This paper proposes a video tracking method for a deformable moving object using an active contour model. In order to decide the convergent directions of the contour points automatically, a new energy function based on a frame difference map and an updating rules of the frame difference map are presented. Experimental results on a set of synthetic and real image sequences showed that the proposed method can fully track a speedy deformable object while extracting the boundary of the object exactly in every frame.
음향방출기술은 고체내부에 국부적으로 형성된 변형에너지가 급격히 방출되면서 발생하는 탄성파를 이용하는 기술로써 결함의 발생이나 존재하는 결함의 진전을 검출하는 비파괴검사 기법이다. 환경문제로 인해 최근 약 20년 전부터 압축 천연 가스가 자동차 석유 연료의 대안으로 사용되면서 CNG 탱크의 안전성 검사의 필요성 또한 증가하고 있다. 특히 복합재 CNG 탱크에서는 적층된 재료와 방향에 따라 파의 속도나 분산 특성이 달라지므로 매질의 속도에 절대적으로 영향을 받는 종래의 도달 시간차를 이용한 AE 기법으론 결함검출을 하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 스틸실린더인 Type-I과 스틸실린더에 GFRP로 와인딩된 Type-II 시편에서 에너지 기반 contour map 기법을 이용해 종래의 AE기법의 한계를 극복하고 결과를 비교하였다. 그 결과 위치표정이 불가하거나 오차가 컸던 종래의 방법과 달리 에너지 기법은 모든 지점에서 위치표정이 가능했으며 오차 또한 현저히 준 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 연속 영상에서 능동 윤곽선 모델을 이용하여 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 변형 가능한 형상을 가지는 이동 물체의 경계를 정확하게 추출하기 위해서는 윤곽점들의 국부적인 수렴 방향을 결정하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해서, 차 영상 맵을 이용하는 방향성 에너지 항을 Greedy 알고리듬에 추가하여 능동 윤곽선 모델에서 이용되는 새로운 에너지 함수를 정의하였다. 부가적으로 윤곽점들을 안정적으로 수렴시키기 위하여 차 영상 맵의 갱신 규칙을 고안하였다. 실제 연속 영상을 이용한 실험 결과로부터 제안하는 방법은 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 효과적으로 추적하는 동시에 그 물체의 경계선이 매 프레임마다 정확하게 추정됨을 보여 주었다.
본 논문에서는 연속 프레임에서 움직임이 큰 얼굴을 자동으로 추적하기 위해 두 단계 합성 기울기 지형 생성 방법을 제안한다. 본 제안 방법은 다음과 같은 세 가지 단계로 이루어진다. 첫째, 활성 외곽선이 빠르게 수렴하기 위한 두 단계 해상도 기울기 맵을 생성한다. 둘째, 연속하는 프레임 간의 변위를 파악하고 주변 배경을 제거하기 위하여 이전 프레임과 현재 프레임의 합성 기울기 맵과 차별 마스크를 산정하여 가중 합성 기울기 맵을 구성한다. 셋째, 활성 외곽선이 지역적 최소값에 수렴하는 것을 막기 위해 닫기 연산을 사용하여 에너지 비탈면을 생성한다. 이 때, 닫기 연산의 계산 비용 문제는 빠른 닫기 연산을 통해 해결한다. 제안방법의 정확성을 평가하기 위해 기존 활성 외곽선 모델 기반 방법들과 제안방법의 수행 결과를 통한 육안 평가와 활성 외곽선의 평균 에너지 변화를 통한 견고성 평가를 수행하고, 수행 시간을 분석한다. 실험 결과 제안방법의 경우 배경의 영향을 받지 않으면서 얼굴의 움직임이 큰 경우에도 빠르고 정확하게 추적할 수 있었다.
In order to improve the edge segmentation effect of the level set image segmentation and avoid the influence of the initial contour on the level set method, a saliency level set image segmentation model based on local Renyi entropy is proposed. Firstly, the saliency map of the original image is extracted by using saliency detection algorithm. And the outline of the saliency map can be used to initialize the level set. Secondly, the local energy and edge energy of the image are obtained by using local Renyi entropy and Canny operator respectively. At the same time, new adaptive weight coefficient and boundary indication function are constructed. Finally, the local binary fitting energy model (LBF) as an external energy term is introduced. In this paper, the contrast experiments are implemented in different image database. The robustness of the proposed model for segmentation of images with intensity inhomogeneity and complicated edges is verified.
본 논문에서는 객체의 윤곽선 정보에 기반한 수정된 그래프컷(Graph-cut) 알고리즘을 이용하여 동영상에서 효율적으로 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 첫 프레임에서 자동 추출 알고리즘 이용하거나 사용자와의 상호작용을 통해 영상에서 객체를 분리한다. 객체의 형태 정보를 상속시키기 위해 이전 프fp임에서 추출된 객체 윤곽선의 움직임을 예측한다. 예측된 윤곽선을 기준으로 블록 단위 히스토그램 역투영(Block-based Histogram Back-projection) 알고리즘을 수행하여 다음 프레임의 각 픽셀에 대한 객체와 배경의 컬러 모델을 형성한다. 또한 윤곽선을 중심으로 전체 영상에 대한 로그함수 기반의 거리 변환 지도(Distance Transform Map)를 생성하고 인접 픽셀간의 연결(link)의 확률을 결정한다. 생성된 컬러 모델과 거리 변환 지도를 이용하여 그래프를 형성하고 에너지를 정의하며 이를 최소화하는 과정을 통해 객체를 추출한다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과를 통해서 기존의 객체 추출 방법보다 제안하는 방법이 객체를 보다 정확하게 추출함을 확인할 수 있다.
In this paper, a neural network based approach using a self-organizing feature map is proposed for the segmentation of X ray images. A number of algorithms based on such approaches as histogram analysis, region growing, edge detection and pixel classification have been proposed for segmentation of general images. However, few approaches have been applied to X ray image segmentation because of blur of the X ray image and vagueness of its edge, which are inherent properties of X ray images. To this end, we develop a new model based on the neural network to detect objects in a given X ray image. The new model utilizes Mumford-Shah functional incorporating with a modified adaptive SOFM. Although Mumford-Shah model is an active contour model not based on the gradient of the image for finding edges in image, it has some limitation to accurately represent object images. To avoid this criticism, we utilize an adaptive self organizing feature map developed earlier by the authors.[1] It's learning rule is derived from Mumford-Shah energy function and the boundary of blurred and vague X ray image. The evolution of the neural network is shown to well segment and represent. To demonstrate the performance of the proposed method, segmentation of an industrial part is solved and the experimental results are discussed in detail.
최근 에너지의 무분별한 소비에 따른 유한에너지 부족으로 인하여 지구온난화 발생 등 지구환경이 변화함으로써 이에 대한 해결방법으로 친환경 에너지자원 확보 및 신재생에너지 자원량에 대한 국민들의 관심이 증대하고 있다. 본 연구에서는 최근 각광받고 있는 공간정보기술과 신재생 에너지인 태양광 에너지 분야에서의 활용 가능성을 타진하고자 LiDAR 데이터를 이용한 태양광에너지 자원도를 제작하였다. 연구 대상지는 경상북도에 위치하고 있는 울릉군의 울릉도를 선정하였다. 울릉군 지역의 항공 라이다(LiDAR : Light Detection And Ranging) 신규 촬영 및 자료처리를 통하여 1m급 등고선을 생성하였으며, 이를 활용하여 1m급 수치표고모델(Digital Elevation Model) 자료를 구축하였다. DEM 자료를 이용하여 태양 고도 및 방위각에 따른 태양광 입사범위를 파악하여 태양광에너지 평가 기술에 활용하였으며, 1m급의 정밀하고 정확한 공간해상도 자료를 기반으로 태양광에너지 자원도를 제작함으로써 보다 정확한 정보 반영과 과학적이고 합리적인 신재생에너지 자원량 평가 방법 제시가 가능할 것으로 기대된다.
음향방출기법은 구조물에 존재하는 손상 및 손상 메커니즘을 규명하는 가장 유효한 비파괴검사 수단으로 널리 이용되고 있다. 그러나 기존의 손상위치표정 기법은 탄성파 전파 속도에 크게 의존하는 기법의 한계에 의하여 복합재료 또는 이종의 재료로 구성된 구조물에서의 손상을 탐지하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 압축천연가스(CNG) 저장용기는 무게와 강성의 효율을 위하여 복합재료를 사용하여 외부를 보강하는 새로운 형태의 구조를 사용하고 있다. 이러한 다층 복합소재의 사용으로 기존의 손상탐지기법으로는 저장용기의 외부에서 가해지는 충격 혹은 결함에 의한 저장탱크에 발생한 손상의 측정이 매우 어렵게 되었다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구에서는 선행연구를 통하여 개발된 에너지 기반 contour D/B map 기법을 이용하여 4 가지 형식의 CNG 저장탱크에 발생한 외부 충격 신호의 손상 위치를 측정하였다. 각각의 형식의 저장탱크에서 측정된 손상 위치 결과를 비교 분석하여 새로운 기법의 측정 성능을 알아보았다.
DV(Discrete Variation)-X${\alpha}$ cluster calculation was employed to calculate the electronic states of ${\gamma}'- Fe_4N$ which was one of iron nitride phases synthesized from plasma ion nitriding to improve surface hardness and wear resistance. The result of calculated electron density of states for Fe was similar to the result of band calculation. The cluster used for calculation of electronic states of ${\gamma}'-Fe_4N$ was based on $Fe_{14}N$ cluster which comprises 15 atoms. Finally the electronic states of ${\gamma}'- Fe_4N$ such as net-charge, band order, energy level, electron wave-function, and contour map for electron density were derived by the calculation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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