특수 카메라 및 영상처리 기술을 이용한 원형 검출 알고리즘
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 황원준 | - |
dc.contributor.author | 유제원 | - |
dc.date.accessioned | 2022-11-29T02:32:11Z | - |
dc.date.available | 2022-11-29T02:32:11Z | - |
dc.date.issued | 2020-02 | - |
dc.identifier.other | 29788 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/19692 | - |
dc.description | 학위논문(석사)--아주대학교 정보통신대학원 :지능형소프트웨어,2020. 2 | - |
dc.description.abstract | 本 논문에서는 샘플 중심과 반지름을 계산하기 위해 사용된 알고리즘을 제시한다. 먼저 기존에 없던 수백M pixels 이상의 해상도 성능 구현을 위해 Camera Sensor를 sub-pixel 단위로 이동시키며 여러 장의 이미지를 획득하는 “Pixel Shift” 기술을 활용해서 344M pixels 초고해상도 영상을 획득한다. 그다음, edge 부분 밝기 차이의 중간 값을 threshold로 적용해서 binary 이미지로 전처리한다. 이어서, Blob Analysis를 이용해 샘플 중심과 반지름을 계산한다. 샘플을 측정한 결과 기존에는 확보하지 못한 1 pixel 이하의 중심 정밀도와 동심도 반복도를 확보했다. 그러나 특정 샘플 경우 edge 끊어짐으로 인해 Blob Analysis로 샘플 중심과 반지름 계산이 어려워, 이미지 대칭을 이용해 두 개의 이미지를 합성하여 edge 끊어짐을 보강한 새로운 이미지로 샘플 중심과 반지름을 계산했다. | - |
dc.description.tableofcontents | 1. Introduction 1 2. Theory of the proposed Algorithm 2 가. Pixel Shift Technology 2 3. Method of the proposed Algorithm 9 가. 샘플 및 Camera, System 정보 9 나. Image Processing Flow Chart 10 4. Proposed Algorithm 11 가. Image Pre-processing 11 나. Blob Analysis 14 5. Experiment Results19 가. Open Circle 19 나. Flip Circle 21 다. Results 24 6. Conclusion 30 7. Reference 31 8. Abstract 33 | - |
dc.language.iso | kor | - |
dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
dc.title | 특수 카메라 및 영상처리 기술을 이용한 원형 검출 알고리즘 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.contributor.affiliation | 아주대학교 정보통신대학원 | - |
dc.contributor.department | 정보통신대학원 지능형소프트웨어 | - |
dc.date.awarded | 2020. 2 | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.identifier.localId | 1138810 | - |
dc.identifier.uci | I804:41038-000000029788 | - |
dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/common/orgView/000000029788 | - |
dc.subject.keyword | MATLAB | - |
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