본 논문에서는 2차원 바코드 영상을 위한 적응적 이진화 방법을 제안한다. 적응적 이진화 방법은 주로 문서 영상에 맞게 발전되어 왔다. 그러므로 기존 방법들은 이차원 바코드 영상 인식에 적용하기에 부적절하다. 이 문제점을 극복하기 위해 적분영상을 사용한 새로운 적응형 이진화 방법을 소개한다. 제안한 방법의 성능 입증을 위해 기존 방법과 속도, 성능 비교 실험을 수행하였고 실험 결과는 기존 방법보다 우수함을 입증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.5073-5086
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2015
The rock fracture detection by image analysis is significant for fracture measurement and assessment engineering. The paper proposes a novel image segmentation algorithm for the centerline tracing of a rock fracture based on Hessian Matrix at Multi-scales and Steger algorithm. A traditional fracture detection method, which does edge detection first, then makes image binarization, and finally performs noise removal and fracture gap linking, is difficult for images of rough rock surfaces. To overcome the problem, the new algorithm extracts the centerlines directly from a gray level image. It includes three steps: (1) Hessian Matrix and Frangi filter are adopted to enhance the curvilinear structures, then after image binarization, the spurious-fractures and noise are removed by synthesizing the area, circularity and rectangularity; (2) On the binary image, Steger algorithm is used to detect fracture centerline points, then the centerline points or segments are linked according to the gap distance and the angle differences; and (3) Based on the above centerline detection roughly, the centerline points are searched in the original image in a local window along the direction perpendicular to the normal of the centerline, then these points are linked. A number of rock fracture images have been tested, and the testing results show that compared to other traditional algorithms, the proposed algorithm can extract rock fracture centerlines accurately.
The automatic recognition of transport containers using image processing is very hard because of the irregular size and position of identifiers, diverse colors of background and identifiers, and the impaired shapes of identifiers caused by container damages and the bent surface of container, etc. We proposed and evaluated the novel recognition algorithm of container identifiers that overcomes effectively the hardness and recognizes identifiers from container images captured in the various environments. The proposed algorithm, first, extracts the area including only all identifiers from container images by using CANNY masking and bi-directional histogram method. The extracted identifier area is binarized by the fuzzy binarization method newly proposed in this paper and by applying contour tracking method to the binarized area, container identifiers which are targets of recognition are extracted. We proposed and applied the ART2-based RBF network for recognition of container identifiers. The results of experiment for performance evaluation on the real container images showed that the proposed algorithm has more improved performance in the extraction and recognition of container identifiers than the previous algorithms.
영상 이진화 알고리즘의 효율성은 이진화를 위한 임계치 결정에 있어서의 불확실성의 합리적인 제거와 이진화로 인한 영상 정보의 손실을 최소화하는 데에 있다. 그러한 모호성의 처리 방법으로서 퍼지 이진화 방법이 많이 사용되는데 보통 사용되는 삼각형 타입의 소속 함수와 이진화 임계치를 결정하는 ${\alpha}$_cut 값의 설정 방법이 그 효율성에 영향을 미친다. 다만 기존의 정적인 퍼지 이진화 방법은 명암 대비가 낮은 영상의 경우 그 효율성이 떨어지는 것이 알려져 있다. 본 논문에서 퍼지 이진화 방법의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 ${\alpha}$_cut의 동적 결정 방법과 사다리꼴 타입의 소속 함수와 구간 설정 방법을 제안한다. 이 방법은 스트레칭 기법과 같은 정규화 전처리 과정을 밟지 않기 때문에 영상의 정보 손실이 적다. 또한 ${\alpha}$_cut의 동적 결정으로 인해 다양한 영상을 동일 기법으로 보다 정확하게 처리할 수 있다. 야경 영상, 척추 측만증 및 지방종 영상 등 다양한 물채를 포함하고 명암 대비성이 낮은 편인 영상을 대상으로 한 실험에서 제안된 방법이 기존의 퍼지 이진화 방법보다 효과적임이 확인되었다.
본 논문은 차량영상을 입력영상으로 받아 차량의 종류를 인식하는 보안 알고리즘을 연구한다. 차량 인식 보안 알고리즘은 영상입력, 배경제거, 에지영역 추출, 전처리(이진화), 차량인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 그러므로 차량 종류 인식 보안 알고리즘의 최종 인식율은 각 단계의 역할 및 기능에 직간접적인 영향을 받는다. 영상을 그레이 스케일 이미지로 입력시킨 후 배경을 제거하고, 에지영역만 추출한 후 이진화를 거친다. 외곽선을 또렷하게 해주기 위한 전처리 과정을 거친 후 차량의 높이와 넓이의 비율을 통해 차량의 종류를 대형차, 승용차, 오토바이의 3가지 범주로 나누게 했다.
본 논문에서는 water flow model의 개념을 적용한 문서영상 이진화 방법의 속도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서영상에서 문자 주위를 관심영역(region of interest: ROI)으로 추출하고 3차원 영상지형에서 물이 뿌려지는 영역을 관심영역 이내로 제한한다. 국부 계곡에 누적되는 물의 양은 계곡의 깊이와 경사를 이용하여 자동으로 결정된다. 그리고 계곡의 최저 지점뿐만 아니라 그 주위에도 가중치를 부여하여 물을 누적함으로써 관심영역에 해당하는 영상지형에 물을 붓는 과정을 한번만 수행하여 충분한 양의 물이 계곡에 채워지도록 한다. 계곡에 형성된 연못의 깊이는 배경과 문자의 밝기 차에 따라 다양하므로 연못의 깊이를 기준으로 문자 분리를 위한 임계치를 적응적으로 결정한다. 실제 문서영상에 대한 실험에서 제안한 방법의 수행속도가 water flow model에 기반 한 이진화 방법과 비교하여 월등히 향상되었으며 이진화 품질도 매우 우수함을 보였다.
Today, an automatic and accurate processing using computer is essential because of the rapid increase of travelers. The determination of forged passports plays an important role in the immigration control system. Hence, as the preprocessing phase for the determination of forged passports, this paper proposes a novel method for the recognition of passports based on the fuzzy binarization and the fuzzy RBF network. First, for the extraction of individual codes for recognizing, this paper targets code sequence blocks including individual codes by applying Sobel masking, horizontal smearing and a contour tracking algorithm on the passport image. Then the proposed method binarizes the extracted blocks using fuzzy binarization based on the trapezoid type membership function. Then, as the last step, individual codes are recovered and extracted from the binarized areas by applying CDM masking and vertical smearing. This paper also proposes an enhanced fuzzy RBF network that adapts the enhanced fuzzy ART network for the middle layer. This network is applied to the recognition of individual codes. The results of the experiments for performance evaluation on the real passport images showed that the proposed method has the better performance compared with other approaches.
대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 양봉 형태의 히스토그램이 나타나며 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 반면에 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 운송 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.
We can implement the virtual touch recognition system by mounting the virtual touch algorithm into an embedded device connected to a depth camera. Since the computing performance is limited in embedded system, the real-time processing of recognizing the virtual touch is difficult when the resolution of the depth image is large. In order to resolve the problem, this paper improves the algorithms of binarization and labeling that occupy a lot of time in all processing of virtual touch recognition. It processes the binarization and labeling in only necessary regions rather than all of the picture. By appling the proposed algorithm, the system can recognize the virtual touch in real-time as about 31ms per a frame in the depth image that has 640×480 resolution.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권3호
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pp.211-216
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2011
The detection of defective parts in a factory is usually performed by the human eye. Therefore, heavy manpower is in demand for minor enterprises. An image processing system is desired to solve this drawback. However, due to the variety of the products characteristics, an general algorithm is needed that can adapt to these characteristics. Therefore, in this paper, the key pad parts' characteristics which need to be dealt with are analyzed in order to embody the image processing algorithm that is suggested. The experimental results show the probability of detecting a defective part is 95% with a detection time of 0.203 seconds, on the average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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