No, Gun-hyo;Hong, Yong-hee;Park, Jin-ho;Jhee, Ho-jin
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.7
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pp.81-90
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2018
In this paper, reducing lense Vignetting effect and adaptive learning rate method are proposed to complement Scribner's neural network for nuc algorithm which is the effective algorithm in statistic SBNUC algorithm. Proposed reducing vignetting effect method is updated weight and bias each differently using different cost function. Proposed adaptive learning rate for updating weight and bias is using sobel edge detection method, which has good result for boundary condition of image. The ordinary statistic SBNUC algorithm has problem to compensate lense vignetting effect, because statistic algorithm is updated weight and bias by using gradient descent method, so it should not be effective for global weight problem same like, lense vignetting effect. We employ the proposed methods to Scribner's neural network method(NNM) and Torres's reducing ghosting correction for neural network nuc algorithm(improved NNM), and apply it to real-infrared detector image stream. The result of proposed algorithm shows that it has 10dB higher PSNR and 1.5 times faster convergence speed then the improved NNM Algorithm.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.687-690
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2000
Lately, many studies have been progressed for the protection human's lives and property as holding in check accidents happened by human's carelessness or mistakes. One part of these is the development of an autonomouse vehicle. General control method of vision-based autonomous vehicle system is to determine the navigation direction by analyzing lane images from a camera, and to navigate using proper control algorithm. In this paper, characteristic points are abstracted from lane images using lane recognition algorithm with sobel operator. And then the vehicle is controlled using two proposed auto-steering algorithms. Two steering control algorithms are introduced in this paper. First method is to use the geometric relation of a camera. After transforming from an image coordinate to a vehicle coordinate, a steering angle is calculated using Ackermann angle. Second one is using a neural network algorithm. It doesn't need to use the geometric relation of a camera and is easy to apply a steering algorithm. In addition, It is a nearest algorithm for the driving style of human driver. Proposed controller is a multilayer neural network using Levenberg-Marquardt backpropagation learning algorithm which was estimated much better than other methods, i.e. Conjugate Gradient or Gradient Decent ones.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.24
no.2
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pp.333-345
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2012
NOAA/AVHRR, Topex/Poseidon, and Jason-1 data were used to analyze sea surface temperatures and thermal fronts in the North East Asia Seas. Temporal and spatial analyses were based on data from 1993 to 2008. The amplitude and phase for the annual mode on SL and SST were investigated with harmonic analysis. The geographical distribution of amplitudes for comparison of SL and SST are slightly reverse in southwest-northeast tilted direction. The time series analysis conducted on the entire researched area presented consistent pattern. Peak of Sea Level was presented 1~2 months after the peak of the surface sea temperature was shown. This explains that Sea Level change occurs after the generation of surface sea temperature change in sea. The Sobel edge detection method delineated four fronts. Thermal fronts generally occurred over steep bathymetric slopes. Annual amplitudes and phases were bounded within these frontal areas.
Flame structure, which contains a useful information for studying combustion instability of the flame, is often quantitatively visualized with PLIF (planar laser-induced fluorescence) and/or chemiluminescence images. The latter, a line-integral of a flame property, needs to be preprocessed before being inverted, mainly due to its inherent noise and the axisymmetry assumption of the inversion. A preprocessing scheme utilizing multi-division of ROI (region of interest) of the chemiluminescence image is proposed. Its feasibility has been tested with OH PLIF and $OH^*$ chemiluminescence images of SNG (synthetic natural gas) swirl-stabilized flames taken from a model gas turbine combustor. It turns out that the multi-division technique outperforms two conventional ones: those are, one without preprocessing and the other with uni-division preprocessing, reconstructing the SNG flame structure much better than its two counterparts, when compared with the corresponding OH PLIF images. It is also found that the Canny edge detection algorithm used for detecting edges in the multi-division method works better than the Sobel algorithm does.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2005.11a
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pp.35-38
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2005
압축된 영상의 비트스트림에 오류가 발생할 경우 영상을 원할 때 심각한 왜곡이 발생하고, 이 때문에 멀티미디어 서비스에서 오류 보상 방법은 더욱 중요한 기술로 대두되고 있다. 기존의 연속된 블록을 복원하는 Hsia방법에서는 상하에 인접한 블록의 경계면에 따라 화소 값을 비교하고 정합벡터를 구하였다. 이와 같이 구해지 정합벡터는 주변 블록의 에지 분포에 대한 고려가 배제되기 때문에 정확한 블록의 복원을 이루어낼 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 주변 블록의 에지 분포를 고려한다. 오류 블록을 중심으로 상단과 하단의 에지 분포를 고려하여 에지 방향으로 보간한다. 이때 에지 검출을 위해 Sobel 연산자를 이용하고 그 임계값은(Just-Noticeable-Distortion)/MND(Minimally- Noticeable Distortion)로 한다. 에지의 뭉개짐 현상을 막기 위하여 상단 블록과 하단 블록에 에지가 존재 하지 않을 때와 존재할 때를 구분해서 보간한다. 연속된 블록에 발생한 오류를 제안하는 방법으로 보상 할 경우 PSNR이 최대 2dB이상 향상된다.
오래 전 부터 영상처리와 컴퓨터 비전은 많은 분야에 응용되고 발전 되어 왔다. 그러한 기술 중에 최근 각광 받고 있는 그래프 짓(Graph cut) 알고리즘은 에너지함수를 최소화 하는 가장 강력한 최적화 기법중 하나이다. 그리고 일반적으로 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지(edge) 검출기 등은 영상처리에서 영상상의 에지를 검출하기 위해 이미 널리 사용되고 발전되어 온 기술이다. 물체에서의 윤곽만 검출하기 위해서는 우리가 원하지 않는 영상 위의 에지도 검출되기 때문에 예지 검출기만으로는 물체의 윤곽만을 검출하는 것은 불가능하다. 우리는 물체의 윤곽만 검출하기를 원하기 때문에 그래프 컷과 에지 검출기의 알고리즘을 결합하면 이러한 문제를 해결 할 수 있다는 것을 제안한다. 이 논문에서는 그래프 컷 알고리즘과 에지 검출기에 관해 간략하게 기술하고 그 결과를 보일 것이다.
This thesis is intended to design multi thread mobile GPGPU optimized in mobile environment, and to verify an effective thread management method of the multi thread mobile processor. In thread management, there is no management hardware and implement with software instructions. For the verification of the multi thread management method, Lane detection algorithm was implemented to compare nVidia's CUDA Architecture and the designed GPGPU in terms of thread management efficiency. The number of thread is normalized to 48 threads. An implemented Land Detection Algorithm is composed of Gaussian filter algorithm and Sobel Edge Detection algorithm. As a result, the designed GPGPU's thread efficiency is up to 2 times higher than CUDA's thread efficiency.
현대 사회에서 가스 산업은 기반 기순 산업으로 영향력이 매우 커지고 있으며, 동시에 위험요소를 내포하고 있다. 본 논문은 가스밸브의 연결부분에서 폭발성 발화물질인 오일성분에 의한 안전사고를 방지하고자 유지분 검출시스템을 개발하였다. 용기 밸브의 영상을 $200{\times}200$ 크기의 흑백 이미지로 획득하고, 제안한 유지분 검출 알고리즘을 적용한다. 먼저, 영상에 소벨(Sobel) 연산자를 이용하여 에지(Edge)를 검출하고 오일이 존재하는 영상과 오일이 존재하지 않는 영상을 영상프로파일(image profile) 분석과 영상 감법 둥의 검출방법으로 비교 분석하였다. 첫 번째 방법은 영상프로파일기법으로 3가지 영역인 부분영역, 하위영역, 전체영역으로 오일을 삽입한 후 다항식 근사로 오일의 존재여부를 판별하였고, 두 번째는 영상감법으로 밸브의 특정한 위치에 위치조정표시를 한 후 두 영상의 차를 구하였다. 실험에서는 제안한 검출방법의 실용화 가능성을 확인하였다.
In this paper, we propose a robust pre-processing module for camera-based Optical Music Score Recognition (OMR) on mobile device. The captured images likely suffer for recognition from many distortions such as illumination, blur, low resolution, etc. Especially, the complex background music sheets recognition are difficult. Through any symbol recognition system, the staff line height and staff line space are used many times and have a big impact on recognition module. A robust and accurate staff line height and staff line space are essential. Some staff line height and staff line space are proposed for binary image. But in case of complex background music sheet image, the binarization results from common binarization algorithm are not satisfactory. It can cause incorrect staff line height and staff line space estimation. We propose a robust staff line height and staff line space estimation by using run-length encoding technique on edge image. Proposed method is composed of two steps, first step, we conducted the staff line height and staff line space estimation based on edge image using by Sobel operator on image blocks. Each column of edge image is encoded by run-length encoding algorithm Second step, we detect the staff line using by Stable Path algorithm and removal the staff line using by adaptive Line Track Height algorithm which is to track the staff lines positions. The result has shown that robust and accurate estimation is possible even in complex background cases.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.4
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pp.1-14
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2012
A river is defined as the watercourse flowing through its channel, and the mapping tasks of a river plays an important role for the research on the topographic changes in the riparian zones and the research on the monitoring of flooding in its floodplain. However, the utilization of the ground surveying technologies is not efficient for the mapping tasks of a river due to the irregular surfaces of the riparian zones and the dynamic changes of water level of a river. Recently, the spatial information data sets are widely used for the coastal mapping tasks due to the acquisition of the topographic information without human accessibility. In this research, we tried to extract a river from the RapidEye imagery by using the ISODATA(Iterative Self_Organizing Data Analysis) classification algorithm with the two different parameters(NIR (Near Infra-Red) band and NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)). First, the two different images(the NIR band image and the NDVI image) were generated from the RapidEye imagery. Second, the ISODATA algorithm were applied to each image and each river was generated in each image through the post-processing steps. River boundaries were also extracted from each classified image using the Sobel edge detection algorithm. Ground truths determined by the experienced expert are used for the assessment of the accuracy of an each generated river. Statistical results show that the extracted river using the NIR band has higher accuracies than the extracted river using the NDVI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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