영상에 존재하는 객체들을 인식하기 위해서는 먼저 영상의 영역분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 글러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역분할 시 노이즈문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화합으로써 해결하는 방법을 제안하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.598-600
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2000
영상에 존재하는 객체들을 인식하기 위해서는 먼저 영상의 영역 분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역 분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역 분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 클러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역 분할 시 노이즈 문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화함으로써 해결하는 방법을 제안하였다.
본 논문은 영역별 근접 그래프 (geographic nearest neighbor graph)와 레인지 트리 (range tree)를 이용하여 평면 위의 n 개의 점에 대한 L$_{\infty}$ (L$_1$) 거리 (metric) 상의 디루니 삼각분할 (Delaunay triangulation)을 구축하는 방법을 소개한다. 이 방법은 L$_{\infty}$ (L$_1$) 거리 상에서 디루니 삼각분할에 있는 각 삼각형의 최소한 한 선분이 영역별 근접 그래프에 포함됨을 이용하여 레인지 트리 방법으로 디루니 삼각분할을 구축한다. 본 방법은 0(nlogn)의 순차계산 시간에 L$_{\infty}$ (L$_1$) 디루니 삼각분할을 구축하며, CREW-PRAM (Concurrent Read Exclusive Write Parallel Random Access Machine)에서 0(n)의 프로세서로 0(logn)의 병렬처리 시간에 L$_{\infty}$ (L$_1$) 디루니 삼각분할을 구축한다. 또한, 이 방법은 직선간의 교차점 계산 대신 거리비교를 하기 때문에 수치오차가 적고 구현이 용이하다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.545-547
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2000
본 논문은 영역별 근접 그래프(geographic nearest neighbor graph)와 레인지 트리(range tree)를 이용하여 평면 위의 n 개의 점에 대한 L$\infty$(L1) 거리(metric) 상의 디루니 삼각분할(Delaunay triangulation)을 구축하는 방법을 소개한다. 이 방법은 L$\infty$(L1) 거리상에서 디루니 삼각분할에 있는 각 삼각형의 최소한 한 선분이 영역별 근접 그래프에 포함됨을 이용하여 레인지 트리 방법으로 디루니 삼각분할을 구축한다. 본 방법은 O(nlogn)의 순차계산 시간에 L$\infty$(L1) 디루니 삼각분할을 구축하며, CREW-PRAM (Concurrent Read Exclusive Write Programmable Random Access Machine)에서 O(n)의 프로세서로 O(logn)의 병렬처리 시간에 L$\infty$(L1) 디루니 삼각분할을 구축한다. 또한, 이 방법은 직선간의 교차점 계산 대신 거리비교를 하기 때문에 수치오차가 적고 구현이 용이하다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.05a
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pp.169-172
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2003
본 논문에서는 기존의 분절 단위 비교방법에서 참조서명과 비교서명간에 분할점 개수와 위치에 대한 불일치 문제를 개선하기 위해 구간 분할 매칭 방법을 제안한다. 제안된 분할방법은 시간에 대한 x와 y좌표 상에서 서명마다 변하지 않는 특징점을 구간 분할점으로 선택하여 구간별로 매칭시킴으로서 분절의 안정적인 분할을 통해 인식률을 높이고자 한다. 실험 결과에서 진서명과 위조서명을 포함한 기타서명에 대해 FAR이 0.06%일 때 FRR 1.25%의 오류율을 확인하였으며 FAR이 0%일 때의 평균인식율이 98.7%를 보임으로써 제안한 서명 검증 기법이 우수함을 확인 할 수 있었다.
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.
In this paper, we propose a hybrid approach for segmenting the lungs efficiently and automatically in chest CT images. The proposed method consists of the following three steps. first, lungs and airways are extracted by two- and three-dimensional automatic seeded region growing and connected component labeling in low-resolution. Second, trachea and large airways are delineated from the lungs by two-dimensional morphological operations, and the left and right lungs are identified by connected component labeling in low-resolution. Third, smooth and accurate lung region borders are obtained by refinement based on image subtraction. In experiments, we evaluate our method in aspects of accuracy and efficiency using 10 chest CT images obtained from 5 patients. To evaluate the accuracy, we Present results comparing our automatic method to manually traced borders from radiologists. Experimental results show that proposed method which use connected component labeling in low-resolution reduce processing time by 31.4 seconds and maximum memory usage by 196.75 MB on average. Our method extracts lung surfaces efficiently and automatically without additional processing like hole-filling.
Multispectral image data of high spatial resolution is required to obtain correct information on the ground surface. The multispectral image data has lower resolution compared to panchromatic data. PAN-sharpening fusion technique produces the multispectral data with higher resolution of panchromatic image. Recently the object-based approach is more applied to the high spatial resolution data than the conventional pixel-based one. For the object-based image analysis, it is necessary to perform image segmentation that produces the objects of pixel group. Image segmentation can be effectively achieved by the process merging step-by-step two neighboring regions in RAG (Regional Adjacency Graph). In the satellite remote sensing, the operational environment of the satellite sensor causes image degradation during the image acquisition. This degradation increases variation of pixel values in same area, and results in deteriorating the accuracy of image segmentation. An iterative approach that reduces the difference of pixel values in two neighboring pixels of same area is employed to alleviate variation of pixel values in same area. The size of segmented regions is associated with the quality of image segmentation and is decided by a stopping rue in the merging process. In this study, the image restoration and segmentation was quantitatively evaluated using simulation data and was also applied to the three PAN-sharpened multispectral images of high resolution: Dubaisat-2 data of 1m panchromatic resolution from LA, USA and KOMPSAT3 data of 0.7m panchromatic resolution from Daejeon and Chungcheongnam-do in the Korean peninsula. The experimental results imply that the proposed method can improve analytical accuracy in the application of remote sensing high resolution PAN-sharpened multispectral imagery.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.32
no.3
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pp.44-50
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1995
We describe here the research work concerning the development of the CAPP(computer aided process planning) system, named BLOCK. designed to support block division of ship. The system consists of the expert system part generating block division lines, and their evaluation and editing one. As a reasoning approach of expert system, the case-based reasoning is used. The division lines can be graphically edited and the satisfaction measure of block division can be checked up in the evaluation stage with separate window. The expert system is developed by using NEXPERT Object development tool in the workstation. Currently the target ship is VLCC.
This paper proposes an image segmentation for a vision-based automated defect inspection system on surface image of TFT-LCD(Thin Film Transistor Liquid Crystal Display) panels. TFT-LCD images have non-uniform brightness, which is hard to finding defective regions. Although there are several methods or proposed algorithms, it is difficult to divide the defect with high reliability because of non-uniform properties in the image. Kamel and Zhao disclosed a method which based on logical stage algorithm for segmentation of graphics and character. This method is a one of the local segmentation method that has a advantage. It is that characters and graphics are well segmented in an image which has non-uniform property. As TFT-LCD panel image has a same property, so this paper proposes new algorithm to segment regions of defects based on Kamel and Zhao's algorithm. Our algorithm has an advantage that there are a few ghost objects around the defects. We had experiments to prove performance in real TFT-LCD panel images, and comparing with the FFT(Fast Fourier Transform) method which is used a bandpass filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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