In this paper, a new embedded wavelet packet image coder algorithm is proposed for an effective image coder using correlation between partitioned coefficients. This new algorithm presents parent-child relationship for reducing image reconstruction error using relations between individual frequency sub-bands. By parent-child relationship, every coefficient is partitioned and encoded for the zerotree data structure. It is shown that the proposed wavelet packet image coder algorithm achieves low bit rates and rate-distortion. It also demonstrates higher PSNR under the same bit rate and an improvement in image compression time. The perfect rate control is compared with the conventional method. These results show that the encoding and decoding processes of the proposed coder are simpler and more accurate than the conventional ones for texture images that include many mid and high-frequency elements such as aerial and satellite photograph images. The experimental results imply the possibility that the proposed method can be applied to real-time vision system, on-line image processing and image fusion which require smaller file size and better resolution.
We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on it. This paper can be divided into two parts. One is image processing part to measure the condition of the guideline and AGV. The other is part that obtains the reference steering angle through using the image processing parts. First, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, AGV knows the driving conditions of AGV. After then using of those information, AGV calculates the reference steering angle changed by the speed of AGV. In the case of low speed, it focuses on the left/right error values of the guide line. As increasing of the speed of AGV, it focuses on the slop of guide line. Lastly, we are to model the above descriptions as the type of PID controller and regulate the coefficient value of it the speed of AGV.
In modern society, diseases are variously found. Also, disease can be fatal once starting attack or one misses the proper medical examination time. According to the development of society, our liver settled on exhausted status which causes high disease development ratio because of excess business, smoking and drinking. Especially liver related disease cannot be recovered, therefore it depends on internal organ transplant surgery. In this paper, calculate volume from rendered liver shape using 3-dimensional image processing method and we develop an image processing method for the image acquired by MDCT, that can simulate incision line decision according to blood vessel segmentation that can be used on liver transplant operation. Simulation results which adopt automatic liver segment abstraction algorithm show that it can help surgical operation.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.191-195
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2003
The formation degree of sustain (ITO pattern) decides quality of PDP (plasma display panel). For this reason. it makes efforts in search defects more than 30 ${\mu}{\textrm}{m}$. Now, the existing inspection process is dependent upon naked eye or SEM equipment in off-line PDP manufacturing process. In this study developed prototype inspection system of PDP ITO glass. This system creates information that detects and sorts kind of defect automatically. Design ed inspection technology adopts line-scan method by slip-beam formation for the minimum of inspection time and image processing algorithm is embodied in detection ability of developed system. Designed algorithm had to make good use of kernel matrix which draws up an approach to geometry. A characteristic of area-shaped defects, as pin hole, substance, protrusion et al, are extracted from blob analysis method. Defects, as open, short, spots, et al, are distinguished by line type inspection algorithm. In experiment results, we could have ensured ability of inspection that can be detected with reliability of up to 95% in about 60 seconds
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.719-723
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1997
The welding automation in ship manufacturing process,especially in the sub-assembly line is considered to be a difficult job because the welding part is too huge, various, unstructured for a welding robot to weld fully automatically. The weld orocess at the sub-assembly line for ship manufacturing is to joint the various stiffener on the base panel. In order to realize automatic robot weld in sub-assembly line, robot have to equip with the sensing system to recognize the position of the parts. In this research,we developed a vision system to detect the position of base panle for sub-assembly line is shipbuilding process. The vision system is composed of one CCD camera attached on the base of robot, 2-500W halogen lamps for active illumination. In the image processing algorithm,the base panel is represented by two set of lines located at its two corner through hough transform. However, the various noise line caused by highlight,scratches and stiffener,roller in conveyor, and so on is contained in the captured image, this nosie can be eliminated by region segmentation and threshold in hough transform domain. The matching process to recognize the position of weld panel is executed by finding patterns in the Hough transformed domain. The sets of experiments performed in the sub-assembly line show the effectiveness of the proposed algorithm.
This paper proposes a new class of image restoration on the Ising modeled binary 'Takbon' image by the flexible line-fitting ICM(Iterated conditional modes) method. Basically 'Takbon' image need be divided into two extreme regions, information and background one due to its stroke combinations. The main idea is the line process, comparing with the conventional ICM approaches which were based on partially rectangular structured point process. For calculating geometrical mechanism, we have defined line-fitting functions at each current pixel array which form the set of linear lines with gradients and lengths. By applying the Bayes' decision to this set, the region of the current pixel is decided as one of the binary levels. In this case, their statistical reiteration for distinct tracking between intra and extra region offers a criterion to decide the attachment at each step. Finally simulations using the binary 'Takbon' image are provided to demonstrate the effectiveness of our new algorithm
Park, Bo-Soon;William R.Windham;Kurt C.Lawrence;Smith, Douglas-P
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.3106-3106
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2001
Imaging spectrometry or hyperspectral imaging is a recent development that makes possible quantitative and qualitative measurement for food quality and safety. This paper presents the research results that a hyperspectral imaging system can be used effectively for detecting fecal (from duodenum, cecum, and colon) and ingesta contamination on poultry carcasses from the different feed meals (wheat, mile, and corn with soybean) for poultry safety inspection. A hyperspectral imaging system has been developed and tested for the identification of fecal and ingesta surface contamination on poultry carcasses. Hypercube image data including both spectral and spatial domains between 430 and 900 nm were acquired from poultry carcasses with fecal and ingesta contamination. A transportable hyperspectral imaging system including fiber optically fabricated line lights, motorized lens control for line scans, and hypercube image data from contaminated carcasses with different feeds are presented. Calibration method of a hyperspectral imaging system is demonstrated using different lighting sources and reflectance panels. Principal Component and Minimum Noise Fraction transformations will be discussed to characterize hyperspectral images and further image processing algorithms such as image band ratio of dual-wavelength images and its histogram stretching with thresholding process will be demonstrated to identify fecal and ingesta materials on poultry carcasses. This algorithm could be further applied for real-time classification of fecal and ingesta contamination on poultry carcasses in the poultry processing line.
The automated gate operating system is developed in this paper that controls the information of container at gate in the ACT. This system can be divided into three parts and consists of container identifier recognition car plate recognition container deformation perception. We linked each system and organized efficient gate operating system. To recognize container identifier the preprocess using LSPRD(Line Scan Proper Region Detection)is performed and the identifier is recognized by using neural network MBP When car plate is recognized only car image is extracted by using color information of car and hough transform. In the port of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container. Thirdly edge is fitted into line segment so that container deformation is perceived. As a results of the experiment with this algorithm superior rate of identifier recognition is shown and the car plate recognition system and container deformation perception that are applied in real-time are developed.
Cho Sang Hee;Ryu Young Kee;Oh Choon Suk;Yoo Hyeon Joong
Proceedings of the IEEK Conference
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2004.08c
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pp.850-852
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2004
The usable output of glassware formation production line depends, among other factors, on the weight and shape of a lump of hot molten glass called a gob. In this paper, an automated image processing system for monitoring gob weight and shape on a production line is proposed. Present techniques often rely on manual weighing of gobs on a sample basis by manually controlling the gob feeder. The proposed automated image monitoring system checks the weight and shape of every free-falling gob before it reaches the mould. In this system, the estimated weight of the gob is sufficiently close to its actual weight.
In this paper, we develop the on board type image processing system using the CMOS sensor and the RISC type main processor. The main processor transmits YUV 4:2:2 type raw data captured by a CMOS image sensor to another processor(such as motion controller, PC, etc) via serial communication (rs232, SPI, I2C, etc). The role of another processor is line and obstacle detecting in image data received from the image processing board developed in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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