This paper describes a method for detecting a close leading vehicle using the contour of the vehi-cles rear wheels. The contour of a leading vehicles rear wheels in 속 front road image from a B/W CCD camera mounted on the central front bumper of the vehicle, has vertical components and can be discerned clearly in contrast to the road surface. After extracting positive edges and negative edges using the Sobel op-erator in the raw image, every point that can be recognized as a feature of the contour of the leading vehicle wheel is determined. This process can detect the presence of a close leading vehicle, and it is also possible to calculate the distance to the leading vehicle and the lateral deviation angle. This method might be useful for developing and LSA (Low Speed Automation) system that can relieve drivers stress in the stop-and-go traffic conditions encoun-tered on urban roads.
등치선(wire-frame contour)으로 표현된 물체의 볼륨정보에서부터 3차원 표면을 재구성하는 방법을 제안한다. 등치선 삼각화법(contour triangulation)이라고도 하는 이 방법에서 가장 문제가 되는 것이 인접 단층사이에서 표면이 분기하는 경우에 발생하는데, 이것은 하나의 등치선이 인접한 층의 두 개이상의 등치선과 연결되는 형태로 나타나며, 표면 생성시의 많은 모호성을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 분기문제를 가장 일반적으로 발생하는 이중분기문제와 그 이상의 다중분기문제로 구분하고, 먼저 이중 분기 알고리즘을 제안하였으며, 다중분기문제를 다수의 이중분기문제로 단순화하는 다중분기 알고리즘을 제안하였다. 제안된 이중분기 알고리즘은 모 등치선을 분할하는 방법을 이용하였는데, 먼저 해협다각형을 정의하고 이를 삼각분할하여 분할선을 구하는 것에 바탕을 두고 있다. 이 방법은 이중분기가 매우 복잡하게 나타나는 경우에도 잘 적용이 되며, 분할선의 레벨을 조절함으로써 매우 사실적인 표면을 만들어 낼 수 있다는 장점이 있다. 또한 다중분기문제를 단층 간격의 문제로 규정하고, 인접한 두 층 사이에 가상의 등치선을 추가하여 가지 등치선을 연속적으로 병합하는 방법으로 해결하였다. 제안된 방법은 등치선 삼각화의 가장 큰 문제인 분기문제를 해결하기 위한 매우 구조적인 접근방법으로, 다양한 실제 등치선 데이타에 적용한 결과 좋은 성능을 나타냈다.
MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 우선 자연영상으로부터 비디오 객체론 분리하는 영상분할(Segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(Automatic Segment값ion)과 반자동 영상분할(Semi-automatic Segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 모델을 수학적으로 제시하기 어려우므로 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 기하학적인 Active Contour를 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 매개변수 방식의 Active Contour와 달리, 기하학적인 Active Contour는 곡선의 변화론 Level Set 방법을 이용하여 기술하기 때문에 초기 곡선의 모양을 객체의 모양과 무관하게 그릴 수 있다. 평탄화된 영상으로부터 경계함수를 생성하기 위해 이진화된 3차원 확산 모델을 사용하여 LUV 벡터 공간에서 비등방형 확산을 수행한다. 본 논문에서는 흐름 벡터장(Advection Vector Field)에서 곡선을 수축하고, 움직임 정보를 이용하여 곡선 확장하는 방법을 이용하여 동영상에서 객체를 분리하는 방법을 제안한다.
의학 영상 분야에서 인체에 대한 3차원 모델을 생성하는 데는 평행한 2차원 영상위에 있는 외곽선들로부터 원래 물체의 형상을 복원하는 방법이 일반적으로 사용된다. CT나 MR영상을 획득한 후 해부구조물에 대해서 구역화를 하면 외곽선 집합을 얻을 수 있다. 기존의 표면 재구성 알고리즘은 외곽선을 단순 정합이 가능한 부분과 클레프트(cleft)를 나누어 처리하는데, 클레프트를 처리하는 시간이 오래 걸리기 때문에 모델이 복잡할 경우 수행속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 분기(branch)가 없는 단순영역을 형태에 관계없이 한번에 타일화하고, 분기가 있는 경우에는 한 외곽선의 정점들을 대응하는 외곽선들의 정점개수와 분포를 고려하여 분할함으로써 간단하고 신속하게 타일화하는 방법을 제안한다. 이 기법을 이용하여 해부구조물의 3차원 모델을 생성하는 표면 재구성 시스템을 구현하였다.
본 논문은 나뭇가지 패턴을 의자의 골격에 임의로 합성하는(Tree-Inspired Chair) 모델링 기법을 제안한다. 여러 개의 입력모델을 합성하는 기존 기법과 다르게, 제안 기법은 하나의 메쉬만 사용하여, 사용자가 원하는 부분의 contour mesh로부터 나무 성장 시뮬레이션으로 생성된 패턴을 갖는 의자 모델링이 가능하다. 우리는 나뭇가지 패턴을 생성시킬 영역 contour mesh를 효율적으로 추출하기 위하여 새로운 기법을 제안한다. 우선, 입력된 모델의 face 면적에 기반한 contour mesh를 생성하고, 그 메쉬의 앞뒷면 정보를 이용하여 연결정보가 복원된 skeleton mesh를 생성한다. 또한, 입력 모델의 형상과 유사하게 나뭇가지 패턴을 생성하기 위해 형상 표면의 tangent vector를 고려하는 3-way 나무성장 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안기법은 기존의 가구 모델을 이용하여 간단한 파라미터의 조작만으로 나뭇가지 형상과 가구 모델의 골격을 결합하는 새로운 형태의 가구 모델링을 보여준다. 우리는 실험을 통하여 제안 기법의 성능과 유효성을 보여주었다.
This paper proposes a three-axis coupling controller designed to improve the contouring accuracy in machining of 3D nonlinear contours. The proposed coupling controller is based on an innovative 3D contour error model and a PID control law. The novel contour error model provides almost exact calculation of contour errors in real-time for arbitrary contours and can be integrated with any type of existing interpolator. In the proposed method, three axes of motion are coordinated by the proposed coupling controller along with a proportional controller for each axis. The proposed contour error model and coupling controller are evaluated through computer simulations. The simulation results show that the proposed 3-axis coupling controller with the new contour error model substantially can improve the contouring accuracy by order of magnitude compared with the existing uncoupled controllers in high-speed machining of nonlinear contours.
Error surfaces provide us with very important information for training of feed-forward neural networks (FNNs). In this paper, we draw the contour plots of various error or objective functions for training of FNNs. Firstly, when applying FNNs to classifications, the weakness of mean-squared error is explained with the viewpoint of error contour plot. And the classification figure of merit, mean log-square error, cross-entropy error, and n-th order extension of cross-entropy error objective functions are considered for the contour plots. Also, the recently proposed target node method is explained with the viewpoint of contour plot. Based on the contour plots, we can explain characteristics of various error or objective functions when training of FNNs proceeds.
In order to study cortical properties in human, it is necessary to obtain an accurate and explicit representation of the cortical surface in individual subjects. Among many approaches, surface-based method that reconstructs a 3-D model from contour lines on cross-section images is widely used. In general, however, medical brain imaging has some problems such as the complexity of the images, non-linear gain artifacts and so on. Due these limitations, therefore, extracting anatomical structures from imaging data is very a complicated and time-consuming task. In this paper, we present an improved method for extracting contour lines of cortical surface from magnetic resonance images that simplifies procedures of a conventional method. The conventional method obtains contour lines through thinning and chain code process. On the other hand, the proposed method can extract contour lines from comparison between boundary data and labeling image without supplementary processes. The usefulness of the proposed method has been verified using brain image.
본 논문은 하이브리드 방법을 사용하여 영상내의 체형 외곽 선과 격자 패턴을 추출하여 3차원 체형 데이터를 획득하기 위한 새로운 영상분할 알고리즘을 제안한다. 체형 외곽 선을 추출하기 위한 영상분할 방법으로 최대 값 인식 알고리즘을 사용하였다. 이 방법은 에지에서의 접선 방향 값은 작지만 법선 방향 값은 큰 성질을 이용하여 일정 영역내의 픽셀들간의 변화 값 중 최대 값을 인식하는 알고리즘이다. 그리고 체형 외곽내의 격자 패턴은 격자 패턴 검출 알고리즘을 사용하여 추출하였다. 추출된 체형 외곽 선과 격자 패턴을 결합한 후 휴리스틱 방법인 연속 길이 테스트에 치한 격자 패턴의 연결 및 잡음제거를 하였다. 본 논문에서 제안한 영상분할 방법은 기존의 기울기나 라플라시안 연산방법보다 매우 효과적인 결과를 가져 왔다.
In this paper, we study the reduction of the Dynamic False Contour in a new driving method. This method divides scan lines into Multi Blocks, and drives both selective write and selective erase address. Because of the characteristic of proposed waveform, each scan line has a different sustain pulse weight. Therefore, the Dynamic False Contour occurs seriously in the boundary of each Block. Finally, if scan-lines tie several lines, the Dynamic False Contour can reduce in the boundary of each Block.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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