The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.9
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pp.1167-1174
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1999
In this paper, we present a new technique for the local decomposition of convex structuring elements for morphological image processing. Local decomposition of a structuring element consists of local structuring elements, in which each structuring element consists of a subset of origin pixel and its eight neighbors. Generally, local decomposition of a structuring element reduces the amount of computation required for morphological operations with the structuring element. A unique feature of our approach is the use of linear integer programming technique to determine optimal local decomposition that guarantees the minimal amount of computation. We defined a digital convex polygon, which, in turn, is defined as a convex structuring element, and formulated the necessary and sufficient conditions to decompose a digital convex polygon into a set of basis digital convex polygons. We used a set of linear equations to represent the relationships between the edges and the positions of the original convex polygon, and those of the basis convex polygons. Further. a cost function was used represent the total processing time required for computation of dilation/erosion with the structuring elements in a decomposition. Then integer linear programming was used to seek an optimal local decomposition, that satisfies the linear equations and simultaneously minimize the cost function.
A novel structuring element for the morphological filter is proposed in order to detect a small target at a long distance. The modeling of the structuring element is based on the real data and implemented by parametric model approach. Several synthetic
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.2
no.4
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pp.509-515
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2004
In this paper we present the linear combination of a fuzzy opening and closing filter with locally adaptive structuring elements that can preserve the geometrical features of an image. Based on the adaptation algorithm of linear combination of the fuzzy opening and closing filter, the optimal structuring element for image representation is obtained. The optimal structuring element is an indicator of the shape and direction of an object's image, which is useful in filtering, multi resolution, segmentation, and recognition of an image.
In this paper, we present a new technique for the optimal local decomposition of convex structuring elements on a hexagonal grid, which are used as templates for morphological image processing. Each basis structuring element in a local decomposition is a local convex structuring element, which can be contained in hexagonal window centered at the origin. Generally, local decomposition of a structuring element results in great savings in the processing time for computing morphological operations. First, we define a convex structuring element on a hexagonal grid and formulate the necessary and sufficient conditions to decompose a convex structuring element into the set of basis convex structuring elements. Further, a cost function was defined to represent the amount of computation or execution time required for performing dilations on different computing environments and by different implementation methods. Then the decomposition condition and the cost function are applied to find the optimal local decomposition of convex structuring elements, which guarantees the minimal amount of computation for morphological operation. Simulation shows that optimal local decomposition results in great reduction in the amount of computation for morphological operations. Our technique is general and flexible since different cost functions could be used to achieve optimal local decomposition for different computing environments and implementation methods.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9A
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pp.1419-1424
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1999
In order to implement morphological filters on image processing systems, the size of structuring element must be small due to the architectural constraints of the systems, which requires the decomposition of structuring element into small elements for the filters with large structuring elements. In this paper, an algorithm for decomposition of structuring element with no restriction on the shape and size is developed which enables sub-optimal implementation of any morphological filter on 3X3 pipeline machine. The given structuring element is first decomposed into the union of elements using sequential search procedure, then each element is further decomposed optimally into 3X3 elements, resulting in final sub-optimal 3$\times$3 hybrid decomposition. The proposed algorithm is applied to some structuring elements and the results close to the optimum are obtained.
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.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.5
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pp.165-173
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2004
Since the conventional image segmentation methods using mathematical morphology tend to yield over-segmented results, they normally need postprocess which merges small regions to obtain larger ones. To solve this over-segmentation problem without postprocess had to increase size of structuring element used marker extraction. As size of structuring element is very large, edge of region segments incorrectly. Therefore, this paper selectively applies structuring element of mathematical morphology to improve performance of image segmentation and classifies input image into texture region, edge region and simple region using averaged local variance and image gradient. Proposed image segmentation method removes the cause for over-segmentation of image as selectively applies size of structuring element to each region. Simulation results show that proposed method correctly segment for pixel region of similar luminance value and more correctly search texture region and edge region than conventional methods.
Video segmentation is an essential part in region-based video coding and any other fields of the video processing. Among lots of methods proposed so far, the watershed method in which the region growing is performed for the gradient image can produce well-partitioned regions globally without any influence on local noise and extracts accurate boundaries. But, it generates a great number of small regions, which we call over segmentation problem. Therefore we proposes image segmentation improvement by selective application structuring element of mathematical morphology.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.31
no.2
s.257
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pp.221-230
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2007
An iterated improved reduced system (IIRS) procedure combined with sub-structuring scheme for nonclassically damped structural systems is presented. For dynamic analysis of such systems, complex eigenproperties are required to incorporate properly the nonclassical damping effect. In complex structural systems, the equations of motion are written in the state space from. Thus, the number of degrees of freedom of the new equations of motion and the size of the associated eigenvalue problem required to obtain the complex eigenvalues and eigenvectors are doubled. Iterated IRS method is an efficient reduction technique because the eigenproperties obtained in each iteration step improve the condensation matrix in the next iteration step. However, although this reduction technique reduces the size of problem drastically, it is not efficient to apply this technique to a single domain finite element model with degrees of freedom over several thousands. Therefore, for a practical application of the reduction method, accompanying sub-structuring scheme is necessary. In the present study, iterated IRS method combined with sub-structuring scheme for nonclssically damped structures is developed. Numerical examples demonstrate the convergence and the efficiency of a newly developed scheme.
In this study design information was separately defined form general product information and thus factors reflected in product design ion the basis of values and roles were extracted. The following is a classification of 5 different types of design factors divided according to their disposition. ·Innovation factor - element which previously did not exist or element related with explicit reformation ·Open factor - active element which not only improves current performance but also induces new functions through understanding of usage situations and new possibilities. ·Anterior factor - element which prolongs and develops the early development requirements of products through C.I. and P.I. related elements and characteristics of previous models and design strategy. Self-evidence factor - element related with function visualization through product structure which may make possible the consolidation of shape and function. Rigid factor - element, based on the human factors engineering, related with the safety and efficiency of users. This classification was obtained by defining major characteristics of products considering the target consumer and market characteristics. In this classification factor structuring design process which efficiently deducted a differentiated final product by synthesizing factors of higher importance as dominant factors was proposed. With this kind of factor structuring process, product differentiation may be achieved by bestowing individual characteristics to each product by combining design dominant factors associated with the product for a specific purpose from the stages of product concept development. Moreover, this may be used as an approach to actively correspond to the various and specific demands of the comsumer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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