본 논문에서는 이차원 윤곽선 부호화기의 전처리를 위한 새로운 윤곽선 평활화 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 영역 기반 동영상 부호화기의 부호화 효율을 고려하여 각 윤곽선 화소의 상대적 중요도를 자기 영상의 영역간 대조에 근거하여 추정하고, 추정된 중요도에 따라 평활화 정도를 적응적으로 조절한다. 실제의 평활화 과정은 확장 연산자와 세선화 알고리즘을 통하여 효율적으로 구현하였다. 모의실험을 통하여 제안된 방식이 복구 영상의 큰 화질열화 없이 전체 윤곽선 데이터량을 약 20% 정도 감소시킴을 알 수 있었다.
One of the biggest problems of skeletonization is the occurrence of distortions at the junction point of the final binary image. At the junction area, a single point usually becomes a small stroke, and the corresponding trajectory task, as well as the OCR, consequently becomes more complicated. We therefore propose an adaptive post-processing method that uses an adaptive threshold technique to correct the distortions. Our proposed method transforms the distorted segments into a single point so that they are as similar to the original image as possible, and this improves the static handwriting images after the skeletonization process. Further, we attained promising results regarding the usage of the enhanced skeletonized images in other applications, thereby proving the expediency and efficiency of the proposed method.
자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자추출, 추출된 문자의 인식등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용하여 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.
Conventionally, CCD camera and vision sensor using the projected pattern of light is generally used to inspect the weld bead defects. But with this method, a lot of time is needed for image preprocessing, stripe extraction and thinning, etc. In this study, laser vision sensor using the scanning beam of light is used to shorten the time required for image preprocessing. The software for deciding whether the weld bead is in proper shape or not in real time is developed. The criteria are based upon the classification of imperfections in metallic fusion welds(ISO 6520) and limits for imperfections(ISO 5817).
본 연구에서는 신장 조직 영상으로부터 자동적으로 사구체 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장검사를 자동화하기위한 첫 번째 단계이다. 신장 조직 영상은 신장조직조각을 현미경을 통해서 CCD 카메라로 촬영함으로써 얻어진다. 특히, 사구체 영역과 타 영역과의 차이는 명확치 않아 기존 분할방법에 의해 그 배경으로부터 사구체 영역을 추출하는 일은 쉽지않다. 이에 여러 가지 모양을 갖는 사구체 영역의 경계 에지를 공통의 특징으로서 주목하였다. 우선 가우스 함수에 의한 원영상의 몽롱화 영상을 동적인 임계값으로서 사용하여 이 임계값에 의해 원영상을 2치화 한다. 다음으로 획득한 영상으로부터 일반적인 패턴처리 기법으로 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다. 그 다음으로 사구체 영역은 폐곡선에 의해 둘러쌓인 원영상내의 영역을 추출함으로써 얻어진다. 그 결과 사구체 영역이 85%정도 정확하게 추출되어 제안 방법의 유효성을 확인하였다.
경계 검출은 영상 인식의 성능을 좌우하는 중요한 단계로서 지금까지 많은 경계 검출 방법들이 연구되어 왔음에도 불구하고 여전히 어려운 문제로 남아있으며, 영상에서 객체를 인식하거나 특정 영역을 추적하는 등의 유일한 방법은 아니지만 영상 인식 응용 분야에서 중요한 요소들 중의 하나이다. 본 논문에서는 미분 연산자를 이용한 경계검출 방법과는 달리 이진화 영상에서 2개의 이웃된 픽셀 정보를 참조하여 미리 정의된 4개의 경계 픽셀 패턴과 비교하여 경계 픽셀을 찾고, 다음 경계 검출 탐색 픽셀에 대한 방향을 결정하여 영역의 경계를 검출하며, 다음 영역의 경계 검출을 위하여 방문하지 않은 픽셀들을 탐색하면서 경계 검출 단계를 반복 수행하여 이진화 영상의 경계를 검출하는 방법을 제안하였다. 영상 인식에 있어 미분 연산자를 이용하여 경계 검출을 할 경우 경계 검출 다음 단계인 세선화 과정을 생략할 수 있었으며, 기존의 영역 경계 추적 방법에 비해 경계 검출 알고리즘 수행 시간을 단축하여 실시간으로 영상을 인식하는 시스템에 적용하여 전체적인 영상 인식 시간을 단축할 수 있었다.
Mojtaba Taghizadeh;Reza Khalou Kakaee;Hossein Mirzaee Nasirabad;Farhan A. Alenizi
Geomechanics and Engineering
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제36권3호
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pp.205-215
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2024
Manually mapping fractures in construction stone mines is challenging, time-consuming, and hazardous. In this method, there is no physical access to all points. In contrast, digital image processing offers a safe, cost-effective, and fast alternative, with the capability to map all joints. In this study, two methods of detecting the trace of discontinuities using image processing in construction stone mines are presented. To achieve this, we employ two modified Hough transform algorithms and the degree of neighborhood technique. Initially, we introduced a method for selecting the best edge detector and smoothing algorithms. Subsequently, the Canny detector and median smoother were identified as the most efficient tools. To trace discontinuities using the mentioned methods, common preprocessing steps were initially applied to the image. Following this, each of the two algorithms followed a distinct approach. The Hough transform algorithm was first applied to the image, and the traces were represented through line drawings. Subsequently, the Hough transform results were refined using fuzzy clustering and reduced clustering algorithms, along with a novel algorithm known as the farthest points' algorithm. Additionally, we developed another algorithm, the degree of neighborhood, tailored for detecting discontinuity traces in construction stones. After completing the common preprocessing steps, the thinning operation was performed on the target image, and the degree of neighborhood for lineament pixels was determined. Subsequently, short lines were removed, and the discontinuities were determined based on the degree of neighborhood. In the final step, we connected lines that were previously separated using the method to be described. The comparison of results demonstrates that image processing is a suitable tool for identifying rock mass discontinuity traces. Finally, a comparison of two images from different construction stone mines presented at the end of this study reveals that in images with fewer traces of discontinuities and a softer texture, both algorithms effectively detect the discontinuity traces.
형광 안저 사진은 형광 물질을 정맥에 주사한 후 안저를 연속 촬영한 것으로 이로부터 망막 및 맥락막의 혈관 상태를 관찰하여 안과계 질환 뿐만아니라, 당뇨병, 고혈압 등 내과계 질병도 진단한다. 순차적으로 안저 사진을 촬영할 때 안구의 불규칙적인 운동으로 인하여 프레임마다 특정 영역의 위치가 달라질 수 있으며, 조명 상태의 변동에 의해 프레임마다 배경 명암이 달라질 수 있다. 이러한 형광 안저 사진에서 프레임간 변화분을 검출하기 위해 직접 두 프레임을 빼는 것은 부적합하다. 본 논문에서는 형광 안저 사진의 프레임간 변화분을 정확하게 검출할 수 있도록 형광안저 사진의 기하 왜곡을 교정하는 방법을 제안한다. 먼저 안저 사진으로부터 혈관을 검출하고 이를 세선화하여 제어점의 좌표를 정한다. 제어점을 이용하여 기하 변환함수를 구하고 각 프레임을 맵핑하므로써 기하 왜곡을 교정한다. 기하 왜곡을 교정한 두 프레임을 화소별로 빼어 차영상을 구한 결과 프레임간 변화를 정확하게 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 LCD 제조공정 상에서 발생할 수 있는 결함을 검사하고 분류할 수 있는 적응적인 LCD 표면 결함 검사 시스템을 제안하였다. 즉, 반복되는 LCD 패턴의 주기를 확정한 후에 결함 패턴을 검출하고 검출된 결함 패턴의 특징을 계산하여 결함을 분류하였다. 그리고 결함을 검출하는 과정에서 발생하는 잡음은 모폴로지 연산자를 이용하여 제거하였다. 또한, 검출된 결함 패턴에서 기하학적인 특징과 통계적 특징을 계산한 후 신경회로망 알고리즘을 이용하여 여러 종류의 결함 패턴을 적응적으로 분류하였으며, 실험 결과 92.3%의 결함 검출율 및 94.5%의 결함 분류 및 인식율을 획득함으로써, LCD 결함 검사 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.
Printing inks are basically dispersions of solid pigment particles in a vehicle. Pigment flocculation and/or colloidal aggregates created by thixotrope additives form a three- dimensional network in the inks. This structure complicates the flow behaviour of inks. However, if the internal structure is formed under control, the printing process will benefit from it because the ink must satify rheological requirements over a very wide range of shear conditions. The presence of internal structure results in the following prominent non-Newtonian rheological properties: viscoelasticity, yield stress, shear thinning and thixotropy. If the components of printing inks were changed, the rheological characteristics such as viscosity, yield stress, viscoelasticity and tack value were considerably varied. Thus, in this paper, the effects of changing the content of rosin modified phenolic resin on rheological properties of the vehicle will be studied. For that, the rheological properties were found by flow, yield stress, creep and oscillation measurements using Bohlin C-VOR Rotational Rheometer. And Emulsion rheology and its microstructure will be investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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