• Title/Summary/Keyword: 분할 형태

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Text Extraction by Skew Normalization and Block Split & Merge (기울기 보정과 블록 분할 합병을 통한 문자 추출)

  • 김도현;차의영;강민경
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.424-426
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    • 2001
  • 신문, 잡지, 공문서, 영수증 등의 문서로부터 필요한 정보를 자동화하여 처리할 수 있는 문서영상 이해 시스템의 구현에 있어서 문서영상에 존재하는 문자를 추출하는 연구는 문자 인식의 전처리 단계로서 매우 중요한 의미를 지니고 있다. 하지만 현 시점에서 문서 자체가 가지는 다양한 형태 및 배경 등에 의하여 범용화되고 일반화된 방법을 찾기란 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 특히 배경이 선이나 도표 등으로 이루어진 문서 영상에서 Hough Transform을 사용하여 기울어짐을 보정하고 문자들이 선에 겹친 부분을 효과적으로 보정하며 추출된 영역에 대한 분할 및 합병 과정을 거쳐 최종적으로 완전한 문자 영역을 추출하는 방법에 대하여 다룬다.

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Weekly Supervised Video Object Segmentation based on Multiple Random Walker (약한 지도 학습의 다중 랜덤워크 기반 동영상 객체 분할)

  • Heo, Minhyeok;Lim, Kyungsun;Kim, Han-Ul;Koh, Yeong Jun;Kim, Chang-Su
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2017.06a
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    • pp.147-148
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    • 2017
  • 본 논문에서는 간단한 사용자 입력과 다중 랜덤 워크(multiple random walker) 기법을 기반으로 동영상 내의 주요 객체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상의 첫 프레임에서 점 형태의 사용자의 입력을 받아 대략적인 객체와 배경의 위치를 얻고, Lab 색상의 측지거리를 이용하여 객체와 배경의 중요도 지도를 얻는다. 다음으로 영상을 슈퍼 픽셀 단위로 분할하고, 다중 랜덤 워크 기법을 적용하여 객체 분할을 수행한다. 랜덤 워크 기법 적용 시, 중요도 지도를 각 랜덤 워커의 초기 분포로 설정하고, 노드간 색상과 움직임 차이를 이용하여 전이 행렬을 계산한다. 마지막으로 결과를 정련한 뒤, 다음 프레임으로 분할 결과를 전파하여 시간적 일관성을 유지한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 객체 분할 성능을 보임을 확인한다.

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Automatic prostate segmentation method on dynamic MR images using non-rigid registration and subtraction method (동작 MR 영상에서 비강체 정합과 감산 기법을 이용한 자동 전립선 분할 기법)

  • Lee, Jeong-Jin;Lee, Ho;Kim, Jeong-Kon;Lee, Chang-Kyung;Shin, Yeong-Gil;Lee, Yoon-Chul;Lee, Min-Sun
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.14 no.3
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    • pp.348-355
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    • 2011
  • In this paper, we propose an automatic prostate segmentation method from dynamic magnetic resonance (MR) images. Our method detects contrast-enhanced images among the dynamic MR images using an average intensity analysis. Then, the candidate regions of prostate are detected by the B-spline non-rigid registration and subtraction between the pre-contrast and contrast-enhanced MR images. Finally, the prostate is segmented by performing a dilation operation outward, and sequential shape propagation inward. Our method was validated by ten data sets and the results were compared with the manually segmented results. The average volumetric overlap error was 6.8%, and average absolute volumetric measurement error was 2.5%. Our method could be used for the computer-aided prostate diagnosis, which requires an accurate prostate segmentation.

Vibration Pattern Prediction through The Analysis on the Break-up Mode and the Heat Transfer Relationship of Slim Speaker Diaphragm (슬림 스피커 진동판의 분할진동 모드와 열전달 관계 분석을 통한 진동 패턴 예측)

  • Kim, Hyun-Kab;Kim, Hiesik
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.53 no.10
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    • pp.109-115
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    • 2016
  • In this paper, In this paper, we use two methods to compare the slim speakers. That way, the diaphragm scan using laser and diaphragm photographed using a thermal imaging camera. Slim speaker has the structure of a flat plate type. Break-up mode by this characteristic is displayed in a larger size. Further, since the installation space is narrow, it has limited moving coil cooling. As a result, the break-up mode slim speakers, a significant impact on quality. In this study, try to connect the break-up mode of the diaphragm, the heat transfer mode of the diaphragm. Experiment for comparison, a two-step. The first step is to measure the divided vibration through the vibration plate scan. The second step measures the diaphragm photographed using a thermal imaging camera. Then, compare the results of both of the same frequency. Thus, comparing the heat transfer pattern and the pattern of break-up mode. Tend to be analysis of break-up mode from the pattern comparison, and document for the optimum design.

Nonlinear Process Modeling Using Hard Partition-based Inference System (Hard 분산 분할 기반 추론 시스템을 이용한 비선형 공정 모델링)

  • Park, Keon-Jun;Kim, Yong-Kab
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.7 no.4
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    • pp.151-158
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    • 2014
  • In this paper, we introduce an inference system using hard scatter partition method and model the nonlinear process. To do this, we use the hard scatter partition method that partition the input space in the scatter form with the value of the membership degree of 0 or 1. The proposed method is implemented by C-Means clustering algorithm. and is used for the initial center values by means of binary split. by applying the LBG algorithm to compensate for shortcomings in the sensitive initial center value. Hard-scatter-partitioned input space forms the rules in the rule-based system modeling. The premise parameters of the rules are determined by membership matrix by means of C-Means clustering algorithm. The consequence part of the rules is expressed in the form of polynomial functions and the coefficient parameters of each rule are determined by the standard least-squares method. The data widely used in nonlinear process is used to model the nonlinear process and evaluate the characteristics of nonlinear process.

Image Segmentation of Lung Parenchyma using Improved Deformable Model on Chest Computed Tomography (개선된 가변형 능동모델을 이용한 흉부 컴퓨터단층영상에서 폐 실질의 분할)

  • Kim, Chang-Soo;Choi, Seok-Yoon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.13 no.10
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    • pp.2163-2170
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    • 2009
  • We present an automated, energy minimized-based method for Lung parenchyma segmenting Chest Computed Tomography(CT) datasets. Deformable model is used for energy minimized segmentation. Quantitative knowledge including expected volume, shape of Chest CT provides more feature constrain to diagnosis or surgery operation planning. Segmentation subdivides an lung image into its consistent regions or objects. Depends on energy-minimizing, the level detail image of subdivision is carried. Segmentation should stop when the objects or region of interest in an application have been detected. The deformable model that has attracted the most attention to date is popularly known as snakes. Snakes or deformable contour models represent a special case of the general multidimensional deformable model theory. This is used extensively in computer vision and image processing applications, particularly to locate object boundaries, in the mean time a new type of external force for deformable models, called gradient vector flow(GVF) was introduced by Xu. Our proposed algorithm of deformable model is new external energy of GVF for exact segmentation. In this paper, Clinical material for experiments shows better results of proposal algorithm in Lung parenchyma segmentation on Chest CT.

Selective Segmentation of 3-D Objects Using Surface Detection and Volume Growing (표면 검출과 볼륨 확장을 이용한 삼차원 물체의 선택 분할)

  • Bae, So-Young;Choi, Soo-Mi;Choi, Yoo-Joo;Kim, Myoung-Hee
    • The KIPS Transactions:PartA
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    • v.9A no.1
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    • pp.83-92
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    • 2002
  • The segmentation of target objects from three dimensional volume images is an essential step for visualization and volume measurement. In this paper, we present a method to detect the surface of objects by improving the widely used levoy filtering for volume visualization. Using morphological operators we generate completely closed surfaces and selectively segment objects using the volume growing algorithm. The presented method was applied to 3-D artificial sphere images and angiocardiograms. We quantitatively compared this method with the conventional levoy filtering using artificial sphereimages, and the results showed that our method is better in the aspect of voxel errors. The results of visual comparison using angiocardiograms also showed that our method is more accurate. The presented method in this paper is very effective for segmentation of volume data because segmentation, visualization and measurement are frequently used together for 3-D image processing and they can be easily related in our method.

Suitability Evaluation for Runoff Rate According to Measurement Term of Water Level Data (수위자료의 측정 간격에 따른 유출률 평가의 적정성 검토)

  • Oh, Chang-Ryeol;Lee, Yeon-Kil;Lee, Jin-Won;Jung, Sung-Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.1870-1874
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    • 2007
  • 신뢰성 있는 수위-유량관계곡선식 개발은 해당 수위관측소 지점에 대한 정도있는 저 평수기 및 홍수기의 유량조사가 담보되어야 한다. 이는 합리적이고 경제적인 이수 및 치수 계획 수립과 각종 수공구조물 설계의근간이 된다. 이와 더불어 상 하류 유출량 검토 및 유출률 평가에 있어서의 수위 자료 역시 중요한 수문자료 중에 하나이다. 이러한 수위 자료에는 다양한 형태의 오차를 내포하고 있으며, 또한 유출률 평가시 수위 자료의 측정 간격에 따라 다양한 형태의 결과 값을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 섬진강 수계의 경천을 대표하고 전형적인 농촌지역 특성을 갖고 있으며 소유역에 해당하는 순창2수위관측소와 본류부를 대표하는 구례2수위관측소를 대상으로 수위자료의 측정 간격에 따른 유출률 평가의 적정성을 검토하고자 한다. 이에 따른 방법으로는 일차적으로 영산강홍수통제소에서 조사 관리중인 30분의 수위 자료를 획득하여 T/M 전송 오류 등에 의한 측정 오차 및 결측 자료는 보간을 하였다. 그리고 30분의 수위 자료를 이용하여 1분, 5분, 10분의 수위 자료를 선형보간법에 의해 재산정 하였으며 1시간, 3시간, 6시간, 12시간, 1일의 수위 자료에 해당하는 시간의 수위 자료를 획득하였다. 이러한 절차에 의하여 결정된 수위자료는 2006년에 개발된 수위-유량관 계곡선식을 이용하여 유출량 값으로 환산하였다.

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낙동강 퇴적물내 중금속의 존재형태별 분포에 관한 연구

  • 김은호;김형석;성낙창
    • Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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    • 2000.05a
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    • pp.219-220
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    • 2000
  • 낙동강 유역 퇴적물내 중금속의 존재형태를 Tessier 등의 연속추출법으로 조사해본 결과 퇴적물내 함유된 중금속의 존재형태는 혐기성 환경, pH 및 유기물의 분해 등수환경의 변화에 따라 상이 한 것으로 평가되었다.

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The Turbidity Measured by Division Image Analysis in Flow Type Sample (분할화상분석에 의한 흐름 형태 시료의 탁도 측정)

  • Park, Jong-Ho;Park, Soo-Haeng;Ryu, Min-Su
    • Applied Chemistry for Engineering
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    • v.20 no.6
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    • pp.681-684
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    • 2009
  • The turbidity of flow type samples has a nonlinear relation to brightness of laser scattered light, but the shape of images in laser scattered light is different from each turbidity samples. The turbidity measurement will be easy if it uses a pattern of images in laser scattered light. But the excessive analysis load comes from the turbidity measured by red, green, blue intensity (intensity) of all pixels of images in laser scattered light. Therefore the images in laser scattered light were divided by appropriate block to decrease excessive analysis load. The shape of divided images in laser scattered light was different from each turbidity sample. The real turbidity has a linear relation to turbidity measured by the artificial neural network learned with the intensity of divided images in laser scattered light and turbidity.