Zaprezentowano wyniki pracy nad sprzętowym wykrywaniem krawędzi w obrazie termowizyjnym zrealizowanym z zastosowaniem układu FPGA. Wykrywanie krawędzi jest jedną z metod cyfrowego przetwarzania obrazu. Przedstawiono wyniki symulacji i testów sprzętowych filtru wykrywającego krawędzie.
EN
Presented are results of research work on equipment method of edge detection in thermovision images based upon FPGA system application. Edge detection is one of digital image processing methods. Described are results of simulations and equipment tests of the edge detecting filter.
W artykule zaprezentowano projekt architektury oraz sprzętową implementację toru przetwarzania obrazu dedykowanego do wykrywania przewodów napowietrznych w czasie rzeczywistym. Detekcję przewodów zaimplementowano w postaci potokowej procedury sprzętowej przy użyciu algorytmów wykrywania krawędzi, a następnie ich redukcji. Projekt przetestowano w środowisku FPGA Intel Cyclone V. Przeanalizowano opóźnienia i złożoność sprzętową zsyntezowanej struktury w FPGA. Oszacowano również maksymalną szybkość przetwarzania obrazu z użyciem zaproponowanej implementacji.
EN
The paper presents the architecture design and hardware implementation of a custom image processing module dedicated for detection of high voltage lines in real time. It has been implemented in the form of a pipelined hardware procedure using edge detection and reduction algorithm. The design was tested in the Intel Cyclone V FPGA environment. Time and hardware complexity of the synthesized structure in FPGA were analyzed. The maximum image processing speed was also estimated using the proposed implementation.
W pracy dokonano porównania czterech wybranych metod gradientowych do określania krawędzi obrazów pęcherzyków gazu uzyskanych na fotografiach. Dla użytych obrazów testowych i rzeczywistych najlepsze rezultaty otrzymano metodami Sobela i Canny'ego. Jednak ostateczny wynik jest zależny od wartości parametrów danej metody.
EN
In this paper a comparison of four gradient methods for gas bubbles edge detection was made. For the test and real images used in investigations the best results were obtained in case of Sobel and Canny methods. However the final result is dependent upon values of method parameters.
W pracy przedstawiono opracowany algorytm rozpoznawania oraz lokalizacji przewodów linii wysokiego napięcia na podstawie obrazu horyzontalnego. Procedura detekcji przewodu została podzielona na trzy etapy. Pierwszy etap zawiera algorytm wykrywania krawędzi wykazujący największą czułość na krawędzie poziome, a jednocześnie brak czułości na krawędzie pionowe. Efektem jest znaczna redukcja liczby wykrytych krawędzi w porównaniu do algorytmów wykrywających krawędzie we wszystkich kierunkach ze stałą czułością. Drugi etap polega na filtracji wykrytych krawędzi oraz klasyfikacji punktów do dalszej analizy. Na podstawie lokalnych różnic między sąsiadującymi pikselami wstępnie odrzucane są miejsca zawierające przypuszczalnie szum lub tło. Finalna klasyfikacja punktów reprezentujących przewód dokonywana jest z wykorzystaniem algorytmu znajdującego najdłuższą ścieżkę. Ostatni, trzeci etap polega na lokalizacji przewodu poprzez aproksymację jego kształtu na podstawie sklasyfikowanych punktów. Kontur wykrytego przewodu uzupełniany jest zbiorem pikseli reprezentującym przerwane ścieżki, zwiększając w ten sposób dokładność finalnej aproksymacji. Procedurę wykrywania przewodu zrealizowaną przy użyciu poszczególnych algorytmów przetestowano dla zdjęć rzeczywistych przewodów elektrycznych i stwierdzono jej pełną skuteczność.
EN
The paper presents the algorithm for recognizing and locating high voltage power lines with the use of horizontal images. The algorithm has the highest sensitivity to horizontal edges and at the same time is insensitive to vertical edges. The first stage includes an edge detection algorithm. The second stage involves filtering of detected edges and classifying the points for further analysis. Using gradient method, the regions containing noise or background are discarded. The final classification of pixels representing the line is made using the longest path detection algorithm. In the third stage a shape of the wire is approximated based on the set of selected points. Then the contour of the detected wire is constructed with a set of pixels representing interrupted paths, thus increasing the accuracy of the final approximation.
In the execution of edge detection algorithms and clustering algorithms to segment image containing ore and soil, ore images with very similar textural features cannot be segmented effectively when the two algorithms are used alone. This paper proposes a novel image segmentation method based on the fusion of a confidence edge detection algorithm and a mean shift algorithm, which integrates image color, texture and spatial features. On the basis of the initial segmentation results obtained by the mean shift segmentation algorithm, the edge information of the image is extracted by using the edge detection algorithm based on the confidence degree, and the edge detection results are applied to the initial segmentation region results to optimize and merge the ore or pile belonging to the same region. The experimental results show that this method can successfully overcome the shortcomings of the respective algorithm and has a better segmentation results for the ore, which effectively solves the problem of over segmentation.
PL
W procesie algorytmu wykrywania krawędzi ufności i algorytmu grupowania do segmentacji obrazu zawierającego rudę i glebę, obraz rudy o bardzo podobnych cechach tekstury nie może być skutecznie segmentowany, gdy oba algorytmy są używane osobno. W pracy zaproponowano nowatorską metodę segmentacji obrazu opartą na połączeniu algorytmu wykrywania krawędzi ufności i algorytmu zmiany średniej, który integruje kolor, teksturę i cechy przestrzenne obrazu. Na podstawie wstępnych wyników segmentacji uzyskanych przez algorytm segmentacji zmiany średniej informacja o krawędziach oryginalnego obrazu jest wyodrębniana za pomocą algorytmu wykrywania krawędzi opartego na stopniu ufności, a otrzymane wyniki są stosowane do początkowych wyników segmentacji obszaru w celu optymalizacji i scalenia rudy lub gleby należących do tego samego obszaru. Wyniki eksperymentalne pokazują, że metoda ta może skutecznie przezwyciężyć wady odpowiedniego algorytmu i daje lepsze wyniki segmentacji dla rudy, co dobrze rozwiązuje problem nadmiernej segmentacji.
Automatyczne przetwarzanie obrazów mikrostruktur pozwala istotnie przyspieszyć analizę statystyczną wielkości ziaren. Jest to jednak zadanie trudne w przypadku tego typu obrazów ze względu na występujący szum pomiarowy oraz częste zróżnicowanie wielkości poszczególnych ziaren. Niniejszy artykuł przedstawia nowy algorytm przetwarzania obrazów przeznaczony do wykrywania krawędzi. Algorytm ten został zaprojektowany, a następnie zaimplementowany w oparciu o popularną metodę Canny Detector. Zastosowanie nowo opracowanego algorytmu przedstawione zostało na przykładzie zdjęć mikrostruktury stali austenitycznej 304L.
EN
Automatic processing of microstructures images allows to simplify and optimize a process of statistical analysis of material grains size. Nevertheless, this task is still very difficult, because of superimposed noise and sophisticated shapes and sizes of analyzed grains. This paper presents a new algorithm of image processing dedicated to edge detection. It was designed and implemented using one of the popular methods, namely Canny Detector. The application of created approach is presented using photographs ofmicrostructure ofaustenitic stainless steel 304L.
W artykule przedstawiono algorytm detekcji krawędzi do oceny komputerowej jakości przędzy. Zaproponowany algorytm i metoda pomiarowa pozwala na rzeczywiste wyznaczenie długości odstających włókien oraz ich liczby. Rozwiązanie to wnosi nową jakość do pomiarów włochatości przędzy.
EN
The article describes the algorithm of the edge detection in the computer application of the assessment of yarn quality. The proposed algorithm and the measurement method allows the real setting of the length and number of the protruding fibres. That solution introduces a new quality to the measurement of yarn hairiness.
This paper presents a multistep approach for segmentation of micro tomography images. Various images of porous structures were studied. Proper segmentation of that images is necessary to create 3D models of these structures. The introduced algorithm concerns finding the proper way of image filtering before the use of Canny-Deriche edge detection to obtain the best possible segmentation.
In this paper the problem of accurate edge detection in images of heat-emitting specimens of metals is discussed. The images are provided by the computerized system for high temperature measurements of surface properties of metals and alloys. Subpixel edge detection is applied in the system considered in order to improve the accuracy of surface tension determination. A reconstructive method for subpixel edge detection is introduced. The method uses a Gaussian function in order to reconstruct the gradient function in the neighborhood of a coarse edge and to determine its subpixel position. Results of applying the proposed method in the measurement system considered are presented and compared with those obtained using different methods for subpixel edge detection.
10
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The continuous shift of shoreline boundaries due to natural or anthropogenic events has created the necessity to monitor the shoreline boundaries regularly. This study investigates the perspective of implementing artifcial intelligence techniques to model and predict the realignment in shoreline along the eastern Indian coast of Orissa (now called Odisha). The modeling consists of analyzing the satellite images and corresponding reanalysis data of the coastline. The satellite images (Landsat imagery) of the Orissa coastline were analyzed using edge detection flters, mainly Sobel and Canny. Sobel and canny flters use edge detection techniques to extract essential information from satellite images. Edge detection reduces the volume of data and flters out worthless information while securing signifcant structural features of satellite images. The image diferencing technique is used to determine the shoreline shift from GIS images (Landsat imagery). The shoreline shift dataset obtained from the GIS image is used together with the metrological dataset extracted from Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2, and tide and wave parameter obtained from the European Centre for Medium-Range Weather Forecast for the period 1985–2015, as input parameter in machine learning (ML) algorithms to predict the shoreline shift. Artifcial neural network (ANN), k-nearest neighbors (KNN), and support vector machine (SVM) algorithm are used as a ML model in the present study. The ML model contains weights that are multiplied with relevant inputs/features to obtain a better prediction. The analysis shows wind speed and wave height are the most prominent features in shoreline shift prediction. The model’s performance was compared, and the observed result suggests that the ANN model outperforms the KNN and SVM model with an accuracy of 86.2%.
Wykorzystując metody kontrastu lokalnego, zdefiniowaliśmy prostą metodę wykrywania krawędzi, charakteryzującą się zwiększoną czułością względem poziomu różnicy jasności. Umożliwia ona wykrycie krawędzi, gdy różnica jasności jest minimalna, ze względu na zwiększona czułość metody obliczania pochodnej wykorzystującej różnice względne. Opisaną metodę wykrywania krawędzi możemy stosować w bardziej skomplikowanych obliczeniowo metodach wykrywania krawędzi, jaką jest na przykład metoda Canny'ego, zamiast metody Sobela. Stwarza to nowe możliwości zwiększenia precyzyjności metod wykrywania krawędzi.
EN
A simple method of edges detection have been described. It is based on the method of local contrast enhancement and it is distinguished by increased sensitivity of the brightness difference. It enables the edges detection even for a minimal brightness difference because of a more sensitivity method of the derivative calculations based on the relative differences between brightness levels. It is possible to use that method instead another ones, as Stobel's one for example, in more complicated calculations, as Canny's method, for example. These create a new possibility to increase a sensitivity of the edges detection methods.
12
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The aim of this paper is to describe in detail the hardware implementation of the lane detection algorithm presented at 15th International Conference "Mixed Design of Integrated Circuits and Systems". During introductory research several approaches to edge and line detection were analyzed, which resulted in optimal combination for future hardware implementation. The proposed algorithm is based on the Canny edge detector and the linear Hough transform for line detection. The system was pre-developed using the Matlab environment. The next step was the synthesizable hardware description using VHDL. A wide range of testing procedures for structural and behavioral verification was designed. The presented evaluation of both hardware and software simulation, and synthesis results suggested high capabilities of designed architecture, which have been proven during real-time hardware tests of the system.
Najpóźniej do 2009 roku Polska musi dostosować sie do reformy Wspólnej Polityki Rolnej (WPR) UE, według której ju od roku 2005 lub 2006 funkcjonuje część państw członkowskich. Reforma ta jest ukierunkowana na zrównoważone gospodarowanie zasobami naturalnymi. Zaproponowano wiele wytycznych, którymi maja (lub mogą, gdyż uczestnictwo w części programów jest dobrowolne) się kierować pracownicy sektora rolnego, a możliwość dopłat wiąże się z koniecznością przestrzegania określonych zasad i wymogów, czasem bardzo restrykcyjnych, a co z a tym idzie - potrzeba kontroli ich przestrzegania. Wymogi te są zdefiniowane w sposób bardzo ogólny na poziomie unijnym. Wynika to z założenia, że poszczególne państwa członkowskie definiują szczegółowe wymogi w zależności od ich uwarunkowań. Każdego roku zestaw wymagań może ulegać modyfikacji, w zależności od potrzeb danego kraju. W Polsce nadal całość kontroli odbywa sie w terenie podczas tzw. wizytacji terenowej (RFV). Sprawdzane są min. rodzaj uprawy i jej stan, powierzchnia; kontroluje sie stosowanie nawozów sztucznych, wypalania łąk i ściernisk, czy działania, które powinny być podejmowane w celu przeciwdziałania erozji gleby, zachowania materii organicznej itp. Przedmiot kontroli zależy od zobowiązań podjętych wcześniej przez producentów rolnych. W wielu krajach UE znaczny jest udział metod teledetekcyjnych i technologii GIS w procesie kontroli ustalonych w danym roku wymogów WPR, udaje sie ograniczyć zasięg kontroli na miejscu (kosztownej i czasochłonnej) i wykonywać ja kameralnie, z wykorzystaniem obrazów satelitarnych, zdjęć lotniczych i technologii GIS. Poszukuje sie nowych rozwiązań, które pozwoliłyby na stworzenie metodologii wyznaczania, na podstawie danych obrazowych, już zdefiniowanych i kontrolowanych w terenie standardów / wskaźników, definiowanych na podstawie wspólnych (dla całej UE) lub szczegółowych (na poziomie poszczególnych państw członkowskich) wytycznych. Artykuł przedstawia próbę automatyzacji jednego z wymaganych obecnie warunków wpisanych w zagadnienie 1 „Erozja gleby” i temat „Utrzymanie minimalnego poziomu zagospodarowania”, a dokładnie problemu dotyczącego zakazu orki i utrzymania rzędów roślinności w poprzek warstwic na terenach o znacznym spadku.
EN
By the end of 2009, Poland has to comply with the Common Agricultural Policy (CAP) reform which has already been followed by some of UE countries, since 2005 or 2006. The objective of this reform is to achieve sustainable management of natural resources. Many rules were proposed to farmers who have to obey them (voluntarily sometimes, as some of them are not obligatory). Subsidies are granted on condition that certain, sometimes very strict, regulations and guidelines are met. The system of subsidies is therefore closely linked with the system of supervision. The rules and guidelines mentioned above, have quite general definition on the UE level, due to the occurrence of significant differences between the agricultural policies of individual EU members. The set of specific rules could change from one year to another, depending on the needs of the Member States. In Poland, only rapid field visit (RFV) is used to control direct payments. The crop type, its quality and area, use of fertilizers, ban on meadows and stubbles burning, soil protection against erosion and maintenance of organic matter levels are controlled. The aim of control process is closely related to commitments undertaken by farmers. However, there is a significant use of remote sensing and GIS technology to CAP control process in many UE members, and it allows to reduce the scope of RFV (time-consuming and expensive), and to accomplish the control using satellite and aerial images and GIS. A new methodology is studied which rely on satellite/aerial images processing to control the issues already defined and controlled on the spot. The present paper provides a feasibility study of automated control methodology for one of cross-compliance requirements: issue 1 - “Soil erosion”, the standard “Minimum level of maintenance” concerning the avoidance of ploughing (and crop rows preservation) in the same direction than slope in erosion sensitive areas.
14
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W artykule omówiono problematykę wdrożenia systemu wizyjnego do sterowania procesem spawalniczym. Zaprezentowano podstawowe sposoby usuwania zakłóceń oraz algorytmy rozpoznawania obrazu. Przetestowano dostępne na rynku czujniki.
EN
The article discusses the issues of implementation of the vision system to control the welding process. The basic methods of removing noises and image recognition algorithms were presented. Commercially available sensors were tested.
In the ceramic industry, quality control is performed using visual inspection in three different product stages: green, biscuit, and the final ceramic tile. To develop a real-time computer visual inspection system, the necessary step is successful tile segmentation from its background. In this paper, a new statistical multi-line signal change detection (MLSCD) segmentation method based on signal change detection (SCD) method is presented. Through experimental results on seven different ceramic tile image sets, MLSCD performance is analyzed and compared with the SCD method. Finally, recommended parameters are proposed for optimal performance of the MLSCD method.
Real-time traffic monitoring and parking are very important aspects for a better social and economic system. Python-based Intelligent Parking Management System (IPMS) module using a USB camera and a canny edge detection method was developed. The current situation of real-time parking slot was simultaneously checked, both online and via a mobile application, with a message of Parking “Available” or “Not available” for 10 parking slots. In addition, at the time entering in parking module, gate open and at the time of exit parking module, the gate closes automatically using servomotor and sensors. Results are displayed in figures with the proposed method flow chart.
Artykuł prezentuje alternatywne podejście do programowania równoległego poprzez wykorzystanie programowalnych kart graficznych w celu wsparcia obliczeń, oraz połączenie tego podejścia z klasycznym zrównolegleniem opartym o wielordzeniowe procesory. Przeprowadzone testy przedstawiają zysk czasu jaki można uzyskać dzięki odpowiedniemu połączeniu OpenMP z technologią CUDA w obliczeniach związanych z wykrywaniem krawędzi na obrazie rastrowym przy użyciu algorytmu Cannego. Badania przeprowadzone zostały na sprzęcie różnej jakości. Napisane algorytmy są zgodne z CC 1,0 (zdolność obliczeniowa karty graficznej).
EN
This paper presents an alternative approach to parallel programming by using programmable graphics card to support calculations and combines this approach with a classical parallelization based on multi-core processors. The tests show the gain time that can be achieved through a combination of OpenMP with CUDA technology in the calculation of the edge detection on the raster image using the Canny’s algorithm. Tests were carried out on the equipment of varying quality. The algorithms are compatible with CC 1.0 (compute capability graphics card).
18
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Texture identification and matching a sample fabric within a known collection of produced fabrics is a time-consuming and difficult process as a human activity. In this study, a computational method for textile texture identification is introduced using an image analysis technique. For this purpose, images of fabrics were captured by a digital flat scanner. Texture features were extracted using the Edge frequency and Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) methods. In this way, a library of texture features was collected. To match a new texture with library samples, the closest texture feature based on Euclidian distance was identified as the fabric texture. Experimental results for 33 different textures showed the successful identification of textures with both methods. However, the edge frequency method is more feasible and acceptable due to its computational simplicity and lower processing time. In addition, it was shown that the edge frequency method is extremely insensitive to the colour and scanning direction of the fabric.
PL
Identyfikacja struktury powierzchni tkanin jest zajęciem pracochłonnym. Opracowano metodę identyfikacji struktury wykorzystując metodę automatycznej analizy obrazu. W celu identyfikacji wykonuje się zdjęcia skaningowe powierzchni materiałów, które następnie ulegają obróbce z wykorzystaniem metody wykrywania krawędzi i metody macierzy zależności poziomów szarości. W ten sposób opracowane informacje o poszczególnych strukturach zostają wprowadzone do komputerowej bazy danych, gdzie są porównywane z odpowiednimi wzorcami. Wprowadzenie 33 obrazów różnych struktur wykazało prawidłowe działanie układu. Niemniej należy zaznaczyć, ze metoda z wykrywaniem krawędzi jest bardziej użyteczna ze względu na prostszy sposób przetwarzania i krótszy czas obróbki. W dodatku stwierdzono, ze metoda ta jest niewrażliwa na kolor materiału i kierunek detekcji.
19
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
This paper presents a method of liquid-solid contact (wetting) angle measurement for selected textile surfaces, assuming the angles to be less than 90°. The method uses a special apparatus for acquisition of sessile drop images. Specialised image processing methods involving edge filtering, image morphology and a prior knowledge of the drop boundary location are used to extract droplet edges and the bottom line of a solid textile surface. Then ADSA profile optimisation is applied to find the liquid contact angle with respect to the bottom line. The ADSA trajectory is fitted to the drop edge data using a trust – region, nonlinear optimisation algorithm, with a proposed definition of distance error measurement. The image processing and analysis methods mentioned above are implemented in a MATLAB 7.0 environment; the results of individual measurements are shown in MATLAB windows as well.
PL
W pracy przedstawiono metodę pomiaru kąta zwilżania na granicy ciecz - ciało stałe dla wybranych powierzchni tekstylnych, przy założeniu występowania kątów mniejszych niż 90°. Metoda ta wykorzystuje specjalistyczną aparaturę do akwizycji obrazów spoczywających kropli. W celu wyodrębnienia krawędzi kropli i linii podłoża tkaniny wykorzystano wybrane metody przetwarzania obrazu, takie jak filtracja krawędzi, procedury morfologiczne oraz informację a’priori o położeniu krawędzi kropli. W celu wyznaczenia kąta kontaktu cieczy z linią podłoża zoptymalizowano profil kropli dla modelu ADSA. Trajektorię ADSA dopasowano do danych krawędzi kropli przy wykorzystaniu nieliniowej optymalizacji „trust-region” i przyjęciu zaproponowanej miary błędu odległości od poszukiwanego minimum. Metody przetwarzania i analizy obrazu kropli zostały zaimplementowane w środowisku MATLAB 7.0; wyniki poszczególnych pomiarów są także zaprezentowane w „okienkach” MATLAB’a.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.