본 논문에서는 복호화시 정확한 복원이 가능하며 윤곽 상태에 따라 효율적으로 부호화하는 여섯 방향 윤곽부호화 기법을 제안하였다. 먼저 방향벡터의 확률적 분포가 수평 수직 진행 방향과 대각선 진행 방향에서 서로 다르다는 사실에 근거하여 현재의 진행 방향을 두 상태로 나누고, 각 상태별로 다른 코드를 이용하여 부호화하였다. 그리고 부호화 효율을 더욱 높이기 위해 윤곽 상태를 현재 방향벡터와 이진 진행 방향벡터에 따라 다섯 가지로 구분하여 부호화하였다. 또한, 단말 코드워드를 제거함으로써 전체 코드워드 발생 횟수를 줄였다. 실험을 통하여 단말 코드를 제거하고 두 상태 및 다섯 상태로 나누었을 때 전체 엔트로피는 실영상에 대해서는 각각 12%, 14%정도, 합성영상에 대해서는 각각 10%, 26%정도로 크게 감소함을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5605-5623
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2016
We propose a face recognition method that utilizes the LCP face descriptor. The proposed method applies a LoG mask to extract a face contour response, and employs the LCP algorithm to produce a binary pattern representation that ensures high recognition performance even under the changes in illumination, noise, and aging. The proposed LCP algorithm produces excellent noise reduction and efficiency in removing unnecessary information from the face by extracting a face contour response using the LoG mask, whose behavior is similar to the human eye. Majority of reported algorithms search for face contour response information. On the other hand, our proposed LCP algorithm produces results expressing major facial information by applying the threshold to the search area with only 8 bits. However, the LCP algorithm produces results that express major facial information with only 8-bits by applying a threshold value to the search area. Therefore, compared to previous approaches, the LCP algorithm maintains a consistent accuracy under varying circumstances, and produces a high face recognition rate with a relatively small feature vector. The test results indicate that the LCP algorithm produces a higher facial recognition rate than the rate of human visual's recognition capability, and outperforms the existing methods.
본 논문에서는 자체 제작한 호흡연동장치를 이용하여 폐실질의 EBT 단면 영상을 획득하였으며 EBT 단면 영상에서 폐실질의 윤곽선을 검출하기 위하여 수작업에 의한 대략적인 윤곽선 묘사 후 자동적으로 윤곽선을 검출하는 방식인 동적 윤곽선 모델 기반의 새로운 에너지 함수를 제안하였다. 획득된 EBT 단면 영상으로부터 다른 영역에 비하여 낮은 폐실질 영역의 휘도 준위와 윤곽선 벡터의 방향을 고려한 동적 윤곽선 모델의 새로운 에너지 함수를 이용하여 폐실질 영역치 윤곽선을 효과적으로 검출하였다. 또한, 기존의 방법과 비교하여 제안한 에너지 함수를 이용한 검출 방법의 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 능동윤곽모델(active contour model)로 잘 알려져 있는 스네이크(snakes)알고리즘을 MPEG-4 기반의 스테레오 영상의 객체분할에 적용하는 방법을 제안한다. 일반적으로 2차원 영상에 적용하는 기존 스네이크 알고리즘은 객체의 윤곽이 아닌 주변의 영향으로 만족할 만한 결과를 얻지 못한다. 따라서 관심 객체의 윤곽선에 가까이 초기 스네이크 포인트를 사용자가 직접 설정해야 한다. 본 논문에서는 스테레오 영상의 변이(disparity)정보를 이용하여 객체의 윤곽선 주위의 영향을 줄여 객체분할의 성능을 개선하였고, 사용자가 영역설정을 통해 초기 스네이크 포인트를 자동으로 설정할 수 있게 하였다.
본 연구는 지형도 영상으로부터 등고선 성분을 추출하는데 있어 대상 영상에 적응하여 결정되는 길이 임계치를 이용한 적응적 길이 임계화 방법에 관한 것이다. 우선, 적응적 길이 임계치는 주요 기호의 인식 후, 뒤따르는 고도치 영역에 대한 투영 히스토그램의 에지 검출을 통해 계산된 두 에지간의 거리로 결정된다. 그런 후, 분기점 탐색과 주변 흑화소 제거에 의한 단선화가 수행되고, 길이 임계화를 통해 등고선 성분을 추출한다. 제안 방법을 실험에 적용한 결과, 최종 추출된 등고선 성분 내에 비등고선 성분이 약 2.41% 포함되었으며, 97.59%는 등고선 성분인 것으로 나타났다.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제2권1호
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pp.17-25
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2015
Purpose In this paper, we propose a robust 3D vessel tracking algorithm by utilizing an active contour model and unscented Kalman filter which are the two representative algorithms on segmentation and tracking. Materials and Methods The proposed algorithm firstly accepts user input to produce an initial estimate of vessel boundary segmentation. On each Computed Tomography Angiography (CTA) slice, the active contour is applied to segment the vessel boundary. After that, the estimation process of the unscented Kalman filter is applied to track the vessel boundary of the current slice to estimate the inter-slice vessel position translation and shape deformation. Finally both active contour and unscented Kalman filter are inter-operated for vessel segmentation of the next slice. Results The arbitrarily shaped blood vessel boundary on each slice is segmented by using the active contour model, and the Kalman filter is employed to track the translation and shape deformation between CTA slices. The proposed algorithm is applied to the 3D visualization of chest CTA images using graphics hardware. Conclusion Through this algorithm, more opportunities, giving quick and brief diagnosis, could be provided for the radiologist before detailed diagnosis using 2D CTA slices, Also, for the surgeon, the algorithm could be used for surgical planning, simulation, navigation and rehearsal, and is expected to be applied to highly valuable applications for more accurate 3D vessel tracking and rendering.
Shape Contexts Recognition(SCR)은 도형이나 사물 등의 모양을 인식하는 기술로 문자인식, 모션인식, 얼굴인식, 상황인식 등의 기반이 되는 기술이다. 하지만 일반적인 SCR은 Shape의 모든 contour에 대해 히스토그램을 만들고 Shape A, B 비교를 위해 추출된 contour를 1:1 개수대로 매핑함으로써 처리속도가 느리다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Shape 모양에 따라 윤곽선을 찾고 개량 DP 알고리즘 및 해리스코너 검출기를 이용하여 contour를 최적화시킴으로써 간략하면서도 더 효과적인 알고리즘을 만들었다. 이렇게 개선된 방법을 사용함으로써 기존방법보다 처리 수행속도가 빨라짐을 확인하였다.
능동 윤곽 모델 혹은 스네이크는 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 분할 방법이다. 능동 윤곽 모델의 가장 큰 문제점은 초기에 설정하는 폐쇄 점들의 개수와 위치에 매우 민감하기 때문에 초기 설정에 따라 결과가 극명하게 달라진다는 것이다. 특히 풍선 형태의 능동 윤곽 모델의 경우 작은 크기에서 시작하여 윤곽선을 만날 때까지 발산하여 그 영역을 넓혀 가기 때문에 초기의 폐쇄 점들의 영역보다 훨씬 커질 경우 더욱 큰 문제점을 보일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 폐쇄 점들 간의 거리에 따라 폐쇄 점들의 개수를 변화시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다.
In this paper, an algorithm to reconstruct two orthogonal images into a three-dimensional image is developed in order to measure the bubble size and volume in a two-phase boiling flow. The central-active contour model originally proposed by P. $Szczypi\'{n}ski$ and P. Strumillo is modified to reduce the dependence on the initial reference point and to increase the contour stability. The modified model is then applied to the algorithm to extract the object boundary. This improved central contour model could be applied to obscure objects using a variable threshold value. The extracted boundaries from each image are merged into a three-dimensional image through the developed algorithm. It is shown that the object reconstructed using the developed algorithm is very similar or identical to the real object. Various values such as volume and surface area are calculated for the reconstructed images and the developed algorithm is qualitatively verified using real images from rubber clay experiments and quantitatively verified by simulation using imaginary images. Finally, the developed algorithm is applied to measure the size and volume of vapor bubbles condensing in a subcooled boiling flow.
We present a new approach to analyzing the dynamic false contour noise of AC plasma display panels (PDP), which is known to degrade the image quality severely. Compared with the existing methods that consider only the amount of light emission from PDP during 1 field time, the proposed approach uses the impulse response model of the human vision system and estimates how the human beings actually feel as the function of time. Experimental results using various benchmark sub-field scan algorithms are included.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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