This paper proposes an image detection algorithm to implement gesture. By using a camera sensor, the performance of the extracted image algorithm based on the gesture pattern was verified through experiments. In addition, through the experiments, we confirmed the proposed method's possibility of the implementation. For efficient image detection, we applied a segmentation technique based on image transition which divides into small units. To improve gesture recognition, the proposed method not only has high recognition rate and low false acceptance rate in real gesture environment, but also designed an algorithm that efficiently finds optimal thresholds that can be applied.
In this paper, we propose a super-resolution method that reconstructs compressed low-resolution images into high-resolution images. We propose a CNN model with a small number of parameters, and even if quantization is applied to the proposed model, super-resolution can be implemented without deteriorating the image quality. To further improve the quality of the compressed low-resolution image, a new degradation model was proposed instead of the existing bicubic degradation model. The proposed degradation model is used only in the training process and can be applied by changing only the parameter values to the original CNN model. In the super-resolution image applying the proposed degradation model, visual artifacts caused by image compression were effectively removed. As a result, our proposed method generates higher PSNR values at compressed images and shows better visual quality, compared to conventional CNN-based SR methods.
Because salt and pepper noise is a type of impulse, even a small amount of noise could cause a large image degradation. In this paper, we proposed a salt-and-pepper noise removal method using the convolutional neural network. It consists of four phases. In the first step, the proposed method reconstructs noisy image using a traditional salt-and-pepper noise reduction method, and in the second step, the result image of previous step is filtered with Gaussian low pass filter. After that, we reconstruct the filtered image using convolution neural network. In the last step, the pixels with salt-and-pepper noise are replaced with the result of previous phase. Simulation results show that the proposed method yields not only objective image qualities(PSNR, SSIM) but also subjective image qualities for all SAP noise ratios.
When investigating the droplet, spray, and impact of liquid on a solid plate, backlight imaging has been widely used to understand these phenomena. However, some previous studies have suffered from poor image quality. In this study, various combinations of image processing algorithms, such as white image correction, histogram equalization, CLAHE, Otsu's binarization, and multi-Otsu's binarization, have been applied to flash boiling spray images to enhance image quality for qualitative observation and semi-quantitative spray angle evaluation. To acquire images with high contrast for qualitative observation, applying CLAHE was effective, making small droplets and detailed shapes of the jet noticeable. However, when images were averaged to determine spray angle or penetration length based on intensity, this method induced artifact unphysical patterns, thus requiring careful consideration. Based on the algorithm proposed in this study, the spray angle variation according to injection pressure and temperature has been calculated, showing a reasonable trend.
Purpose : (1) To analyse the effect of exposure time, ROI size and one impact factor in the image processing procedure on estimates of fractal dimension; and (2) to analyse the correlated relationship between the fractal dimension and the Cu-Eq value (bone density). Materials and Methods : The cylindric bone phantoms of 6 large and 5 small diameter having different bone densities respectively and human dry mandible segment with copper step wedge were radiographed at 1.0 and 1.2 sec esposure (70 kVp, 7 mA) using one occlusal film and digitized. Eleven rectangular ROIs from 11 cylindric bone phantoms and 4 rectan-gular ROIs from cortical, middle, periodontal regions, and socket of bone were selected. Gaussian blurred Image was subtracted from original image of each ROI and multiplied respectively by 1, 0.8, and 0.5, and then the image was made binary, eroded and dilated once, and skeletonized. The fractal dimension was calculated by means of a box counting method in the software ImageJ. Results : The fractal dimension was decreased gradually with continued bone density decrease showing strong correlations (bone phantom; r> 0.87, bone; r> 0.68) under 70 kVp 1.0 sec M = 0.8. Fractal dimensions showed the significant differerence (p < 0.05) between two different exposure times on the same small ROI of bone phantom. Fractal dimensions between two different sizes of ROI on bone phantom showed the significant differerence (p < 0.05) under 1.2 sec exposure, but did not show it (p > 0.05) under 1.0 sec exposure. Conclusions : Exposure time, ROI size, and modifying factor during subtracting could become impacting on the results of fractal dimension. Fractal analysis with thoroughly evaluated method considering the various impacting factors on the results could be useful in assessing the bone density in dental radiography.
다시기, 다축척의 팬크로매틱 항공사진을 통하여 소도시지역의 변화탐지를 시도하였다. 1987년과 1996년에 각각 촬영된 축척 1:20,000 사진과 2000년에 촬영된 1:37,500의 사진에 대하여 기하보정과 대조처리, 그리고 영상재배열을 통하여 좌표계 일치, 밝기값 조정, 공간해상도 일치 등 영상들 간에 동일한 조건을 갖도록 해 주는 사전작업을 행하였다. 다른 시기의 항공사진들 간에 영상대차법과 영상대비법을 각각 적용하여 변화지역을 탐지하였다. 단일밴드의 팬크로매틱 항공사진으로부터 지형 및 인공지물의 변화를 추출할 수 있었으며, 두 기법으로 각각 변화탐지한 결과를 비교하여 제시하였다.
4차 산업혁명의 기술이 우리도 모르는 사이 우리의 삶 속으로 스며들고 있다. CNN이 이미지 인식 분야에서 탁월한 능력을 보여준 이후 많은 IoT 기반 홈보안 시스템은 침입자로부터 가족과 가정을 보호하며 얼굴을 인식하기 위한 좋은 생체인식 방법으로 CNN을 사용하고 있다. 본 논문에서는 2D와 2.5D 이미지에 대하여 여러 종류의 입력 이미지 크기와 필터를 가지고 있는 CNN의 구조를 연구한다. 실험 결과는 50*50 크기를 가진 2.5D 입력 이미지, 2 컨벌류션과 맥스풀링 레이어, 3*3 필터를 가진 CNN 구조가 0.966의 인식률을 보여 주었고, 1개의 입력 이미지에 대하여 가장 긴 CPU 소비시간은 0.057S로 나타났다. 홈보안 시스템은 좋은 얼굴 인식률과 짧은 연산 시간을 요구하므로 본 논문에서 제안한 구조의 CNN은 홈보안 시스템에서 얼굴인식을 기반으로 하는 액추에이터 제어 등에 적합한 방법이 될 것이다.
의료영상분할은 다양한 의료영상처리를 수행하기에 앞서 먼저 수행되어야 하는 영상처리 기술이다. 그래서 빠르고 정확한 의료영상분할이 요구되고 있으며 다양한 의료영상분할 방법이 연구되고 있다. 의료영상에는 특성이 유사한 다양한 장기가 존재하기 때문에 분할영역의 정확한 판단이 필요하다. 그러나 의료영상은 장기의 일부가 작게 촬영되는 경우가 발생된다. 이 경우에는 분할영역을 판단하기 위한 정보가 부족하게 되며 그 결과 분할과정에서 분할영역이 제거된다. 본 논문에서는 볼륨 데이터와 선형 방정식을 이용하여 작은 영역에서의 분할결과를 개선하였다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 흉부 CT 영상의 폐 분할을 수행하였다. 실험 결과, 의료영상의 분할 정확도는 0.978에서 0.981로 표준편차는 0.281에서 0.187로 개선되는 것을 확인하였다.
연속 영상으로부터 속도를 측정하는 많은 방법들은 영상에서 밝기 함수의 시간 경사와 공간 경사사이의 관계를 이용한다. 대부분의 경우에 있어서 이 관계만으로는 관측화소의 속도를 유일하게 결정할 수 없기 때문에 추가적인 제한이 필요하다. Horn과 Schunck는 영상에서 속도장은 smooth하게 변해야 한다는 제한을 제안하였다. 그러나 이 제한을 사용하며 운동 경계 부분에서 속도장이 흐려진다는 단점이 나타난다. 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 Nagel은 영상의 밝기 함수가 적게 변하는 방향으로만 속도의 변화를 제한하는 방향성 smoothness 제한을 사용하였다. 한편 Paquin과 Dubois는 다른 형태의 제한, 즉 영상의 작은 영역내에서의 속도는 같다는 제한을 제안하였다. 그러나 이제한 역시 속도장의 큰 변화가 존재하는 운동 경계 부분에서는 적합하지 못하다. 우리는 영상에서 밝기 함수의 불연속에 관한 정보를 이용함으로써 위의 문제를 해결하기 위한 방법을 제안하고, 새로운 방법에 대한 실험 결과를 나타낸다.
소형 적외선영상 호밍센서는 지상의 표적에 대하여 주야간 적외선 영상처리를 통하여 표적을 식별하고 주요 표적에 대하여 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 적외선 영상센서를 보유한 유도무기의 눈에 해당된다. 유도무기 내부에 여러 구성품들과 함께 전원과 통신 라인을 함께 사용하기 때문에 전자기파 간섭에 대한 부분이 매우 중요하다. 특히 케이블로 연결되어 있는 전원과 통신 라인을 통한 CE(Conducted Emission)의 영향이 매우 중요하다. 케이블을 통하여 유도무기 다른 구성품들에 전기적 영향을 직접적으로 줄 수 있다. 본 논문에서는 케이블을 통하여 입력되는 전원과 통신 라인에 대한 전자기 간섭 회피를 위한 EMI 필터와 케이블 설계에 대하여 설명한다. 또한 설계된 EMI 필터 제작 후 MIL-STD-461G의 CE102 시험을 통하여 설계 만족에 대하여 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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