본 논문에서는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하기 위해 컬러 분산 에너지를 이용하는 확장 스네이크 알고리즘을 제안한다. 기존 스네이크 알고리즘은 영상 내에 존재하는 다양한 에너지들을 정의하여 영상을 관심 객체와 배경으로 분할한다. 스네이크의 성능은 구성하는 에너지의 특성에 따라 주로 좌우된다. 능동 윤곽선 모델인 일반적인 스네이크 알고리즘은 적용이 쉽고 분석이 용이한 영상의 밝기 정보를 주요 에너지로 사용한다. 그러나 영상밝기의 미분연산이나 에지검출과 관련된 에너지는 잡음에 민감하고 배경이 복잡해지면 성능이 좋지 않은 단점을 가지고 있다. 제안하는 알고리즘은 분할 영역의 컬러 분산을 스네이크의 영상 에너지에 추가함으로써 복잡한 배경에서도 관심객체를 효율적으로 분할한다. 제안하는 확장 스네이크 알고리즘의 성능을 단순한 배경과 복잡한 배경을 갖는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하는 다양한 실험을 통해서 입증하였다. 그 결과 정확도 면에서 약 12.42 %의 향상된 성능을 보였다.
얼굴 요소의 윤곽을 추출하는 대표적인 방법 중의 하나는 스네이크다. 스네이크는 간단하고 빠르지만 초기 윤곽 및 개체 형태에 따라 성능이 결정된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스네이크 세그먼트의 중간 위치에 스네이크 포인트를 추가하는 방법으로 윤곽을 더 정확하게 추출할 수 있는 개선된 스네이크를 제안한다. 제안한 방법은 6개의 입과 눈 실험 영상에 적용하여 Greedy 스네이크보다 RSD가 2.8%에서 5.8% 정도 감소하였다. 특히 RSD 감소는 대부분 심한 굴곡이 갖는 윤곽 영역에서 얻음으로써 더 정확한 윤곽 추출을 실험을 통해 확인하였다.
This article presents an omni-tread snake robot that designed to locomote on narrow space and rough terrain. The omni-tread snake robot comprises three segment, which are linked to each other by 2 degrees of freedom joints for the pitch and yaw motion. Moving tracks on all four sides of each segment guarantee propulsion even when the robot rolls over. The 2 DOF joint are actuated by 2 servo motors which produce sufficient torque to lift the one leading or trailing segments up and overcome obstacles. This paper applies articulated steering technique to get omni-tread snake robot's kinematics model.
Road networks are important geospatial databases for various GIS (Geographic Information System) applications. Road digital maps may contain geometric spatial errors due to human and scanning errors, but manually updating roads information is time consuming. In this paper, we developed a new road features updating methodology using from multispectral high-resolution satellite image and pre-existing vector map. The approach is based on initial seed point generation using line segment matching and a modified double snake algorithm. Firstly, we conducted line segment matching between the road vector data and the edges of image obtained by Canny operator. Then, the translated road data was used to initialize the seed points of the double snake model in order to refine the updating of road features. The double snake algorithm is composed of two open snake models which are evolving jointly to keep a parallel between them. In the proposed algorithm, a new energy term was added which behaved as a constraint. It forced the snake nodes not to be out of potential road pixels in multispectral image. The experiment was accomplished using a QuickBird pan-sharpened multispectral image and 1:5,000 digital road maps of Daejeon. We showed the feasibility of the approach by presenting results in this urban area.
This paper presents a method to segment wafer ID marks on poor quality images under uncontrolled lighting conditions of the semiconductor process. The active multiple templates matching method is suggested to search ID areas on wafers and segment them into meaningful regions and it would have been impossible to recognize characters using general OCR algorithms. This active template model is designed by applying a snake model that is used for active contour tracking. Active multiple template model searches character areas and segments them into single characters optimally, tracking each character that can vary in a flexible manner according to string configurations. Applying active multiple templates, the optimization of the snake energy is done using Greedy algorithm, to maximize its efficiency by automatically controlling each template gap. These vary according to the configuration of character string. Experimental results using wafer images from real FA environment are presented.
Al Shidaifat, Ala'a Ddin;Al-Shdefat, Ramadan;Choi, Heung-Kook
한국멀티미디어학회논문지
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제17권5호
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pp.566-572
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2014
The hippocampus has been known as one of the most important structure related to many neurological disorders, such as Alzheimer's disease. This paper presents the snake model to segment hippocampus from brain MRI. The snake model or active contour model is widely used in medical image processing fields, especially image segmentation they look onto nearby edge, localizing them accurately. We applied a snake model on brain MRI. Then we compared our results with an active shape approach. The results show that hippocampus was successfully segmented by the snake model.
복수객체의 윤곽추출을 위해 스네이크를 분리하고 연결하는 대표적인 방법이 스네이크 포인트의 거리를 이용한 최소거리방법이다. 이 방법은 객체 위상에 따라 스네이크를 분리하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 스네이크를 분리하지 못하는 경우를 실험적으로 증명하고 스네이크 세그먼트의 벡터를 이용한 새로운 방법이 스네이크를 성공적으로 분리 및 연결함을 실험적으로 보임으로써 최소거리방법의 문제점을 해결하였다. 하나의 영상 안에 3개 및 5개 객체가 있는 실험영상에 실험을 하여 제안한 방법이 우수하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 2차원 영상의 객체분할 방법으로 잘 알려져 있는 Snake 알고리즘을 스테레오 영상(Stereo Image)에 적용할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존의 2차원 단일영상에 적용한 Snake 알고리즘은 만족한 결과를 얻기 위해선 분할하려는 객체의 주변 배경이 단순하고, 다른 객체들과 중첩되어 있지 않으며, 초기 Snake 포인트를 객체의 윤곽(Boundary) 가까이에 사용자가 설정해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 스테레오 영상에서 얻을 수 있는 변이정보(Disparity Iformation)를 이용하여 변이공간(Disparity Space)에서 새로운 Snake 에너지 함수를 정의하였으며, 정의한 에너지 함수를 사용하여 스테레오 영상에 적용할 수 있는 새로운 객체 분할 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 복잡도가 다양한 실험영상에 적용하여 성능을 분석하였다.
Many building detection methods mainly rely on line segments extracted from aerial or satellite imagery. Building detection methods based on line segments, however, are difficult to succeed in high resolution satellite imagery such as IKONOS imagery, for most buildings in IKONOS imagery have small size of roofs with low contrast between roof and background. In this paper, we propose an efficient method to extract line segments and group them at the same time. First, edge preserving filtering is applied to the imagery to remove the noise. Second, we segment the imagery by watershed method, which collects the pixels with similar intensities to obtain homogeneous region. The boundaries of homogeneous region are not completely coincident with roof boundaries due to low contrast in the vicinity of the roof boundaries. Finally, to resolve this problem, we set up snake model with segmented region boundaries as initial snake's positions. We used a greedy algorithm to fit a snake to roof boundary. Experimental results show our method can obtain more .correct roof boundary with small size and low contrast from IKONOS imagery. Snake algorithm, building roof detection, watershed segmentation, edge-preserving filtering
심장 질환의 정량적 분석을 위해서 자기공명 심장 영상에서 좌심실의 경계를 추출하는 것이 중요하다. Snake 또는 active contour 모델은 좌심실 경계 추출을 위해서 사용되어 왔다. 그러나 이 모델을 사용하는데 있어서 좌심실의 경계선이 좌심실 내부에 생긴 결절 때문에 경계선이 지역최소값으로 빠져서 원하는 경계선에 수렴하지 못 할 수도 있다. 그러므로 본 논문에서는 active contour 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 k 평균 군집화와 병합 알고리즘을 이용한 전처리 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 지역 최소값 수렴 문제를 해결함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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