Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.410-414
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2003
본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.277-280
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2019
본 논문에서는 화학분야 특허 문서에 존재하는 도표(TABLE) 데이터를 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 추출하고 정형화된 형태로 가공하는 방법을 제안한다. 특허 문서에서 도표 데이터는 실시예에서 실험결과나 비교결과를 간결하고 가시적으로 표현하기 위하여 주로 사용되나, 셀의 속성을 정의하는 헤더부분과 수치가 표현되는 값 부분의 경계가 모호하여 구조화하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 소량의 학습데이터를 구축하고 기계학습을 통해 도표에 존재하는 셀의 속성을 예측하고, 예측된 속성을 토대로 조성과 물성 정보를 자동으로 구분하여 추출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법을 활용하여 화학 분야 조성물 특허의 도표데이터에 시뮬레이션 결과 각 항목별 98.17%의 속성 예측 정확도를 나타내었으며 기존 규칙기반 연구보다 작업난이도, 예측정확도에서 우수한 성과를 보인다.
Conventional GrabCut algorithm is semi-automatic algorithm that user must be set rectangle window surrounds the object. This paper studied automatic object detection to solve these problem by detecting salient region based on Human Visual System. Saliency map is computed using Lab color space which is based on color opposing theory of 'red-green' and 'blue-yellow'. Then Saliency Points are computed from the boundaries of Low-Frequency region that are extracted from Saliency Map. Finally, Rectangle windows are obtained from coordinate value of Saliency Points and these windows are used in GrabCut algorithm to extract objects. Through various experiments, the proposed algorithm computing rectangle windows of salient region and extracting objects has been proved.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.1
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pp.43-52
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2009
LIDAR data, as the source of the 3D information of buildings, are used many modeling fields such as three-dimensional city models in urban planning and the visibility analysis of buildings. This study suggests a methodology, that is characterized by combining image-based and point-based process, for minimizing the user's intervention and automatically extracting building boundary only using the LIDAR data. Image processing methodology is firstly used to separate building and non-building regions from LIDAR data. Moreover, building regions are then classified main roof into remaining parts by the statistical analysis of height values, and the remaining parts are processed separately. Through the experimental results of study areas which exist many types of buildings, for example, apartment-type, stair-type, complex-type, etc. Approximately 90% building boundaries are automatically extracted by the proposed methodology.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.5
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pp.103-110
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2008
A reliable extraction of welded area is the precedent task before the detection of weld defects in industrial radiography. This paper describes an attempt to detect and extract the welded features of steel tubes from the computed radiography(CR) images. The statistical properties are first analyzed on over 160 sample radiographic images which represent either weld or non-weld area to identify the differences between them. The analysis is then proceeded by pattern classification to determine the clustering parameters. These parameters are the width, the functional match, and continuity. The observed weld image is processed line by line to calculate these parameters for each flexible moving window in line image pixel set. The local statistic line-clustering method is used as the classifier to recognize each window data as weld or non-weld cluster. The sequential procedure is to track the edge lines between two distinct regions by iterative calculation of threshold, and it results in extracting the weld feature. Our methodology is concluded to be effective after experiment with CR weld images.
XML makes it possible for data to be exchanged regradless of the data model in which it is represented or the platform on which it is stored, serving as a standard for data exchange format on the internet. Especially, it is natural to send XML data without DTD on the internet when XML is data-centric. Therefore it is needed to extract relational schema to store XML data efficiently, to optimize queries, and to publish data which have been stored in the relational database in the XML format. In this paper, we proposed a method to generate relational database in the XML documents without DTD and store XML data using upper/lower bound schema extraction technique for semistructured data. In extracting a lower bound schema, we especially show an efficient technique for creating relational schema by using simulation with is more advanced than the datalog method.
Maximum Intensity Projection (MIP) identifies patients' anatomical structures from MR or CT data sets. Recently, it becomes possible to generate MIP images with interactive speed by exploiting Graphics Processing Unit (GPU) even in large volume data sets. Generally, volume boundary plane is obliquely crossed with view-aligned texture plane in hardware-texture based volume rendering. Since the ray sampling distance is not increased at volume boundary in volume rendering, the aliasing problem occurs due to data loss. In this paper, we propose an efficient method to overcome this problem by Re-rendering volume boundary planes. Our method improves image quality to make dense distances between samples near volume boundary which is a high frequency area. Since it is only 6 clipping planes are additionally needed for Re-rendering, high quality rendering can be performed without sacrificing computational efficiency. Furthermore, our method couldbe applied to Minimum Intensity Projection (MinIP) volume rendering.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.11
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pp.2055-2061
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2006
The detection of geometric primitives from a digital image is one of the basic tasks in computer vision area and the Hough transform is a well-known method for detecting analytical shape represented by a number of free parameters. However the basic property of the Hough transform, the one-to-many mapping from an image space to a Hough space, causes the innate problem, the sensitivity to noise. In this paper, we proposed Edge Strength Hough Transform which uses edge strength to reduce the sensitivity to noise and proved the insensitivity using the ratio of peaks in a Mough space. We also experimented the proposed method on lines and got small number of peaks in a Hough space compared to traditional Hough transform, which supports the noise insensitivity of the proposed method.
Kim, Min-Ha;Lee, Ji-Hyeon;Son, Byeong-Seok;Kim, Yoon-Ho;Kim, Kwang Beak
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.477-479
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2016
본 논문에서는 초음파 영상에서 어깨 부위를 분석하여 어깨 힘줄(Tendon) 영역에서 인대 손상영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest)을 추출하고 샤프닝 기법을 적용하여 ROI 영역을 뚜렷한 후에 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 높인 후, 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에 침식, 팽창기법과 라벨링 기법을 적용하여 전체 ROI의 면적 영역에서 0.4%이하인 객체 영역들을 잡음으로 간주하여 제거한 후, ROI 영역에서 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용한다. 스플라인 곡선이 적용된 영역에서 곡선이 가장 높은 지점을 구한 후, 구한 지점으로부터 ROI 영역의 세로 길이의 1/5를 갖는 상단부분을 제거한 후에 양자화할 영역을 추출하고 FCM을 적용하여 양자화를 한다. 양자화된 영역에서 어깨 힘줄 영역 안에 있는 인대 손상의 후보 영역을 추출하고 면적의 크기가 0.14%이상이거나 3%이하인 영역을 어깨 힘줄의 인대 손상 영역으로 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 어깨 힘줄의 인대 손상 영역이 비교적 정확히 추출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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