The detection and measurement of faint features in cometary image is generally troublesome due to the high value of the ratio of the brightness of the nucleus to the tail, the large size and low surface brightness of the coma and tail and the disturbing presence of field stars trails. The image processing is based on background removal by median filtering. Sample results are shown for the case study of comet 73P/Schwassmann-Wachmann 3.

본 연구는 영상 처리를 이용하여 채소의 모종 시기를 자동으로 파악할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 것이다 즉 작물의 높이, 장변 및 단변을 영상처리를 이용해 자동으로 측정하고자 하는 시스템을 개발하고자 한 것이다. 각 작물 당 20개씩의 실험체를 두어반복 측정한 결과, 들깨의 경우 높이는 평균 오차 5.0mm로 평균 실측 길이 대비 1.7% 오차율, 장변은 평균 오차 4.7mm, 오차율 3.9%, 단변은 평균 오차 5.5 mm, 오차율 6.9%로 나타났다. 도라지의 경우 높이는 평균 오차 2.4 mm, 오차율 8.1%, 장변은 평균 오차 3.4 mm, 오차율 7.2%, 단변은 평균 오차 4.0 mm, 오차율 10.4%로 나타났다. 상추의 높이는 평균 오차 4.0 mm, 오차율 9.1%, 장변은 평균 오차 3.4 mm, 오차율 7.2%, 단변은 평균 오차 3.6mm, 오차율 9.4%로 나타났다. 따라서 현장 환경에 맞게 좀 더 개선된다면 사람의 시각을 이용한 작물의 생장상태 판별보다 더 정확하다고 판단된다.

해충의 발생시기와 발생량에 대한 정확한 예찰정보는 해충의 효율적인 종합적 방제를 위하여 필수적으로 요구된다. 해충의 효율적인 발생 예찰조사를 위해 디지털 영상처리 알고리즘을 이용하여 벼농경지에서 주요 해충인 멸구류를 자동적으로 인식하고 밀도를 측정하도록 하였다. 야외경작지에서 촬영한 입력영상에 대해 구성인자분해과정, 탑헷(top-hat)변환, 역치적용, 최소/최대 필터링 등의 방법을 적용하여 벼 잎에 붙어 있는 멸구 개체를 인식하고 개체수를 헤아렸다. 평균인식율은 95.8%를 보였다. 또한 인지된 각 멸구류 개체 크기를 측정하여 멸구류의 연령분포 추정을 가능하게 하였다

포장은 건조수축이나 온도변화 또는 차량의 반복하중 등으로 인하여 균열이 발생하게 된다. 발생된 균열 부위로 우수의 침입 및 비압축성 물질이 침투하여 하부층의 지지력 저하, 과다한 스폴링, 2차 균열 등의 파손이 발생하게 된다. 이런 문제점을 해소하기 위해서는 균열폭을 제한하여 관리해야하며 이것은 정확한 균열폭 감지를 필요로 한다. 현재의 측정방법은 공간적 시간적으로 많은 제약을 받는 현미경을 이용한 육안조사가 전부인 실정이다. 본 연구의 목적은 망원렌즈를 장착한 자동포장상태 조사장비를 사용하여 도로에서 주위차량과 비슷한 속도로 주행하면서 가장 정확한 균열폭을 감지할수 있는 조건을 찾는 것이다. 본 연구는 모의조사를 통하여 균열폭 크기에 따른 카메라 초점거리를 결정하고 망원렌즈를 부착한 카메라로 노면을 확대 촬영한 자료를 이미지프로세싱 프로그램인 STADI-2에서 여러 가지 factor를 사용하여 산출된 균열폭과 현장조사를 통하여 현미경으로 실측한 균열폭을 비교 분석한 결과, 이미지프로세싱을 이용한 최적균열폭 감지조건을 제시하였다. 연구결과 CRCP(연속철근콘크리트포장)에서는 카메라 초점거리 75mm를 사용하여 균열폭 0.5mm~1.2mm일때 정확도 80%이상으로 측정 가능했으며 아스팔트포장에서는 카메라 초점거리 12.5mm를 사용하여 균열폭 1.8mm~3.3mm에서 90%의 정확도로 균열폭을 감지할 수 있었다.

포장은 건조수축이나 온도변화 또는 차량의 반복하중 등으로 인하여 균열이 발생하게 된다. 발생된 균열 부위로 우수의 침입 및 비압축성 물질이 침투하여 하부층의 지지력 저하, 과다한 스폴링, 2차 균열 등의 파손이 발생하게 된다. 이런 문제점을 해소하기 위해서는 균열폭을 제한하여 관리해야하며 이것은 정확한 균열폭 감지를 필요로 한다. 현재의 측정방법은 공간적 시간적으로 많은 제약을 받는 현미경을 이용한 육안조사가 전부인 실정이다. 본 연구의 목적은 망원렌즈를 장착한 자동포장상태 조사장비를 사용하여 도로에서 주위차량과 비슷한 속도로 주행하면서 가장 정확한 균열폭을 감지할수 있는 조건을 찾는 것이다. 본 연구는 모의조사를 통하여 균열폭 크기에 따른 카메라 초점거리를 결정하고 망원렌즈를 부착한 카메라로 노면을 확대 촬영한 자료를 이미지프로세싱 프로그램인 STADI-2에서 여러 가지 factor를 사용하여 산출된 균열폭과 현장조사를 통하여 현미경으로 실측한 균열폭을 비교 분석한 결과, 이미지프로세싱을 이용한 최적균열폭 감지조건을 제시하였다. 연구결과 CRCP(연속철근콘크리트포장)에서는 카메라 초점거리 75mm를 사용하여 균열폭 0.5mm~1.2mm일때 정확도 80%이상으로 측정 가능했으며 아스팔트포장에서는 카메라 초점거리 12.5mm를 사용하여 균열폭 1.8mm~3.3mm에서 90%의 정확도로 균열폭을 감지할 수 있었다.

This paper described the effect of subjective approach in case of the human sensibility experiments. The procedure is proceeded subjectively. Human faces are selected as the image presentation media. Pleasant and unpleasant images are selected directly by examiner, And also the image presentation system, which is executed with a computer and has the square-type black box monitor equipment, is manufactured. Images are presented with the step-variation time interval technique. questionnaire test and EEG signal detection data are analyzed. The analysis parameters are a “frequency band integral value” and a “band differential variation ratio”. he results show the high sensibility and fast response. The fact that image presenting repetition alleviates is verified.

A three-dimensional digital image processing technique is proposed to quantitatively predict the dispersion phenomena of oil droplet onto the surface of the water. This technique is able to get the dispersion rate of an oil droplet three-dimensionally just below the surface of the water over time. The obtained dispersion rate obtained through this technique is informative to the investigation into the relationship among the gravity, surface tensions between oil, water, and air. This technique is based upon the three-dimensional PIV(Particle Imaging Velocimetry) technique and its system mainly consists of a three CCD(Charge Coupled Device) cameras, an image grabber, and a host computer in which an image processing algorithm is adopted for the acquisition of dispersion rate oil an oil droplet.

We have developed a graphic software for image processing of astronomical data obtained by observational equipment in Astronomical Observatory of Kyung Hee University. The essential hardware for running our computer program is simply composed of a PC with the graphic card to handle 256 colors and the color graphic monitor, including CCD camera system. Our software has been programmed in WINDOWS to provide good environments for users, by using various techniques of image processing on astronomical image data recorded in FITS format by KHCCD program(Jin and Kim, 1994) with a compressional mode. We are convinced that our results will be a fundamental and useful technique in the construction of data processing system and can be effectively used in any other observatories, as well as in data processing system of Kyung Hee University.

콘크리트 구조물의 균열은 재료의 성질, 시공방법, 환경 및 외력, 설계 등 많은 요인으로 인해 발생한다. 균열은 구조물에 치명적인 손실을 초래할 수 있다. 따라서 콘크리트 구조물의 균열을 조사하는 것은 검사 과정 중 중요한 평가로 인지되어 지고 있다. 그러나 과거 균열을 측정 및 평가하는 방법에 대해 신뢰성을 가진 측정 방법이 없어 균열 조사에 대해 경험이 있는 특정 조사자가 육안으로 균열을 확인하였다. 이는 비용, 시간, 정확도 및 안전성 측면에서 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 영상 처리 기법의 라플라시안 필터를 이용하여 구조물의 최대 균열 폭을 평가하는 방법을 제안하고자 하였다.

Pavement condition deteriorates due to various environmental issues. This can be seen on the pavement surface as a form of distress. A crack can be considered as a typical form of pavement distress in which it may reveal a critical condition of the road. Therefore, automatic and accurate detection of pavement crack and segmentation are crucial for pavement condition assessment and maintenance.

In this study, we adapted very low resolution (240x320 = 76,800 pixels) images by which it is difficult to detect cracks. An automatic crack detection technique has been studied using digital image processing technology for low resolution images of sewage pipeline. Authors have developed two algorithms to detect cracks. The third step covers an algorithm developed to find optimal threshold value, and the sixth step deals with algorithm to determine cracks. As the result, in spite of very low-resolution images, the performance of crack detection turned out to be excellent.