퓨리에 자기공명영상 기법의 경우 촬영시간 단축 및 적절한 신호대잡음비 유지를 위해 phase-encoded 신호의 개수를 감소시키는 경우가 종종 있다. 그러나, 이는 재구성된 영상에 번짐과 물결무늬 형태의 truncation artifact를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 truncation artifact를 감소시키기 위해 Bayesian 방법에 근거한 새로운 정칙화기법을 제안한다. Truncation artifact는 phase 방향으로만 형성되므로 종전의 상호 대칭형태의 주변화소를 고려한 piecewise smoothness 사전정보를 사용할 경우 read 방향으로의 미세한 영상정보가 유실되기 쉽다. 따라서, 본 연구에서는 종전의 단순대칭형 보다 개선된 형태로서 자기공명영상의 공간정보를 포착할 수 있는 정교한 사전정보의 형태를 제안한다. 본 연구진의 실험결과 새롭게 제안된 방법으로 적용할 경우 truncation artifact가 감소될 뿐 아니라 종전의 미세정보유실 현상이 감소됨으로써 tissue regularity와 경계가 한층 더 향상됨을 확인할 수 있었다.
텍스춰는 영상을 분류하거나 분할하는데 사용되는 유용한 특징이다. 기존에 제안되었던 LBP는 텍스춰 영상의 지역적인 특징을 간단한 연산을 통해 성공적으로 추출하는 기법으로서 많은 응용 분야에서 높은 성능을 보인 것으로 확인되었지만 오직 화소값의 차이만을 토대로 특징을 기술하기 때문에 잡음에 약하고 특히 이웃화소의 수가 증가함에 따라 특징벡터의 차원이 기하급수적으로 증가하는 문제점으로 인해 멀티스테일 텍스춰 기술자로서 사용하기에는 제약이 크다. 본 논문은 이런 LBP의 단점을 극복하기 위하여 화소값의 범위를 구간별로 양자화하여 양자화영상의 화소값의 상관관계를 3차원 히스토그램으로 표현하는 기법을 제시한다. 이와 같이 3차원 히스토그램을 이용하여 화소값 사이의 상관 관계를 추출하면 특징벡터의 차원이 선형적으로 증가하는 특성을 가지므로 멀티스케일 텍스춰 기술자로 다양하게 응용될 수 있다. 제안하는 방법을 텍스춰 실험영상을 통해 실험한 결과 텍스춰를 분류하는 문제에 있어서 LBP와 비교하여 유의 수준의 성능의 향상을 확인하였다.
본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.
Purpose: In this study, the defect quantification of thin metal plate was evaluated by using lock-in infrared thermography. Methods: A STS304 standard specimens, which had the artificial-defects of different size, were used. The focal distance between the infrared camera and the specimen was set to 500mm, and the distance between the lump and the specimen was set to 200mm. One halogen lamp with a maximum capacity of 1kW was used, and phase-lock infrared thermal images with a frequency of 1Hz were captured and analyzed. Result: Objectively quantified data values were obtained by analyzing the contrast ratio and signal-to-noise ratio. Conclusion: The possibility of defect diagnosis for thin metal plate was confirmed by using the lock-in infrared thermography technique.
Mathematical morphology based on set theory has been applied to various areas in image processing. Pitas proposed a object recognition algorithm using Morphological Shape Decomposition(MSD), and a new representation scheme called Morphological Shape Representation(MSR). The Pitas's algorithm is a simple and adequate approach to recognize objects that are rotated 45 degree-units with respect to the model object. However, this recognition scheme fails in case of random rotation. This disadvantage may be compensated by defining small angle increments. However, this solution may greatly increase computational complexity because the smaller the step makes more number of rotations to be necessary. In this paper, we propose a new method for object recognition based on MSD. The first step of our method decomposes a binary shape into a union of simple binary shapes, and then a new tree structure is constructed which ran represent the relations of binary shapes in an object. finally, we obtain the feature informations invariant to the rotation, translation, and scaling from the tree and calculate matching scores using efficient matching measure. Because our method does not need to rotate the object to be tested, it could be more efficient than Pitas's one. MSR has an intricate structure so that it might be difficult to calculate matching scores even for a little complex object. But our tree has simpler structure than MSR, and easier to calculated the matchng score. We experimented 20 test images scaled, rotated, and translated versions of five kinds of automobile images. The simulation result using octagonal structure elements shows 95% correct recognition rate. The experimental results using approximated circular structure elements are examined. Also, the effect of noise on MSR scheme is considered.
본 논문에서는 산업용 CT 볼륨데이터에서 템플릿 매칭을 통하여 제품의 이물질을 자동 검출하는 기법을 제안한다. 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 다운 샘플링 데이터에서 잡음제거 후 제품을 배경과 분리하고, 영상의 평균값 및 표준편차를 이용하여 초기 이물질 후보를 추출한 후, K-평균 클러스터링을 이용하여 이물질 후보를 추출한다. 둘째, 템플릿 매칭을 이용하여 제품과 유사도가 다른 이물질을 검출한다. 이 때, 검출하고자 하는 이물질의 크기에 따라 밝기값평균차이(SSD)와 조인트 엔트로피를 이용한 유사도 평가를 통하여 이물질을 검출한다. 셋째, 원 볼륨데이터에서 이물질 검출률을 개선하기 위하여 여과기법으로 제품의 이물질을 최종 검출한다. 본 제안 방법의 결과를 평가하기 위해 산업용 CT 볼륨데이터와 시뮬레이션 데이터를 사용하여 육안평가, 정확성 평가와 수행시간 측정을 수행하였다. 정확성 평가를 위하여 기존 밝기값 기반 검출 기법을 비교방법으로 사용하고, 다이스 계수 유사도를 측정하였다.
We research a system of compressed-sensing computational ghost imaging (CSCGI) based on the intensity fluctuation brought by turbulence. In this system, we used the gamma-gamma intensity-fluctuation model, which is commonly used in transmission systems, to simulate the CSCGI system. By setting proper values of the parameters such as transmission distance, refractive-index structure parameter, and sampling rates, the peak signal-to-noise ratio (PSNR) performance and bit-error rate (BER) performance are obtained to evaluate the imaging quality, which provides a theoretical model to further research the ghost-imaging algorithm.
We have five different types of observation modes with regard to the Deep Ecliptic Patrol of the Southern Sky (DEEP-South); Opposition Census (OC) for targeted photometry, Sweet Spot Survey (S1) for discovery and orbit characterization of Atens and Atiras, Ecliptic Survey (S2) for asteroid family studies and comet census, NEOWISE follow-up (NW) for near simultaneous albedo measurements in the visible bands, and Target of Opportunity (TO) observation for follow-up either for unpredictable events or targets of special interests. Different exposures with such different modes result in a wide range of background noise level, the number of background stars and the mover's projected speed in each image. The Moving Object Detection Program (MODP) utilizes multiple mosaic images being taken for the same target fields at different epochs at the three KMTNet sites. MODP employs existing software packages such as SExtractor (Source-Extractor) and SCAMP (Software for Calibrating Astrometry and Photometry); SExtractor generates object catalogs, while SCAMP conducts precision astrometric calibration, then MODP determines if a point source is moving. This package creates animated stamp images for visual inspection with MPC reports, the latter for checking whether an object is known or unknown. We evaluate the astrometric accuracy and efficiency of MODP using the year one dataset obtained from DEEP-South operations.
본 논문에서는 LCD (liquid crystal display) 생산라인에서 컴퓨터 비전에 의한 BLU (back light unit)의 고해상도 정밀검사를 원활하게 하기 위해 SIMD (single instruction stream and multiple data stream)형 병렬 구조의 다중 프로세서를 이용하여 계산 집약적인 NTGST (noise-tolerant generalized symmetry transform) 검사 알고리즘을 병렬구현 하였다. 먼저 알고리즘 자체의 속도향상을 위해 C 코드의 최적화를 거친 후, 순차형 프로그램을 N개의 데이터를 동시에 처리하는 SIMD형 언어로 변환하고, 검사영상 데이터를 SIMD형 다중프로세서에서 P개의 각 쓰레드에 분할 할당함으로써 O(NP)의 속도향상이 가능하도록 하였다. Dual Pentium Ⅲ 프로세서를 사용하여 실험한 결과, 제안한 병렬시스템은 기존보다 Sp=8 배 이상 고속 처리가 가능하여, 다양한 크기의 BLU에 대한 고해상도 정밀검사장비에도 신축적으로 확장적용 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 모바일 디바이스에 기본적으로 제공되는 모노 카메라와 모노 마이크의 멀티 모달 입력을 통하여 사용자와 모바일 디바이스간의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 영상을 이용한 거리 추정은 모노 카메라로 입력되는 영상에서 피부색 영역을 추출하고, 노이즈를 제거한 후에 얼굴 영역 및 눈 영역을 검출하여 사용자의 거리를 추정한다. 음성을 이용한 거리 추정은 모노 마이크로 입력되는 음성으로부터 가장 큰 피크(Peak)를 선정하고, ROI(Region of Interest)를 지정한 후에 FFT(Fast Fourier Transform)을 수행하여 주파수 축에서의 크기(Magnitude)를 계산한다. 계산된 크기 값과 거리별 크기 값의 모델을 비교하여 거리 별 우도(Likelihood)를 계산하고, 정렬한 후 가중치를 주어 더함으로써 사용자의 거리를 추정한다. 실험결과 영상 및 음성을 멀티 모달 입력으로 이용하여 거리를 추정한 결과 단일 모달로 거리를 추정한 결과 보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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