In general, Harris detector is commonly used for finding salient points in watermarking systems using feature points. Harris detector is a kind of combined comer and edge detector which is based on neighboring image data distribution, therefore it has some limitation to find accurate salient points after watermark embedding or any kinds of digital attacks. In this paper, we have used cross reference points which use not data distribution but geometrical structure of a normalized image in order to avoid pointing error caused by the distortion of image data. After normalization, we find cross reference points and take inverse normalization of these points. Next, we construct a group of triangles using tessellation with inversely normalized cross reference points. The watermarks are affine transformed and transformed-watermarks are embedded into not normalized image but original one. Only locations of watermarks are determined on the normalized image. Therefore, we can reduce data loss of watermark which is caused by inverse normalization. As a result, we can detect watermarks with high correlation after several digital attacks.
교통정보를 생성하기 위한 가장 전형적인 방법은 차량검지기를 도로에 설치하여 각종 교통변수를 수집하는 방법으로 차량검지기의 수집 정확성에 따라 생성되는 교통정보의 신뢰성에 영향을 미친다. 가장 범용적인 차량검지기는 영상검지기이며, 본 연구에서는 지자기검지기를 영상검지기와 동일 지점에 설치하여 장기간, 다양한 환경에 대해 교통량, 속도 자료에 대한 정확성 평가를 수행하였다. 평가결과 영상검지기는 카메라에서 멀어질수록 오차가 많이 발생하며, 주간보다는 야간에 오차가 많이 발생하는 것으로 분석되었다. 또한 강우량은 교통량 수집에는 영향을 미치지 않으나 속도 수집에는 악영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 현재 운영 중인 영상검지기의 성능을 높이기 위해서는 설치위치 및 높이에 따른 카메라 화각분석 및 이에 따른 화각의 최적화가 요구되며, 악천후 시에는 별도의 성능평가기준이 마련되어야 할 것으로 판단된다.
본 논문은 영상검지기 증가에 따라 교통정보 신뢰도에 대한 우려가 높아지고 있는 바, 지점검지기 데이터 분석을 통해 신뢰도가 높은 대표 구간 교통량 생성방법을 제안하였다. 이를 위해 고속도로를 대상으로 영상과 루프 검지기에서 각각 수집된 교통량 차이를 비교분석하고 통계적으로 검증하였으며, 실측교통량과의 오차율을 분석하였다. 분석 결과, 영상검지기와 루프검지기에서 각각 수집된 교통량은 동일 구간, 동일한 시간대에 수집된 자료라도 차이가 있었으며, 이는 통계적으로 유의하였다. 또한 루프검지기에서 수집된 교통량이 실측교통량과의 가장 차이가 적어, 대표 구간 교통량 생성 시 루프 및 영상 교통량을 평균하는 현재의 방법보다 영상검지기보다 신뢰도가 높은 루프 검지기 자료를 대표치로 이용하는 방법을 제안하였다. 이는 다양한 신뢰도를 보이는 많은 데이터를 이용하여 대표치를 생성하는 것보다, 하나라도 보다 신뢰성이 높은 데이터를 대표치로 이용하는 것이 훨씬 양질의 데이터를 생성할 수 있음을 보여준다. 다만, 루프검지기라고 할지라도 유지관리 및 기타 다양한 요소에 의해 신뢰도가 저하될 수 있으므로 검지기 상태에 대한 검증과 평가는 반드시 전제되어야 한다.
실시간 교통정보는 현장에 설치된 차량검지기가 수집하는 교통량, 속도, 점유율 자료를 기반으로 생성된다. 따라서 검지기 성능을 일정수준으로 유지시키는 것이 중요하다. 이를 위해 ITS 관리기관에서는 주기적으로 검지기에 대한 성능평가를 수행한다. 일반적으로 검지기 성능평가는 기준값을 생성하는 장비(기준장비)와 평가대상 검지기가 수집하는 자료를 상호 비교함으로써 수행된다. 여기서 유의할 점은 기준장비 수집값 역시 평가대상 검지기 자료와 같이 오차 및 불확도를 포함하고 있다는 것이다. 또한 검지기 평가가 표본집단에 대해 이루어지기 때문에 이를 모집단의 결과로 표현하기 위해서는 신뢰구간 개념이 적용되어야 한다. 그러나 현재 국내 검지기 성능평가는 합리적인 방법론 부재로 인해 기준값 불확도 및 신뢰구간 개념을 적용하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기준값 불확도 및 신뢰구간 개념을 적용한 성능평가 방법론을 제시했고, 이를 루프, 영상, 레이더 검지기 성능평가에 적용했다. Over-count, Under-count 상쇄효과를 제거하기 위해 개별차량단위 자료를 평가하였고 그 결과, 제시된 방법론이 검지기 성능평가에 효과적으로 적용될 수 있음을 입증하였다.
This paper presents a new observation system which is useful to observe the scene of the remote controlled robot vision. This system is composed of a motionless camera and head motion detector with a motion sensor. The motionless camera has a fish eye lens and is for observing a hemisphere space. The head motion detector has a motion sensor is for defining an arbitrary subspace of the hemisphere space from fish eye lens. Thus processing the angular information from the motion sensor appropriately, the direction of face is estimated. However, since the fisheye image is distorted, it is unclear image. The partial domain of a fish eye image is selected by head motion, and this is converted to perspective image. However, since this conversion enlarges the original image spatially and is based on discrete data, crevice is generated in the converted image. To solve this problem, interpolation based on an intensity of the image is performed for the crevice in the converted image (space problem). This paper provides the experimental results of the proposed observation system with the head motion detector and perspective image conversion using the proposed conversion and interpolation methods, and the adequacy and improving point of the proposed techniques are discussed.
In this paper, we proposed method of performance enhancement of the ultrasonic imaging system using quadrature detector and implementation of the software quandrature detector. Since the quadrature detector is more sensitive than the enbelope detector of the conventional ultrasonic imaging syustem, we are able to achieve the contrast enhnacement. Although hardware quadrature detector is able to process high sped data acquisition, its hardware has complexity. In order to show the performance of the software quadrature we have constructed ultrasonic signal processing system and obtained the reflected signal from the aluminum specimen using A/D convertor. Our experimental results showed that image of the quadrature detector is better than that of the envelope detector.
In this paper we present a technique for detecting cross-reference points that allows improving watermark detect-ability. In general, Harris detector is commonly used for finding salient points. Harris detector is a kind of combined corner and edge detector which is based on neighboring image data distribution, therefore it has some limitation to find accurate salient points after watermark embedding or any kinds of digital attacks. The new method proposed in this paper used not data distribution but geometrical structure of a normalized image in order to avoid pointing error caused by the distortion of image data. After normalization, we constructed pre-specified number of virtual lines from top to bottom and left to right, and several of cross points were selected by a random key. These selected points specify almost same positions with the accuracy more than that of Harris detector after digital attacks. These points were arranged by a random key, and blocks centered in these points were formed. A reference watermark is formed by a block and embedded in the next block. Because same alteration is applied to the watermark generated and embedded blocks. the detect-ability of watermark is improved even after digital attacks.
This paper presents the efficient method to detect the defective detectors of the SWIR band of SPOT 4. The key of this method are to flatten the baseline of the data using high pass band filter instead of differentiation. This method is made up six steps. First step is to apply image enhancement techniques to enhance the lines imaged by defective detector and improve the quality of an image. Second step is processed by summing the enhanced image in line direction. These summed data have the peaks that represent the defective detectors and the curved baseline characterized by the reflectivity of Earth surface. In order to exactly detect these peaks, third step is to flatten the curved baseline using high pass filtering in the frequency domain. In fourth step, the data with flat baseline is normalized to have zero mean and unity standard deviation. In fifth step, the defective detectors are detected using $99.9\%$ confidence interval. Finally, after removing the detected ones in summed data, the steps from third to five are iterated. Three SPOT 4 images, which have different reflectivity of Earth surface and different sensor, were used to validate this method. The overall accuracy of detection for three images was $97.9\%$. This result shows that this method can detect efficiently the lines made by defective detectors.
In order to specify the location of the scintillation pixel that interacted with gamma rays in the positron emission tomography (PET) detector, conventionally, after acquiring a flood image, the location of interaction between the scintillation pixel and gamma ray could be specified through a pixel-segmentation process. In this study, the experimentally acquired signal was specified as the location of the scintillation pixel directly, without any conversion process, through the simulation data and the deep learning algorithm. To evaluate the accuracy of the specification of the scintillation pixel location through deep learning, a comparative analysis with experimental data through pixel segmentation was performed. In the same way as in the experiment, a detector was configured on the simulation, a model was built using the acquired data through deep learning, and the location was specified by applying the experimental data to the built model. Accuracy was calculated through comparative analysis between the specified location and the location obtained through the segmentation process. As a result, it showed excellent accuracy of about 85 %. When this method is applied to a PET detector, the position of the scintillation pixel of the detector can be specified simply and conveniently, without additional work.
Having its roots in medical applications, industrial gamma ray CT has opened up new roads far investigating and modeling industrial processes. Using a line of research related to industrial gamma ray CT, the authors set up a system of single source and detector gamma transmission tomography for wood timber and a packed bed phantom. The hardware of the CT system consists of two servo motors, a data logger, a computer, a radiation source and a radiation detector. One motor simultaneously moves the source and the detector for a parallel beam scanning, whereas the other motor rotates the scan table at a preset projection angle. The image is reconstructed from the measured projections by the filtered back projection method. The phantom was designed to simulate a cross section of a packed bed with a void. The radiation source was 20mCi of Cs-137 and the detector was a 1 inch $\times$ 1 inch NaI (TI) scintillator shielded by a lead collimator. The experimental gamma ray CT image has sufficient resolution to reveal air holes and the density distribution inside the phantom. The system could possibly be applied to a packed bed column or a pipe flow in a petrochemical plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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