• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제20권1호
• /
• pp.95-103
• /
• 1995

A series of study has been conducted to develop a multi-purpose fruit grader using a black ＆ white image processing system equipped with a 550 nm interference filter. A device and high performance algorithms were developed for sizing and color grading of Fuji apple in the previous study. In this study an emphasis was put on finding correlations between weights of several kinds of fruits and their area fractions(AF), and on compensating the blurring effect upon sizing and color grading by conveying speed of fruit. Also, the effect of orientation and direction of fruit on conveyor during image forming was analyzed to identify any difficulty (or utilizing an automatic fruit feeder. The results are summarized as follows. 1. The correlation coefficients(r) between the weights of fruits and their image sizes were 0.984~0.996 for apples, 0.983~0.990 for peachs, 0.995 for tomato, 0.986 for sweet persimmon and 0.970~0.993 for pears. 2. It was possible to grade fruits by color with the area weighted mean gray values(AWMGV) based on the mean gray valves of direct image and the compensated values of reflected image of a fruit, and also possible to sort fruits by size with AF. Accuracies in sizing and color grading ranged over 81.0% ~95.0% and 82.0% ~89.7% respectively as compared with results from sizing by electronic weight scale and grading by expert. 3. The blurring effect on the sizing and color grading depending on conveying speed was identified and regression equations were derived. 4. It was found that errors in sizing and coloring grading due to the change in direction and orientation of Fuji apple on the conveyor were not significant as far as the stem end of apple keeping upward.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.675-681
• /
• 2019

잡음 제거는 영상 처리의 선행 과정에서 필수적으로 이루어지며, 잡음의 종류와 영상의 환경에 따라 다양한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 기존 AWGN(additive white gaussian noise) 제거 기법들은 고주파 성분이 많은 영상에 대해 블러링 현상을 일으키며 다소 부족한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 영상의 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 내부 화소 특성에 따라 고주파 성분필터와 저주파 성분 필터를 설정하며, 기준치에 입력 영상을 가감하여 각 필터의 출력을 계산한다. 최종 출력은 두 필터의 출력에 표준편차와 가우시안 분포를 통해 계산된 가중치를 적용한 것을 합산하여 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권11호
• /
• pp.1468-1473
• /
• 2018

4차 산업혁명의 발전에 따라 통신 및 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있으며, 이에 따라 장비의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미치는 영상 및 데이터 처리의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상의 주파수 성분의 변화에 적응하며 AWGN을 제거하기 위해 표준편차와 추정치의 유추를 통해 최종 출력을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 성분의 표준편차를 통해 유효 화소 범위를 설정하여 추정치를 구하며, 가중치를 적용한 후 필터의 출력에 가감하여 최종 출력을 계산한다. 그리고 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 비교 분석하였으며, 시뮬레이션 결과 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적인 잡음 제거 성능을 보였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
• /
• 제45권2호
• /
• pp.145-150
• /
• 2022

The main purpose of this work was to restore the blurry chest CT images by applying a blind deconvolution algorithm. In general, image restoration is the procedure of improving the degraded image to get the true or original image. In this regard, we focused on a blind deblurring approach with chest CT imaging by using digital image processing in MATLAB, which the blind deconvolution technique performed without any whole knowledge or information as to the fundamental point spread function (PSF). For our approach, we acquired 30 chest CT images from the public source and applied three type's PSFs for finding the true image and the original PSF. The observed image might be convolved with an isotropic gaussian PSF or motion blurring PSF and the original image. The PSFs are assumed as a black box, hence restoring the image is called blind deconvolution. For the 30 iteration times, we analyzed diverse sizes of the PSF and tried to approximate the true PSF and the original image. For improving the ringing effect, we employed the weighted function by using the sobel filter. The results was compared with the three criteria including mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR), which all values of the optimal-sized image outperformed those that the other reconstructed two-sized images. Therefore, we improved the blurring chest CT image by using the blind deconvolutin algorithm for optimal approach.

• 스마트미디어저널
• /
• 제2권4호
• /
• pp.60-65
• /
• 2013

본 논문에서는 Time-of-Flight (TOF) 원리를 이용하여 획득한 저해상도 깊이 영상을 고해상도의 색상 영상에 정합하는 방법을 소개한다. 거리 정보 기반의 3차원 렌더링에서 깊이 영상은 렌더링 결과에 큰 영향을 끼치지만, 기존의 스테레오 정합은 색상 영상의 특성에 따라 성능이 크게 변하고, 깊이 정보를 획득하지 못하는 영역이 존재한다. 반면에 TOF 카메라는 적외선 센서를 통해 카메라로부터 물체까지의 거리를 직접 측정하여 영상으로 출력하기 때문에, 장면의 깊이 정보를 실시간으로 획득 할 수 있고 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 하지만 출력 영상의 해상도가 너무 작아 3차원 응용에 직접 이용하기가 어렵다. 또한, 색상 영상과 다른 카메라를 이용하기 때문에 두 영상의 3차원적 위치와 특성이 서로 다르다는 문제점을 갖는다. 따라서 해상도를 증가시키고 다른 두 카메라로 부터 찍힌 영상을 정합시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이 카메라에서 획득한 저해상도 깊이 정보를 고해상도 색상 정보를 이용하여 두 영상간의 정합이 이루어지도록 한다. 향상된 깊이 영상을 사용하여 3차원으로 복원한 실험을 통해, 제안하는 방법이 효과적으로 장면의 변위 정보를 생성함을 알 수 있다.