Popular methods for extracting a text region in video images are in general based on analysis of a whole image such as merge and split method, and comparison of two frames. Thus, they take long computing time due to the use of a whole image. Therefore, this paper suggests the faster method of extracting a text region without processing a whole image. The proposed method uses line sampling methods, FFT and neural networks in order to extract texts in real time. In general, text areas are found in the higher frequency domain, thus, can be characterized using FFT The candidate text areas can be thus found by applying the higher frequency characteristics to neural network. Therefore, the final text area is extracted by verifying the candidate areas. Experimental results show a perfect candidate extraction rate and about 92% text extraction rate. The strength of the proposed algorithm is its simplicity, real-time processing by not processing the entire image, and fast skipping of the images that do not contain a text.
Kim, Pil-Un;Lee, Yun-Jung;Kim, Gyu-Dong;Jung, Young-Jin;Cho, Jin-Ho;Chang, Yong-Min;Kim, Myoung-Nam
Journal of Korea Multimedia Society
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v.9
no.12
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pp.1588-1595
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2006
In this paper, we proposed a liver extracting procedure for computer aided liver diagnosis system. Extraction of liver region in an abdominal CT image is difficult due to interferences of other organs. For this reason, liver region is extracted in a region of interest(ROI). ROI is selected by the window which can measure the distribution of Hounsfield Unit(HU) value of liver region in an abdominal CT image. The distribution is measured by an existential probability of HU value of lever region in the window. If the probability of any window is over 50%, the center point of the window would be assigned to ROI. Actually, liver region is not clearly discerned from the adjacent organs like muscle, spleen, and pancreas in an abdominal CT image. Liver region is extracted by the watershed segmentation algorithm which is effective in this situation. Because it is very sensitive to the slight valiance of contrast, it generally produces over segmentation regions. Therefore these regions are required to merge into the significant regions for optimal segmentation. Finally, a liver region can be selected and extracted by prier information based on anatomic information.
In this paper, we have designed a region-based image retrieval system, FRIP(Finding Region In the Pictures). This system includes a robust image segmentation scheme using color and texture direction and retrieval scheme based on features of each region. For image segmentation, by using a circular filter, we can protect the boundary of round object and merge stripes or spots of objects into body region. It also combines scaled and shifted color coordinate and texture direction. After image segmentation, in order to improve the storage management effectively and reduce the computation time, we extract compact features from each region and store as index. For user interface, by the user specified constraints such as color-care / don't care. scale-care / dont care, shape-care / dont care and location-care / dont care, the overal/ matching score is estimated and the top Ie nearest images are reported in the ascending order of the final score.
In this paper, we propose an image segmentation method preserving object's boundaries by using the number of quantized colors and merging regions using adaptive threshold values. First of all, the proposed method quantizes an original image by a vector quantization and the number of quantized colors is determined differently using PSNR each image. We obtain initial regions from the quantized image, merge initial regions in CIE Lab color space and RGB color space step by step and segment the image into semantic regions. In each merging step, we use color distance between adjacent regions as similarity-measure. Threshold values for region-merging are determined adaptively according to the global mean of the color difference between the original image and its split-regions and the mean of those variations. Also, if the segmented image of RGB color space doesn't split into semantic objects, we merge the image again in the CIE Lab color space as post-processing. Whether the post-processing is done is determined by using the color distance between initial regions of the image and the segmented image of RGB color space. Experiment results show that the proposed method splits an original image into main objects and boundaries of the segmented image are preserved. Also, the proposed method provides better results for objective measure than the conventional method.
Biologist must have to do 2DGE biological experiment for Protein Search and Analysis. This experiment coming into being 2 dimensional image. 2DGE (2D Gel Electrophoresis : two dimensional gel electrophoresis) image is the most widely used method for isolating of the objective protein by comparative analysis of the protein spot pattern in the gel plane. The process of protein spot analysis, firstly segment protein spots that are spread in 2D gel plane by image processing and can find important protein spots through comparative analysis with protein pattern of contrast group. In the algorithm which detect protein spots, previous 2DGE image analysis is applies gaussian fitting, however recently Watersheds region based segmentation algorithm, which is based on morphological segmentation is applied. Watersheds has the benefit that segment rapidly needed field in big sized image, however has under-segmentation and over-segmentation of spot area when gray level is continuous. The drawback was somewhat solved by marker point institution, but needs the split and merge process. This paper introduces a novel marker search of protein spots by watersheds-based hierarchical threshold, which can resolve the problem of marker-driven watersheds.
In this paper, we propose a new scheme to generate region-of-interest (ROI) enhanced depth maps in the hybrid camera system, which is composed of a low-resolution depth camera and a high-resolution stereoscopic camera. The proposed method creates an ROI depth map for the left image by carrying out a three-dimensional (3-D) warping operation onto the depth information obtained from the depth camera. Then, we generate a background depth map for the left image by applying a stereo matching algorithm onto the left and right images captured by the stereoscopic camera. Finally, we merge the ROI map with the background one to create the final depth map. The proposed method provides higher quality depth information on ROI than the previous methods.
PACS의 보급으로 인하여 CT, MRI 등의 의료영상이 진료에 광범위하게 사용되고 있고, 또 의사가 좀 더 정량적이거나 사실적인 visualization을 위해서 분할은 필수적으로 수행되어져야 할 과정이라고 할 수 있다. 의료 영상에서 watershed 알고리듬을 이용하여 분할을 하는데 있어 가장 큰 문제가 되는 점은 과분할현상(Oversegmentation)이기 때문에 그 분할된 영역을 의미 있는 영역별로 합치는 영역 병합(merge) 과정을 필요로 하게 된다. 의료영상에서 모호한 경계는 매우 빈번하게 나타나기 때문에 기존의 병합 방법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 모호한 경계를 갖는 영상에서도 알맞는 병합을 가질 수 있는 적응적 영역 병합 방법을 제안한다. 제안된 분할 방법을 DICOM 영상의 폐 영상과 다리 뼈 영상에서 실험하였다. 그 결과 뼈와 폐영역을 성공적으로 병합하면서 인접한 장기들과는 구분 지을 수 있었다.
Fatigue crack growth rates(i.e. crack initiation and crack growth of short and long crack) are investigated using commercial plates of high strength Al alloy 7075-T651 for the transverse-longitudinal(T-L) direction in air, water and sea water. Also, the evaluation direct current potential drop(D.C.P.D) method and the fractographical analysis by SEM are carried out. Near threshold region, short crack growth rates were much faster than those of comparable long cracks, and these short crack growth rates actually decrease with increasing crack growth and eventually merge with long crack data. Fatigue crack propagation rates in aggressive media(i.e. sea water) increase noticeably over three times those in air. One of the most significant characters in this phenomenon as a corrosion-fatigue causes an acceleration in crack growth rates. Sea water environment, particularly Cl$^{[-10]}$ solution brings the most detrimental effects to aluminum alloy. The result of fractographical morphology in air, water and sea water by SEM shows obvious dimpled rupture and typical striation in air, but transgranular fracture surface in water and sea water.
In flash memory, many previous garbage collection methods only merge blocks statically and do not consider the contents of buffer. These schemes may cause more unnecessary block erase operations and page copy operations. However, since flash memory has the limitation of maximum rate and life cycle to delete each block, an efficient garbage collection method to evenly wear out the flash memory region is needed. This paper proposes a memory compaction scheme based on block-level buffer for flash memory. The proposed scheme not only merges the data blocks and the corresponding log block, but also searches for the block-level buffer to find the corresponding buffer blocks. Consequently, unnecessary potential page copying operations and block erasure operations could be reduced, thereby improving the performance of flash memory and prolonging the lifetime of flash memory.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.104-108
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1999
It is presented many effect that represented by implicated one image more than each images with a fragment meaning. ‘Mosaic’ is technique be applied at this situation. ‘Mosaic’ is created by complicated one new image which by multi image be eliminated overlap region. This research is development for mosaic system by multi image. The system is divided that shot segmentation and mosaic image creation. Shot segmentation divided that merge with respect to similarity images which video data of moving picture in sequence time and mosaic image creation is composed of one image with which all frames in segmented shot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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