Evaluation of graphic effects embedded image compression

A fundamental factor of digital image compression is the conversion processes. The intention of this process is to understand the shape of an image and to modify the digital image to a grayscale configuration where the encoding of the compression technique is operational. This article focuses on an investigation of compression algorithms for images with artistic effects. A key component in image compression is how to effectively preserve the original quality of images. Image compression is to condense by lessening the redundant data of images in order that they are transformed cost-effectively. The common techniques include discrete cosine transform (DCT), fast Fourier transform (FFT), and shifted FFT (SFFT). Experimental results point out compression ratio between original RGB images and grayscale images, as well as comparison. The superior algorithm improving a shape comprehension for images with grahic effect is SFFT technique

SOC integration for video processing application

Video processing is an additional system that can improve the functionality of video surveillance. Integration of a simple video processing system into a complete camera system with a field-programmable gate array (FPGA) is an important step for research, to further improve the tracking process. This paper presents the integration of greyscale conversion into a complete camera system using Nios II software build tools for Eclipse. The camera system architecture is designed using the Nios II soft-core embedded processor from Altera. The proposed greyscale conversion system is designed using the C programming language in Eclipse. Parts of the architecture design in the camera system are important if greyscale conversion is to take place in the processing, such as synchronous dynamic random-access memory (SDRAM) and a video decoder driver. The image or video is captured using a Terasic TRDB-D5M camera and the data are converted to RGB format using the video decoder driver. The converted data are shown in binary format and the greyscale conversion system extracts and processes the data. The processed data are stored in the SDRAM before being sent to a VGA monitor. The camera system and greyscale conversion system were developed using the Altera DE2-70 development platform. The data from the video decoder driver and SDRAM were examined to confirm that the data conversion matched greyscale conversion formulae. The converted data in the SDRAM correctly displayed the greyscale image on a VGA monitor

Information-extreme machine training of on-board recognition system with optimization of RGB-component digital images

The research increases the recognition reliability of ground natural and infrastructural objects by use of an autonomous onboard unmanned aerial vehicle (UAV). An information-extreme machine learning method of an autonomous onboard recognition system with the optimization of RGB components of a digital image of ground objects is proposed. The method is developed within the framework of the functional approach to modeling cognitive processes of natural intelligence at the formation and acceptance of classification decisions. This approach, in contrast to the known methods of data mining, including neuro-like structures, provides the recognition system with the properties of adaptability to arbitrary initial conditions of image formation and flexibility in retraining the system. The idea of the proposed method is to maximize the information capacity of the recognition system in the machine learning process. As a criterion for optimizing machine learning parameters, a modified Kullback information measure was used, this informational criterion is the functionality of exact characteristics. As optimization parameters, the geometric parameters of hyperspherical containers of recognition classes and control tolerances for recognition signs were considered, which played the role of input data quantization levels when transforming the input Euclidean training matrix into a working binary training matrix using admissible transformations of a working training matrix the offered machine learning method allows to adapt the input mathematical description of recognition system to the maximum full probability of the correct classification decision acceptance. To increase the depth of information-extreme machine learning, optimization was conducted according to the information criterion of the weight coefficients of the RGB components of the brightness spectrum of ground object images. The results of physical modeling on the example the recognition of terrestrial natural and infrastructural objects confirm the increase in functional efficiency of information-extreme machine learning of on-board system at optimum in information understanding weight coefficients of RGB-components of terrestrial objects image brightness.Метою дослідження є підвищення достовірності розпізнавання автономною бортовою системою безпілотного літального апарату наземних природних та інфраструктурних об’єктів. Запропоновано метод інформаційно-екстремального машинного навчання автономної бортової системи розпізнавання з оптимізацією RGB-складових цифрового зображення наземних об’єктів. Метод розроблено в рамках функціонального підходу до моделювання когнітивних процесів природнього інтелекту при формуванні та прийнятті класифікаційних рішень. Такий підхід на відміну від відомих методів інтелектуального аналізу даних, включаючи нейроподібні структури, дозволяє надати системі розпізнавання властивості адаптивності до довільних початкових умов формування образу та гнучкості при перенавчанні системи. Ідея запропонованого методу полягає в максимізації інформаційної спроможності системи розпізнавання в процесі машинного навчання. Як критерій оптимізації параметрів машинного навчання використовується модифікація інформаційної міри Кульбака, яка є функціоналом точнісних характеристик класифікаційних рішень. Як параметри оптимізації розглядалися геометричні параметри гіперсферичних контейнерів класів розпізнавання, і контрольні допуски на ознаки розпізнавання. які відігравали роль рівнів квантування вхідних даних при перетворенні вхідної евклідової навчальної матриці в робочу бінарну навчальну матрицю. Шляхом допустимих перетворень робочої навчальної матриці запропонований метод машинного навчання дозволяє адаптувати вхідний математичний опис системи розпізнавання до максимальної повної ймовірності прийняття правильних класифікаційних рішень. З метою підвищення глибини інформаційноекстремального машинного навчання здійснювалася оптимізація за інформаційним критерієм вагових коефіцієнтів RGB-складових спектру яскравості зображень наземних об’єктів. Результати фізичного моделювання на прикладі розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів підтверджують підвищення функціональної ефективності інформаційно-екстремального машинного навчання бортової системи при оптимальних в інформаційному розумінні вагових коефіцієнтах RGB-складових яскравості зображень наземних об’єктів.Целью исследования является повышение достоверности распознавания автономной бортовой системой беспилотного летательного аппарата наземных природных и инфраструктурных объектов. Предложен метод информационно-экстремального машинного обучения автономной бортовой системы распознавания с оптимизацией RGB-компонент цифрового изображения наземных объектов. Метод разработан в рамках функционального подхода к моделированию когнитивных процессов природного интеллекта при формировании и принятии классификационных решений. Такой подход в отличие от известных методов интеллектуального анализа данных, включая нейроподобные структуры, позволяет придать системе распознавания свойства адаптивности к произвольным начальным условиям формирования образа и гибкости при переобучении системы. Идея предложенного метода состоит в максимизации информационной способности системы распознавания в процессе машинного обучения. В качестве критерия оптимизации параметров машинного обучения используется модифицированная информационная мера Кульбака, являющаяся функционалом точностных характеристик классификационных решений. В качестве параметров оптимизации рассматривались геометрические параметры гиперсферических контейнеров классов распознавания и контрольные допуски на признаки распознавания, являющиеся уровнями квантования входных данных при преобразовании входной эвклидовой обучающей матрицы в рабочую бинарную обучающую матрицу. Путём допустимых преобразований рабочей обучающей матрицы предложенный метод машинного обучения позволяет адаптировать входное математическое описание системы распознавания к максимальной полной вероятности принятия правильных классификационных решений. С целью увеличения глубины информационно-экстремального машинного обучения осуществлялась оптимизация по информационному критерию весовых коэффициентов RGB-компонент спектра яркости изображений наземных объектов. Результаты физического моделирования на примере распознавания наземных природных и инфраструктурных объектов подтверждают повышение функциональной эффективности информационно-экстремального машинного обучения бортовой системы при оптимальных в информационном смысле весовых коэффициентах RGB-компонент яркости изображений наземных объектов

Deployable Hook Retrieval System for UAV Rescue and Delivery

The rapid development of unmanned aerial vehicles (UAVs) has helped expand their practical use to many industrial applications. However, UAVs sometimes suffer from a flight time limitation and/or a loss in communication. Such undesired malfunctions can endanger public safety and incur economic losses. This paper presents a new class of UAV that can retrieve a disabled or malfunctioned UAV from the ground. We developed a deployable hook retrieval system (DHRS) which integrates three principal mechanisms (i.e., deployment, slider-linkage-release, and hook release). Each mechanism plays a role in deploying and retrieving multiple hooks while using a simple control strategy. Through a Finite Element Method simulation, the hook was topologically optimized in order to achieve a high strength while reducing weight. The deployed multiple hooks allow the device to capture the target regardless of its orientation. Due to these design strategies, object recognition using a computer vision was simply demonstrated by exploiting ORB and FLANN algorithms. Through an experimental study, we discussed the target range, success rate, and the practical uses that the DHRS could achieve. The results show that the proposed designs were versatile and consistently successful in capturing the targets while addressing constraints such as power consumption, computational load, and lack of prior knowledge or information about the target

Automatic Error Detection in 3D Pritning using Computer Vision

During recent years Additive Manufacturing Technology, or 3D Printing, has become extremely popular. 3D printing is being actively used in fields ranging from rapid prototyping and rapid manufacturing to Bio-printing for tissue manufacturing. However, it is a very time consuming process as a single object, depending on its size and complexity, may take from only a couple of hours to several days to print. In many cases, errors occurs in the middle of a printing process due to misalignment of the 3D printed object, slicing errors or blocked filament extrusion, causing a complete failure of the process. During longer printing processes such errors may occur several hours before we are able to detect them, and a lot of time and material are wasted. If we are able to detect these errors automatically as they occur we may be able to interrupt the process and save both time and material. Severe damage may be caused to a 3D printer if layers of material are continuously added to an object that is misaligned or has detached from the build plate. In this thesis we investigate the possibilities of using traditional Computer Vision algorithms and image processing techniques to automatically detect these errors as they occur. We built a prototype using two different camera angles to analyze both the first layer from a top-down view and the subsequent layers by placing the second camera in front of the build plate. In one of the modules developed in our prototype we managed to compare the 3D printed bottom layer with a simulation of the same layer to detect deviations from the CAD model.Masteroppgave i Programutvikling samarbeid med HVLPROG399MAMN-PRO

Бортова система безпілотного літального апарату для автономного розпізнавання наземних малогабаритних об’єктів

Мета роботи – підвищення функціональної ефективності автономної бортової системи безпілотного літального апарату для розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів на основі машинного навчання, що дозволяє системі набути властивості адаптивності до довільних початкових умов формування цифрового зображення наземного об’єкту та гнучкості при перенавчанні через розширення потужності алфавіту класів розпізнавання. Об’єктом дослідження є процес машинного навчання автономної бортової системи розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів. Предмет дослідження – категорійні функціональні моделі та методи інформаційно-екстремального машинного навчання автономної бортової системи безпілотного літального апарату для розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів

Optic disc detection in video sequences from video ophthalmoscope

Tato práce je zaměřena na automatickou detekci optického disku v sítnicových obrazech. Je zde stručně popsána anatomie lidského oka, principy snímání očního pozadí a také přehled používaných metod pro detekci optického disku. Praktická část popisuje vytvořené postupy pro detekci optického disku, tedy detekci založenou na metodě rozvodí, aktivních konturách a také na metodě narůstání oblastí. Stěžejní metodou této práce je metoda kruhové transformace, která jako jediná umožnila detekovat optický disk na snímcích z video oftalmoskopu a také na kvalitních snímcích z fundus kamer. Metoda kruhové transformace byla otestována na třech databázích. Na databázi HRF dosáhla průměrného překrytí 92,44 %, na databázi DRIONS 91,03 % a na snímcích z video oftalmoskopu pak 77,36 %.This work is focused on automatic detection of optic disc in retinal images. There is briefly described anatomy of human eye, principles of retinal imaging and also overview of the methods used for optic disc detection. The practical part describes developed procedures for optic disc detection, ie detection based on watershed transform, active contours and also on region growing technique. The main method of this work is the method of circular transformation, which as the only one allowed to detect the optic disc on the images of video ophtalmoscope and also on the high quality images from fundus cameras. This method was tested on three datasets. The average overlap 92,44 % was achieved for HRF dataset, 91,03 for DRIONS dataset and 77,36 for images of video ophtalmoscope.