The Space-borne electro-optical camera system has panchromatic redundant image channel as well as primary channel in order to increase reliability of satellite system. In most case redundant channel never been used during the whole mission period. Staggered array configuration using redundant image channel and new operation mode proposed which operates primary and redundant channel simultaneously. Without new hardware design, fast electronics and system complexity, we can get 1.414 times more fine GSD image of original system or we can get 1.414 times more SNR or High dynamic range imaging mode. In this paper we deal with several image quality improvement methods using dual panchromatic channel.
In this paper, a server and client simulator for the web-based multi-view 3D image communication system is implemented by using the IEEE 1394 digital cameras, Intel Xeon server computer and Microsoft's DirectShow programming library. In the proposed system, two-view image is initially captured by using the IEEE 1394 stereo camera and then, this data is compressed through extraction of its disparity information in the Intel Xeon server computer and transmitted to the client system, in which multi-view images are generated through the intermediate views reconstruction method and finally display on the 3D display monitor. Through some experiments it is found that the proposed system can display 8-view image having a grey level of 8 bits with a frame rate of 15 fps.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.31A
no.6
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pp.61-69
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1994
For distortion-invariant recognition of Korean characters, a holographic implementation of an optical associative memory system is proposed. The structure of the proposed system is a single-layer neural network employing interconneclion matrix, thresholding and feedback. To provide the interconnection matrix, we use two CGII's which are placed on intermcdiate plane of cascaded Vander Lugt corrclators to form an optical memory loop. The holographic correlator stores reference images in a hologram and retrives them in a coherently illuminated feedback loop. An input image which maybe noisy or incomplete, is applicd to the system and simultaneously correlated optically with all of the stord images. These correlations are throsholed and fed back to the input, where the strongest correlation reinforces the input image. The enhanced image passes arround the loop repeatedly, approaching the stored image more closely on each pass until the system stabilizes on the desired image. The computer simulation results show that the proposed Korean Character recognition algorithm has high discrimination capability and noise immunity.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.7
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pp.1193-1205
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1994
This paper presents a fuzzy system that adaptively classifies subimages to four classes according to image activity distribution. In adaptive transform image coding, subimage classification improves the compression performance by assigning different bit maps to different classes. A conventional classification method sorts subimages by their AC energy and divides them to classes with equal number of subimages. The fuzzy system provides more flexible classification to natural images with various distribution of image details than does the conventional method. Clustering of training data in the input-output product space generated the fuzzy rules for subimage classification. The fuzzy system of small number of fuzzy rules successfully classified subimages to improve the compression performance of the transform image coding without sorting of AC energies.
This study was conducted to develop an image processing system which can classify the pig's thermoregulatory behavior under the different environmental conditions. The 4 pigs of 25kg were housed in the environmentally controlled chamber(1.4m$\times$2.2m floor space). Postural behavior of the pigs was captured with an CCD color camera. The raw behavioral images were processed by thresholoding, reduction, separation of slightly contacted pigs, labeling, noise removal, computation of number of labels, and classification of the pig's behavior. The correct classification rate of the image processing system was 97.8%(88 out of 90 testing images). The results of this study showed that the image processing system could be used for a behavior-based automatic environmental controller.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.561-564
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2009
This paper present design and implementation of U-city infrared image surveillance system based on the digital media processor. The hardware is designed and implemented by using commercial chips such as DM642 processor and video encoder, video decoder and the functions of software are to analyze temperature distribution of a monitoring image and to monitor disaster situation such as fire. The required functions and performances are confirmed by testing of the prototype and we verified practicality of the system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.3
s.303
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pp.65-72
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2005
This paper proposes an image display system that reduces the core performance of the processor allocated in the image display, thereby enabling the use of a less expensive processor with a low performance. Essentially, the proposed system supports an image display function for a high resolution in the module of an electronic picture frame (EPF) using a low-performance processor based on converting high definition (HD) image data at a 15Hz frame rate into HD image data at a 60Hz frame rate for use in a digital TV system. As a result, the proposed system can reduce the processor performance to a level corresponding to an image display with a low frame rate, thereby reducing the product cost and allowing various additional functions. Finally, the proposed system is implemented to confirm effectiveness.
In this thesis, a new superimposition scheme using a computer vision system was proposed with 7 pairs of skull and ante-mortem photographs, which were already identified through other tests and DNA fingerprints at the Korea National Institute of Scientific Investigation. At this computer vision system, an unidentified skull was caught by video-camcoder with the MPEG and a ante-mortem photograph was scanned by scanner. These two images were processed and superimposed using pixel processing. Recognition of the individual identification by anatomical references was performed on the two superimposed images. These results were as followings. 1. For the enhancement of skull and ante-mortem photographs, various image processing schemes, such as SMOOTH, SHARPEN, EMBOSS, MOSAIC, ENGRAVE, INVERT, NEON and COLOR TO MONO, were applied using 3*5 window processing. As an image processing result of these methods, the optimal techniques were NEON, INVERT and ENGRAVE for the edge detection of skull and ante-mortem photograph. 2. Using various superimposition image processing techniques (SRCOR, SRCAND, SRCINVERT, SRCERASE, DSTINVERT, MERGEPAINT) were compared for the enhancement of image recognition. 3. By means of the video camera, the skull image was inputed directly to a computer system : superimposing it on the ante-mortem photograph made the identification more precise and time-saving. As mentioned above, this image processing techniques for the superimposition of skull and ante-mortem photographs simply used the previous approach, In other wrods, taking skull photographs and developing it to the same size as the ante-mortem photographs. This system using various image processing techniques on computer screen, a more precise and time-saving superimposition technique could be able to be applied in the area of individual identification in forensic practice.
Emotion recognition is defined as that machines automatically recognize human emotions. Because the human emotions is very subjective, it is impossible to measure objectively. Therefore, the goal of emotion recognition is to obtain a measure that is agreed by as many people as possible. Emotion recognition in a image is implemented as the method that matches human emotions to the various features of the image. In the paper, we propose an emotion recognition system using color features of clothing image based on the Kobayashi's image scale. The proposed system stores colors of image scale into a database. And extracted major colors from a input clothing image are compared with those in the database. The proposed system can obtain three emotions maximally. In order to evaluate the system performance 70 observers are tested. The test results shows that recognized emotions of the proposed system are very similar to the observers emotions.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.10
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pp.489-496
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2016
Thousands of pathological images are produced daily per hospital and they are stored and managed by a pathology information system (PIS). Since image edge detection is one of fundamental analysis tools for pathological images, many researches are targeted to improve accuracy and performance of image edge detection algorithm of HIS. In this paper, we propose a novel image edge detection method. It is based on Canny algorithm with adaptive threshold configuration. It also uses a dividing ruler to configure the two threshold instead of whole image to improve the detection ratio of ruler itself. To verify the effectiveness of our proposed method, we conducted empirical experiments with real pathological images(randomly selected image group, image group that was unable to detect by conventional methods, and added noise image group). The results shows that our proposed method outperforms and better detects compare to the conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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