Foreground/background segmentation in video sequences is often one of the first tasks in machine vision applications, making it a critical part of the system. In this paper, we present an improved sample-based technique that provides robust background image as well as segmentation mask. The conventional multiple interval sampling (MIS) algorithm have suffer from the unbalance of computation time per frame and the rapid change of confidence factor of background pixel. To balance the computation amount, a random-based pixel update scheme is proposed and a spatial and temporal smoothing technique is adopted to increase reliability of the confidence factor. The proposed method allows the sampling queue to have more dispersed data in time and space, and provides more continuous and reliable confidence factor. Experimental results revealed that our method works well to estimate stable background image and the foreground mask.
As video equipments such as CCTV are used for various purposes in fields of society, digital video data processing technology such as automatic motion detection is essential. In this paper, we proposed and implemented a more stable and accurate motion detection system based on background subtraction technique. We could improve the accuracy and stability of motion detection over existing methods by efficiently processing color information of digital image data. We divided the procedure of color information processing into each components of color information : brightness component, color component of color information and merge them. We can process each component's characteristics with maximum consideration. Our color information processing provides more efficient color information in motion detection than the existing methods. We improved the success rate of motion detection by our background update process that analyzed the characteristics of the moving background in the natural environment and reflected it to the background image.
Accurate forest fires detection algorithms remain a challenging issue, because, some of the objects have the same features with fire, which may result in high false alarms rate. This paper presents a new video-based, image processing forest fires detection method, which consists of four stages. First, a background-subtraction algorithm is applied to detect moving regions. Secondly, candidate fire regions are determined using CIE $L{\ast}a{\ast}b{\ast}$ color space. Thirdly, special wavelet analysis is used to differentiate between actual fire and fire-like objects, because candidate regions may contain moving fire-like objects. Finally, support vector machine is used to classify the region of interest to either real fire or non-fire. The final experimental results verify that the proposed method effectively identifies the forest fires.
The aim of this study was investigate the epileptogenic zone in temporal lobe epilepsy (TLE). We evaluated the subtraction image of interictal SPECT from ictal SPECT coregistered to 3-dimensional (3D) MRI, and compared with the normal healthy SPECT using a SPM99. Forty-nine patients with TLE (M:F=28:21, mean age: 33${\pm}$2.1 years) underwent a pairs of ictal and interictal SPECT. We performed subtraction interictal SPECT from ictal SPECT in TLE patients. In addition, using SPM methods and t-statistics, SPECT images of the TLE patients were compared with normal healthy SPECT on a voxel by voxel basis. The voxels with a p-value of less than 0.05, 0.005, 0.001 were considered to be significantly different. The subtraction results by ictal and interictal SPECT coincided with the significant rCBF changes when compare of the normal healthy SPECT using a SPM99. The results suggested that analysis of difference of the two methods using healthy normal SPECT with SPM99 is useful tool in evaluation of seizure focus in epilepsy.
본 연구에서는 심장의 박동영상을 방사선 투시법으로 관찰하여 심장질환을 진단하기 위한 실시간 처리 심장 디지탈 감산 조영 영상기법(cardiac digital subtraction angiography)을 개발하여 임상실험을 시행하였다. 평균 1초에 1번의 심장박동에 따른 주변부위의 운동에 의한 오차의 영향을 감소하면서, 좌심실 박동상을 32프레임까지 실시간으로 감산 처리하는 고속기억(512X512 해상도와 256 gray level) 및 고속 데이타링크 시스템과 프로세서를 개발하였다. 기억된 영상을 컴퓨터에 입력하고, 심장의 경계면을 Dynamic Programming을 사용하여 검출하고, 부피를 구하여 심장의 박동에 따른 최대부피(ESV)와 박동후 최소부피(ESV), 최대와 최소부피의 비율(EF)로서 표시되는 심박출계수 등 심장의 좌심실기능을 나타내는 생리계수를 영상으로 부터 구하는 알고리듬을 개발해서 임상실험을 시행하였다.
Purpose: The purpose of the experiment was to evaluating the diagnostic ability of dental caries detection using digital subtraction in the artificial caries activity model. Materials and Methods: Digital radiographies of five teeth with 8 proximal surfaces were obtained by CCD sensor (Kodak RVG 6100 using a size #2). The digital radiographic images and subtraction images from artificial proximal caries were examined and interpreted. In this study, we proposed novel caries detection method which could diagnose the dental proximal caries from single digital radiographic image. Results: In artificial caries activity model, the range of lesional depth was $572-1,374{\mu}m$ and the range of lesional area was $36.95-138.52mm^2$. The lesional depth and the area were significantly increased with demineralization time (p<0.001). Furthermore, the proximal caries detection using digital subtraction radiography showed high detection rate compared to the proximal caries examination using simple digital radiograph. Conclusion: The results demonstrated that the digital subtraction radiography from single radiographic image of artificial caries was highly efficient in the detection of dental caries compared to the data from simple digital radiograph.
In the image processing for VS (Video Surveillance), the detection of moving entities in a monitored scene is an important step. A background subtraction technique has been widely employed to find the moving entities. However, the extracted foreground regions often include not only real entities but also their cast shadows, and this can cause errors in following image processing steps, such as tracking, recognition, and analysis. In this paper, a novel technique is proposed to determine the shadow pixels of moving objects in the foreground image of a VS camera. Compared to existing techniques where the same decision criteria are applied to all moving pixels, the proposed technique determines shadow pixels using local features based on two facts: First, the amount of pixel intensity drop due to a shadow depends on the intensity level of background. Second, the distribution pattern of pixel intensities remains even if a shadow is cast. The proposed method has been tested at various situations with different backgrounds and moving humans in different colors.
본 논문에서는 옥외 비디오 영상에서 영역 확장법을 이용한 연기 영역검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 차영상에 의한 초기 변화영역 검출 단계, 경계선 검출 및 확장 단계, 특징 검출 및 연기분류의 3단계로 구성된다. 초기 변화영역 검출 단계에서는 배경영상으로 차영상을 계산하고, 초기 임계치를 이용하여 이진영상을 구하고, 잡음 제거를 위하여 모폴로지 연산을 수행한다. 경계선 검출 및 확장 단계는 레이블링 알고리즘에 의해 이진영상에서 변화영역을 검출하고, 각 변화영역의 경계선을 검출한 다음, 차영상과 경계선을 이용하여 확장된 경계선을 계산한다. 특징 검출 및 연기분류 단계에서는 확장된 경계선에 모멘트를 이용하여 타원을 추정하고 타원의 시간에 따른 특징정보를 이용하여 연기 영역을 분류한다.
자성체의 자화는 자성물리의 기본 물리량으로 자성체 응용에 많은 정보를 제공한다. 광자기효과를 이용하는 자구관찰 장치에서 최초로 얻어지는 자화패턴 만으로는 자성체의 자화상태를 확인할 수 없다. 따라서 자구패턴을 시각화하기 위해 다수의 패턴을 획득하여 연산을 통해 자구패턴을 시각화하였다. 자화패턴을 8비트 디지털 카메라로 취득하였고 이를 컴퓨터로 화상 연산처리를 하였다. 연상방법은 자성체를 포화시켜 픽셀값을 최대 255값에 가깝게 하여 취득한 영상으로부터 어떤 자화상태의 자화영상의 픽셀값을 반복적으로 감산하는 것이다. 감산 연산이 진행됨에 따라 선명한 자구패턴이 얻어졌다. 연산 프로그램은 범용의 LABVIEW를 이용하였고 자구관찰장치는 편광자를 가지는 광학현미경을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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