제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.311-314
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1995
This paper presents a method for measuring tool wear parameters based on two dimensional image information. The tool wear images were obtained from an ITV camera with magnifying and lighting devices, and were analyzed using image processing techniques such as thresholding, noise filtering and boundary tracing. Thresholding was used to transform the captured gray scale image into a binary image for rapid sequential image processing. The threshold level was determined using a novel technique in which the brightness histograms of two concentric windows containing the tool wear image were compared. The use of noise filtering and boundary tracing to reduce the measuring errors was explored. Performance tests of the measurement precision and processing speed revealed that the direct method was highly effective in intermittent tool wear monitoring.
This paper presents an image contrast enhancement technique for improving the low contrast images using the improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) Model. The low pictorial information of a low contrast image is due to the vagueness or fuzziness of the multivalued levels of brightness rather than randomness. Fuzzy image processing has three main stages, namely, image fuzzification, modification of membership values, and image defuzzification. Using a new model of automatic crossover point selection, optimal crossover point is selected automatically. The problem of crossover point selection can be considered as the two-category classification problem. The improved MEC can classify the image into two classes with unsupervised teaming rule. The proposed method is applied to some experimental images with 256 gray levels and the results are compared with those of the histogram equalization technique. We utilized the index of fuzziness as a measure of image quality. The results show that the proposed method is better than the histogram equalization technique.
Purpose: The scan time reduction helps to yield more accurate results and induce the minimization of patient's motion. Also we can expect that satisfaction of examination will increase. Nowdays medical equipment companies have developed various programs to reduce scan time. We used Onco. Flash (Pixon method, SIEMENS) that is an image processing technique gated cardiac blood pool scan and going to evaluate its clinical usefullness. Materials and Method: We analyzed the 50 patients who were examined by gated blood pool scan in nuclear medicine department of Asan Mediacal Center from June $20^{th}$ 2008 to August $14^{th}$ 2008. We acquired the Full-time (6000 Kcounts) and Half-time (3000 Kcounts) LAO image in same position. And we acquired LVEF values ten times from Full-time, Half-time images acquired by the image processing technique and analyzed its mean and standard deviation values. To estimate LVEF in same conditions, we set automatic location of the LV ROI and background ROI based on same X and Y-axis. Also we performed blinding tests to physician. Results: After making a quantitative analysis of the 50 patients EF values, each mean${\pm}$standard deviation is shown at Full-time image $68.12{\pm}7.84%$, Half- time (acquired by imaging processing technique) $68.49{\pm}8.73%$. In the 95% confidence limit, there was no statistically significant difference (p>0.05). After blinding test with a physician for making a qualitative analysis, there was no difference between Full-time image and Half-time image acquired by the image processing technique for observing LV myocardial wall motion. Conclusion: Gated cardiac blood pool scan has been reported its relatively exact EF measured results than ultrasound or CT. But gated cardiac blood pool scan takes relatively longer time than other exams and now it needs to improve time competitive power. If we adapt Half-time technique to gated cardiac blood pool scintigraphy based on this study, we expect to reduce possible artifacts and improve accessibility as well as flexibility to exam. Also we expect patient's satisfaction.
본 논문은 공업플랜트의 이상 발생을 작업자의 위험 부담없이 확인 및 유지보수가 용이하게 하기 위한 CCD와 열화상 이미지 처리기법에 관한 것이다. 넓은 영역의 상태 확인을 위해 카메라 대수에 상관없이 하나의 이미지로 확인을 위한 panorama 알고리즘 기법을 개발하였다. 열화상의 영상처리를 용이하도록 영상간 이미지 융합기술을 개발하였다. 실시간으로 빠른 이미지 처리를 위하여 최초 이미지를 융합하고, 이 때의 매칭 데이타를 저장하여 이후로 영상 융합시 매칭포인트와 매칭위치 검색은 생략을 하여 시간을 절약할 수 있었다.
This paper describes the method on image acquisition and image processing in the turning process. The formation of discontinuous chips during high-speed oblique cutting without lubricant was observed by means of video camera recorder and stroboscope. The image processing technique for chip flow is described and the results are presented for variable feeds. It is concluded that experimental values of chip flow angle are similar to theoretical values of Stabler's rule.
We have developed a 3-D image processing and display technique that include image resampling, modification of MIP, and fusion of MIP image and volumetric rendered image. This technique facilitates the visualization of the three-dimensional spatial relationship between vasculature and surrounding organs by overlapping the MIP image on the volumetric rendered image of the organ. We applied this technique to a MR brain image data to produce an MRI angiogram that is overlapped with 3-D volume rendered image of brain. MIP technique was used to visualize the vasculature of brain, and volume rendering was used to visualize the other structures of brain. The two images are fused after adjustment of contrast and brightness levels of each image in such a way that both the vasculature and brain structure are well visualized either by selecting the maximum value of each image or by assigning different color table to each image. The resultant image with this technique visualizes both the brain structure and vasculature simultaneously, allowing the physicians to inspect their relationship more easily. The presented technique will be useful for surgical planning for neurosurgery.
This paper presents a new feature extraction technique, correlation coefficient and Manhattan distance (MD) based method for recognition of rotated object in an image. This paper also represented a new concept of intensity invariant. We extracted global features of an image and converts a large size image into a one-dimensional vector called circular feature vector's (CFVs). An especial advantage of the proposed technique is that the extracted features are same even if original image is rotated with rotation angles 1 to 360 or rotated. The proposed technique is based on fuzzy sets and finally we have recognized the object by using histogram matching, correlation coefficient and manhattan distance of the objects. The proposed approach is very easy in implementation and it has implemented in Matlab7 on Windows XP. The experimental results have demonstrated that the proposed approach performs successfully on a variety of small as well as large scale rotated images.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.1058-1070
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2014
There are two major ways to implement depth estimation, multiple image depth estimation and single image depth estimation, respectively. The former has a high hardware cost because it uses multiple cameras but it has a simple software algorithm. Conversely, the latter has a low hardware cost but the software algorithm is complex. One of the recent trends in this field is to make a system compact, or even portable, and to simplify the optical elements to be attached to the conventional camera. In this paper, we present an implementation of depth estimation with a single image using a graphics processing unit (GPU) in a desktop PC, and achieve real-time application via our evolutional algorithm and parallel processing technique, employing a compute shader. The methods greatly accelerate the compute-intensive implementation of depth estimation with a single view image from 0.003 frames per second (fps) (implemented in MATLAB) to 53 fps, which is almost twice the real-time standard of 30 fps. In the previous literature, to the best of our knowledge, no paper discusses the optimization of depth estimation using a single image, and the frame rate of our final result is better than that of previous studies using multiple images, whose frame rate is about 20fps.
쌀의 품종 식별 기술은 아직까지 적절한 방법이 연구되지 않아, 최근 불법 유통사례가 빈번히 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보다 신속하게 현장에서 응용가능한 쌀의 품종을 식별하기 위해서, 비파괴 측정법 중 화상처리법을 응용하였다. MFG board, CCD camera, Zoom lens 및 Ring light로 구성된 화상처리 장치로 쌀알의 영상을 취득하여, Threshold, Median filtering으로 쌀알 영상의 노이즈를 제거하고, 윤곽을 추출하여 중심점에서 360도 각도에 대한 가장자리까지의 거리를 쌀알의 화상데이타로 이용하였다. 쌀 품종 내에서 영상 변이는 다소 있었지만, 형태가 상이한 쌀 품종에서는 품종간 변이 보다 품종 내의 변이가 적었으며, 동일 품종의 쌀알의 착립위치에 따라서는 변이 폭이 매우 적었다. 추출된 화상 데이터는 Normalize, FFT의 전처리 과정으로 정규화 및 변수 축소가 가능하였다. 각 품종의 쌀알의 평균 영상에 Matching하는 Library model과 BP neural network model에 의한 품종 판별 결과, 형태가 상이한 품종간에는 100% 판별 가능하였으며, 형태가 유사한 품종간에는 85%의 판별 결과를 나타내었다.
We propose an algorithm for the automatic measurement of concentricity and roundness using image processing technique. The proposed measuring method consists of the preprocessing process and the measuring process. In the measuring process, two types of concentricity measurement algorithm and one type of roundness measurement algorithm are proposed. We could measure the concentricity and roundness using input image from CCD camera, without using special measurement equipment. From the experimental results, we could find that the required measurement accuracy specification is sufficiently satisfied using our proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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