This paper presents a new feature extraction technique, correlation coefficient and Manhattan distance (MD) based method for recognition of rotated object in an image. This paper also represented a new concept of intensity invariant. We extracted global features of an image and converts a large size image into a one-dimensional vector called circular feature vector's (CFVs). An especial advantage of the proposed technique is that the extracted features are same even if original image is rotated with rotation angles 1 to 360 or rotated. The proposed technique is based on fuzzy sets and finally we have recognized the object by using histogram matching, correlation coefficient and manhattan distance of the objects. The proposed approach is very easy in implementation and it has implemented in Matlab7 on Windows XP. The experimental results have demonstrated that the proposed approach performs successfully on a variety of small as well as large scale rotated images.
This paper proposes a new algorithm for recognizing polyhedral objects using a single 2-D image. It is base don a new representation scheme having two level hierarchey. In the lower level, geometrical features of each primitive surface are represented using their signatures and the variation of signature due to rotation is represented suing the rotation map. In the higher level, topological features are represented in the inter-surface description table(SDT). Based on the proposed representaton scheme, loer level database searched to find a matching primitive surface. The srotation map determines the degree of rotation as well as the matchness. If all surfaces in a test object find their matching primitive surfaces, its structural information is compared with the SDTs of object models. If primitive surfaces of a test object equal to tha tof certain model and satisfy inter-surfaces relationship in SDT, a test object is recognized as the model.
The goal of this study is to explore the possibility of KLT tracker for tracking the features between two images including rotation and shift. As a test site, Jangsu-Gun area of South Korea is selected and the images taken from UAV camera are used for analysis. The analysis was carried out using KLT tracker developed in a PC environment. The results of the experiment used two images with the large overlapping area are compared with the results of two images with the little overlapping area and rotation. Overall, the research indicates that the integrated features of littlerotation and motion images can significantly increase during the tracking process. But using KLT tracker for extracting and tracking features between images with large rotation and motion, the number of tracked features are decreased.
In this paper, we present an approach for matching images from finding interesting points and applying new image interpolation algorithm. New algorithms are developed that automatically align the input images match them and reconstruct 3-D surfaces. The interpolation algorithm is designed to cope with simple shapes. The proposed image interpolation algorithm generate a rotation image about vertical axes by an any angle from 4 base images. Each base image that was obtained from CCD camera has an angle difference of 90$^{\circ}$ The proposed image interpolation algorithm use the geometric analysis of image and depth information.
본 논문에서는 라돈 변환(Radon transform)을 변형한 R-변환(R-transform)을 이용하여 객체의 크기 변환과 회전에 불변하는 보행 인식 방법을 제안한다. R-변환은 라돈 변환의 결과를 제곱한 후 투영선에 대해 적분한 것으로서, 평행이동에 불변하고 크기 변환은 변환계수의 진폭과 비례하고, 회전의 경우는 변환계수가 평행으로 이동하는 성질을 갖기 때문에 임의의 위치에서 교정되지 않은 카메라를 이용해서 객체 정보를 추출하는 데 효과적이다. 추출된 정보는 상관도(Correlation)를 이용하여 신원을 파악한다. 제안된 방법은 기하학적 변환에 강인하기 때문에 보행인식 단계에서 기하학적인 정렬 과정이 필요 없고, 객체와 카메라의 거리에 무관하게 인식이 가능하며, 카메라의 비정상적인 회전이 발생한 경우에도 강인한 인식이 가능하다.
This paper proposes an efficient image encryption scheme based on quintuple encryption using two chaotic maps. The encryption process is realized with quintuple encryption by calling the encrypt(E) and decrypt(D) functions five times with five different keys in the form EDEEE. The decryption process is accomplished in the reverse direction by invoking the encrypt and decrypt functions in the form DDDED. The keys for the quintuple encryption/decryption processes are generated by using a Tent map. The chaotic values for the encrypt/decrypt operations are generated by using a Gumowski-Mira map. The encrypt function E is composed of three stages: permutation, pixel value rotation and diffusion. The permutation stage scrambles all the rows and columns to chaotically generated positions. This stage reduces the correlation radically among the neighboring pixels. The pixel value rotation stage circularly rotates all the pixels either left or right, and the amount of rotation is based on chaotic values. The last stage performs the diffusion four times by scanning the image in four different directions: Horizontally, Vertically, Principal diagonally and Secondary diagonally. Each of the four diffusion steps performs the diffusion in two directions (forward and backward) with two previously diffused pixels and two chaotic values. This stage ensures the resistance against the differential attacks. The security and performance of the proposed method is investigated thoroughly by using key space, statistical, differential, entropy and performance analysis. The experimental results confirm that the proposed scheme is computationally fast with security intact.
The rotation-invariant pattern recognition filter using circular harmonic function of the wavelet transforme dsreference image by morlet, mexican-hat, and haar wavelt function is proposed. The rotated reference images, the images sililar to the reference image, and the images which are added by random noise are used for the inpt images, and in case of the input images with random noise, they are applied to the recognition after removing the random noise by the transformed moving average method with proper thresholding value and window size. The proposed optical wavelet circular harmonic matched filter (WCHMF) is a type of the matche dfilter, so that it can be applied to the 4f vander lugt optical correlation system. SNR and discrimination capability of the proposed filter are compared with those of the conventional HF, the POCHF, and the BPOCHF. The proper wavelet function for the reference image used in this paper is achieved by applying morlet, mexican-hat, and harr wavelet function ot the proposed filter, and the proposed filter has good SNR and discrimination capability with rotation-invariance in case of the morlet wavelet function.
This paper proposes the methodology of the image processing algorithm that estimates the pose of the inner-pipe crawling robot. The inner-pipe crawling robot is usually equipped with a lighting device and a camera on its head for monitoring and inspection purpose of defects on the pipe wall and/or the maintenance operation. The proposed methodology is using these devices without introducing the extra sensors and is based on the fact that the position and the intensity of the reflected light from the inner wall of the pipe vary with the robot posture and the camera. The proposed algorithm is divided into two parts, estimating the translation and rotation angle of the camera, followed by the actual pose estimation of the robot . Based on the fact that the vanishing point of the reflected light moves into the opposite direction from the camera rotation, the camera rotation angle can be estimated. And, based on the fact that the most bright parts of the reflected light moves into the same direction with the camera translation, the camera position most bright parts of the reflected light moves into the same direction with the camera translation, the camera position can be obtained. To investigate the performance of the algorithm, the algorithm is applied to a sewage maintenance robot.
This paper presents an image alignment algorithm for application of AOI (Automatic Optical Inspection) based on SIFT. Since the correspondences result using SIFT descriptor have many wrong points for aligning, this paper modified and classified those points by five measures called the CCFMR (Cascade Classifier for False Matching Reduction) After reduced the false matching, rotation and translation are estimated by point selection method. Experimental results show that the proposed method has fewer fail matching in comparison to commercial software MIL 8.0, and specially, less than twice with the well-controlled environment’s data sets (such as AOI system). The rotation and translation accuracy is robust than MIL in the noise data sets, but the errors are higher than in a rotation variation data sets although that also meaningful result in the practical system. In addition to, the computational time consumed by the proposed method is four times shorter than that by MIL which increases linearly according to noise.
컴퓨터 그래픽스의 응용 분야 특히, CAD나 애니메이션 분야에서는 하나의 물체를 다른 시점에서 또는 시점은 고정하고 다른 각도로 바라본 형태를 디스플레이 할 수 있어야 한다. 그러기 위해서는 어떤 물체를 임의의 축에 관하여 임의의 각도 만큼 회 전 이동시키는 회전 이동 변환이 필요하다. 3차원 그래픽스 응용에서는 많은 변환이 필요하며, 하나의 물체는 보통 많은 꼭지점들로 구성되어서 가능한한 빠른 속도로 회 전 이동 좌표를 구하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 3차원 그래픽스에서 필 요한 변환중 많은 연산 횟수로 인하여 계산 시간이 문제가 되는 임의의 축에 관한 회 전 이동 변환 행렬을 빠르게 계산하는 효율적인 알고리즘을 제안하고, 이를 PC- 486DX2-50상에서 구현하여 기존의 계산 방법과 결과의 계산속도를 비교함으로써 알고 리즘의 유용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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