• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권11호
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• pp.634-643
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• 2003

This paper presents a method for detecting skin tumors on chicken carcasses using hyperspectral images. It utilizes both fluorescence and reflectance image information in hyperspectral images. A detection system that is built on this concept can increase detection rate and reduce processing time, because the procedure for detection can be simplified. Chicken carcasses are examined first using band ratio FCM information of fluorescence image and it results in candidate regions for skin tumor. Next classifier selects the real tumor spots using PCA components information of reflectance image from the candidate regions. For the real world application, real-time processing is a key issue in implementation and the proposed method can accommodate the requirement by using a limited number of features to maintain the low computational complexity. Nevertheless, it shows favorable results and, in addition, uncovers meaningful spectral bands for detecting tumors using hyperspectral image. The method and findings can be employed in implementing customized chicken tumor detection systems.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.534-542
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• 2001

최근의 내용기반 영상 검객 시스템은 한정된 수의 영상을 저장해 놓은 단일의 서버를 이용하고 있다. 이로 인해 웹 상의 다양한 영상을 원하는 웹 사용자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 수많은 웹 영상을 대상으로 하는 내용기반 영상 검색 시스템은 무엇보다도 실시간에 기반을 두어야 한다. 이를 구현하기 위해서는 영상 수집과 특징 추출에 걸리는 많은 소모 시간 문제가 해결되어야 한다. 최근, 고속의 데이터 처리를 목적으로 부하분산 PC클러스터가 개발되고 있다. 본 논문에서는 많은 시간을 요하는 영상 수집과 특징 추출 작업을 부하분산 PC클러스터의 종속 컴퓨터들에 분배함으로써 전체 검색 시간을 감소시켰으며, 이를 통해 실시간 웹 영상 검색의 가능성을 발견할 수 있었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권3호
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• pp.128-134
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• 2014

A real-time, continuous-scale image interpolation method is proposed based on a bilinear interpolation with directionally adaptive low-pass filtering. The proposed algorithm was optimized for hardware implementation. The ordinary bi-linear interpolation method has blocking artifacts. The proposed algorithm solves this problem using directionally adaptive low-pass filtering. The algorithm can also solve the severe blurring problem by selectively choosing low-pass filter coefficients. Therefore, the proposed interpolation algorithm can realize a high-quality image scaler for a range of imaging systems, such as digital cameras, CCTV and digital flat panel displays.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1225-1233
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• 2008

본 논문은 2D/3D 변환 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 2차원 영상의 단일 프레임을 이용한 것으로 실시간 처리가 가능한 알고리즘이다. 제안된 알고리즘은 하나의 프레임에서 객체의 수직 위치 정보를 이용하여 깊이 지도를 생성한다. 실시간 처리와 하드웨어 복잡도를 개선하기 위해 영상 샘플링, 표준 휘도화를 이용한 객체 분할, 그리고 경계 스캔을 이용한 깊이지도 생성 등을 수행하였다. 동영상, 정지영상 모두 적용이 가능하며, 수직 위치 정보를 이용하므로 원거리 영상 혹은 풍경, 파노라마 사진과 같은 영상도 효과적인 입체 효과를 보여줄 수 있다. 제안된 알고리즘은 객체의 움직임 방향 혹은 속도 또는 장면 전환 등에 제약 없이 입체 효과가 가능하다. 제안 알고리즘 검증은 시각적인 방법과 APD(Absolute Parallax Difference)를 이용하여 MTD (Modified Time Difference)방식과의 비교를 수행하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.147-158
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• 2005

나날이 심각해지는 교통문제에서 차량에 대한 정보를 이용하여 교통흐름을 개선해 줄 뿐만 아니라, 교통위반 차량을 효율적으로 적발할 수 있다. 차량 번호판은 차량정보를 인식하는데 중요하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이동식 형태인 차량에 탑재한 카메라를 이용하여 촬영한 영상에서 차량의 번호판을 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 여러 단계의 영상처리 과정과 인식 과정을 거쳐서 실시간에 처리할 수 있는 시스템으로 일반 차량뿐 아니라 특장차에 대한 인식도 가능하게 한다. 제안한 기법을 이용한 실제적 환경에서의 영상과 인식에 대한 결과가 실험결과에서 보여진다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1759-1766
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• 2016

We can implement the virtual touch recognition system by mounting the virtual touch algorithm into an embedded device connected to a depth camera. Since the computing performance is limited in embedded system, the real-time processing of recognizing the virtual touch is difficult when the resolution of the depth image is large. In order to resolve the problem, this paper improves the algorithms of binarization and labeling that occupy a lot of time in all processing of virtual touch recognition. It processes the binarization and labeling in only necessary regions rather than all of the picture. By appling the proposed algorithm, the system can recognize the virtual touch in real-time as about 31ms per a frame in the depth image that has 640×480 resolution.

• 한국염색가공학회지
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• 제20권1호
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• pp.48-56
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• 2008

A real-time inspection system has been developed by combining CCD based image processing algorithm and a standard lighting equipment. The system was tested for defective fabrics showing nozzle contact scratch marks, which are one of the frequently occurring defects. Two algorithms used were compared according to both their processing time and detection rate. First algorithm (algorithm A) was based on morphological image processing such as dilation and opening for effective treatment of defective printing areas while second one (algorithm B) mainly employs well-defined edge detection technique based on canny detector and Zermike moment. It was concluded' that although both algorithms were quite successful, algorithm B showed relatively consistent performance than algorithm A in detecting complex patterns.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1-13
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• 2020

CMOS 카메라 영상의 화질을 좌우하는 것은 여러 가지가 있는데 그 중에서 영상 노출시간은 중요한 요소이다. 영상 노출시간이 길게 되면 화면 전체 영상이 밝아지게 되고 노출시간이 짧아지면 전체 영상이 어두워지게 된다. 정지 피사체를 사진 촬영할 경우 자동노출 시스템이 적절한 노출시간을 얻는데 충분한 시간이 주어지기 때문에 실시간성이 요구되지 않는다. 하지만 주행 중인 자동차의 블랙박스 같이 주변 빛 환경이 빠르게 변하게 되면 이에 맞추어서 노출시간도 실시간으로 반응하여 적용되어야 한다. 이를 위해서는 실시간성과 주변 빛 환경에 대하여 강건한 자동노출 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 ZYNQ의 로직과 ARM코어를 적용한 임베디드 시스템 설계로 병렬 연산처리 가능한 실시간 제어 시스템을 설계하였고 이를 바탕으로 PID 제어를 통해서 66ms 이내에 원하는 목표 값으로 수렴하고 노이즈에 강건한 실시간 CMOS 자동 노출 시스템을 개발하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1987년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 16-17 Oct. 1987
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• pp.109-114
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• 1987

In this thesis, we work on the curve recognition with real time processing and the Robot tracking method on recognized curve. Image information of segment curve is supplied to computer to run to a Robot so that it is a feedback system. Image coordinate frame to world coordinate transformation represents in this paper and curve matching algorithm subscribes by two method, first transformation matching algorithm, second image coordinate matching algorithm. Also Robot running time to computer image processing time relationships finally includes.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4420-4438
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• 2021

Image dehazing is an ill-posed problem which is far from being solved. Traditional image dehazing methods often yield mediocre effects and possess substandard processing speed, while modern deep learning methods perform best only in certain datasets. The haze removal effect when processed by said methods is unsatisfactory, meaning the generalization performance fails to meet the requirements. Concurrently, due to the limited processing speed, most dehazing algorithms cannot be employed in the industry. To alleviate said problems, a lightweight fast dehazing network based on a multiple scale-patch framework (MSP) is proposed in the present paper. Firstly, the multi-scale structure is employed as the backbone network and the multi-patch structure as the supplementary network. Dehazing through a single network causes problems, such as loss of object details and color in some image areas, the multi-patch structure was employed for MSP as an information supplement. In the algorithm image processing module, the image is segmented up and down for processed separately. Secondly, MSP generates a clear dehazing effect and significant robustness when targeting real-world homogeneous and nonhomogeneous hazy maps and different datasets. Compared with existing dehazing methods, MSP demonstrated a fast inference speed and the feasibility of real-time processing. The overall size and model parameters of the entire dehazing model are 20.75M and 6.8M, and the processing time for the single image is 0.026s. Experiments on NTIRE 2018 and NTIRE 2020 demonstrate that MSP can achieve superior performance among the state-of-the-art methods, such as PSNR, SSIM, LPIPS, and individual subjective evaluation.