We report a contact angle goniometer that can be easily assembled and used in high school and general chemistry experiments. It consists of an LED flash, a sample stand, and a camera fixed on an optical bread board, and the sample area is covered to block light from outside with a box with holes on both sides. ImageJ, free image analyzing software and a JAVA plugin (Drop_analysis) were used to determine the contact angle of liquid drop resting on solid surface. The contact angles of various liquids were successfully measured on various surfaces. The solid surface energies have also been determined using the Owen-Wendt method from the contact angles of $H_2O$ and $CH_2I_2$. The results reasonably agree with the previously reported values, showing the surface characteristics and modification as well as the dispersive and polar contributions. These contact angle goniometer and method for determination of the contact angle and surface energy can be applied to observation of various surface properties including wettability, hydrophilicity, and water repelling. Students can learn how the surface properties are related to the intermolecular interactions and gain experience about the equilibrium between the related forces, optics, and mathematical derivations.
Bubbles are generated by the boiling of the cooling water when an accident occurs in the reactor and then in order to measure the void fraction, the Optical Fiber Probe(OFP) and optical camera are used in thermal hydraulic safety research. However, such an optical method is not suitable for measuring the void fraction in a $17{\times}17$ array of fuel rods due to the geometrical limitations. This study was conducted as a preliminary study using x-ray system and various phantoms before applying to rod bundles. Through radiographic and tomographic experiments, the tube voltage of the x-ray generator was 130 kVp and the tube current was 1 mA. In addition, it is possible to measure the hole of 1mm in size visually through the bubble resolution phantom, and it is confirmed that the contrast is relatively decreased in the inside of the freon in the case of the contrast evaluation using the road phantom. However, we could obtain good image without distortion when reconstructing the image. Bubble generation phantom experiments were used to confirm the flow direction of the bubbles and to acquire tomography images. The image J tool was used to measure the void fraction of 18 % for a single tomography image. This study has carried out previous researches for the measurement of the bubble rate around the nuclear fuel and could be used as a basic research for continuous research.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.8
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pp.89-96
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2015
Human visual system has chromatic adaptation to determine the color of an object regardless of illumination, whereas digital camera records illumination and reflectance together, giving the color appearance of the scene varied under different illumination. NMFsc(nonnegative matrix factorization with sparseness constraint) was recently introduced to estimate original object color by using sparseness constraint. In NMFsc, low sparseness constraint is used to estimate illumination and high sparseness constraint is used to estimate reflectance. However, NMFsc has an illumination estimation error for images with large uniform area, which is considered as dominant chromaticity. To overcome the defects of NMFsc, illumination estimation via nonnegative matrix factorization with dominant chromaticity image is proposed. First, image is converted to chromaticity color space and analyzed by chromaticity histogram. Chromaticity histogram segments the original image into similar chromaticity images. A segmented region with the lowest standard deviation is determined as dominant chromaticity region. Next, dominant chromaticity is removed in the original image. Then, illumination estimation using nonnegative matrix factorization is performed on the image without dominant chromaticity. To evaluate the proposed method, experimental results are analyzed by average angular error in the real world dataset and it has shown that the proposed method with 5.5 average angular error achieve better illuminant estimation over the previous method with 5.7 average angular error.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.4
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pp.43-54
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2007
This paper presents design and verification of a face detection hardware for real time application. Face detection algorithm detects rough face position based on already acquired feature parameter data. The hardware is composed of five main modules: Integral Image Calculator, Feature Coordinate Calculator, Feature Difference Calculator, Cascade Calculator, and Window Detection. It also includes on-chip Integral Image memory and Feature Parameter memory. The face detection hardware was verified by using S3C2440A CPU of Samsung Electronics, Virtex4LX100 FPGA of Xilinx, and a CCD Camera module. Our design uses 3,251 LUTs of Xilinx FPGA and takes about 1.96${\sim}$0.13 sec for face detection depending on sliding-window step size, when synthesized for Virtex4LX100 FPGA. When synthesized on Magnachip 0.25um ASIC library, it uses about 410,000 gates (Combinational area about 345,000 gates, Noncombinational area about 65,000 gates) and takes less than 0.5 sec for face realtime detection. This size and performance shows that it is adequate to use for embedded system applications. It has been fabricated as a real chip as a part of XF1201 chip and proven to work.
Because of development of information technology, moving picture can run various platforms. We should consider and apply users' attitude as well as production technique because convergence between mobile and media technology may be increased full-browsing service using mobile device. Previous research related to production technique in various platforms only focus on video quality and adjustment of screen size. However, besides of technical side, production techniques should be changed such as image production as well as image editing by point of view aesthetic. Mise-en-scene such as camera angle, composition, and lighting is changed due to HD image. Also image production should be changed to a suitable full-browsing service using mobile device. Therefore, we would explore a new suitable production techniques and image editing for smart phone. To propose production techniques for smart phone, we used E-learning production system, which are transition, editing technique for suitable converting system. Such as new attempts are leading to new paradigm and establishing their position by applying characteries such as openness, timeliness to mobile. Also it can be extended individual area and established as expression and play tool.
Recently the depth-image-based rendering (DIBR) method is usually used in 3D image application filed. Virtual view image is created by using a known view with associated depth map to make a virtual view point which did not taken by the camera. But, disocclusion area occur because the virtual view point is created using a depth image based image 3D warping. To remove those kind of disocclusion region, many hole filling methods are proposed until now. Constant color region searching, horizontal interpolation, horizontal extrapolation, and variational inpainting techniques are proposed as a hole filling methods. But when using those hole filling method some problem occurred. The different types of annoying artifacts are appear in texture region hole filling procedure. In this paper to solve those problem, the multi-directional extrapolation method is newly proposed for efficiency of expanded hole filling performance. The proposed method is efficient when performing hole filling which complex texture background region. Consideration of directionality for hole filling method use the hole neighbor texture pixel value when estimate the hole pixel value. We can check the proposed hole filling method can more efficiently fill the hole region which generated by virtual view synthesis result.
It is sometimes necessary to remove the captions and recover original images from video images already broadcast, When the number of images requiring such recovery is small, manual processing is possible, but as the number grows it would be very difficult to do it manually. Therefore, a method for recovering original image for the caption areas in needed. Traditional research on image restoration has focused on restoring blurred images to sharp images using frequency filtering or video coding for transferring video images. This paper proposes a method for automatically recovering original image using BMA(Block Matching Algorithm). We extract information on caption regions and scene change that is used as a prior-knowledge for recovering original image. From the result of caption information detection, we know the start and end frames of captions in video and the character areas in the caption regions. The direction for the recovery is decided using information on the scene change and caption region(the start and end frame for captions). According to the direction, we recover the original image by performing block matching for character components in extracted caption region. Experimental results show that the case of stationary images with little camera or object motion is well recovered. We see that the case of images with motion in complex background is also recovered.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.2
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pp.135-140
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2012
The mirror neuron system in the cerebrum, which are handled by visual information-based imitative learning. When we observe the observer's range of mirror neuron system, we can assume intention of performance through progress of neural activation as specific range, in include of partially hidden range. It is goal of our paper that imitative learning is applied to 3D vision-based intelligent system. We have experiment as stereo camera-based restoration about acquired 3D image our previous research Using Optical flow, unscented Kalman filter. At this point, 3D input image is sequential continuous image as including of partially hidden range. We used Hidden Markov Model to perform the intention recognition about performance as result of restoration-based hidden range. The dynamic inference function about sequential input data have compatible properties such as hand gesture recognition include of hidden range. In this paper, for proposed intention recognition, we already had a simulation about object outline and feature extraction in the previous research, we generated temporal continuous feature vector about feature extraction and when we apply to Hidden Markov Model, make a result of simulation about hand gesture classification according to intention pattern. We got the result of hand gesture classification as value of posterior probability, and proved the accuracy outstandingness through the result.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.2
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pp.40-47
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2009
This paper proposes a method for vehicle license plate detection using mathematical morphology and symmetry. In general, the shape, color, size, and position of license plate are regulated by authorities for a better recognition by human. Among them, the relatively big intensity difference between the letter and the background region of the license plate and the symmetry about the plate are major discriminating factors for the detection. For the first, the opened image is subtracted from the closed image to intensify the region of plate using the rectangular structuring element which has the width of the distance between two characters. Second the subtraction image is average filtered with the mask size of the plate. Third, the column maximum graph of the average filtered image is acquired and the symmetry of the graph is measured at every position. Fourth, the peaks of the average filtered image are searched. Finally, the plate is assumed to be positioned around the one of local maxima nearest to the point of the highest symmetry. About 1,000 images taken by speed regulation camera are used for the experiment. The experimental result shows that the plate detection rate is about 93%.
Kim, Hang-Tae;Song, Wonseok;Choi, Hyuk;Kim, Taejeong
Journal of KIISE
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v.42
no.5
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pp.642-651
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2015
A vanishing point is a point where parallel lines converge, and they become evident when a camera's lenses are used to project 3D space onto a 2D image plane. Vanishing point detection is the use of the information contained within an image to detect the vanishing point, and can be utilized to infer the relative distance between certain points in the image or for understanding the geometry of a 3D scene. Since parallel lines generally exist for the artificial structures within images, line-detection-based vanishing point-detection techniques aim to find the point where the parallel lines of artificial structures converge. To detect parallel lines in an image, we detect edge pixels through edge detection and then find the lines by using the Hough transform. However, the various textures and noise in an image can hamper the line-detection process so that not all of the lines converging toward the vanishing point are obvious. To overcome this difficulty, it is necessary to assign a different weight to each line according to the degree of possibility that the line passes through the vanishing point. While previous research studies assigned equal weight or adopted a simple weighting calculation, in this paper, we are proposing a new method of assigning weights to lines after noticing that the lines that pass through vanishing points typically belong to artificial structures. Experimental results show that our proposed method reduces the vanishing point-estimation error rate by 65% when compared to existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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