A fast cell contour extraction method using CUDA parallel processing technique is presented. The cell contour extraction is one of important processes to analyze cell information in pathology. However, conventional sequential contour extraction methods are slow for a huge high-resolution medical image, so they are not adequate to use in the field. We developed a parallel morphology operation algorithm to extract cell contour more quickly. The algorithm can create an inner contour and fail to extract the contour from the concave part of the cell. We solved these problems by subdividing the contour extraction process into four steps: morphology operation, labeling, positioning and contour extraction. Experimental results show that the proposed method is four times faster than the conventional one.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.5
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pp.195-200
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2014
Typical methods of active contour model for object contour extraction are snake and level. Snake is usually faster than level set, but has limitation to compute topology of objects. Level set on the other hand is slower but good at it. In this paper, a new object contour extraction algorithm to use advantage of each is proposed. The algorithm is composed of two main steps. In the first step, snake is used to extract the rough contour and then in the second step, level set is applied to extract the complex contour exactly. 5 binary images and 2 natural images with different contours are simulated by a proposed algorithm. It is shown that speed is reduced and contour is better extracted.
In this paper, a parallel cell contour line extraction algorithm using CUDA, which has no inner contour lines, is proposed. The contour of a cell is very important in a cell image analysis. It could be obtained by a conventional serial contour tracing algorithm or parallel morphology operation. However, the cell image has various damages in acquisition or dyeing process. They could be turn into several inner contours, which make a cell image analysis difficult. The proposed algorithm introduces a min-max coordinates table into each CUDA thread block, and removes the inner contour in parallel. It is 4.1 to 7.6 times faster than a conventional serial contour tracing algorithm.
In conventional geographic mapping system, it is needed to input many already existing geographic map into computer system for secure and efficient maintence. Because of large map data, it is required to construct layers from map image for easy display, fast retreval and efficient storage. Thus this paper represents a method of the extracting features from contour map and constructing three layers. The layers are symbol, building, contour line. Experimental results are presented confirming the method's high extraction.
This paper proposes a method to detect a facial region and extract facial features which is crucial for visual recognition of human faces. In this paper, we extract the MER(Minimum Enclosing Rectangle) of a face and facial components using projection analysis on both edge image and binary image. We use an active contour model(snakes) for extraction of the contours of eye, mouth, eyebrow, and face in order to reflect the individual differences of facial shapes and converge quickly. The determination of initial contour is very important for the performance of snakes. Particularly, we detect Minimum Enclosing Rectangle(MER) of facial components and then determine initial contours using general shape of facial components within the boundary of the obtained MER. We obtained experimental results to show that MER extraction of the eye, mouth, and face was performed successfully. But in the case of images with bright eyebrow, MER extraction of eyebrow was performed poorly. We obtained good contour extraction with the individual differences of facial shapes. Particularly, in the eye contour extraction, we combined edges by first order derivative operator and zero crossings by second order derivative operator in designing energy function of snakes, and we achieved good eye contours. For the face contour extraction, we used both edges and grey level intensity of pixels in designing of energy function. Good face contours were extracted as well.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.3
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pp.575-591
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2011
We present a novel active contour-based two-pass approach to extract smooth feature regions from a triangular mesh. In the first pass, an active contour formulated in level-set surfaces is devised to extract feature regions with rough boundaries. In the second pass, the rough boundary curve is smoothed by minimizing internal energy, which is derived from its curvature. The separation of the extraction and smoothing process enables us to extract feature regions with smooth boundaries from a triangular mesh without user's initial model. Furthermore, smooth feature curves can also be obtained by skeletonizing the smooth feature regions. We tested our algorithm on facial models and proved its excellence.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.2
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pp.206-211
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2008
Trainee can enhance his perception of and interaction with the real world by displayed virtual objects in simulation using image processing technology. Therefore, it is essential for realistic simulation to determine the occlusion areas of the virtual object produces after registering real image and virtual object exactly. In this paper, we proposed the new method to solve occlusions which happens during virtual target moves according to the simulated route on real image using improved object contour extraction by neighboring edge search and picking algorithm. After we acquire the detailed contour of complex objects by proposed contour extraction algorithm, we extract the three dimensional information of the position happening occlusion by using MER for performance improvement. In the experiment, we compared proposed method with existed method and preyed the effectiveness in the environment which a partial occlusions happens.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.37
no.5
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pp.56-62
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2000
In this paper, an automatic extraction of the blood flow contour from cardiac MRI is proposed. By using the GVF snake which has wider capture range than the conventional snake, and by automatically generating the initial points along the outside of the contour of the zero GVF field in the edge image of the cardiac MRI, the blood flow contour can be automatically extracted, even when the contours have boundary concavities due to the papillary muscles, without any manual initialization of the experts. Experiments are conducted on the various real cardiac MRIs including noise and papillary muscles, and the proposed method is proved to be efficient in automatic extraction of the blood contours even if they have the boundary concavities.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.3
no.4
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pp.17-22
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2002
This paper used an active contour model which was based on level set algorithms and bidirectional curve evolution theory in order to track the shape of the heart acting continuously. Most active contour models would be failed in boundary extraction because of their unstable movement in the edge gap locations. In this paper, we suggest a new active contour model using only image intensity value and additional constraint needed for stable extraction. Our model was successfully run on either shape extraction or object tracking without any position constraints of initial curve. Also demonstrated stable movements and showed good results at weak or missing boundary locations.
Background: In this study, microwave extraction was used, which is an effective method to extract useful bioactive substances as it requires low quantities of solvent and short time periods. The aim of this study was to determine the optimal extraction conditions for Agrimonia pilosa Ledeb. Methods and Results: The independent variables were ethanol concentration, microwave power, and extraction time, each of which had five levels. The dependent variables were total polyphenol and total flavonoid content, and DPPH radical scavenging activity. To determine the optimal extraction conditions for bioactive compounds, a response surface methodology was employed. Contour maps were generated from polynomial equations. The optimal conditions were then assumed by superimposing these contour maps. Based on the resulting graph, the optimal microwave extraction conditions for Agrimonia pilosa Ledeb were determined as 42 - 48% ethanol concentration, 240 - 280W microwave power, and 13 - 20 min of extraction time. Conclusions: Ethanol concentration had a significant effect on microwave extraction, in terms of total polyphenol and total flavonoid content, as well as DPPH radical scavenging activity. Microwave power and extraction time influenced the total polyphenol content, but not the total flavonoid content or the DPPH radical scavenging activity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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