We present an efficient technique, bidirectioanl inertial maximum cost search technique, for th edetection and segmentation of circular shaped objects using the spatial information around the neighborhood of the boundary candidates. This technique searches boundary candidates using local pixdl information such as pixel value and its direction. And then to exclude pseudo-boundary caused by shadows or noises, the local contrast is defined between the clique of the boundary candidates and the cliques of the background. In order to effectively segment circular shaped boundary, the technique also uses the curvature based on trigonometirc function which determines circular shaped boundary segments. Since the proposed technique is applied to the pixel cliques instead of a pixel itself, it is proposed method can easily find out circular boundaries form iamges of the PCB containing circular shaped parts and the trees with round fruits compared to boundary detection by using the pixel information and the laplacian curvature.
Existing data structures for non-manifold solid modelers use basic dat entities, such as vertex, edge, loop, face, shell, and region to find adjacency relationships. But, no one clearly identified what additional types of data entitles are necessary to represent incidence relationships. In this paper, we classified the boundary information of vertex, edge, face , and region from the 3-D space view. As the results we can clearly define the boundary information required for adjacency relationships. The existing B-rep data structures for solid modeler are compared whether they have the required boundary information.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2764-2782
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2021
Existing city-level boundary nodes identification methods need to locate all IP addresses on the path to differentiate which IP is the boundary node. However, these methods are susceptible to time-delay, the accuracy of location information and other factors, and the resource consumption of locating all IPes is tremendous. To improve the recognition rate and reduce the locating cost, this paper proposes an algorithm for city-level boundary node identification based on bidirectional approaching. Different from the existing methods based on time-delay information and location results, the proposed algorithm uses topological analysis to construct a set of candidate boundary nodes and then identifies the boundary nodes. The proposed algorithm can identify the boundary of the target city network without high-precision location information and dramatically reduces resource consumption compared with the traditional algorithm. Meanwhile, it can label some errors in the existing IP address database. Based on 45,182,326 measurement results from Zhengzhou, Chengdu and Hangzhou in China and New York, Los Angeles and Dallas in the United States, the experimental results show that: The algorithm can accurately identify the city boundary nodes using only 20.33% location resources, and more than 80.29% of the boundary nodes can be mined with a precision of more than 70.73%.
In this paper we introduce a new circle detection algorithm for occluded on/off pupil and iris boundary extraction. The proposed algorithm employs 7-step processing to detect a center and radius of occluded on/off eye images using the property of the chords. The algorithm deals with two types of occluded pupil and iris boundary information; one is composed of circle-shaped, incomplete objects, which is called occluded on iris images and the other type consists of arc objects in which circular information has partially disappeared, called occluded off iris images. This method shows that the center and radius of iris boundary can be detected from as little as one-third of the occluded on/off iris information image. It is also shown that the proposed algorithm computed the center and radius of the incomplete iris boundary information which has partially occluded and disappeared. Experimental results on RGB images and IR images show that the proposed method has encouraging performance of boundary detection for pupil and iris segmentation. The experimental results show satisfactorily the detection of circle from incomplete circle shape information which is occluded as well as the detection of pupil/iris boundary circle of the occluded on/off image.
The computation size and accuracy in the boundary element method are mutually coupled and strongly influenced by the formulations in boundary discretization and integration. This aspect is studied numerically for two-dimensional elastodynamic problems in the frequency-domain. The localized nature of error is observed in the computed results. A boundary discretization criterion is examined. The number of integration points in the boundary integration is studied to find the optimum number for accuracy. Useful information is obtained concerning the optimization in boundary discretization and integration.
In this paper, a method has been proposed for the fully automatic detection of left ventricular endocardial boundary in B-mode short axis echocardiography without manual intervention by human operator. The proposed method makes use of the weighted model that approximates to endocardium and incomplete edge information for echocardiography. Therefore, this method is more effective than boundary detection by only edge information. The implementation of this method is as follows. First, the proposed algorithms are used in order to detect the approximate boundary, then a weighted model with the approximate boundary is constructed. Finally, the cavity center of the left ventricle performing the Hough transform with the weighted model and edge image can be found automatically, and then the endocardial boundary using detected center, original image, weighted model, and edge image can be detected. validations of this method with experimental results on echo image of dog's heart and clinical echocardiography is verified.
Two compression ramp problems and an impinging shock problem are computed to investigate influence of turbulence models and eddy viscosity on the shock-wave / boundary layer interaction. A Navier-Stokes boundary layer generation code was applied to the generation of inflow boundary conditions. Computational results are validated well with the experimental data and effects of turbulence models are investigated. It is shown that the behavior of turbulence (eddy) viscosity directly affects both the extent of the separation and shock-wave positions over the separation.
항공사진이나 LiDAR 데이터를 이용하여 건물의 자동 추출에 있어서 많은 연구가 이루어졌지만, 3차원 위치정보와 영상의 형상정보라는 두 데이터의 장점을 융합하여 정확도를 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 등고선 기반의 건물인식 알고리즘을 사용하여 LiDAR 데이터를 이용한 건물 인식 정확도를 향상시키고, 항공사진을 이용하여 건물 경계의 정교화도 추구하였다. 등고선기반 건물 인식 방법은 건물의 경계와 지붕구조물 정보를 생성할 수 있으며, 기존 TIN기반 인식 방법이나 NDSM기반 방법보다 우수한 건물 탐지 정확도를 보여주었다. 등고선으로 추정된 건물경계에 일정한 크기의 버퍼를 생성하여 항공사진의 경계영역을 한정시키고, double active contour를 사용하여 항공사진의 에지에 맞도록 건물경계를 정교화 하였다. 본 연구성과를 이용하여 향후 추출된 개체 경계의 일정 범위에서 최적의 정합을 수행하여 3차원 건물 경계를 생성할 수 있다.
본 연구에서는 배경과 구분되는 이동물체를 추적하기 위한 방법으로 부분 외곽선 정보를 이용한 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 추적은 이동물체의 외곽선을 검출한 다음 외곽선 정보를 이동물체의 특징으로 정하여 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 먼저 이동물체 외곽선 정보를 이용하여 연속한 동영상 입력에 대하여 속 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 벡테를 기초로 이동물체를 추출한다. 다음은 이동물체 초기 특징 벡테 생성단계로서 이동물체에 대한 외곽선을 추출한다. 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 실제영상을 가지고 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적연산이 간단하였다. 제안된 이동물체 추적알고리즘 중 이동벡터를 추출하는 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39%감소였으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 [$10{\times}5$]일 때 검색오차가 2화소 이하로 양호하게 나타났다. 또한 기본 능동 윤ㅅ곽선 축적알고리즘은 물체 외곽선 크기에 따른 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 특징벡터의 크기가 일정하기 때문에 동일한 처리시간이 필요하였다.
항공 라이다로부터 획득한 대용량의 3차원 점 데이터로부터 대상 물체의 윤곽정보를 추출하는 것은 데이터 처리 과정에서 필수적이며 기반적인 기술 중의 하나이다. 특히 인공 구조물인 건물은 복잡한 현대 도시를 구성하는 주요 구조물이며 그 형태가 명확하기에 윤곽 정보의 추출 과정이 더욱 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 항공 라이다를 이용하여 얻어진 건물을 구성하는 3차원 점 데이터로부터 건물의 윤곽정보를 추출하기 위하여 점 데이터의 기하정보만을 이용한 확장 카이(${\chi}$-Chi) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 임의의 점군을 델로니(Delaunay) 삼각망으로 구성하고 특정 조건을 만족하는 변(edge)를 제거하는 과정을 통하여 구현된다. 덧붙여, 전체적인 추출과정의 효율화를 위해서 델로니 삼각망의 구성을 스윕헐 알고리즘을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 제안하는 확장 카이 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 본 연구와 같은 목적으로 개발된 인케이싱 폴리곤 제작 알고리즘과 알파 쉐이프 알고리즘을 비교하였고 기 제작된 건물의 도화정보를 이용하여 윤곽정보 추출의 정확도를 비교하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘들보다 윤곽정보 추출 속도 및 정확도가 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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