Kim Hak-Kyeong;Kim Dong-Kyu;Jeong Nam-Soo;Lee Myung-Suk;Kim Sang-Bong
Fisheries and Aquatic Sciences
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제4권1호
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pp.10-17
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2001
One serious problem among the troubles to identify objects in an optical microscopic image is contour background due to non-uniform light source and various transparency of samples. To solve this problem, this paper proposed an elimination method of the contour background and compensation technique as follows. First, Otsu's optimal thresholding method extracts pixels representing background. Second, bilinear interpolation finds non-deterministic background pixels among the sampled pixels. Third, the 2D cubic fitting method composes surface function from pivoted background pixels. Fourth, reconstruction procedure makes a contour image from the surface function. Finally, elimination procedure subtracts the approximated background from the original image. To prove the effectiveness of the proposed algorithm, this algorithm is applied to the yeast Zygosaccharomyces rouxii and ammonia-oxidizing bacteria Acinetobacter sp. Labeling by this proposed method can remove some noise and is more exact than labeling by only Otsu's method. Futhermore, we show that it is more effective for the reduction of noise.
Bokeh effect is a stylistic technique that can produce blurring the background of photos. This paper implements to produce a bokeh effect with a single image by post processing. Generating depth map is a key process of bokeh effect, and depth map is an image that contains information relating to the distance of the surfaces of scene objects from a viewpoint. First, this work presents algorithms to determine the depth map from a single input image. Then, we obtain a sparse defocus map with gradient ratio from input image and blurred image. Defocus map is obtained by propagating threshold values from edges using matting Laplacian. Finally, we obtain the blurred image on foreground and background segmentation with bokeh effect achieved. With the experimental results, an efficient image processing method with bokeh effect applied using a single image is presented.
Video surveillance data, which is used for preemptive or post-emptive action against any event or accident, is required for monitoring the location, but is reducing the capacity of the image data by removing intervals for cost reduction and system persistence. Such a video surveillance system is fixed in a certain position and monitors the area only within a limited angle, or monitors only the fixed area without changing the angle. At this time, the video surveillance system that is monitored only within a limited angle shows that the variation object such as the floating population shows different status in the image, and the background of the image maintains a generally constant appearance. The static objects in the image do not need to be stored in all the images, unlike the dynamic objects that must be continuously shot, and occupy a storage space other than the necessary ones. In this paper, we propose a mechanism to analyze the image, store only the small size image for the fixed background, and store it as image data only for variable objects.
본 논문에서는 한 대의 고정카메라로 입력되는 영상에서 인체를 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력영상과 배경영상의 회색조 영상과 색상 영상의 차영상을 구한 후 그 결과를 결합하여 배경과 전경을 분리하고 객체를 추출한다. 각 객체영역은 객체별로 식별 번호가 부여되고 추적된다. 객체에 겹침 또는 가림이 발생할 경우 객체의 국부영역의 명도와 색상의 히스토그램을 구하여 객체를 추적한다. 제안방법을 카메라로 입력되는 비디오영상에 적용한 결과 객체의 가림 및 겹침이 발생했을 때도 객체를 잘 추적하였다.
In this paper an improved morphological algorithm for directional defect detection is proposed, where the defect is parallel to the texture image. The algorithm is based on obtaining the background image while removing the defect by comparing every directional morphological result with max or min except that of defect. The defect can of defect and the background image. For a computer simulation, it is shown that the proposed method has better performance than the conventional algorithm.
사이드 스캔 소나 이미지로부터 물체를 인식 및 식별하기 위해서 다양한 세그먼테이션에 관한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 성능은 거의 물체의 그림자 윤곽을 따라가고 노이즈도 특정방법에서는 많이 줄어들지만, 수행시간이 오래결려 실용화하기에는 문제가 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 그림자와 배경을 분리해 내는 세그먼테이션을 시도하는데, 배경의 노이즈의 분포에 대한 특성과 물체의 그림자의 특성을 모폴로지 기법을 이용하여 분석하여 분리해내어 세그먼테이션을 얻어 내었다. 이 방법은 배경만의 특성을 이용하여 적용하였기 때문에 배경의 평균이 그림자보다 낮아도 유용하며, 여러 가지 물체가 존재해도 가능한 방법이다. 또한 수행시간을 1초내로 현격이 줄이는 결과를 도출하였다.
본 논문은 조영 영상에서 유동적인 배경의 텍스쳐 분석을 통한 DSA(Digital subtraction Angiography: 디지털 혈관조영술)기반의 관상동맥 검출방법에 대해 기술한다. DSA 방법은 조영제를 투입하기 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 이 방법의 큰 단점은 배경의 움직임에 민감하고, 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오검출이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임으로 인한 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 성능 평가를 위하여 다섯 환자의 임상 관상동맥 조영 영상을 사용 하였다. 제안하는 방법은 기존의 방법보다 배경을 혈관으로 인식하는 오 인식률에서 약 $2\%$정도의 안정적인 결과를 보여주며, 정확도는 증가하였음을 알 수 있다.
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.
The study on shilla monumental inscription has been accomplished by many historians. However, the research on segmentation of monumental inscription image using digital image processing is not sufficient for restoration of the image. Although, many image processing methods have been proposed for region extraction in still image, there is no suitable method for accurate interpretation of monumental inscription image. To distinguish foreground and background region in the image, this paper presents new segmentation algorithm composed of contrast adjustment and median filtering, thresholding and sobel operation, as pre-processing and post-processing. The result show that background and foreground regions are segmented in monumental inscription image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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