Faqeerzada, Mohammad Akbar;Rahman, Anisur;Kim, Geonwoo;Park, Eunsoo;Joshi, Rahul;Lohumi, Santosh;Cho, Byoung-Kwan
Korean Journal of Agricultural Science
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v.47
no.4
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pp.995-1010
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2020
In this study, a multivariate analysis model of partial least square regression (PLSR) was developed to predict the moisture content of green peppers using hyperspectral imaging (HSI). In HSI, illumination is essential for high-quality image acquisition and directly affects the analytical performance of the visible near-infrared hyperspectral imaging (VIS/NIR-HSI) system. When green pepper images were acquired using a direct lighting system, the specular reflection from the surface of the objects and their intensities fluctuated with time. The images include artifacts on the surface of the materials, thereby increasing the variability of data and affecting the obtained accuracy by generating false-positive results. Therefore, images without glare on the surface of the green peppers were created using a polarization filter at the front of the camera lens and by exposing the polarizer sheet at the front of the lighting systems simultaneously. The results obtained from the PLSR analysis yielded a high determination coefficient of 0.89 value. The regression coefficients yielded by the best PLSR model were further developed for moisture content mapping in green peppers based on the selected wavelengths. Accordingly, the polarization filter helped achieve an uniform illumination and the removal of gloss and artifact glare from the green pepper images. These results demonstrate that the HSI technique with a polarized lighting system combined with chemometrics can be effectively used for high-throughput prediction of moisture content and image-based visualization.
Video was a cultural practice based on image. The audience longs to experience new things, not everyday things through by video images. There are many components of the image, but among them, color, a visual representation, plays a big role. Since the advent of color films, color has constantly evolved as an important component of visual art and has become an important role in innovative visual art design. According to film history data, filmmakers were interested in color since the film was created in 1895, but in the early stages of film development, film colors were only black and white. Because these two colors no longer satisfy viewers, more natural colors began to emerge from the film as it was colored. However, with the development of historical paintings, the lack of artistic creation and the public's level increased, making people more active in using colors because simple reproduction of natural colors alone does not satisfy people. The colors in the video are both techniques of expression and can be understood by mind and thought. It is also an indication that colors do not just exist, but they work strongly on human psychology. Now people are so motivated by repetitive and unimportant information that they find that the human intuitive system simplifies the information they receive unconsciously that they have certain customs and characteristics when they see things. Color is part of the film language, or color language can express the film's ideological themes or portray vivid characters in the film, and people are receiving more intuitive messages. This study analyzed the basic color components of bisexual lighting, namely, pink, blue, and purple, and analyzed how human psychology is affected through color, combining the scenes from the video. The purpose of this paper is to explore what color language bisexual lighting is expressed using color properties in images and how bisexual lighting interacts with human psychology through color.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.7
no.1
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pp.55-60
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2014
In this paper, we proposed a method for face region extraction by skin-color hue, saturation and facial feature extraction in natural images. The proposed algorithm is composed of lighting correction and face detection process. In the lighting correction step, performing correction function for a lighting change. The face detection process extracts the area of skin color by calculating Euclidian distances to the input images using as characteristic vectors color and chroma in 20 skin color sample images. Eye detection using C element in the CMY color model and mouth detection using Q element in the YIQ color model for extracted candidate areas. Face area detected based on human face knowledge for extracted candidate areas. When an experiment was conducted with 10 natural images of face as input images, the method showed a face detection rate of 100%.
Due to the popularity of digital cameras, there are lots of studies based on ISP(Image Signal Process) and the image correction applications which can easily use for users are being developed. Specially AWB(Automatic White Balance) and Auto exposure are the most interesting fields in ISP function, and they are well used to increase the quality of image. Principles of camera and lighting in 3D program are made based on real camera and lighting. But the functions of automatic exposure and AWB Which are operated in real camera don't work in 3D program. The color correction of images need expertise, it is true that the functions of compositing program are more difficult than the general correction way of digital image. Specially in case of students who studies animation at the university, they make the animation with compositing and rendering without color correction. Thus this research proposed 3D image making process which make to increase the quality of animation, even though the layman can easily correct the color using functions of digital image correction.
This study proposes an effective algorithm that can render a realistic image of a lighting environment, especially an automotive rear lamp, using the backward ray tracing method. To producea realistic image similar to that perceived by the human eye, the incident light energy at the eye point estimated by a ray tracing algorithm is represented by XYZ tri-stimulus values, which are then converted into RGB values considering the particular display device.
This paper presents a new method of segmenting characters in a car licence plate which is less influenced by illumination variation. It uses an anisotropic filter to reduce the lighting noise and a histogram specification scheme to obtain the binary image. Anisotropic smoothing filter process the input images, which are acquired under different lighting conditions, so that they may have similar image quality. The enhanced performance of the proposed algorithm has been proved by the experiment.
This paper deals with a real-time image based relighting system for tangible video teleconference. The proposed image based relighting system renders the extracted human object using the virtual environmental images. The proposed system can homogenize virtually the lighting environments of remote users on the video teleconference, or render the humans like they are in the virtual places. To realize the video teleconference, the paper obtains the 3D object models of users in real-time using the controlled lighting system. In this paper, we use single color camera and synchronized two directional flash lights. Proposed system generates pure shading images using on and off flash images subtraction. One pure shading reflectance map generates a directional normal map from multiplication of each reflectance map and basic normal vector map. Each directional basic normal map is generated by inner vector calculation of incident light vector and camera viewing vector. And the basic normal vector means a basis component of real surface normal vector. The proposed system enables the users to immerse video teleconference just as they are in the virtual environments.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.18
no.1
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pp.35-41
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2017
This study looks at optimizinge light redistribution to improve the overall illuminance uniformity of commercial IRED modules. To obtain uniform illumination over a prescribed rectangular area, a freeform surface lens was evaluated using TracePro. The LED light overall illuminance uniformity regulated in KSC 7658 was verified using Relux software. Experimental test results showed 0.81 overall illuminance uniformity for rectangular light distribution of LED lights having a radiation angle of $80^{\circ}$. After fabricating prototype IRED lights based on these simulation results, illuminance performance was observed when used as actual IRED lighting with a nighttime CCTV system. Image observation photographs of the prototype $80^{\circ}$ rectangular IRED lights confirmed that object images can be seen clearly owing to high overall illuminance uniformity, and that dark regions of the CCTV screen were not shown.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.8
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pp.640-646
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2003
We presents an edge-based point correlation algorithm for fast and stable visual inspection system. Conventional algorithms based on NGC(normalized gray-level correlation) have to overcome some difficulties in applying automated inspection systems to real factory environment. First of all, NGC algorithms involve highly complex computation and thus require high performance hardware for realtime process. In addition, lighting condition in realistic factory environments is not stable and therefore intensity variation from uncontrolled lights gives many troubles for applying NGC directly as pattern matching algorithm. We propose an algorithm to solve these problems, using thinned and binarized edge data, which are obtained from the original image. A point correlation algorithm with the thinned edges is introduced with image pyramid technique to reduce the computational complexity. Matching edges instead of using original gray-level image pixels overcomes problems in NGC method and pyramid of edges also provides fast and stable processing. All proposed methods are proved by the experiments using real images.
We propose a deep learning-based method that can estimate an appropriate lighting of both indoor and outdoor images. The method consists of two networks: Crop-to-PanoLDR network and LDR-to-HDR network. The Crop-to-PanoLDR network predicts a low dynamic range (LDR) environment map from a single partially observed normal field of view image, and the LDR-to-HDR network transforms the predicted LDR image into a high dynamic range (HDR) environment map which includes the high intensity light information. The HDR environment map generated through this process is applied when rendering virtual objects in the given image. The direction of the estimated light along with ambient light illuminating the virtual object is examined to verify the effectiveness of the proposed method. For this, the results from our method are compared with those from the methods that consider either indoor images or outdoor images only. In addition, the effect of the loss function, which plays the role of classifying images into indoor or outdoor was tested and verified. Finally, a user test was conducted to compare the quality of the environment map created in this study with those created by existing research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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