• 제목/요약/키워드: Image-based analysis

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GHA를 이용한 상표영상의 내용기반 검색 알고리즘 (Content Based Brand Image Searching Algorithm using GHA)

  • 서석배;성창우;이경화;강대성
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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    • pp.129-132
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    • 2000
  • In this paper, we deal with content based searching algorithm for brand image using GHA(Generalized Hebbian Algorithm). GHA is a part of PCA(Principal Component Analysis), that has single-layer perceptron operates and self-organizing performances. We used this algorithm for feature extracts of brand images, and our simulations verify the high performance than present text based methods.

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색상에 기반한 영상분석기법을 이용한 콘크리트 거더의 휨 거동 분석 (Evaluation of the Bending Behavior of RC beam by Using Color-based Image Processing Method)

  • 우태련;정치영;김인태;이종한;정진환
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제24권4호
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    • pp.48-54
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    • 2020
  • 철근콘크리트 구조물에서 균열은 가장 대표적인 손상 유형으로써 구조물의 파괴거동특성 파악을 위한 중요한 분석자료로 활용되고 있다. 현재 균열조사는 대부분 육안조사에 의존하고 있으며, 이에 대한 개선을 위해서 많은 연구자들이 영상분석기법을 제안하고 있다. 본 연구에서는 영상분석기법을 활용하여 실내 실험수준에서 적용하기 위한 균열평가 방법을 제안하였다. 색상을 이용한 영상분석 기법은 영상내 존재하는 객체들 간의 경계면을 구분하기 위한 것으로 사전에 정의된 색상을 기준으로 비슷한 색상들을 하나의 영역으로 분리하기 위한 방법이다. 본 연구에서는 영상분석의 정확도를 향상시키기 위해서 콘크리트 표면에 파랑색 페인트를 도포하고 휨 실험을 수행하였다. 영상분석결과 균열확대경 대비 우수한 정확도의 균열폭 측정이 가능하였고, 동시에 보의 처짐 역시 분석이 가능하였다. 균열과 처짐 모두 기존 계측방법과 유사한 정확도를 확인할 수 있었으며, 계측 용이성 측면에서 영상분석기법이 매우 우수함을 알 수 있었다.

Analysis for Forest Fire Damage Severity Map in Cheongyang

  • Jung Tae-Woong;Yoon Bo-Yeol;Yoo Jae-Wook;Kim Choen
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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    • pp.537-540
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    • 2004
  • Space-borne multi-sensor data could provide fire scar and bum severity mapping. This paper will present detail mapping of burnt areas in Cheongyange Yesan of Korea with ETM+ image. Burn severity map based on ETM+ image was found to be affected by strong topographic illumination effects in mountainous forest area. Topographic effect is a factor which causes errors in classification of high spatial resolution image like IKONOS image. Minnaert constants J( in each band of ETM+ image is derived for reduction of mountainous terrain effects. Finally, this paper computes quantitative analysis of forest fire damage by each forest types.

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칼라와 에지 정보를 이용한 내용기반 영상 검색 (Contents-based Image Retrieval Using Color & Edge Information)

  • 박동원;안성옥
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.81-91
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    • 2005
  • 본 논문에서는 칼라와 에지 정보를 이용한 내용기반 영상검색 기법을 제안하였다. 기존의 RGB 공간 정보를 이용하기 보다는, 시각적 인식에 보다 중점을 둔 HSI칼라 공간에서 고찰하였다. 비슷한 류의 색을 대표색으로 통합 표현하여, 개선된 칼라 정보 이용법을 본 연구에서 제안하였다. 또한 칼라 정보만을 이용했을 때의 시스템 성능상의 결점을 보완하기 위하여, 효율적인 에지 디텍션 기법을 함께 사용하였다. 칼라와 에지 기법을 통합함에 있어서, 각각의 기법에 적절한 가중치를 배분함으로써 시스템 성능을 실험적으로 향상시켰다.

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다공성 기지를 갖는 복합재의 이미지 기반 전산 모형화 및 기공 탄성 계수 산출 (Image-Based Computational Modeling of Porous Matrix Composites and Calculation of Poroelastic Coefficients)

  • 김성준;신의섭
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제38권5호
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    • pp.527-534
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    • 2014
  • 본 논문에서는 이미지 기반 전산 모형을 이용하여 섬유강화 복합재료의 기공 탄성 해석을 수행하였다. 먼저 다공성 기지에 대한 단면 이미지를 분석하여 기공도, 기공 개수, 기공 분포 등을 확인하였다. 이미지의 해상도, 위치, 크기에 따른 전산 모형화 및 유한요소 해석을 수행하였으며, 주요 결과로써 유효 탄성 계수, 기공 탄성 인자, 변형 에너지 밀도를 정량적으로 산출하였다. 기공 탄성 인자는 유효 탄성 계수와 기공 압력에 의한 팽창 변형도를 기준으로 계산하였다. 또한 이미지 기반 전산 모형을 이용한 기공 탄성 해석 결과의 신뢰성 확인을 위해, 기공의 형상 및 배열을 단순화시킨 대표 체적 요소 모형의 해석 결과와 비교하였다.

A Novel Automatic Algorithm for Selecting a Target Brain using a Simple Structure Analysis in Talairach Coordinate System

  • Koo B.B.;Lee Jong-Min;Kim June Sic;Kim In Young;Kim Sun I.
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.129-132
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    • 2005
  • It is one of the most important issues to determine a target brain image that gives a common coordinate system for a constructing population-based brain atlas. The purpose of this study is to provide a simple and reliable procedure that determines the target brain image among the group based on the inherent structural information of three-dimensional magnetic resonance (MR) images. It uses only 11 lines defined automatically as a feature vector representing structural variations based on the Talairach coordinate system. Average characteristic vector of the group and the difference vectors of each one from the average vector were obtained. Finally, the individual data that had the minimum difference vector was determined as the target. We determined the target brain image by both our algorithm and conventional visual inspection for 20 healthy young volunteers. Eighteen fiducial points were marked independently for each data to evaluate the similarity. Target brain image obtained by our algorithm showed the best result, and the visual inspection determined the second one. We concluded that our method could be used to determine an appropriate target brain image in constructing brain atlases such as disease-specific ones.

의도적인 공감각 기반 영상-음악 변환 시스템 구현 (Implementation of the System Converting Image into Music Signals based on Intentional Synesthesia)

  • 배명진;김성일
    • 전기전자학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.254-259
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    • 2020
  • 본 논문은 사전에 학습된 기억으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각으로 영상에서 음악으로 변환하는 시스템을 구현하였다. 영상에서 변환정보로 색상(Color), 질감(Texture), 모양(Shape)을 사용하여 음악의 멜로디(Melody), 하모니(Harmony), 리듬(Rhythm) 정보로 변환하였다. 정적인 영상에서 단조로운 음이 반복되는 것을 최소화하고 영상에 있는 정보를 표현하기 위해 색상의 분포도에 따라 확률적으로 멜로디를 선택하여 출력함으로써 자연스럽게 음을 구성할 수 있도록 하였고, 영상에서 질감은 통계적 질감 특징 추출방식인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)의 7가지 특징으로 하모니의 장조와 단조를 표현하였다. 마지막으로 모양은 영상의 외곽선을 추출한 후 주파수 성분 분석인 허프 변환(Hough Transform)을 이용해 선 성분을 검출하여 각도의 분포에 따라 리듬을 선택하는 방식으로 음악을 생성하였다.

3D 공간상에서의 주변 기울기 정보를 기반에 둔 필터 학습을 통한 MRI 영상 초해상화 (MRI Image Super Resolution through Filter Learning Based on Surrounding Gradient Information in 3D Space)

  • 박성수;김윤수;감진규
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.178-185
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    • 2021
  • Three-dimensional high-resolution magnetic resonance imaging (MRI) provides fine-level anatomical information for disease diagnosis. However, there is a limitation in obtaining high resolution due to the long scan time for wide spatial coverage. Therefore, in order to obtain a clear high-resolution(HR) image in a wide spatial coverage, a super-resolution technology that converts a low-resolution(LR) MRI image into a high-resolution is required. In this paper, we propose a super-resolution technique through filter learning based on information on the surrounding gradient information in 3D space from 3D MRI images. In the learning step, the gradient features of each voxel are computed through eigen-decomposition from 3D patch. Based on these features, we get the learned filters that minimize the difference of intensity between pairs of LR and HR images for similar features. In test step, the gradient feature of the patch is obtained for each voxel, and the filter is applied by selecting a filter corresponding to the feature closest to it. As a result of learning 100 T1 brain MRI images of HCP which is publicly opened, we showed that the performance improved by up to about 11% compared to the traditional interpolation method.

Heterotopia images of fashion space represented on Instagram - Focusing on the case of Ader Space in Korea -

  • Syachfitrianti Gadis Nadia;Se Jin Kim
    • 복식문화연구
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    • 제31권4호
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    • pp.467-488
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    • 2023
  • The purpose of this study is to determine the concepts of heterotopic image and fashion space, and the characteristics of fashion space and images from the perspective of fashion brands and users. This study examines the evolution of fashion space and consumers with it, based on Foucault's theory of heterotopia, which refers to spaces that blend contradictory features not typically found within a single physical structure. This is accomplished by employing a single case study of Ader Error's Ader Space, a Seoul-based brand known for its unique approach to presenting and communicating fashion. Based on an analysis of Instagram posts of Ader Error along with the hashtag searches "aderspace" and "adererror", this study categorizes heterotopia from the perspective of fashion brands into three properties: fashion space as a medium for selling fashion products; fashion space as getaway to hybrid fashion practices; and fashion space as an illusionary place to experience fashion. From the user perspective, the heterotopic image of Ader Space portrayed on Instagram is characterized by the image of fashion products in an extraordinary fashion space, the image of a fashion space beyond space and time, and the image of exposing the hidden and the illusion-compensation of fashion space. This study contributes to a heightened understanding of the evolutionary concept of the fashion space.

SiPM PET/CT에서 3D 프린팅 기반 자체제작한 팬텀을 이용한 iMAR 알고리즘 유용성 평가에 관한 연구 (The feasibility of algorithm for iterative metal artifact reduction (iMAR) using customized 3D printing phantom based on the SiPM PET/CT scanner)

  • 이민규;박찬록
    • 핵의학기술
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    • 제28권1호
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    • pp.35-40
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    • 2024
  • Purpose: To improve the image quality in positron emission tomography (PET), the attenuation correction technique based on the computed tomography (CT) data is important process. However, the artifact is caused by metal material during PET/CT scan, and the image quality is degraded. Therefore, the purpose of this study was to evaluate image quality according to with and without iterative metal artifact reduction (iMAR) algorithm using customized 3D printing phantom. Materials and Methods: The Hoffman and Derenzo phantoms were designed. To protect the gamma ray transmission and express the metal portion, lead substance was located to the surface. The SiPM based PET/CT was used for acquisition of PET images according to application with and without iMAR algorithm. The quantitative methods were used by signal to noise ratio (SNR), coefficient of variation (COV), and contrast to noise ratio (CNR). Results and Discussion: The results shows that the image quality applying iMAR algorithm was higher 1.15, 1.19, and 1.11 times than image quality without iMAR algorithm for SNR, COV, and CNR. Conclusion: In conclusion, the iMAR algorithm was useful for improvement of image quality by reducing the metal artifact lesion.