본 논문에서는 모바일 기기의 프로세서 처리 능력과 메모리 용량의 제한에 관계없이 거대 크기의 이미지를 게임의 배경으로 사용하기 위한 타일화된 이미지 압축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 압축 효율 측면에서는 하나의 PNG 파일로 압축하는 방법과 유사하나 모바일 단말기의 메모리 제한으로 인한 디코딩 가능한 이미지의 크기 제한 문제를 해결할 수 있음을 보였다. 또한 실행 시 부분 디코딩 기법을 적용하여 단말기 화면에 출력되는 이미지 부분만 디코딩하여 출력함으로 초기의 대규모 이미지의 로딩 시간을 줄일 수 있음을 보였다.

This paper presents the image processing technique for detecting the aggregate shape. From the verification test, it was exhibited that the shape of aggregate can be detected by the developed program.

영상처리기법(Visible 카메라)을 이용하여 A지역 열차 차량의 주행륜, 안내륜 및 집전슈의 거동상태와 차량의 전 궤도 주행에 대한 주행특성(상하, 좌우 변위)을 30Hz로 측정하여 모노레일 구조물의 노면상태를 평가하고자 한다. 열차 차량의 운행에 따른 상하, 좌우 거동상태, 안내륜 및 가이드레일의 거동상태, 주행륜 및 주행면의 거동상태, 주행륜 및 주행면의 거동상태 및 전차선 및 집전슈의 거동상태를 측정하여 정량적인 데이터를 도출하고자 한다. 차량의 주요 측정지점 7개소에 대해 고해상도 Visible카메라를 장착하여 약 6km구간을 주행시간 동안 1회 측정하고, 녹화된 영상데이터를 분석하였다.

This paper presents the image processing technique for analyzing quantitatively air voids in paste. From the test, the performance of proposed technique was verified.

본 연구에서는 디지털 이미지 분석기술을 이용하여 콘크리트 구조물의 대표적인 열화인자인 콘크리트의 균열을 검지할 수 있는 기술을 개발하기 위해 형태수리학에 근거한 모폴로지 기법이 도입된 이미지 분석기법을 적용한 균열검출 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템에는 분석결과의 효율적인 관리를 고려하여 촬영된 다수의 이미지를 하나의 전체 이미지로 재구성하는 이미지 조합기술이 추가로 적용되었다. 그리고 개발된 시스템의 적용성 및 신뢰도 검증은 균열이 발생된 콘크리트 암거를 이용한 현장검증 실험을 통해 이루어졌으며, 실험에 사용된 촬영장비로는 40m까지 0.2mm의 균열을 검지할 수 있는 성능을 확인하였다. 이미지 분석을 통해 산정된 균열폭의 경우 실측 균열폭과의 차이가 최대 0.08mm로 나타나 일정 수준 이상의 정확도를 구명하였고, 이미지 조합의 경우 추상 패턴 이미지 면에 대한 분할 촬영 이미지를 조합한 결과 실제 전체촬영 원본 이미지와 육안으로 차이를 확인할 수 없을 정도로 우수한 조합결과를 도출하였다.

The automated gate operating system is developed in this paper that controls the information of container at gate in the ACT. This system can be divided into three parts and consists of container identifier recognition car plate recognition container deformation perception. We linked each system and organized efficient gate operating system. To recognize container identifier the preprocess using LSPRD(Line Scan Proper Region Detection)is performed and the identifier is recognized by using neural network MBP When car plate is recognized only car image is extracted by using color information of car and hough transform. In the port of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container deformation perception firstly background is removed by using moving window. Secondly edge is detected from the image removed characters on the surface of container. Thirdly edge is fitted into line segment so that container deformation is perceived. As a results of the experiment with this algorithm superior rate of identifier recognition is shown and the car plate recognition system and container deformation perception that are applied in real-time are developed.

Radar image data were collected through the on-line data acquisition system of A/D converter and personal computer, and the image was restorated on CRT or plotter after digital image processing of the data. The digital image processing system which was developed for this study, consisted of some kinds of software as follows : rearrangement, transformation, and enhancement of the image data in real space or frequency space by Fourier transform, edge detection of the image, compact processing, state inferential processing, and so on. Since the image of PPI radar sweeps from the center to the circumference of a circle, the image within a given period has the shape of fan. Therefore the acquired data were transformed to have the same interval as that of data in outmost concentricity. The results of various image processing methods using transformed data were better than those of the methods using original data.