In this paper, we propose an automated silhouette extraction method that can effectively extract inner-patterns and silhouettes from 3D scan data of cultural asset. First of all, after creating the edge list of 3D vector data, we decide contour edge and crease edge according to viewpoint. In the next step, after extracting surface silhouette by investigating the vector variation of adjacent faces in crease edge, we finally extract the contour silhouette and surface silhouette for generating the blueprint of cultural asset. To evaluate the performance of the proposed silhouette extraction method, we performed experiments of silhouette extraction using a traditional tile model, a car model and a stone monument model. Comparing with the conventional threshold-based silhouette extraction method, the proposed method extracted more distinct and clear surface silhouettes and inner-patterns by effectively removing meaningless edges, such as noise.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.490-492
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2001
3차원 정보를 바탕으로 실제 세계의 장면이나 물체를 비사실적으로 표현하기 위한 방법으로 비사실적 이미지 렌더링(Non-Photorealistic: NPR)기법을 사용하고 있다. 현재 기존의 2차원에서의 NPR기법을 기반으로 3차원에 확장된 방법까지 다양한 표현방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 3차원의 물체를 사람이 직접 그린 듯한 표현에 중점을 둔 3차원 카툰렌더링 효과를 나타내기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 이러한 카툰렌더링 표현은 현실세계의 3차원 정보를 인간에게 보다 감각적이고 효과적으로 전달 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 비사실적 이미지 표현에서 가장 기본이 되는 실루엣 에지를 추출하고, 추출한 실루엣 에지를 표현하기 위한 효과적인 방법을 제시하여 보다 핸드 드로잉(hand drawing)에 가까운 카툰 렌더링(Cartoon Rendering)을 실시간으로 나타내는데 중점을 두고 있다.
This paper presents an improved Snake algorithm that contains additional energy term related to adjacent edges. The suggested algorithm represents the distance between an adjacent edge and the current cell as energy, and extracts object contours more effectively by including the energy tenn to the whole energy function. The adjacent edge-based snake algorithm not only make it possible to detect object boundaries which are concave, but also can detect the boundaries of complex objects without weight adjustment. Experimental results show that the proposed method extracts object boundaries more accurately than other existing methods without loss of speed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.267-269
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2015
In the modern society, the images provide the most effective information in multi-devices and the edge includes important feature information in such images. This edge is used as an essential preconditioning process in several application fields and many studies have been carried out in order to obtain the excellent images. The methods of Sobel and Roberts which are generally known are simple to implement the images but bring more or less insufficient processing result. Thus, this paper proposed an edge detection algorithm using the area averaging of segmented mask in order to supplement the problems of the current methods and compared it with such current methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.2
s.46
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pp.53-62
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2007
In this paper, it can propose that Fuzzy Wavelet Morphology Neural Networks for the edge detection algorithm with being robustly a unclear boundary parts by brightness difference and being less sensitivity on direction to be detected the edges of images. This is applying the Fuzzy Wavelet Morphology Operator which can be simple the image robustly without the loss of data to DTCNN Structure for improving defect which carrys out a lot of operation complexly. Also, this color image can segment Y image with YCbCr space color model which has a lossless feature information of edge boundary sides effectively. This paper can offer the simulation of color images of 50ea for the performance verification of the proposal algorithm.
최근 모바일 영상기반 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 문자정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연이미지로부터 문자정보를 추출을 위한 전단계로 문자영역 검출이 필수적이다. 본 연구는 문자영역의 지역적 에지 및 연결요소 특징을 고려하여 조명 및 복잡한 배경에서도 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, RGB 컬러분포 패턴을 분석하여 컬러 양자화를 함으로서 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 문자후보 영역을 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 문자 후보 영역을 검출하고, 문자 후보 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 문자영역을 효과적으로 검출하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.804-807
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2002
Edge of image have a many information about input image. There is a many applications to using a edge detection and uses by variable special effect. Edge detection is a field of image analysis, image segmentation using a pixel make the one field for decision of image construction. In this paper, image segmentation through many ways of edge detection for image segmentation. First of all, it analyze feature of image and extract by feature of each image, to adopt way of edge detection to selective. It realize edge detection efficiently, consider to feature of language through using a java image segmentation.
The purpose of painterly rendering is to express real painting work from input image. For expression of real pain ting impression, drawing condition is one of main element. In this paper, we propose new algorithm for using density of edges. Drawing condition of new algorithm uses color difference and density of edges. And for finding next position from current position, we used dynamic grid. We did direction interpolation for coherence direction. Also using various texture brush, we express the feel of a material effective. We show results of images rendered more realistic oil painting effect, and discuss long-term goals for more effective result.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.9
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pp.2199-2205
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2013
In modern society the image processing has been applied to various digital devices such as smartphone, digital camera, and digital TV. In the field of image processing the edge detection is one of the important parts in the image processing procedure. The image edge means point that the pixel value is changed between background and object rapidly, and includes the important information such as magnitude, location, and orientation. The performance of the existing edge detection method is insufficient for the image degraded by AWGN(additive white Gaussian noise) because it detects edges by using small weighted masks. Therefore, in this paper, to detect edge in AWGN environment effectively, we proposed an algorithm that detects edge as calculated gradient of sorting vector which is transformed by estimated mask from new pixel according to each region.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.5
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pp.1033-1039
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2012
In this paper, a simple and robust algorithm is proposed for detecting each steel plate from a image which contains several steel plates. Steel plate is characterized by line edge, so line detection is a fundamental task for analyzing and understanding of steel plate images. To detect the line edge, the proposed algorithm uses the small eigenvalue analysis. The proposed approach scans an input edge image from the top left corner to the bottom right corner with a moving mask. A covariance matrix of a set of edge pixels over a connected region within the mask is determined and then the statistical and geometrical properties of the small eigenvalue of the matrix are explored for the purpose of straight line detection. Using the detected line edges, each plate is determined based on the directional information and the distance information of the line edges. The results of the experiments emphasize that the proposed algorithm detects each steel plate from a image effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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