into two parts; object and background. Optimal threshold value are selected based on difference values of average between two regions, which is considered in global binary thresholding. Proposed method is no need to set a initial value, and consequently, it is relatively simple as well as robust. Experimental results showed a good performance in preserving edge not only continuous tone images but also document image.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.2
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pp.172-179
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1991
In this paper we have proposed an efficient coding algorithm using directional filtering. First an image is transformed by using DCT which has better energy compaction and then the transformed image is divided into a low frequency component and several high frequency components. The transformed coefficients of each parts are transmitted respectively by using huffman code and these are transformed inversely at receiver. For the directional components total edge images are reconstructed at zero crossing points. We are able to reduce the amount of data by getting of complex component and making directional angles 90. As a results, this proposed method is better than that of Kunt in respect of processing time and memories. We have 38dB of image quality with objective measurement of PSNR and 0.26bpp of compression ratio which is acceptable.
This paper describes stereo image compression algorithm using disparity and JPEG. because similar images are images with common features, similiar pixel distributions, and similar edge distributions. Fields such as medical imaging or satellite imaging often need to store large collections of similar images. that is, a conventional stereo system with a single left-right pair needs twice data as a monoscopic imaging system. as a result we need compression method compatible stereo image, in this paper after we use JPEG in basic compression method and stereo matching using adaptiv window, we get disparity information, we restored right image using by restored left image and disparity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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