• Title, Summary, Keyword: 외곽선

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Reconstructing Contour Lines Algorithm and Reconstructing 3D Models Algorithm (외곽선 생성 알고리즘 및 3차원 기하모델 생성 알고리즘)

  • 백명엽;권희용
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.637-639
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    • 2004
  • 대기 중의 오염도를 한눈에 파악하기 위해서는 측정한 수치 데이터의 시각화가 필요하다. 시시각각 변화하는 대기 오염도를 시각화하고 활용하기에는 기존의 외곽선 생성 알고리즘과 3차원 기하모델 생성 알고리즘은 적절하지 못하다. 본 논문에서는 시시각각 변화하는 대기 오염도의 시각화를 위하여 측정한 수치 데이터를 보간 후 원하는 농도 값을 찾아 규칙적인 외곽선을 생성하여 주는 알고리즘과 높이별로 구해진 규칙적인 외곽선을 이용하여 빠르게 3차원 기하모델을 생성해 주는 알고리즘을 제안한다.

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Boundary Matching of Color and Depth Images Using Normalized Cross Correlation (정규화된 상호 연관성을 이용한 컬러 영상과 깊이 영상의 외곽선 매칭)

  • Yun, TaeHui;Sim, Jae-Young
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.45-46
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    • 2013
  • 본 논문에서는 깊이 영상과 컬러 영상의 매칭을 통한 강인한 전경 객체 영역화 기법을 제안한다. 기존의 컬러 영상 기반 객체 영역화 알고리즘은 배경과 객체의 색상이 유사한 경우 정확한 객체 영역화가 어렵다. 깊이 영상을 이용하면 이러한 오 검출을 줄일 수 있지만, 깊이 영상 취득 장비의 오류로 인하여 검출되는 객체 외곽선이 컬러 영상에 비해 세밀하지 못한 단점이 있다. 따라서, 깊이 영상의 외곽선을 비교적 세밀한 컬러 영상의 외곽선에 매칭시킨다. 아울러, 서로 다른 센서에서 취득한 두 영상을 매칭하기 위하여, 정규화된 상호연관성(normalized cross correlation)을 유사도 척도로 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 전경 객체 영역화의 오 검출을 줄이며, 동시에 객체 외곽선을 충실히 복원함을 확인한다.

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Contour Tracing to Solve Life-and-Death Problem in Go (바둑에서의 사활문제 해결을 위한 외곽선 추적)

  • Lee, Byung-Doo
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.20 no.2
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    • pp.91-100
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    • 2020
  • Life-and-death problem in Go is a fundamental problem to be overcome for implementing a computer Go. To solve it, an important consideration is to find out who surrounds or is surrounded between black and white players. To figure out the boundary between black and white groups, we applied an influence function and a contour tracing algorithm. We found that applying the Moore-neighbor tracing among various contour tracing algorithms can create boundaries, and also suggested the possibility of tremendously reducing the search space of a game tree.

Pattern Division of Truetype Font Outline (Truetype 글꼴 외곽선의 임의 패턴 분할)

  • 서명배;지용준;이성태;김판구;이윤배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.547-549
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    • 2000
  • Truetype 글꼴은 외곽선정보를 벡터 데이터 형태로 가지고 있기 때문에 사용자의 수정이 매우 용이한 글꼴이다. 본 논문에서는 이러한 truetype 글꼴의 특성을 이용하여 글꼴의 외곽선 정보를 알아낸 후 외곽선을 다양한 패턴으로 분할하는 방법을 제시하려 한다. 직선에서는 Brensenham 알고리즘을 이용한 패턴 분할을 행하였고, 곡선에서는 Casteljar 알고리즘을 바탕으로 선형보간법을 이용한 재귀호출 방법을 사용하여 패턴 분할을 행하였다. 이러한 임의 패턴 분할을 이용해서 다양한 길이를 가진 형태의 패턴을 생성함으로써, 글꼴의 외곽선에 다양한 효과를 줄 수 있다.

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Active Contour Model for Object Tracking with Large Motion Displacement (큰 움직임 변위의 물체 추적을 위한 활성외곽선 모델)

  • Lee, Joo-Hwi;Oh, Hyung-Gyu;Hong, Helen
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.464-469
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    • 2006
  • 본 논문은 연속 영상에서 빠르게 움직이거나 변형이 있는 물체를 추출하기 위한 개선된 활성 외곽선 모델을 제안한다. 제안 방법은 프레임간 물체의 변위를 식별하기 위한 합성 기울기 맵 생성 단계와 큰 변위에도 지역적 최저에 빠지지 않고 견고하게 수렴하기 위한 에너지 비탈면 생성 단계로 이루어진다. 이를 위하여 우선, 두 프레임의 기울기 맵을 합성하고, 불필요한 배경과 잡음을 제거하기 위해 두 프레임의 차를 마스크로 적용하여 합성 기울기 맵을 생성한다. 생성된 합성 기울기 맵에 수학적 형태학 연산의 하나인 닫기 연산을 적용하여 활성 외곽선이 매끄럽게 이동할 수 있는 에너지 비탈면을 만든다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 움직임 변위가 큰 연속 영상을 사용하여 기존 활성 외곽선 모델 방법과 비교하여 육안평가, 에너지 최소화 과정 및 수행시간 측면에서 비교분석한다. 본 제안방법은 기존 활성 외곽선 모델 방법보다 큰 움직임 변위와 변형에도 빠르고 정확하게 물체 추적이 가능하다.

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Clipart Image Retrieval System using Shape Information (모양 정보를 이용한 클립아트 이미지 검색 시스템)

  • Cheong, Seong-Il;Kim, Seung-Ho
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.8 no.1
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    • pp.116-125
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    • 2002
  • This paper presented a method of extracting shape information from a clipart image and then measured the similarity between clipart images using the extracted shape information. The results indicated that the outlines of the extracted clipart images were clearer that those of the original images. Previous methods of extracting shape information could be classified into outline-based methods and region-based methods. Included in the former category, the proposed method expressed the convex and concave aspects of an outline using the ratio of a rectangle. Accordingly, the proposed method was superior in expressing shape information than previous outline-based feature methods.

Outer-line measurement for 3D reconstruction of huge structures (거대한 구조물의 3차원 영상 재구성을 위한 외곽선 길이 정보 추출)

  • Jeon, Byung-Seung;Park, Jung-Min;Kim, Young-Joong;Ko, Han-Seok;Hwang, In-Joon;Lim, Myo-Taeg
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • pp.280-281
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    • 2008
  • 본 논문은 큰 구조물의 3파인 영상 재구성을 위해서 획득한 2차원 영상에서 특징점을 찾아 선으로 조합한 후 선 길이 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 거대한 구조물의 외곽선 길이 정보 추출을 위해서는 광각 카메라에 의한 영상을 획득한다. 영상에서의 외곽선들은 모델의 기울어진 정보와 형태, 모델의 크기 등을 결정하게 되는데 광각카메라 사용에 의하여 배럴왜곡, 원근투영왜곡 등이 발생한다. 외곽선 정보 추출의 순서는 먼저모델의 2차원영상을 획득하고 이로부터 왜곡이 보정된 그레이영상을 획득한다. 이 그레이영상에서 잡음을 제거하고 특징점을 찾기 위하여 SUSAN 알고리즘을 사용한다. SUSAN알고리즘 기법은 적은 계산량과 잡음에 매우 강한 장점이 있어서 영상에서의 특징점을 얻기 위한 효과적인 기법이다. 특징점을 3차원 벡터공간에서 맵핑시킨 후 X, Y, Z 좌표축으로 점과 선으로 나타내고 시작점과 끝점의 좌표를 이용하여 벡터 길이를 얻는다. 이러한 벡터 데이터와 3차원 영상 재구성을 위한 라이브러리인 OpenGL을 사용하여 3차원 공간에 거대한 구조물들을 재구성하는 소프트웨어를 개발하였다.

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UFO2xMF system for generating Korean and Roman characters based on Metafont (한글과 로마자를 메타폰트로 생성하기 위한 UFO2xMF 시스템)

  • Noh, Shinhyon;Choi, Jaeyoung
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.24 no.2
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    • pp.88-92
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    • 2018
  • 'UFO2MF' and 'Korean MetaFont Generator' have been developed to convert UFO codes to the corresponding Metafont codes by using outline editing methods. However, 'UFO2MF' cannot express smooth curves because it use only reference points without using control points. And 'Korean MetaFont Generator' can easily design the curve of characters, and supports Hangul characters, but this system does not support Roman characters. In this paper, we propose a UFO2xMF system, which can convert both Korean and Roman characters from outline text information into Metafont codes. UFO2xMF can apply attribute values which can change the shape of letters during the conversion of Metafont code. It is also a highly compatible system that can convert the characters of various languages not only Korean characters but also Roman and other characters into Metafont codes by applying letters with baseline and centerline of gravity.

Outline detection of pills using circular kernel and B-Spline (원형 커널과 B-Spline을 이용한 알약 외곽선 검출)

  • Hong, June-hyeok;Jung, Ji-hoon;Park, June-oh;Ko, Byoung-chul;Nam, Jae-Yeal
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.338-340
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    • 2011
  • 본 논문에서는 조제용 알약영상에서 자동 조제 결과를 검증하기 위한 방법의 전 단계로 알약의 외곽선을 검출 하는 방법을 제시한다. 입력 알약 조제 영상에 대해 원형 모양의 커널을 씌우고, 모폴로지 연산을 통해 대략적인 알약의 모양을 생성한다. 이후에, 알약 외곽선으로 부터 일정 간격으로 픽셀을 샘플링하여 B-Spline곡선으로 보간 함으로써 글씨 및 바코드로 인한 잡영을 제거 하였다. 이렇게 생성된 알약의 외곽선 영상은 약품 처방전에 명시되어 있는 대로 약품이 처방되어 있는지는 검증하는데 사용될 수 있는 중요한 요소 기술이다.

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Object Tracking And Elimination Using Lod Edge Maps Generated from Modified Canny Edge Maps (수정된 캐니 에지 맵으로부터 만들어진 LOD 에지 맵을 이용한 물체 추적 및 소거)

  • Park, Ji-Hun;Jang, Yung-Dae;Lee, Dong-Hun;Lee, Jong-Kwan;Ham, Mi-Ok
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.14B no.3
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    • pp.171-182
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    • 2007
  • We propose a simple method for tracking a nonparameterized subject contour in a single video stream with a moving camera and changing background. Then we present a method to eliminate the tracked contour object by replacing with the background scene we get from other frame. First we track the object using LOD (Level-of-Detail) canny edge maps, then we generate background of each image frame and replace the tracked object in a scene by a background image from other frame that is not occluded by the tracked object. Our tracking method is based on level-of-detail (LOD) modified Canny edge maps and graph-based routing operations on the LOD maps. We get more edge pixels along LOD hierarchy. Our accurate tracking is based on reducing effects from irrelevant edges by selecting the stronger edge pixels, thereby relying on the current frame edge pixel as much as possible. The first frame background scene is determined by camera motion, camera movement between two image frames, and other background scenes are computed from the previous background scenes. The computed background scenes are used to eliminate the tracked object from the scene. In order to remove the tracked object, we generate approximated background for the first frame. Background images for subsequent frames are based on the first frame background or previous frame images. This approach is based on computing camera motion. Our experimental results show that our method works nice for moderate camera movement with small object shape changes.