The image processing methods are widely used in many industrial fields to detect defections in inspection devices. In this study an image processing method was conducted for the detection of abnormal pixels in a OLED(Organic Light Emitting Diode) type panel which is used for small size displays. The display quality of an OLED device is dependent on the pixel formation quality. So, among the so many pixels, to find out the faulty pixels is very important task in manufacturing processing or inspection division. We used a line scanning type BW(Black & White) camera which has very high resolution characteristics to acquire an image of display pixel patterns. And the various faulty cases in pixel abnormal patterns are considered to detect abnormal pixels. From the results of the research, the normal BW pixel image could be restored to its original color pixel.
영상의 픽셀기반처리는 한 픽셀의 값을 변환하는데 다른 픽셀의 값에 관계없이 단지 현재의 픽셀의 값에만 의존하여 변환하는 처리를 의미한다. 픽셀기반 처리는 영상 변환, 영상 개선, 영상 합성 등의 많은 분야에서 가장 기초적인 연산으로 사용된다. 산술연산, 히스토그램 평활화, 명암대비 스트레칭 등의 처리 방법들이 있다. 본 논문에서는 드론으로 촬영된 서해안 갯벌 영상에서 갯벌 영역을 명확하게 구분하기 위하여 전처리 과정 중 경계검출부분에서 픽셀기반처리를 이용하여 효율적인 윤곽선을 찾기 위한 방법을 모색한다.
Typical low-level image processing tasks require thousands of operations per pixel for each input image. Traditional general-purpose computers are not capable of performing such tasks in real time. Yet important features of traditional computers are not exploited by low-level image processing tasks. Since storage requirements are limited to a small number of low-precision integer values per pixel, large hierarchical memory systems are not necessary. The mismatch between the demands of low-level image processing tasks and the characteristics of conventional computers motivates investigation of alternative architectures. The structure of the tasks suggests employing an array of processing elements, one per pixel, sharing instructions issued by a single controller. In this paper we implemented various image processing filtering using the format converter. Also, we realized from conventional gray image process to color image process. This design method is based on realized the large processor-per-pixel array by integrated circuit technology This format converter design has control path implementation efficiently, and can be utilize the high technology without complicated controller hardware.
본 연구는 영상처리를 통한 보다 간편하고 정확한 젖소의 체중측정을 위해 수행되었다. 카메라와 개인용 컴퓨터를 이용하여 젖소의 영상을 받은 후 이의 화소 값들을 이용하였으며, 또한 여러 가지 방법으로 체중과의 관계를 회귀분석 방법을 하였다. 1. 본 실험의 결과 다중회귀식에 의한 계산체중, 화소표면적, 부피와 체증과의 상관계수는 각각 0.9424, 0.9439, 0.9651로 나타났으며, 젖소의 체중과 상관관계도가 높았다. 2. 실험에 이용된 젖소의 개체수를 50두이었지만, 각각 상태별 체형의 차이고 인하여 일관된 회귀식을 적용하기에는 정확도 문제에서 다소 문제가 있었다. 그래서 각 개체군으로 나누어서 연구할 필요가 있을 것으로 판단되었다. 3. 젖소의 체중 계측시간은 10초에 불과하지만 실험장치까지의 유도과정은 편균 한 마리에 10분 정도가 소요되었다.
In the middle-resolution remote sensing, the Ground Sampled Distance (GSD) that the detector senses and samples is generally larger than the actual size of the objects (or materials) of interest, and so several objects are embedded in a single pixel. In this case, as it is impossible to detect these objects by the conventional spatial-based image processing techniques, it has to be carried out at sub-pixel level through spectral properties. In this paper, we explain the sub-pixel analysis algorithm, also known as the Linear Spectral Mixing (LSM) model, which has been experimented using the Hyperion data. To find Endmembers used as the prior knowledge for LSM model, we applied the concept of the convex geometry on the two-dimensional scatter plot. The Atmospheric Correction and Minimum Noise Fraction techniques are presented for the pre-processing of Hyperion data. As LSM model is the simplest approach in sub-pixel analysis, the results of our experiment is not good. But we intend to say that the sub-pixel analysis shows much more information in comparison with the image classification.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권4호
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pp.587-592
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2004
Pixel classification is one of basic issues of image processing. The general characteristics of the pixels belonging to various classes are discussed and the radical principles of pixel classification are given. At the same time, a pixel classification scheme based on image information scales is proposed. The proposed method is overcome that computation amount become greater and contents easily get turned. And image directional scales has excellent anti-noise performance. In the result of experiment. good efficiency is showed compare with other methods.
Skew correction for document images can be using a rotational transformation of pixel coordinates. In this paper we propose a method which corrects the document skew, by an amount of $\theta$ degrees, using block information, where the block is defined as a rectangular area containing adjacent black pixels. Processing speed of the proposed method is faster than that of the method using pixel transformation, since the number of floating-point operations can be reduced significantly. In the proposed method, we rotate only the four corner points of each block, and then identify the pixels inside the block. Two methods for inside pixel identification are proposed; the first method finds two points intersecting the boundary of the rotated block in each row, and determines the pixels between the two intersection points as the inside pixel. The second method finds boundary points based on Bresenham's line drawing algorithm, using fixed-point operation, and fills the region surrounded by these boundaries as black pixels. We have measured the performance of the proposed method by experimenting it with 2,016 images of various English and Korean documents. We have also proven the superiority of our algorithm through performance comparison with respect to existing methods based on pixel transformation.
The common image processing method treat the image as the array of pixels, and every pixel with its eight neighbors who directly around it form a square neighbor domain, sometimes may be more than that such as $5{\times}5$, or $7{\times}7$, and then adopt the convolution and template for every possible pixel value and then divide a attenuation factor, restrict the result in the area between 0 and 255, while the original and processed value record respectively. During the whole procedure, the result sole exist and represent the processing without changing the original pixel.
To solve the edge ringing or block effect caused by the partial differential diffusion in image enhancement domain, a new image enhancement algorithm based on bidirectional diffusion, which smooths the flat region or isolated noise region and sharpens the edge region in different types of defect images on aviation composites, is presented. Taking the image pixel's neighborhood intensity and spatial characteristics as the attribute descriptor, the presented bidirectional diffusion model adaptively chooses different diffusion criteria in different defect image regions, which are elaborated are as follows. The forward diffusion is adopted to denoise along the pixel's gradient direction and edge direction in the pixel's smoothing area while the backward diffusion is used to sharpen along the pixel's gradient direction and the forward diffusion is used to smooth along the pixel's edge direction in the pixel's edge region. The comparison experiments were implemented in the delamination, inclusion, channel, shrinkage, blowhole and crack defect images, and the comparison results indicate that our algorithm not only preserves the image feature better but also improves the image contrast more obviously.
본 논문에서는 극 좌표계에서의 벡터 표현 방식을 이용한 per-pixel displacement mapping 방법을 제시한다. per-pixel displacement mapping은 triangle mesh의 처리 방식에 상관없이 변위매핑을 수행할 수 있도록 한 것으로, 2차원 screen space로 projection 된 triangle의 각 pixel의 위치를 객체 표면 정보에 따라 displacement 해주는 방법이다. 이는 기 검증된 범프매칭 하드웨어에 약간의 하드웨어를 추가함으로써 변위매핑을 수행할 수 있도록 한 효과적인 구조이다. 제안 방식에 의해 생성된 영상과 기존 방식에 의해 생성된 영상을 비교해본 결과, 시각적으로 거의 차이가 없음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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