디지털 영상 내의 평탄한 영역에 대한 양자화 과정은 종종 의도하지 않은 의사 윤곽 오차 (false contour artifact)를 발생한다. 본 레터논문에서는 통상적인 블록 기반 비디오 부호화 방식의 양자화 과정에서 발생되는 이러한 오차의 효율적 제거 알고리즘을 보인다. 먼저, 입력 블록에 대해 의사 윤곽의 발생 특성에 기반하여 추출된 특징값들을 이용하여 후보 블록을 선정 한다. 그리고, 해당 블록에 대해 미리 준비된 pseudo-random noise mask를 적용함으로써 의사 윤곽을 제거한다. 이러한 후보 블록 선정을 통한 선택적인 필터링 과정은 불필요한 처리를 최소화함으로써, 화질 열화 억제와 연산 복잡도 감소를 동시에 달성한다. 또한 블록 기반의 처리는 비디오 부호화 루프와의 통합을 용이하게 함으로써, 종래의 코덱 루프 밖에서의 후처리 필터링 방식과 비교하여 구현에 필요한 자원 절감과 프레임 지연 방지라는 측면에서 큰 이점을 갖는다. 제안 알고리즘은 H.264/AVC표준 소프트웨어에 구현되어 율-왜곡 최적화(rate-distortion optimization) 관점에서 압축 성능의 저하없이 낮은 복잡도에서 의사 윤곽을 효율적으로 제거함을 확인하였다.
본 논문에서는 박막의 삼차원 형상을 신속하게 획득하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 기존의 반사광 측정 장치에 기반한 박막 측정 장비들은 170포인트에 대한 두께를 측정하는데 약 30분 이상의 시간이 요구되므로 박막의 전체적인 형상 정보를 신속하게 파악하는데 적합하지 않다. 제안하는 방법은 Canny 경계검출기를 이용하여 간섭무늬 영상으로부터 등고선을 검출하는 영상 분석법을 기반으로 한다. 검출된 등고선에 대한 절대적인 두께를 측정하고 Borgefors 거리변환 알고리즘을 이용한 보간 처리를 통해 등고선으로부터 높이 맵 정보를 추출한다. 추출된 높이 맵은 DirectX를 사용하여 높이 맵 지형처리 기법으로 삼차원 형상화 된다. 제안된 방법은 적은 수를 가지는 등고선에 대한 높이 정보만을 실측하게 되므로 약 5분의 수행시간으로 박막의 전반적인 삼차원두께 패턴 정보를 얻을 수 있다.
Hanseo University's Tae-an Airfield was opened in July, 2005 for aeronautical education such as aircraft flight, air traffic control, avionics, etc., and will play an important part as a base for local economic and industrial developments. On the contrary, the aircraft noise from the airfield will give an impact against the vicinity of the airfield and become a big issue which the airfield authority has to solve. The aim of this study is to analyse the aircraft noise contour in vicinity of the airfield and to make understand the people around the airfield how much the aircraft noise will have an effect on. For the prediction of the aircraft noise in the local area, this study showed the method to assess the aircraft noise in the developed countries for aviation, and the result to compute WECPNL by INM 6.1 after encoding the various data including environmental input data, tract, and profile. The major results of the study can be summarized as follows ; While the area with influence contour of noise from 75 to 80 WECPNL is 0.555$km^2$, the area from 80 to 85 is 0.343$km^2$, and the area with influence contour of noise over 85 WECPNL is 0.163$km^2$. In addition, there are 4 houses in the contour over 85 WECPNL and the inhabitants(10 people) in this area will have effect from the noise. Therefore Tae-an airfeild authority is preparing the noise-prevention method or noise abatement program. Finally, according to the noise contour, it is one of the best way of decreasing the effect of aircraft noise that 33 runway is assigned as calm-wind runway because there is no resident in the area around 15 threshold.
본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.
본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.
The asymptotic distribution of the sample partial autocorrelation terms after lag p of an AR(p) model has been shown by Dixon(1944). The derivation is based on multivariate analysis and looks tedious. In this paper we present an interesting contour-integral derivation.
본 논문에서는 차량 주변 환경의 변화에서도 번호판 영역을 검출하는 연구를 하였다. 그래서 주변 환경 변화에 적응하는 윤곽선 추출 기반의 자동차 번호판 검출 방법을 제안하였다 제안하는 방법은 윤곽선 추출 과정에서 불필요한 잡음 부분을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 윤곽선을 추출 하였다. 추출한 윤곽선 영상를 이진화하여 Mophology operation을 사용하여 문자부분 윤곽선을 강조시켰다. 그리고 문자의 종횡비를 판별하여 번호판의 문자와 유사한 비율의 윤곽선을 추출하였다. 그리고 윤곽이 가장 길게 이어진 경우를 차량 번호판으로 추정하여 검출 하였다. 본 연구에서는 차량 정면 뿐 아니라 기울어져 있는 차량의 번호판, 차량 주변 환경의 변화를 가지는 차량 번호판 등 다양한 130개의 차량 영상 데이터를 사용하였다. 그리고 번호판의 패턴이 다른 오토바이 영상에서도 실험 하였다. 실험 결과 기울어져 있는 영상은 93%, 다양한 배경 환경에서는 90% 오토바이영상에서는 70%의 검출률을 나타냈으나 정면의 영상에서 98%의 검출률을 나타내었다.
Ji, Min-Kyung;Park, Ji-Hee;Park, Sang-Won;Yun, Kwi-Dug;Oh, Gye-Jeong;Lim, Hyun-Pil
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제7권4호
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pp.271-277
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2015
PURPOSE. This study was to evaluate the marginal fit of two CAD-CAM anatomic contour zirconia crown systems compared to lithium disilicate glass-ceramic crowns. MATERIALS AND METHODS. Shoulder and deep chamfer margin were formed on each acrylic resin tooth model of a maxillary first premolar. Two CAD-CAM systems (Prettau$^{(R)}$Zirconia and ZENOSTAR$^{(R)}$ZR translucent) and lithium disilicate glass ceramic (IPS e.max$^{(R)}$press) crowns were made (n=16). Each crown was bonded to stone dies with resin cement (Rely X Unicem). Marginal gap and absolute marginal discrepancy of crowns were measured using a light microscope equipped with a digital camera (Leica DFC295) magnified by a factor of 100. Two-way analysis of variance (ANOVA) and post-hoc Tukey's HSD test were conducted to analyze the significance of crown marginal fit regarding the finish line configuration and the fabrication system. RESULTS. The mean marginal gap of lithium disilicate glass ceramic crowns (IPS e.max$^{(R)}$press) was significantly lower than that of the CAD-CAM anatomic contour zirconia crown system (Prettau$^{(R)}$Zirconia) (P<.05). Both fabrication systems and finish line configurations significantly influenced the absolute marginal discrepancy (P<.05). CONCLUSION. The lithium disilicate glass ceramic crown (IPS e.max$^{(R)}$press) had significantly smaller marginal gap than the CAD-CAM anatomic contour zirconia crown system (Prettau$^{(R)}$Zirconia). In terms of absolute marginal discrepancy, the CAD-CAM anatomic contour zirconia crown system (ZENOSTAR$^{(R)}$ZR translucent) had under-extended margin, whereas the CAD-CAM anatomic contour zirconia crown system (Prettau$^{(R)}$Zirconia) and lithium disilicate glass ceramic crowns (IPS e.max$^{(R)}$press) had overextended margins.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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