IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권4호
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pp.229-236
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2017
This paper presents an efficient object-based color image-retrieval algorithm that is suitable for the classification and retrieval of images from small to mid-scale datasets, such as images in PCs, tablets, phones, and cameras. The proposed method first finds salient regions by using regional feature vectors, and also finds several dominant colors in each region. Then, each salient region is partitioned into small sub-blocks, which are assigned 1 or 0 with respect to the number of pixels corresponding to a dominant color in the sub-block. This gives a binary map for the dominant color, and this process is repeated for the predefined number of dominant colors. Finally, we have several binary maps, each of which corresponds to a dominant color in a salient region. Hence, the binary maps represent the spatial distribution of the dominant colors in the salient region, and the union (OR operation) of the maps can describe the approximate shapes of salient objects. Also proposed in this paper is a matching method that uses these binary maps and which needs very few computations, because most operations are binary. Experiments on widely used color image databases show that the proposed method performs better than state-of-the-art and previous color-based methods.
현장 접근이 제한되어 있는 동부해안 접경지역의 지형조사 과정에서 IKONOS 위성영상과 수치지도 등의 원격탐사자료와 현장조사 자료를 이용하여 지형분류를 시도하였다. 조사결과는 위성영상자료를 활용하여 조사지역 전체를 면사상의 단위지형으로 분류하였다. 조사지역에서 나타나는 특징적인 지형은 해안사주, 해안사구, 석호, 육계사주와 육계도 등으로 구성된 해안지형과 하천습지와 석호, 하구습지 등으로 구성된 습지지형이다. 이 일대의 지형은 규모에 비해 지형요소의 유기적인 안정성이 높아 그 가치가 높게 평가된다.
최근 들어 인터넷 및 TV 홈쇼핑 등을 통한 전자상거래의 활성화로 인하여 소포 및 택배 등의 물류량이 급속도로 늘어나고 있으며, 이의 효율적인 운송을 위하여 우편 물류 시스템의 고도화 기술이 개발되고 있다. 소포 및 택배의 빠른 처리를 위하여 CCD스캐너 시스템이 필요로 하게 된다. 대량의 우편 물량을 효과적으로 처리하기 위하여 CCD 스캐너 영상으로부터 택배 라벨의 주소 영역을 검출하기 위한 자동 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 우체국 표준 라벨의 주소 영역을 효과적으로 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 이는 주소 영역의 기하학적인 특징을 이용하였으며, 주소 영역의 고속 검출을 위한 판단 기준을 정의하여, 실시간으로 택배 라벨의 주소 영역을 효과적으로 검출하였다.
As a series of systematic classification of paramphistomes, the worms in the rumen and reticulum were collected on 214 Korean cattle slaughtered at Jeonju abattoir from January, 1986 to April, 1987 and were classified by means of morphology. Afterwards, the karyotype of Paramphistomum cervi(Zeder, 1790) was detected by means of modified air.drying method from germ cells of the worms. The results were summarized as follows: 1. In the chromosome number of 254 p. cervi, the haploid cell was n:9 and the diploid 2n=18. The meiotic divisions were observed frequently; 1,924 haploid and 32 diploid cells were reliable. Nine pairs of mitotic chromosomes were homologous in the metaphase stage, and the chromosomes were composed of five medium-sized metacentrics (m) , subtelocentrics(st) or submetacentrics(sm) and four small-siRed subtelocentrics(st) or submetacentrics(sm). Meiotic metaphase was composed of five medium and four small chromosomes in size. 2. As a series of C-banding method, C-band was showed in centromeric region from all of the haploid germ cells. Whereas chromosome No. 3 and 5 included heterochromatin on the tip region, chromosome No. 4 on the distal region and No. 6 proximal region. And chromosomes No. 2 and 8 showed a remarkable C-band distinguished from other chromosomes.
In this study, the effects of high-resolution land cover on the simulation of near-surface meteorological fields were evaluated in two different coastal regions using Weather Research and Forecasting (WRF) model. These analyses were performed using the middle classification land cover data upgraded by the Korean Ministry of Environment (KME). For the purpose of this study, two coastal areas were selected as follows: (1) the southwestern coastal (SWC) region characterized by complex shoreline and (2) the eastern coastal (EC) region described a high mountain and a simple coastline. The result showed that the application of high-resolution land cover were found to be notably distinguished between the SWC and EC regions. The land cover improvement has contributed to generate the realistic complex coastline and the distribution of small islands in the SWC region and the expansion of urban and built-up land along the sea front in the EC region, respectively. The model study indicated that the improvement of land cover caused a temperature change on wide areas of inland and nearby sea for the SWC region, and narrow areas along the coastal line for the EC region. These temperature variations in the two regions resulted in a decrease and an increase in land-breeze and sea-breeze intensity, respectively (especially the SWC region). Interestingly, the improvement of land cover can contribute large enough to change wind distributions over the sea in coastal areas.
영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링 한다. 클러스터링된 각 각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.
최근 고해상도 위성영상은 자연자원이나 환경 관리에 필요로 하는 토지 피복 및 이용 현황자료 분석 등에 유용하게 사용되고 있다. 영상처리 알고리즘 중 SVM 알고리즘은 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 그러나 SVM 알고리즘은 다양한 커널 함수 및 매개변수에 의해 그 정확도가 달라진다. 따라서 본 논문에서는 SVM 알고리즘의 대표적 커널 함수를 KOMPSAT-2의 영상자료에 적용하고 토지피복결과를 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였다. 또한 대상지의 토지피복분류에 적합한 SVM의 커널 함수 선정하기 위해 분석을 실시하였다. 그 결과 전체 분류 정확도에는 Polynomial 커널 함수가 가장 높은 정확도를 보였으며 분류 항목별 정확도에서의 가장 적절한 커널 함수는 Polynomial, RBF 커널 함수임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 생체인증 시스템의 하나인 지문인식 시스템의 정확도와 효율성을 높이기 위한 새로운 지문 분류 방법을 제안한다. 기존 연구에 따르면 지문은 융선과 골의 방향과 형상에 따라 몇 가지 유형으로 분류할 수 있다. 지문 데이터베이스를 사전에 유형에 따라 분류해 놓고 인식 대상인 지문의 유형을 정확하게 분류할 수 있다면 지문 인식 시간을 크게 줄일 수 있다. 왜냐하면 선택된 부류 안의 지문들만을 상대로 인증 대상인 지문과 비교하면 되기 때문이다. 본 논문은 우선 지문 영상으로부터 실제 지문 정보가 위치하는 관심영역 추출 방법을 제시한다. 다음엔 추출된 관심영역을 대상으로 질감 인식기반의 명암도 동시발생 행렬과 웨이브릿 변환을 통한 특징 추출 방법을 제시하고 기존의 명암도 동시발생 행렬만을 이용한 특징 추출 방법과 다층 퍼셉트론 및 서포트 벡터 머신을 사용해 성능을 비교한다.
이 연구는 위성영상 자료(1972~2008년)를 이용하여 인위적인 환경변화에 따른 태안반도 간석지의 토지피복 변화를 시계열분석하고, 그 변화 패턴을 고찰하고자 하였다. 선분류 후비교법을 이용한 시기별 토지피복 변화를 분석한 결과, 1972년에서 2008년 사이에 태안반도 간석지의 토지피복은 갯벌에서 습지, 습지에서 논으로의 변화가 발생하였다. 세부적인 토지피복 변화 패턴을 분석하기 위해 변형된 선분류 후비교법을 이용하여 각각의 영상을 분석한 결과 태안반도 간석지는 갯벌 $\rightarrow$ 습지 호수 및 염전 $\rightarrow$ 나대지 $\rightarrow$ 논 $\rightarrow$ 나대지로 변하였음을 분석할 수 있었다. 선분류 후비교법의 적용을 위해서는 각 영상의 정확한 분류가 반드시 요구되는데, 분류된 영상의 전체정확도는 평균 95.33%로 나타났고, 카파값은 평균 0.941로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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