Detecting marker coordinates is important in augmented reality system based on tag. If a marker is not detected, objects can't be augmented. In this paper, we propose a noise reduction method for augmented reality. Using a blue color space to HIS color transformation was performed on the binary. Erosion operator and the dilation operator of the binary images were performed. Experimental results show that proposed method produces a tag image recognizable in various light environments. And using the area of the rectangle, the labeling could be detected through the tag. Tag recognition rate is improved by removing noise.
Fast binary dilation and erosion algorithms using run-length encoding (RLE) are proposed. RLE is an alternative way of representing a binary image using a run, which is a sequence of '1' pixels. First, we derive the run-based representation of dilation and erosion and then present the full steps of the proposed algorithms in detail.
In this paper, we introduce the notion of residuated and Galois connections on adjoint triples and investigate their properties. Using the properties of residuated and Galois connections, we solve fuzzy relation equations and give their examples.
In general, a differential operator can be used as a tool of treating the local properties of given function. However, when the given function is varied with high frequency and has irregular form with non-stationary evolution it may not act its role sufficiently as in case of nowhere differentiable curves. In this paper we introduce a multi-scale derivative as a form of weakened global derivative so that it may explain its semi global diffusion properties as well as local ones for the various irregular diffusion phenomena.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1995.10b
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pp.45-51
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1995
A novel definition for fuzzy mathematical morphology is described The generalized-mean operator plays the key role for this definition. Several hard constraints for standard generalized-mean have been eliminated. Complete mathematical description for obtaining fuzzy erosion and dilation is provided. The definitions are well suited for neural network implementation. Therefore, the parameters for the fuzzy definition can be optimized using neural network learning paradigm.
We use adaptive method and determine threshold coefficient so that the algorithm could decide a suitable binarization threshold coefficient of the image to detecting a marker; therefore, we solve the light influence on the shadow area and dark region. In order to improve the speed for reducing computation we created Integral Image. The algorithm detects an outline of the image by using canny edge detection for getting damage or obscured markers as it receives the noise removed picture. The strength of the line of the outline is extracted by Hough transform and it extracts the candidate regions corresponding to the coordinates of the corners. Markers extracted using the equation of a straight edge to find the coordinates. By using the equation of straight the algorithm finds the coordinates the corners. of extracted markers. As a result, even if all corners are obscured, the algorithm can find all of them and this was proved through the experiment.
Medical image segmentation, which is essential in diagnosis and 3D reconstruction, is performed manually in most applications to produce accurate results. However, manual segmentation requires lots of time to segment, and is difficult even for the same operator to reproduce the same segmentation results for a region. To overcome such limitations, we propose a convenient and accurate semiautomatic segmentation method. The proposed method initially receives several control points of an ROI(Region of Interest Region) from a human operator, and then finds a boundary composed of a minimum cost path connecting the control points, which is the Live-wire method. Next, the boundary is modified to overcome limitations of the Live-wire, such as a zig-zag boundary and erosion of an ROI. Finally, the region is segmented by SRG(Seeded Region Growing), where the modified boundary acts as a blockage to prevent leakage. The proposed User-steered balloon method can overcome not only the limitations of the Live-wire but also the leakage problem of the SRG. Segmentation results of thigh muscles of the Visible Human are presented.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.17
no.2
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pp.131-136
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2011
The furrow calculation and traffic measurement of sailing ship using computer vision are useful methods to prevent maritime accident by predicting the possibility of an accident occurrence in advance. In this paper, sailing ships are recognized using image erosion, differential operator and minimax value, which can be verified directly because the calculated coordinates are displayed on electronic navigation chart. The developed algorithm based on area information of this paper has the advantage which is compared to the conventional radar system focused on point information.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.12
no.3
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pp.168-172
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2014
In this paper, we propose an algorithm that can efficiently detect and monitor multiple ships in real-time. The proposed algorithm uses morphological operations and edge information for detecting and tracking ships. We used smoothing filter with a $3{\times}3$ Gaussian window and luminance component instead of RGB components in the captured image. Additionally, we applied Sobel operator for edge detection and a threshold for binary images. Finally, object labeling with connectivity and morphological operation with open and erosion were used for ship detection. Compared with conventional methods, the proposed method is meant to be used mainly in coastal surveillance systems and monitoring systems of harbors. A system based on this method was tested for both stationary and non-stationary backgrounds, and the results of the detection and tracking rates were more than 97% on average. Thousands of image frames and 20 different video sequences in both online and offline modes were tested, and an overall detection rate of 97.6% was achieved.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.7
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pp.220-228
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2022
Image always carry useful information, detecting a text from scene images is imperative. The proposed work's purpose is to recognize scene text image, example boarding image kept on highways. Scene text detection on highways boarding's plays a vital role in road safety measures. At initial stage applying preprocessing techniques to the image is to sharpen and improve the features exist in the image. Likely, morphological operator were applied on images to remove the close gaps exists between objects. Here we proposed a two phase algorithm for extracting and recognizing text from scene images. In phase I text from scenery image is extracted by applying various image preprocessing techniques like blurring, erosion, tophat followed by applying thresholding, morphological gradient and by fixing kernel sizes, then canny edge detector is applied to detect the text contained in the scene images. In phase II text from scenery image recognized using MSER (Maximally Stable Extremal Region) and OCR; Proposed work aimed to detect the text contained in the scenery images from popular dataset repositories SVT, ICDAR 2003, MSRA-TD 500; these images were captured at various illumination and angles. Proposed algorithm produces higher accuracy in minimal execution time compared with state-of-the-art methodologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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