The image processing technique is simple and, in principle, can handle particles with various shapes since it is based on direct visualization. Moreover, a wide measurement area can be covered with appropriate optical arrangement. In the present paper, various techniques of image processing for sizing and counting particles are reviewed and recent developments are introduced. Two major subjects are discussed in detail: identification of particles (i.e., boundary detection and pattern recognition) and determination of in-focus criteria. Finally, an overall procedure for image processing of spray particles is suggested.
This study presents an effective vision-based system for cable bridge damage detection. In theory, cable bridges need to be inspected the outer as well as the inner part. Starting from August 2010, a new research project supported by Korea Ministry of Land, Transportation Maritime Affairs(MLTM) was initiated focusing on the damage detection of cable system. In this study, only the surface damage detection algorithm based on a vision-based system will be focused on, an overview of the vision-based cable damage detection is given in Fig. 1. Basically, the algorithm combines the image enhancement technique with principal component analysis(PCA) to detect damage on cable surfaces. In more detail, the input image from a camera is processed with image enhancement technique to improve image quality, and then it is projected into PCA sub-space. Finally, the Mahalanobis square distance is used for pattern recognition. The algorithm was verified through laboratory tests on three types of cable surface. The algorithm gave very good results, and the next step of this study is to implement the algorithm for real cable bridges.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1650-1669
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2017
In this study, each pixel in an ear is used as a centroid to generate a cake. Subsequently the major axis length of this cake is computed and obtained. This obtained major axis length serves as a feature to recognize an ear. Later, the ear hole is used as a centroid and a 16-circle template is generated to extract the major axis lengths of the ear. The 16-circle template extracted signals are used to recognize an ear. In the next step, a ring-to-line mapping technique is used to map these major axis lengths to several straight-line signals. Next, the complex plane vector computing technique is used to determine the similarity of these major axis lengths, whereby a solution to the image-rotating problem is achieved. The aforementioned extracted signals are also compared to the ones that are extracted from its neighboring pixels, whereby solving the image-shifting problem. The algorithm developed in this study can precisely identify an ear image by solving the image rotation and image shifting problems.
The wireless network has bursty and high error rates. Due to the quite limited bandwidth in wireless networks, images are usually transmitted as a compressed version with VLC(variable length coding). Loss of coded data can affect a decoded image to a large extent, making concealment of errors caused by data loss an important issue. This paper presents a error concealment technique for DCT(Discrete Cosine Transform) based image coding. First, a method to estimate the missing DC coefficients of a JPEG coded image which is required for decoding the compressed image, is suggested and evaluated. Second, the missing data is interpolated by exploiting the probability of being nonzero and the correlation between adjacent blocks. In addition, since the these technique is computational efficient, it conserves system resources and power consumption, which are restrictive in mobile computers.
This paper presents a new classified vector quantization (VQ) technique using a neural network model in the transform domain. Prior to designing a codebook, the proposed approach extracts class features from a set of images using self-organizing feature map (SOFM) that has the pattern recognition characteristics and the same as VQ objective. Since we extract the class features from the training images unlike previous approaches, the reconstructed image quality is improved. Moreover, exploiting the adaptivity of the neural network model makes our approach be easily applied to designing a new vector quantizer when the processed image characteristics are changed. After the generalized BFOS algorithm allocates the given bits to each class, codebooks of each class are also generated using SOFM for the maximal reconstructed image quality. In experimental results using monochromatic images, we obtained a good visual quality in the reconstructed image. Also, PSNR is comparable to that of other classified VQ technique and is higher than that of JPEG baseline system.
In this paper describes image enhancement technique using deconvolution processing for ultrasonic nondestructive testing. . When flaws are detected for B-scan or C-scan, blurring effect which is caused by the moving intervals of transducer degrades the quality of images. In addition, acquisited images suffer form speckle noise which is caused by the ultrasonic components reflected from the grain boundary of material [1,2]. The deconvolution technique can restore sharp peak value or clean image from blurring signal or image. This processing is applied to C-scan image obtained from known specimen. Experimental results show that the deconvolution processing contributes to get improved the quality of C-scan images.
이 논문에서는 비정형 의료이미지 정형화 및 패턴 추출을 위해, 의료기기 또는 의료전문가로부터 생성 또는 감지되는 의료이미지 저장을 위한 데이터베이스 구축한다. 이러한 비정형 이미지의 특징을 정형화된 디지털 데이터로 변환한 후 정형화된 디지털 이미지 데이터로부터 의미있는 패턴 정보를 생성한다. 이러한 경험 기술 소개를 통해 많은 연구자들은 의료이미지 데이터베이스를 보다 쉽게 접근할 수 있고 다양한 분야에서 정형화된 의료이미지를 활용할 수 있다.
본 논문은 디지털 영상의 저작권을 보호하기 위한 기술로 양자화 영상 워터마킹을 이용한 제거 가능한 로고 기법을 제안한다. 즉, 디지털 영상에 인지 가능한 로고를 삽입하여 저작권을 보호하며, 로고에 의해 제거된 부분의 정보를 워터마킹으로 영상에 삽입하여 정당한 사용 시에는 로고를 제거하고 원영상을 복원할 수 있다. 제안된 방법을 실제 영상에 적용하여 실험해 본 결과, 워터마크가 삽입된 영상이나 로고를 제거하고 복원된 영상 모두 원영상과 차이를 느낄 수 없는 우수한 화질을 보였으며, 저작권 보호 측면에서도 삽입된 로고에 의한 저작권 인지력이 뛰어나 실용적으로 매우 우수한 방법임을 확인하였다.
The use of digital imaging technique and digital contents based on internet has grown rapidly for last several years, and the needs of digital image protection become more important. For the purpose of copyright protection on digital image, the verification of authentication techniques like content authentication, ownership authentication, illegal copy and etc are needed. Digital watermarking, the invisible encryption technique to insert digital watermark into image, the sophisticated perceptual information should be used for providing transparency and robustness of images on watermarking process. In this paper, we implement the algorithm for preventing forged attack, ownership protection and authentication by transforming the wavelet algorithms in frequency domain in terms of human visual system.
In this paper, we propose a digital image stabilization technique using edge detection and Lucas-Kanade optical flow in order to minimize the motion of the shaken image. The accuracy of motion estimation based on block matching technique depends on the size of search window, which results in long calculation time. Therefore it is not applicable to real-time system. In addition, since the size of vector depends on that of block, it is difficult to estimate the motion which is bigger than the block size. The proposed method extracts the trust region using edge detection, to estimate the motion of some critical points in trust region based on Lucas-Kanade optical flow algorithm. The experimental results show that the proposed method stabilizes the shaking of motion image effectively in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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