• Title/Summary/Keyword: 침식 연산

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New Vehicle License Plates Extraction Using Morphological Characteristics and Intensity Variation (형태학적 특징과 명암 변화를 이용한 신 차량 번호판 추출)

  • Han, Kun-Young;Han, Soo-Whan;Jang, Kyung-Shik
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2008.08a
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    • pp.123-127
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    • 2008
  • 본 논문에서는 2006년 11월 신 차량 번호판 등장 이후 꾸준히 증가하고 있는 흰색 번호판 차량에서 흰색 번호판 추출에 관한 연구를 수행한다. 먼저 입력된 차랑 영상을 그레이 레벨로 변환 후, 국부적으로 밝기 보정을 수행하고, Otsu 판별식을 이용해 이진화 한다. 이진화 된 차량 영상에서 번호판 특성을 이용하며 라인 구조요소에 의한 침식연산과 채움 연산을 적용한다. 이후, 수평 투영으로 명암 변화가 심한 후보 영역을 찾고, 다시 수직 투영을 하여 일정구간에서 흰색의 값이 가장 많이 나타나는 구간을 찾는다. 마지막으로 번호판의 형태학적 특징을 이용해 번호판을 추출한다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 크기가 일정하지 않거나 불규칙한 조명 상태에서도 번호판 추출이 가능하였다.

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Development of the sediment transport model using GPU arithmetic (GPU 연산을 활용한 유사이송 예측모형 개발)

  • Noh, Junsu;Son, Sangyoung
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.56 no.7
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    • pp.431-438
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    • 2023
  • Many shorelines are facing the beach erosion. Considering the climate change and the increment of coastal population, the erosion problem could be accelerated. To address this issue, developing a sediment transport model for rapidly predicting terrain change is crucial. In this study, a sediment transport model based on GPU parallel arithmetic was introduced, and it was supposed to simulate the terrain change well with a higher computing speed compared to the CPU based model. We also aim to investigate the model performance and the GPU computational efficiency. We applied several dam break cases to verified model, and we found that the simulated results were close to the observed results. The computational efficiency of GPU was defined by comparing operation time of CPU based model, and it showed that the GPU based model were more efficient than the CPU based model.

Image Edge Detection Algorithm applied Directional Structure Element Weighted Entropy Based on Grayscale Morphology (그레이스케일 형태학 기반 방향성 구조적 요소의 가중치 엔트로피를 적용한 영상에지 검출 알고리즘)

  • Chang, Yu;Cho, JoonHo;Moon, SungRyong
    • Journal of Convergence for Information Technology
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    • v.11 no.2
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    • pp.41-46
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    • 2021
  • The method of the edge detection algorithm based on grayscale mathematical morphology has the advantage that image noise can be removed and processed in parallel, and the operation speed is fast. However, the method of detecting the edge of an image using a single structural scale element may be affected by image information. The characteristics of grayscale morphology may be limited to the edge information result of the operation result by repeatedly performing expansion, erosion, opening, and containment operations by repeating structural elements. In this paper, we propose an edge detection algorithm that applies a structural element with strong directionality to noise and then applies weighted entropy to each pixel information in the element. The result of applying the multi-scale structural element applied to the image and the result of applying the directional weighted entropy were compared and analyzed, and the simulation result showed that the proposed algorithm is superior in edge detection.

On the TFT-LCD Cell Defect Inspection Algorithm using Morphology (모폴로지(Morphology)를 이용한 TFT-LCD 셀 검사 알고리즘 연구)

  • Kim, Yong-Kwan;Yu, Sang-Hyun
    • Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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    • v.21 no.1
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    • pp.19-27
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    • 2007
  • In this paper, we develope and implement a TFT-LCD cell defects detection algorithm using morphology. To detect the bright line or dark line defects and the bright pixel or dark pixel defects of the TFT-LCD cells, we determine the shape of the morphology operators considering the shape characteristics of the TFT-LCD sub pixels. Using dilation, erosion, and the subtraction operators, we extract gray level defects information. Then, we apply the optimal threshold method which shows the best results in terms of several criteria. Finally, we determine the defects using labelling method. From various experiments using TFT-LCD panels, the proposed algorithm shows superior results.

Region-growing based Hand Segmentation Algorithm using Skin Color and Depth Information (피부색 및 깊이정보를 이용한 영역채움 기반 손 분리 기법)

  • Seo, Jonghoon;Chae, Seungho;Shim, Jinwook;Kim, Hayoung;Han, Tack-Don
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.16 no.9
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    • pp.1031-1043
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    • 2013
  • Extracting hand region from images is the first part in the process to recognize hand posture and gesture interaction. Therefore, a good segmenting method is important because it determines the overall performance of hand recognition systems. Conventional hand segmentation researches were prone to changing illumination conditions or limited to the ability to detect multiple people. In this paper, we propose a robust technique based on the fusion of skin-color data and depth information for hand segmentation process. The proposed algorithm uses skin-color data to localize accurate seed location for region-growing from a complicated background. Based on the seed location, our algorithm adjusts each detected blob to fill up the hole region. A region-growing algorithm is applied to the adjusted blob boundary at the detected depth image to obtain a robust hand region against illumination effects. Also, the resulting hand region is used to train our skin-model adaptively which further reduces the effects of changing illumination. We conducted experiments to compare our results with conventional techniques which validates the robustness of the proposed algorithm and in addition we show our method works well even in a counter light condition.

Automated Brain Region Extraction Method in Head MR Image Sets (머리 MR영상에서 자동화된 뇌영역 추출)

  • Cho, Dong-Uk;Kim, Tae-Woo;Shin, Seung-Soo
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.2 no.3
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    • pp.1-15
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    • 2002
  • A noel automated brain region extraction method in single channel MR images for visualization and analysis of a human brain is presented. The method generates a volume of brain masks by automatic thresholding using a dual curve fitting technique and by 3D morphological operations. The dual curve fitting can reduce an error in clue fitting to the histogram of MR images. The 3D morphological operations, including erosion, labeling of connected-components, max-feature operation, and dilation, are applied to the cubic volume of masks reconstructed from the thresholded Drain masks. This method can automatically extract a brain region in any displayed type of sequences, including extreme slices, of SPGR, T1-, T2-, and PD-weighted MR image data sets which are not required to contain the entire brain. In the experiments, the algorithm was applied to 20 sets of MR images and showed over 0.97 of similarity index in comparison with manual drawing.

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Image Sharpening Algorithm Using Morphological Operations (모폴로지 기법을 이용한 이미지 샤프닝 알고리듬)

  • Noh, Gyumyung;Wee, Seungwoo;Jeong, Jechang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2019.11a
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    • pp.200-203
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    • 2019
  • 영상처리 분야에서 이미지 샤프닝 기법은 주관적 화질 향상에 큰 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 모폴로지 기법을 이용한 향상된 이미지 샤프닝 알고리듬을 제안한다. 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자는 에지 검출에 있어서 잡음에 취약하다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 잡음에 상대적으로 민감하지 않은 모폴로지 기법을 이용했다. 우선, 침식 연산을 수행한 이미지와 원본 이미지와의 차를 통해 에지를 얻는다. 이 에지는 원본 이미지의 히스토그램의 표준 편자 값을 기반으로 원본 이미지와 가중합을 통해 에지를 중점적으로 선명하게 만든다. 실험을 통해 제안하는 알고리듬은 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자 보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

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The Pacman Game Using Movement of The Hand (손의 움직임을 이용한 팩맨 게임)

  • Shin, Seong-Yoon;Jang, Dai-Hyun;Shin, Kwang-Seong;Lee, Hyun-Chang;Rhee, Yang-Won
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.06a
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    • pp.43-44
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    • 2011
  • 전자 오락실에서 고전 게임 팩맨을 접하지 않은 사람이 없을 정도이다. 본 논문에서는 키보드나 마우스를 이용하여 게임을 수행하지 않고 간단한 손동작만으로 게임을 진행 할 수 있도록 한다. 손 좌표의 중심점을 활용하여 상하좌우 방향키를 대신할 수 있도록 한 모션을 이용한 조이스틱 게임인 것이다. 그리고 웹 카메라를 이용하여 MFC 다이얼로그에 영상을 받아 손에 대한 포인터를 추출하여 손의 움직임에 따라 몬스터의 움직임도 바뀌도록 한다. 손의 피부색상을 추출하기 위해 스무딩, 팽창, 그리고 침식 연산을 수행하도록 하며 손의 RGB 영상을 YCbCbr영상으로 변환하여 전체 게임을 진행한다.

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Plant leaf area estimation using synthetic dataset and deep learning model (합성 데이터셋과 딥러닝 모델을 이용한 식물 엽면적 추정)

  • Suh, Hyun Kwon;Ahn, Juyeon;Park, Hyeonji
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.06a
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    • pp.90-92
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    • 2022
  • 이 논문에서는 합성된 애기장대 데이터셋을 활용하여 딸기의 엽면적을 추정할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 개별 잎 검출을 위하여 합성 데이터셋으로 학습된 Mask R-CNN 의 객체 검출 모델을 사용하였고, 이어 이미지 후처리 작업에 해당되는 모폴로지 연산의 침식 및 팽창, 픽셀 카운터를 통해 엽면적을 추정하였다. 각기 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 어텐션 메커니즘 적용하여 검출 성능의 향상과 검출 시간을 단축하였다. 제안된 모델은 딸기 데이터셋을 사용하지 않는 합성된 데이터셋만으로도 실제 온실에서 획득한 다양한 이미지에서의 딸기 엽면적을 추정하는 데에 우수한 성능을 보여준다.

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Support-generation Method Using the Morphological Image Processing for DLP 3D Printer (DLP 3D 프린터를 위한 형태학적 영상처리를 이용한 서포터 생성 방법)

  • Lee, Seung-Mok;Kim, Young-Hyung;Eem, Jae-Kwon
    • The Journal of Korean Institute of Information Technology
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    • v.15 no.12
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    • pp.165-171
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    • 2017
  • This paper proposes a method of support-generation using morphological image processing instead of geometric calculations. The geometric computational cost is dependent on the shape, but our method is independent on the shape. For obtaining the external support area for extrusion shape, we represents morphological operations between two sliced layer images and shows results of each operation stages. Internal support area is evaluated from erosion and opening operations with the sliced-layer image. In these support areas, the supporter image is generated using the designed support structures. Also, we made a DLP printer and the STL model included supporter-structure is printed by the DLP printer. We confirmed the necessity of support-generation method with the support structures individually dependent on materials by looking at the printed results.