The crack of concrete structure plays an important role in the durability and safety of structure. Therefore, the features such as width, length, and direction of that must be measured periodically. The conventional method of measurement of cracks is manually sketched, however. it takes a fairly long time and lacks quantitative objectivity. This study proposes the algorithm to extract and analyze cracks automatically. The proposed algorithm is composed of two sub-algorithms. The extraction algorithm includes elimination of effect due to light, binarization. and noise reduction. The analysis algorithm includes thinning process, labeling, and calculation of crack width, length, and direction. The test to demonstrate the algorithm is fulfilled using the images of cracks on real concrete surface.
본 논문은 다양한 문자 인식에 이용 가능한 WPTA4 알고리즘의 개선에 대한 연구이다. WPTA4 알고리즘은 각 화소의 연결성을 나타내는 연결 값을 이용함으로서 원래의 패턴에 매우 유사한 골격을 추출할 수 있는 알고리즘이다. 제안된 논문에서는 WPTA4 알고리즘에 나타나는 골격소멸현상을 보이고 이러한 현상을 제거할 수 있는 수정된 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 골격소멸현상이 제거되었고 추출된 골격선의 품질이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 특징점 기반의 지문인식 알고리즘의 각 단계에 있어서 32-bit CPU 사이클 점유율을 분석하고 그 중 전체 80%를 차지하고 있는 가보필터링과 세선화 단계를 처리하기 위한 전용 하드웨어 구조를 제안한다. 특징점 기반의 지문인식 알고리즘을 개발하였으며 소스 코드를 분석하여 가보필터링과 세선화 단계의 처리를 마이크로프로세서가 처리하지 않고 바이패싱하기 위한 전용 하드웨어를 위한 선행연구를 ARM 에뮬레이터 환경에서 실시하였다.
In this study, an image processing algorithm was developed to increase readability of the images of specific parts of a KTX train acquired by using a mobile digital radiographic testing device in a situation where a running train is stopped. The image processing algorithm was realized by using a Visual C++ development tool. The algorithm developed in this study allows to select an interested region in the acquired images when the interested region is suspected to cause a problem, and applies a thinning process based Sobel operators to the selected region. The experimental results show that the readability of defect parts that are not visible to naked eyes was increased through edge detector. Application of the algorithm developed in this study may help to accurately read non-destructive inspection images.
본 논문에서는 지도 정보를 자동으로 분석하여 등고선과 숫자, 기호를 추출해 내는 알고리즘에 대해 연구하였다. 이를 위해 우선 지도를 이진 영상으로 변환한 후 세선화 작업을 거친다. 세선화된 영상으로부터 등고 성분들을 분리시킨 후, 비등고 성분에 대한 특징분석 후 숫자와 기호를 자동으로 분리한다. 마지막으로 복원 알고리즘을 이용하여 손실 부분을 복원한다. 여러 종류의 등고선 지도영상을 대상으로 모의실험을 수행하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.
The purpose of this research is to develop the Automatic Fingerprint Verfication System by digital computer based on specially in PC level. Fingerprint is used as means of personal identity verification in view of that it has the high reliability and safety. Fingerprint pattern recognition algorithm is constitute of 3 stages, namely of the preprocessing, the feature extraction and the recognition. The preprocessing stage includes smoothing, binarization, thinning and restoration. The feature extraction stage includes the extraction of minutiae and its features. The recognition stage includes the registration and the matching score calculation which measures the similarity between two images. Tests for this study with 325 pairs of fingerprint resulted in 100% of separation which which in turn is turned out to be the reliability of this algorithm.
본 논문은 산업응용을 목표로 효과적인 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 자동차 이미지를 얻은뒤 캐니 에지 추출(Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 신경망으로 미리 학습된 가중치 값과 비교되며, 최종 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 환자와 같은 특정 객체의 움직임을 감지하고 추적하기 위한 효율적인 영상처리 시스템을 제안한다. 이진화된 차 영상에서 객체의 윤곽선추출을 위하여 기존 알고리즘대비 대비 정밀한 감지가 가능하고 혼성모드설계에 용이한 세선화 알고리즘을 적용하여 영역을 추출한다. 연산량이 많은 이진화와 세선화 단계를 RTL(Register Transfer Level) 기반으로 설계하여 논리회로 합성을 거쳐 최적화된 하드웨어 블록으로 대체된다. 설계된 이진화 및 세선화 블록은 표준 180n CMOS 라이브러리를 이용하여 논리회로로 합성한 후 시뮬레이션을 통하여 동작을 검증하였다. 소프트웨어기반의 성능비교를 위해 32bit FPGA 임베디드시스템 환경에서 640 × 360 해상도의 샘플 영상을 적용하여 이진 및 세선화 연산에 대한 성능분석도 실시하였다. 검증결과 혼성모드 설계가 이전의 소프트웨어로만 이루어지는 처리속도에서 이진 및 세선화 단계에서 93.8% 향상될 수 있음을 확인하였다. 제안된 객체인식을 위한 혼성모드 시스템은 인공지능 네트워크가 적용되지 않는 엣지 컴퓨팅 환경에서도 환자의 움직임을 효율적으로 감시할 수 있을 것으로 기대된다.
It is difficult to detect edge segments from a noisy image since the image have a noise in piratical applications which utilize some type of visual input capability. Hence, the proposed algorithm consists of the modality tests based on parallel statistical tests without a noise removal preprocessing or postprocessing, and the edge detection technique With one-Pixel edge segments in this paper. The algorithm is very reliable and effective in the case of those situations where the Picture is poor quality and low resolution. And it does'nt require thinning operation and thresholding in hand. Experimental comparision With the more conventional techniques when applied to typical low-quality Pictures confirms good capabilities of the algorithm.
The objective of this paper is to develop an algorithm for a real-time automatic fingerprint recognition system. The algorithm employs the Fast Fourier Transform (FFT) in determining the directions of ridges in fingerprint images, and utilizes statistical information in recognizing the fingerprints. The information used in fingerprint recognition is based on the dircetions along ridge curves and characteristic points such as core points and delta points. In order to find ridge directions, the algorithm applies the FFT to a small block of the size 8x8 pixels, and decides the directions by interpreting the resulted Fourier spectrum. By using the FFT, the algorithm does not require conventional preprocessing procedures such as smoothing, binarization, thinning, and restorationl. Finally, in matching two fingerprint images, the algorithm searches and compares two kinds of feature blocks, one as the blocks where the dircetions cannot be defined from the Fourier spectrum, and the other as the blocks where the changes of directions become abrupt. The proposed algorithm has been implemented on a SunSparc-2 workstation under the Open Window environment. In the experiment, the proposed algorithm has been applied to a set of fingerprint images obtained by a prism system. The result has shown that while the rate of Type II error - Incorrect recognition of two different fingerprints as the identical fingerprints - is held at 0.0%, the rate of Type I error - Incorrect recognition of two identical fingerprints as the different ones - is 2.2%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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