• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제33권3호
• /
• pp.196-203
• /
• 2008

Hybrid robust image processing algorithm to extract visual features of melon during the cultivation was developed based on a wireless tele-operative interface. Features of a melon such as size and shape including position were crucial to successful task automation and future development of cultivation data base. An algorithm was developed based on the concept of hybrid decision-making which shares a task between the computer and the operator utilizing man-computer interactive interface. A hybrid decision-making system was composed of three modules such as wireless image transmission, task specification and identification, and man-computer interface modules. Computing burden and the instability of the image processing results caused by the variation of illumination and the complexity of the environment caused by the irregular stem and shapes of leaves and shades were overcome using the proposed algorithm. With utilizing operator's teaching via LCD touch screen of the display monitor, the complexity and instability of the melon identification process has been avoided. Hough transform was modified for the image obtained from the locally specified window to extract the geometric shape and position of the melon. It took less than 200 milliseconds processing time.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2015

In many image processing tasks, connected component labeling (CCL) is performed to extract regions of interest. CCL was usually done in a sequential fashion when image resolution was relatively low and there are small number of input channels. As image resolution gets higher up to HD or Full HD and as the number of input channels increases, sequential CCL is too time-consuming to be used in real time applications. To cope with this situation, parallel CCL framework was introduced where multiple cores are utilized simultaneously. Several parallel CCL methods have been proposed in the literature. Among them are NSZ label equivalence (NSZ-LE) method[1], modified 8 directional label selection (M8DLS) method[2], and HYBRID1 method[3]. Soh [3] showed that HYBRID1 outperforms NSZ-LE and M8DLS, and argued that HYBRID1 is by far the best. In this paper we propose an improved hybrid parallel CCL algorithm termed as HYBRID2 that hybridizes M8DLS with label backtracking (LB) and show that it runs around 20% faster than HYBRID1 for various kinds of images.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제13권2호
• /
• pp.215-235
• /
• 2017

Foraging is a biological process, where a bacterium moves to search for nutriments, and avoids harmful substances. This paper proposes a hybrid approach integrating the bacterial foraging optimization algorithm (BFOA) in a radial basis function neural network, applied to image classification, in order to improve the classification rate and the objective function value. At the beginning, the proposed approach is presented and described. Then its performance is studied with an accent on the variation of the number of bacteria in the population, the number of reproduction steps, the number of elimination-dispersal steps and the number of chemotactic steps of bacteria. By using various values of BFOA parameters, and after different tests, it is found that the proposed hybrid approach is very robust and efficient for several-image classification.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.41-47
• /
• 2002

프랙탈 영상압축은 원 영상블록과 가장 유사한 영역을 원영상 내에서 찾는 자기유사성에 기반한 축소변환을 이용하여 영상데이터를 압축시키는 방법이다. 프랙탈은 영상데이터를 압축하는 효율적인 방법으로 인정을 받고 있으나 상대적으로 높은 영상 왜곡률과 부호화 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 프랙탈의 영상 왜곡률 특성을 개선하기 위하여 프랙탈과 벡터양자화기를 혼합하였으며, 벡터양자화기의 클러스터링 알고리듬으로는 개선한 Self Organizing Feature Map(SOFM)을 사용하였다. 제안된 시스템의 성능평가를 위하여 일반적인 SOFM을 사용한 시스템 그리고 프랙탈을 단독으로 사용한 시스템과 비교하여 전체적인 성능 향상 정도를 확인하였다. 그 결과 개선한 경쟁학습 SOFM을 사용한 벡터양자화기와 프랙탈 혼합시스템이 일반적인 SOFM을 사용한 벡터양자화기와 프랙탈 혼합시스템보다 영상 왜곡특성이 향상된 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.53-62
• /
• 2001

조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 블러링된 영상에서 에지를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 local scale 계수 $\sigma$ 값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도의 에지 검출특성이 개선됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제30B권10호
• /
• pp.1-12
• /
• 1993

A multiprocessor system for high-speed processing of hybrid image coding algorithms such as H.261, MPEG, or Digital HDTV is presented in this study. Using a combination of highly parallel 32-bit microprocessor, DCT(Discrete Cosine Transform), and motion detection processor, a new processing module is designed for the implementation of high performance coding system. The sysyem is implemented to allow parallel processing since a single module alone cannot perform hybrid coding algorithms at high speed, and crossbar switch is used to realize various parallel processing architectures by altering interconnections between processing modules within the system.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.742-745
• /
• 2022

본 논문에서 우리는 열화상에서 전력선 유무를 검출하는 영상처리 기법과 딥러닝 기반의 하이브리드 방법을 제안한다. 딥러닝은 다수의 데이터로부터 목적에 부합하는 특징 벡터를 학습할 수 있는 장점 덕분에 영상 인식, 객체 검출 등 다양한 분야에서 기존의 직접 설계한 특징 벡터를 사용하는 방법들보다 높은 성능을 달성할 수 있는 장점이 있고, 영상처리 기법은 사람의 직관을 그대로 적용할 수 있다는 장점이 있다. 두 장점을 모두 이용하여 열화상에서 전력선 유무를 검출하는 방법을 제안한다. 전력선 유무 검출에 가장 적합한 영상처리 기법을 찾기 위해 총 5가지 방법을 적용 및 비교하였고, 그 결과로 제안하는 방법은 기존의 영상처리 기반 방법과 딥러닝 기반의 방법 두 가지 모두에 비해 더 높은 99.48%의 정확도로 전력선 유무를 검출할 수 있다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
• /
• pp.780-791
• /
• 1996

A hybrid image processing system which automatically distinguished lean tissues in the image of a complex beef cut surface and generated the lean tissue contour has been developed. Because of the in homegeneous distribution and fuzzy pattern of fat and lean tissue on the beef cut, conventional image segmentation and contour generation algorithm suffer from a heavy computing requirement, algorithm complexity and poor robustness. The proposed system utilizes an artificial neural network enhance the robustness of processing. The system is composed of pre-network , network and post-network processing stages. At the pre-network stage, gray level images of beef cuts were segmented and resized to be adequate to the network input. Features such as fat and bone were enhanced and the enhanced input image was converted tot he grid pattern image, whose grid was formed as 4 X4 pixel size. at the network stage, the normalized gray value of each grid image was taken as the network input. Th pre-trained network generated the grid image output of the isolated lean tissue. A training scheme of the network and the separating performance were presented and analyzed. The developed hybrid system showed the feasibility of the human like robust object segmentation and contour generation for the complex , fuzzy and irregular image.

• 한국암반공학회:학술대회논문집
• /
• 한국암반공학회 2000년도 암반공학문제의 수치해석(Numerical Analysis in Rock Engineering Problems)
• /
• pp.77-91
• /
• 2000

암반 절리 조사는 크게 절리 방향 측정과 트레이스 정보 등을 얻기 위한 매핑으로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 절리 방향 측정 및 트레이스 매핑을 위한 기존의 수작업을 대체하기 위하여 입체사진측량학과 화상처리 기법 등을 이용한 암반 절리 조사시스템을 개발하였다. 절리 방향 측정을 위해 입체사진측량학을 적용하였으며, 트레이스 길이 및 빈도등의 정보를 얻기 위해 화상 처리 기법을 이용한 두 가지 혼합 접근법(hybrid approach)을 고안하였다. 입체사진측량학을 이용한 절리 방향 측정 기법 및 화상 처리 기법은 접근이 어려운 지역에서의 원거리 측정 및 신속하고 객관적인 매핑이 가능하다는 장점을 가진다.

• 터널과지하공간
• /
• 제10권3호
• /
• pp.329-343
• /
• 2000

암반 절리 조사는 크게 절리 방향 측정과 트레이스 정보 등을 얻기 위한 매핑으로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 절리 방향 측정 및 트레이스 매핑을 위한 기존의 수작업을 대체하기 위하여 입체사진측량학과 화상처리 기법 동을 이용한 암반 절리 조사 시스템을 개발하였다. 절리 방향 측정을 위해 입체사진측량학을 적용하였으며, 트레이스 길이 및 빈도 등의 정보를 얻기 위해 화상 처리 기법을 이용한 두 가지 혼합 접근법 (hybrid approach) 을 고안하였다. 입체사진측량학을 이용한 절리 방향 측정 기법 및 화상 처리 기법은 접근이 어려운 지역에서의 원거리 측정 및 신속하고 객관적인 매핑이 가능하다는 장점을 가진다.