Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.20
no.1
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pp.1-6
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1983
To give the recognition capability of task objects by computer vision to a sensor-based robot system, an image digitizer and some basic software techniques were developed and repofted here. The image digitizer was developed with the CROMEMCO SYSTEM III microcomputer anti C.C.T.V. camera to convert the analog valued scene into digitized image which could be pro-cessed by a digital computer. Basic software techniques for the computer vision system were aimed at the recognition of 3-dimensional objects. Experiments with these techniques were carried out using the image of a cubicle which could be considered as typical simple 3-dimensional object.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.7
no.3
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pp.126-131
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1998
In computer vision system of modern industry precise measuring has lots of dfficulties because of measurement error due to distortion phenomenon. Among the difficulties, the distortion of edge is regraded as a dominent problem. which is caused by the vlurred image. The blurred image apperar when camera can not discriminate its precise focus. So. it is very important to decide focus of lens and to develop algorithm in order to correct distortion phenomenon. Thus. discrimination criteria obtained by image information of precise focus must be fixed in advance. The gray level histogram of image acquired from blurred edge tends to show a uniform distribution. Bimodal intensity histogram is related with condition of focus, and it is possible to find good condition of focus by using bimodal histogram of entropy.
In this paper, a new target extraction algorithm is proposed, in which the coordinates of target are obtained adaptively by using the difference image information and the optical BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator) with which the target object can be segmented from the input image and background noises are removed in the stereo vision system. First, the proposed algorithm extracts the target object by removing the background noises through the difference image information of the sequential left images and then controlls the pan/tilt and convergence angle of the stereo camera by using the coordinates of the target position obtained from the optical BPEJTC between the extracted target image and the input image. From some experimental results, it is found that the proposed algorithm can extract the target object from the input image with background noises and then, effectively track the target object in real time. Finally, a possibility of implementation of the adaptive stereo object tracking system by using the proposed algorithm is also suggested.
This paper proposes a new algorithm that generates a panorama image for reconstruction of image-based virtual environment. Proposed algorithm can generate panorama image from input images using the projective transform based on the feature model and a fully immersive image-based virtual environment according to the user's view point by the sphere mapping. Especially, proposed algorithm supports robust methods of camera rotation and is applied to various images to estimate ist performance.
The purpose of this paper is the development of an automated measurement system for micro spring based on the digital image processing technique. This micro spring can be used in various engineering applications such as filament, load bearing springs, hard disk suspension and many others. Main functionality of the micro spring inspection system is to measure the representative pitch of the micro spring. The derivative operators are used for edge detection in gray level image. Measurement system developed in this paper consisted of new auto feeding mechanism to take advantage of air pressure. In the process of development of the micro spring inspection system based on the image processing and analysis, strong background technology and know-how have been accumulated to measure micro mechanical parts.
Kim, Ki-Joong;Chung, Hwan-Ik;Lee, Won-Seok;Han, Young-Joon;Hahn, Hern-Soo
Proceedings of the IEEK Conference
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2006.06a
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pp.967-968
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2006
This paper proposes a novel system to send images in a narrow band network and to measure water level. In order to send images in narrow band network, we use JPEG compression technique based on the difference image. The difference image is obtained by subtracting the current image from the predefined reference image. The water level is measured to make use of the camera calibration and the edge information of the received image.
Observation of microorganisms collected from contaminated soils has been mainly conducted by using microscopy. Microscopic measurement is occupied an important part of the microorganism experiment, and is used as an important tool to count microorganisms as well as to observe cellular form and mode of life in the field of soil microbe observation. In general, observation equipments for soil microbes consist of electron microscope, camera, frame grabber (image acquisition baud), and image analysis software. Because image analysis software should be linked with frame grabber most equipments have to be imported as the package form. Therefore, the observation system is very expensive and difficult to be operated. In this study, soil microbes' observation equipment with the vision system which is easy operated and cheaper than imported one was developed and tested. The efficiency of image capturing and data aquisition with developed frame grabber and software in this experiment was good enough to analyze the image of soil microorganism.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.10
no.2
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pp.180-187
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2007
In this paper, we propose an automatic method which combines two or more images acquired by camera on the air-vehicle into a larger image mosaics. The shift, scaling, rotation factors between two images can be calculated by using the correspondences between the points of the images. In order to estimate these factors, we find the relative positions of two images with respect to each other by using the SIFT descriptor and the RANSAC algorithm. After estimating the factors, the images can be merged into a single image mosaic by warping the target image. To avoid seams when mosaics are constructed from overlapped images, we apply the average gray level value of points within a overlapped zone. We have tested our proposed method on various image sets and have confirmed that our method produced good result subjectively.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.11a
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pp.180-181
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2015
In this paper, we present a consistent and efficient edit propagation method that is applied for light field data. Unlike conventional sparse edit propagation, the coherency between light field sub-aperture images is fully considered by utilizing light field consistency in the optimization framework. Instead of directly solving the optimization function on all light field sub-aperture images, the proposed optimization framework performs sparse edit propagation in the extended focus image domain. The extended focus image is the representative image that contains implicit depth information and the well-focused region of all sub-aperture images. The edit results in the extended focus image are then propagated back to each light field sub-aperture image. Experimental results on test images captured by a Lytro off-the-shelf light field camera confirm that the proposed method provides robust and consistent results of edited light field sub-aperture images.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.10
no.5
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pp.1-8
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2001
A measuring system is developed to acquire static image from rotary state through CCD camera in back light illumination by synchronizing chopper to workpiece. In image processing of acquired image, lowpass filter is very useful in view of noise removal, and optimum binary image can be made through histogram equalization which is one of the histogram technique to maximize brightness intensity between workpiece and background. After image treatment applying Laplacian operator, surface roughness is calculated by introducing conversion coefficient of pixel which edge is composed of.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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