The decomposition of a structuring element for a morphological operation reduces the amount of the computation required for executing the operation. In this paper, we present a new technique for the decomposition of convex structuring elements for morphological operations. We formulated the linear constraints for the decomposition of a convex polygon in discrete space, then the constraints are applied to the decomposition of a convex structuring element. Also, a cost function is introduced to represent the optimal criteria for decomposition. We use linear integer programming technique to find the combination of basis structuring elements which minimizes the amount of the computation required for executing the morphological operation. Formulating different cost functions for different implementation methods and computer architectures, we can determine the optimal decompositions which guarantee the minimal amounts of computation on different computing environment.
Morphological 필터는 다양한 structuring element로서 morphological 연산으로 구성된다. 두개의 기본적인 morphological 연산은 erosion과 dilation이다. 두 연산에 기본을 두고 OC, CO 필터가 정의된다. 가우시안 잡음이 포함된 이미지의 잡음을 제거할 경우 OC 필터의 성능이 CO의 성능보다 우수함을 확인하였다. 본 논문에서는 이미지 처리에 있어서 하이브리드 메디안 필터를 구성하여 다른 필터 보다 화질의 선명도를 개선하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 해석하였다.
A morphological filtering algorithm using directional information is presented. Directional filtering technique is effective in reducing noises and preserving edges. The proposed directional filtering is composed of two stage filtering processes. The opening and closing operations in the lst stage are performed for the pixels is aligned to the vertical, horizontal, and two diagonal directions, respectively. The opening operation supresses the positive impulse noises, while the closing operation the negative ones. Then, each directional result and their average value are filtered by the opening or closing operations in the 2nd stage. The averaging operation diminishes the effects of Gaussian noises in the homogeneous regions. Thus, the morphological operation in the 1 st stageremoves the impulse noises and in 2nd stage reduces. Gaussian ones. The experimental results show that the proposed filtering is superior to the existing nonlinear filtering in the aspects of the subjective quality. Also, the morphological filtering method reduces the computational loads.
본 논문에서는 몰포러지 연산만을 적용하여 특징을 추출하고, 물체를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특징추출에서 사용한 몰포러지 연산은 에로전과 다이레이션, 에로전과 다이레이션을 연계한 오프닝과 크로우징, 몰포러지 연산을 이용한 에지 및 스케리톤 검출 연산 등이다. 특징을 기반으로 물체를 인식하는 과정에서는 차원을 축소하기 위해서 풀링 연산을 사용하였다. 다양한 형태소 중에서 $3{\times}3$ Rhombus, $3{\times}3$ Square, $5{\times}5$ Circle 형태소를 임의로 선정하여 몰포러지 연산을 수행하였다. 무작위 인터넷 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 물체인식 분야에서 유용한 알고리즘으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.
This study attempted to comparative analysis about the physical and morphological damage degrees of hair according to the bleaching methods by $H_2O_2$ concentration. As a result of the changes in the physical characteristics of the hair according to the deceleration operation methods by 3-6-9% and 9% $H_2O_2$ concentration, the intensity of tension considerably decreased but the elongation was increased. And the more the damage of hair, the larger the degree of change. Regarding the method of deceleration operation, the 3-6-9% deceleration operation method was more damaging than the 9% single deceleration operation method. In the change of the characteristics of the form of the hair, the control group of the 5-level deceleration hair generally showed a smooth external appearance and regular and closely overlapped epidermis and undamaged cuticle were observed. But in the 3-6-9% deceleration operation method and 9% single deceleration operation method, damages such as the irregular form of the edge of the epidermis and the unclear boundary between the epidermis occurred.
지도에서의 정보추출은 GIS의 구축을 위하여 매우 필요한 사항이다. 본 논문에서는 특수목적으로 제작된 지도내의 가옥을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 가옥을 추출하기 위하여 윤곽선 추출 기법을 사용하였으며 격자에 붙은 가옥을 처리하기 위하여 런 길이 코딩 방법을 사용하였다. 도로와 경계선에 접합되어 있는 가옥을 처리하기 위하여 형태학적 연산을 수행하였으며 형태학적 연산에서 발생하는 오인식을 없애기 위하여 한글 문자부를 제거하는 작업을 수행하였다.
이 연구에서는 형태학적 연산(Morphological Operator)과 CNN (Convolutional Neural Networks)의 개념을 결합하여 이미지 변환을 개선하고자 한다. 이를 위해서 형태학적 연산을 근사할 수 있는 연산을 제안한다. 그리고 제안한 연산을 CNN처럼 여러 필터를 사용할 수 있게 확장한 S-Convolution을 제안한다. 실험 결과 제안한 연산은 형태학적 연산을 학습할 수 있었다. 그리고 제안한 연산의 이미지 변환 성능을 검증하기 위해 GAN에 적용하여 실험하였다. 그 결과 S-Convolution이 기존 CNN을 사용한 GAN과 다른 변환이 가능하다는 것을 볼 수 있었다.
Mathematical morphology는 이론적 배경으로 신호 및 시스템의 기하학적 특성을 해석하는데 우수하고 잡음이 섞인 데이터를 고르기에 있어서 매우 성공적으로 적용되고 있다. 본 논문에서는 morphological필터의 하드웨어 구현은 같은 회로에서 gray scale dilation과 erosion을 수행하여 최소값과 최대값을 선택하도록 함으로써 회로의 복잡성을 줄이고 병렬처리가 가능하도록 하였다. Morphological filter의 구조는 structuring element블록, 이미지 데이타 블록, 제어 블록, ADD 블록, MIN/MAX블록으로 구성되고 실시간 처리가 가능하도록 하드웨어를 설계, one chip화 한다.
본 논문에서는 농담구조소(濃淡構造素)(GSE, grayscale structuring element)를 갖는 형태학 필터의 실시간 처리를 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 GSE로부터 유도된 basis matrix와 입력 샘플들로 구성된 input matrix를 이용하여 각 형태학 연산들을 소역행렬연산(local matrix operation)으로 새롭게 정의하고 있는데, 이를 이용하여 opening이나 closing과 같은 복합 형태학 연산들을 실시간으로 처리할 수 있음을 보였다. 제안된 알고리즘은 복원 형태학 연산들을 erosion과 dilation의 직렬조합(cascade combination)으로 처리하던 기존의 방법에 비해 적은 메모리를 필요로 하면서도, 출력을 얻기까지의 지연(遲延)(delay)이 훨씬 적다는 장점을 갖는다. 또한 본 논문에서는 형태학 필터를 VLSI로 구현하기 위한 효율적 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 p-bit으로 표현되는 신호에 대한 형태학 연산을 p개의 이진(binary) 형태학 연산자들의 조합으로 구현하였는데, 각 이진 연산자들은 MSB(most significant bit)부터 순차적으로 (bit-serial approach) 해당 레벨의 bit들을 처리하여 출력을 부를 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 형태학 필터의 VLSI 구현에 있어서 제안된 방법이 기존의 Threshold Decomposition 방법 등에 비해 보다 효율적이라는 것을 보였다.
본 논문에서는 수학적 모폴로지 연산과 가우시안 혼합 모형에 기초한 새로운 칼라 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 우리는 혼합 모형에서 구성 성분의 수를 결정하고, 각 구성 성분의 중심값을 계산하는데 모폴로지의 연산과 라벨링 연산을 이용한다. 그리고 칼라 특징 벡터의 확률 모형으로 가우시안 혼합 모형을 사용하고, 이들의 모수 값들을 추정하는데 결정적 어닐링 EM알고리즘을 사용한다. 최종적으로 혼합 모형으로부터 계산된 사후 확률을 이용하여 칼라 영상을 분할한다. 실험 결과를 통하여 모폴로지 연산이 혼합모형의 수를 자동으로 결정하고 각 성분의 모드를 계산하는데 아주 효율적인 방법임을 보였고, 또한 결정적 어닐링 EM 알고리즘에 의하여 추정된 가우시안 혼합 모형을 사용하여 계산된 사후 확률에 의한 영상 분할 방법이 기존의 분할 알고리즘보다 정확한 분할 방법임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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