본 논문에서는 물리기반 다상 유체 시뮬레이션의 정확성과 격자 크기 이하의 미세하고 사실적으로 아름다운 유체를 표현하기 위하여 이탈입자에 물리 기법을 추가하였다. 이탈 입자는 입자등위집합 기법에서 표시 입자들이 등위집합을 보정해 주고 남아 있는 입자들을 말하며, 본 논문은 이탈입자가 생성되는 방법을 기존과 다르게 하고, 미세한 공기방울을 표현한 양수의 이탈입자에서 견인력과 양력을 사용하여 유체 시뮬레이션을 확장하였다. 음수의 이탈입자는 또한 물방울과 스플래시 효과를 표현하였고, 등위집합의 음의 값과 합해지게 되면 그 노드의 속도에 영향을 주도록 설계하였다. 이렇게 양수의 이탈입자와 음수의 이탈입자를 사용하는 것은 유체 시뮬레이션에서 격자크기 이하의 상세함을 표현할 수 있고 역동적인 유체를 시뮬레이션 할 수 있게 한다.
This paper propose a extracting method of the region for image using segmentation and edge information. First propose algorithm extract information using canny edge detector and the image was divided by watershed segmentation. And it extract the mage with edge information by merging region. Finally we compare the proposed method with levelset method. In the result proposed method not only extract the image with accurate region but also reduce operation time.
This paper presents a new variational framework for detecting and tracking moving objects in image sequence. Motion detection is performed using Level Set Model. The original frame is used to provide th moving object boundaries Then, the detection and the tracking problem are addressed in a common framework that employs a inward-outward curve evolution function. This function is minimized using a gradient decent method.
FLIP 기반의 유체 시뮬레이션은 품질에 대비 높은 효율을 자랑하기 때문에 Visual Effect(VFX)산업에 널리 사용되고 있다. FLIP 기술에서는 바다와 같은 대규모의 물을 시뮬레이션 할 때 시각적으로 중요하지 않은 물의 안쪽까지도 파티클을 할당해야 하기 때문에 보이는 파티클보다 보이지 않는 파티클의 개수가 훨씬 많은 경우에는 시뮬레이션 작업의 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 레벨셋 (Level Set)과 Fluid Implicit Particle(FLIP) 기반의 유체 시뮬레이션 기법을 혼합(hybrid)한 효율적인 유체 시뮬레이션 기법을 제안한다. 파티클들을 물의 안쪽 표면 근처의 얇은 층에만 배치함으로써 사용되는 파티클의 갯수를 줄여서 결과적으로 시뮬레이션의 효율성을 크게 높일 수 있었다. 또한 [1]의 표면 재구성 기법과 moving least squares(MLS) [2] 기법을 결합한 새로운 유체 표면 재구성 기법을 적용하여 FLIP을 통해 격자(Grid) 기반 시뮬레이션에서 발생하는 수치적 소실을 줄이고 동시에 유체의 부드러운 표면을 유지할 수 있다. 본 논문의 혼합 시뮬레이션 기술은 높은 품질의 유체 시뮬레이션을 효율적으로 수행하여 다양한 규모의 유체를 표현할 수 있었다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제14권1호
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pp.57-66
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2010
In this paper, we develop the Automatic Number Plate Recognition (ANPR) System. ANPR is generally composed of the following four steps: i) The acquisition of the image; ii) The extraction of the region of the number plate; iii) The partition of the number and iv) The recognition. The second and third steps incorporate image processing technique. We propose to resolve this by using Partial Differential Equation(PDE) based segmentation method. This method is computationally efficient and robust. Results indicate that our methods are capable to recognize the plate number on difficult situations.
This work is concerned with a geometric inverse problem in fluid mechanics. The aim is to reconstruct an unknown obstacle immersed in a Newtonian and incompressible fluid flow from internal data. We assume that the fluid motion is governed by the Stokes-Brinkmann equations in the two dimensional case. We propose a simple and efficient reconstruction method based on the topological sensitivity concept. The geometric inverse problem is reformulated as a topology optimization one minimizing a least-square functional. The existence and stability of the optimization problem solution are discussed. A topological sensitivity analysis is derived with the help of a straightforward approach based on a penalization technique without using the classical truncation method. The theoretical results are exploited for building a non-iterative reconstruction algorithm. The unknown obstacle is reconstructed using a levelset curve of the topological gradient. The accuracy and the robustness of the proposed method are justified by some numerical examples.
본 논문에서는 watershed segmentation을 이용해서 특정한 영역의 윤곽선정보를 바탕으로 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 일반적인 영역추출방법에는 폐곡선을 이용한 영역추출방법, snake라 불리는 에너지 최소화를 이용한 active contour 방법 등 여러 가지가 있다. 특히 이러한 방법에는 연산시간이 많이 걸린다는 단점이 있는데, 이러한 문제점을 해결하기 위해서 canny edge detector를 사용하여 윤곽선 정보를 추출하고, watershed segmentation으로 영상을 분할한 후 윤곽선 정보를 이용해서 특정 영상의 영역에 대한 부분을 병합하여 추출하는 방법을 사용하였다. 제안하는 방법으로 기존의 추출 방법중의 하나인 levelset과 비교 실험한 결과 거의 동일한 영상의 결과를 얻을 수 있었으며 연산시간을 줄일 수 있었다.
본 논문은 실명(loss of eyesight)의 원인 중 하나인 녹내장의 진행과 진단 등의 의료 정보제공을 목적으로 양방향 곡선 전개 방식을 이용하여 망막 영상에서 시신경 원판(optic disk)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 정확한 경계 검출을 위하여 PDE 기반의 Image inpainting 방법으로 시신경 원판 위를 지나는 혈관을 제거하고 전처리 과정에서 발생하는 잡음제거와 경계의 보존을 위해 비등방성 필터링(anisotropic filtering)을 행한다. 혈관이 제거된 망막 영상에서 시신경 원판의 경계 검출은 초기 곡선에 강인한 양방향 곡선 방식으로 검출한다. 실험결과, 제안한 방법이 전체영상의 블러링 현상뿐만 아니라 시신경 원판 경계의 블러링 현상을 줄일 수 있었고, 기존의 방법에 비하여 정확한 경계를 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 공기방울이 있는 불투명한 얼음 구를 효율적으로 표현할 수 있는 기하학적 접근법 기반의 입자-격자 혼합 프레임워크를 소개한다. 격자를 통해 수온이 확산되고 입자를 통해 얼음 내부에 표현되는 공기방울을 표현한다. 노이즈한 용존공기장(Dissolved air field)이 생성되는 이전 기법의 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레벨셋을 이용하여 알고리즘을 경량화한다. 즉, 활성화 입자(Active particle)의 개수와 초기 용존산소량(Dissolved oxygen)을 이용하여 열확산의 종료 조건을 효율적으로 제어한다. 또한 공기방울 근처에만 계산했던 이전 용존공기장 기법을 투명한 영역에도 확산하여 사실적인 얼음 구를 표현했고, 입자의 방향성을 정확하게 계산하기 위해 레벨셋 기반의 접근법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제시한 방법은 기존 기법에 비해 약 3배정도 빨랐으며 시각적으로 개선된 불투명 얼음 구의 가시화 결과를 보여주기 때문에 물리적인 가상 얼음 형태를 표현하는 분야에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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