본 논문에서는 개선된 동적 윤곽선 모델을 이용하여 높은 시간 해상도를 가진 EBT 폐 영상에서 폐실질 영역을 검출하였다. 기존의 동적 윤곽선 모델에서 물체의 경계선을 얻기 위한 방법은 에너지 최소화 형태로서 내부에너지와 외부에너지를 조절함으로써 검출되어 질 수 있다. 그러나 이 방법에서는 초기화 지정 문제나 내부 에너지의 탄성과 구부러짐의 특성 때문에 요면 영역에 대하여 빈약한 수렴성 등의 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 요면 문제들을 해결하면서 폐실질 영역으로 수렴시키기 위해 윤곽선 상에 있는 제어 점들을 이웃 점들과 함께 각각 수직 이등분선 상의 한점에 이동시킴으로써 내부 에너지를 조절하고, 입력받은 영상의 에너지를 나타내는 외부에너지와 함께 에너지를 최소화시킴으로써 원하는 폐실질 영역에 윤곽선이 수렴할 수 있도록 하였다. 요면 영역에 대한 수렴은 이런 내부에너지에 의해 효과적으로 구현 될 수 있었고, 하나의 초기 윤곽선에서 다중 물체들도 검출될 수 있어서 의료 영상에서의 폐실질 영역 검출에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제7권1호
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pp.47-50
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2006
An active contour model has been used to detect the edges in a still image. In order to apply the active contour model to edge detection, the energy function which consists of internal, external and image energies should be defined. After defining the energy function, the edge of an object is detected through minimization of the value of the energy function. In this paper, the modified internal energy function is proposed to improve the convergence of the energy function when the active contour model is applied to the tracking of deformable objects using the greedy algorithm. In order to show the performance of the proposed energy function, experiments were carried out for the still and animated images.
지형도를 입력하여 추출된 등고선으로부터 수치고도모델을 생성하는 과정에서 발생하는 문제를 다루고 있다. 흔히 사용되는 선형보간법의 문제점을 지적하고 닫혀진 단일 등고선 내부의 고도 보간방법을 제시한다 .단일 평면상에 제어점이 있어야한다는 제약점을 없애고 공간 상에서 제어점을 찾아낸후 3차곡선으로 보간하는 방법을 기술하고 있다. 인위적인 등고선과 실제의 등고선에 대해서 적용한 결과 자연스럽고 정확한 복원이 이루어졌다.
While developing physical prototype from CAD model, rapid prototyping mainly focuses on two key points reducing time and material consumption. So, we have to change from a traditional solid model to building a hollowed prototype. In this paper, a new method is presented to hollow out solid objects with uniform wall thickness to increase RP efficiency. To achieve uniform wall thickness, it is necessary to generate internal contour by slicing the offset model of an STL model. Due to many difficulties in this method, this paper proposes a new algorithm that computes internal contours computing offset model which is generated from external contour using wall thickness. Proposed method can easily compute the internal contour by slicing the offset surface defined by the sum of circle swept volumes of external contours without actual offset and the circle wept volumes. Internal contour existences are confirmed by using the external point. Presented algorithm uses the 2D geometric algorithm allowing RP implementation more efficient. Various examples have been tested with implementation of the algorithm, and some examples are presented for illustration.
Active contour models have been extensively used to segment, match, and track objects of interest in computer vision and image processing applications, particularly to locate object boundaries. With conventional methods an object boundary can be extracted by controlling the internal energy and external energy based on energy minimization. However, this still leaves a number of problems, such as initialization and poor convergence in concave regions. In particular, a contour is unable to enter a concave region based on the stretching and bending characteristic of the internal energy. Therefore, this study proposes a method that controls the internal energy by moving the local perpendicular bisector point of each control point on the contour, and determines the object boundary by minimizing the energy relative to the external energy. Convergence at a concave region can then be effectively implemented as regards the feature of interest using the internal energy, plus several objects can be detected using a multi-detection method based on the initial contour. The proposed method is compared with other conventional methods through objective validation and subjective consideration. As a result, it is anticipated that the proposed method can be efficiently applied to the detection of the pulmonary parenchyma region in medical images.
Active contour로 알려져 있는 snake는 반복적인 계산으로 이미지상에서 찾고자 하는 물체의 외곽선에 수렴하는 contour로 이미지 상의 물체의 외곽선으로부터 발생하는 외부 에너지(external energy)와 contour 자체로부터 기인하는 내부 에너지(internal energy)를 최소화하는 방향으로 움직인다. 그러나 물체의 윤곽선으로부터 발생하는 외부 에너지는 찾고자 하는 물체뿐만 아니라 주위의 다른 물체로부터도 발생하므로 만일 추적하고자 하는 물체의 주변에 다른 물체들이 존재한다면 snake은 올바르게 동작하지 않게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 물체의 색상정보를 이용하는 방식을 제안하였다. 물체의 색상 정보는 물체의 고유한 특성 중의 하나로 본 논문에서는 색상정보를 이용하여 원래의 이미지를 찾고자 하는 물체의 색상과 얼마나 유사한가를 나타내는 확률 이미지로 변환하였다. 이렇게 변환된 확률 이미지 상에서 snake 알고리즘을 적용함으로써 배경의 다른 물체로부터 발생하는 외부 에너지를 효과적으로 제거할 수 있다. 또한 본 논문에서는 물체가 이동함에 따라 변화하는 색상 정보를 지속적으로 갱신함으로써 물체의 추적이 효과적으로 이루어지도록 하였다.
본 논문은 Kass가 제안한 수식을 수정했다. 첫 번째로, 물체의 내부나 외부에 초기 값을 설정할 수 있도록 하였으며, 물체의 윤곽선을 보다 빨리 쉽게 추출할 수 있고 에지가 강한 곳으로 움츠려드는 것을 개선하였다. 두 번째로 내부에너지 수식을 개선하였고, $3{times}3$ 행렬을 사용하였다. 세 번째로 에너지 항을 부과하여 한 점에 모이는 현상을 처리했고, 임계값을 사용하여 윤곽선을 정확하게 추출하도록 알고리즘을 수정하였다. 알고리즘을 수정한 결과, 초기 값을 쉽게 설정했고 높은 곡률의 물체도 추출했다. 피드백시스템을 사용하여 처리속도를 개선했다.
The purpose of this study is to examine the variation of pitch contour observed in the reading of Korean sentences produced by Chinese Korean-learners. In the reading context, Korean sentence intonation can be described by considering accentual phrases' pitch pattern and intonational phrases' boundary tone. But when APs and IPs connect to each other to form sentences, another aspect of speech production must be considered, that is declination of pitch contour. So, in order to examine how Chinese speakers produce Korean sentence intonation, we have analysed the sentences' pitch contours produced by fourteen Chinese speakers differing in proficiency, and compared them to pitch contours produced by six Korean native speakers. The results show that Chinese speakers tend to decline the pitch contour in shorter sentences, but for longer sentences, the declination was not observed. Moreover, even though Chinese speakers produced sentences with declination, internal tonal modulation differs from native speakers.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권3호
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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.
본 논문에서는 단일 프레임 영상에 존재하는 객체를 Active Contour 기반의 영역 분할 과정을 거쳐 분할하였다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽 형태를 검출해내는 것으로 다중 객체 분할을 위해 각 객체의 윤곽 형태를 검출해 낼 수 있도록 다중 탐색 시작점을 갖도록 하였다. 생성된 객체 별 윤곽 정보를 기반으로 이진화하여 초기 객체 영역을 생성하였다. 초기 객체 영역 내부의 홀 영역과 픽셀 값의 변화로 인한 내부 분할을 hole filling을 수행하여 보정함으로써 최종 객체 영역을 생성하였다. 제안한 기법은 기존 영역 기반 분할의 문제점인 잡음이나 경계선 부근에서 객체 분할이 정확히 이루어지지 않는 부분을 보완하였다. 제안 방법을 비교하기 위해 실제 영상에 기존에 제안된 객체 분할 방법과 제안한 방법을 각각 적용하여 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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