$\textbullet$ Image segmentation is an essential technique of image analysis. In spite of the traditional issues in contour initialization and boundary concavities, active contour models(snakes) are popular and known as successful methods for segmentation. $\textbullet$ We could find in experiment that snake using Gaussian External Force is fast in time but low in accuracy and snake using Gradient Vector Flow by Chenyang Xu and Jerry L. Prince is high in accuracy but slow in time. $\textbullet$ In this paper, we presented a new active contour model, GGF snake, for segmentation of endoscopic image. Proposed GGF snake made up for the defects of the traditional snakes in contour initialization and boundary...
Control of tool-environment interaction force to comply the robot system to an environment is of vital in many automated process. This paper presents the implementation of an adaptive force control with commercial robot system in two dimensional contour following task. A model reference adaptive control system, combined with the linear compensators, is implemented. That is, a use of adaptive control is to provide an auxiliary control system so that the contour following performance can be improved from that of using linear control system only. Hyperstability is used to derive the adaptive control law. Experimental verification of the proposed control system is obtained using PUMA 560 robot system. Data obtained experimentally shows that the use of additional adaptive control system improves the contour following performance about 30% in RMS contact force errors upon that of the system controlled by the linear compensators only.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.6
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pp.105-114
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2011
The snake algorithm is widely adopted to track objects by extracting the active contour of the object from background. However, it fails to track the target converging to the background if there exists background whose gradient is greater than that of the pixels on the contour. Also, the contour may shrink when the target moves fast and the snake algorithm misses the boundary of the object in its searching window. To alleviate these problems, we propose an improved algorithm that can track object contour more robustly. Firstly, we propose two external energy functions, the edge energy and the contrast energy. One is designed to give more weight to the gradient on the boundary and the other to reflect the contrast difference between the object and background. Secondly, by computing the motion vector of the contour from the difference of the two consecutive frames, we can move the snake pointers of the previous frame near the region where the object boundary is probable at the current frame. Computer experiments show that the proposed method is more robust to the complicated background than the previously known methods and can track the object with fast movement.
Active Contour Model, that is, Snake algorithm is effective for detection and tracking the objects. However, this algorithm has some drawbacks; numerous parameters must be designed(weighting factors, iteration steps, etc.), a reasonable initialization must be available and moreover suffers from numerical instability. Therefore we propose a novel Energy Corrected Snake(ECS) algorithm which improved on external energy of Snake algorithm for detection and tracking the moving object more effectively. The proposed algorithm uses the difference image, getting when the object is moving. It copies four direction images from the difference image and performs the accumulating compute to erasing image noise, so that it gets external energy steadily. Then external energy united with contour that is computed by internal energy. Consequently we can detect and track the moving object more speedily and easily. To show the effectiveness of the proposed algorithm, we experiment on 3 situations. The experimental results showed that the proposed algorithm outperformed by 6$\sim$9% of detection rate and 6$\sim$11% of tracker detection rate compared with the Snake algorithm.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.6
no.1
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pp.100-104
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2008
Generally, it is difficult to find constant patterns on identifiers in a container image, since the identifiers are not normalized in color, size, and position, etc. and their shapes are damaged by external environmental factors. This paper distinguishes identifier areas from background noises and removes noises by using an ART2-based quantization method and general morphological information on the identifiers such as color, size, ratio of height to width, and a distance from other identifiers. Individual identifier is extracted by applying the 8-directional contour tracking method to each identifier area. This paper proposes a refined ART2-based RBF network and applies it to the recognition of identifiers. Through experiments with 300 container images, the proposed algorithm showed more improved accuracy of recognizing container identifiers than the others proposed previously, in spite of using shorter training time.
Residual stresses arising from the materials processing such as welding and joining affect significantly the structural integrity depending on the external loading condition. The quantitative measurement of the residual stresses is of great importance in order to characterize the effects of the residual stresses on the structural safety. In this paper, we introduce a newly devised destructive technique, the contour method (CM), which is applied for the measurements of the residual stress distributions through the thickness of a 80 mm thick steel weld. Residual stresses are evaluated from the contour, which is the normal displacement on a cut surface produced by the relaxation of residual stresses, using a finite element model. The CM provides a two-dimensional map of the residual stresses normal to the cut surface. The CM developed in the present study was validated in comparison with the residual stress distribution determined by a well-established neutron-diffraction residual stress instrument (RSI) instrumented in HANARO neutron research reactor.
Image segmentation is an essential technique of image analysis. In spite of the issues in contour initialization and boundary concavities, active contour models(snakes) are popular and successful methods for the segmentation. In this paper, we present a new active contour model, GGF snake, for segmentation of endoscopic image. The GGF snake is less sensitive to contour initialization and ensures high accuracy, large capture range, and fast CPU time for computing external force. It was observed that the GGF snake produced more reasonable results in various image types, such as simple synthetic images, commercial digital camera images, and endoscopic images than previous snakes did.
Kim, Jong-Won;Kim, Dae-Hyun;Choi, Joon-Yong;Won, Yeong-Jin
Journal of radiological science and technology
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v.35
no.4
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pp.327-333
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2012
Purpose: To analyze the correlation between dose volume histograms(DVH) based on organ outer wall contour and organ wall delineation for bladder and rectum, and to compare the doses to these organs with the absorbed doses at the bladder and rectum. Material and methods: Individual CT based brachytherapy treatment planning was performed in 13 patients with cervical cancer as part of a prospective comparative trial. The external contours and the organ walls were delineated for the bladder and rectum in order to compute the corresponding dose volume histograms. The minimum dose in 0.1 $cm^3$, 1 $cm^3$, 2 $cm^3$, 5 $cm^3$, 10 $cm^3$ volumes receiving the highest dose were compared with the absorbed dose at the rectum and bladder reference point. Results: The bladder and rectal doses derived from organ outer wall contour and computed for volumes of 2 $cm^3$, provided a good estimate for the doses computed for the organ wall contour only. This correspondence was no longer true when large volumes were considered. Conclusion: For clinical applications, when volumes smaller than 5 $cm^2$ are considered, the dose-volume histograms computed from external organ contours for the bladder and rectum can be used instead of dose -volume histograms computed for the organ walls only. External organ contours are indeed easier to obtain. The dose at the ICRU rectum reference point provides a good estimate of the rectal dose computed for volumes smaller than 2 $cm^2$ only for a midline position of the rectum. The ICRU bladder reference point provides a good estimate of the dose computed for the bladder wall only in cases of appropriate balloon position.
In order to extract and analyze complex features of the behavior of animals in response to external stimuli such as toxic chemicals, we implemented an adaptive computational method to characterize changes in the behavior of chironomids in response to treatment with the insecticide, diazinon. In this paper, we propose an energy minimization model to extract the features of response behavior of chironomids under toxic treatment, which is applied on the image of velocity vectors. It is based on the improved active contour model and the variations of the energy functional, which are produced by the evolving active contour. The movement tracks of individual chironomid larvae were continuously measured in 0.25 second intervals during the survey period of 4 days before and after the treatment. Velocity on each sample track at 0.25 second intervals was collected in 15-20 minute periods and was subsequently checked to effectively reveal behavioral states of the specimens tested. Active contour was formed around each collection of velocities to gradually evolve to find the optimal boundaries of velocity collections through processes of energy minimization. The active contour which is improved by T. Chan and L. Vese is used in this paper. The energy minimization model effectively revealed characteristic patterns of behavior for the treatment versus no treatment, and identified changes in behavioral states .is the time progressed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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