본 논문에서는 Visible Human 컬러 단면 영상에서 인접한 지방 영역과 색상 특성이 유사하여 구별이 매우 힘든 뼈 영역을 분할하기 위해 다중 모달 정합 방법을 제안한다. 뼈와 그 인접영역의 구별이 뚜렷한 CT 영상에서 뼈를 분할하고 두 영상의 정합을 이용하여 컬러 영상에서 최종 뼈 분할을 수행한다. CT 영상에서 뼈의 분할 방법은 임계값 기반 방법을 사용하였고, 정합은 두 영상에서 신체 부위를 임계값 기반의 방법을 사용하여 분할된 객체들의 경계를 상호 상관관계(cross-correlation)방법을 사용하여 수행하였다. 제안된 방법은 Visible Human 컬러 단면 영상 중에 뼈와 인접 지방이 유사하여 그 분할이 어려운 머리부위와 다리부위에 적용하여 고무적인 결과론 얻었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권7호
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pp.2345-2358
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2022
This paper presents a method to generate stained-glass animation from video inputs. The method initially segments an input video volume into several regions considered as fragments of glass by mean-shift segmentation. However, the segmentation predominantly results in over-segmentation, causing several tiny segments in a highly textured area. In practice, assembling significantly tiny or large glass fragments is avoided to ensure architectural stability in stained glass manufacturing. Therefore, we use low-frequency components in the segmentation to prevent over-segmentation and subdivide segmented regions that are oversized. The subdividing must be coherent between adjacent frames to prevent temporal artefacts, such as flickering and the shower door effect. To temporally subdivide regions coherently, we obtain a panoramic image from the segmented regions in input frames, subdivide it using a weighted Voronoi diagram, and thereafter project the subdivided regions onto the input frames. To render stained glass fragment for each coherent region, we determine the optimal match glass fragment for the region from a dataset consisting of real stained-glass fragment images and transfer its color and texture to the region. Finally, applying lead came at the boundary of the regions in each frame yields temporally coherent stained-glass animation.
In this paper, in case of segmenting an image by a fuzzy entropy, an image segmentation algorithm is derived under an extended fuzzy entropy including the probabilistic including the probabilistic information in order to cover the toal uncertainty of information contained in fuzzy sets. By describing the image with fuzzysets, the total uncertainty of a fuzzy set consists of the uncertain information arising from its fuzziness and the uncertain information arising from the randomness in its ordinary set. To optimally segment all the boundary regions in the image, the total entropy function is computed by locally applving the fuzzy and Shannon entropies within the width of the fuzzy regions and the image is segmented withthe global maximum andlocal maximawhich correspond to the boundary regions. Comtional one by detecting theboundary regions more than 5 times.
In this paper we propose the search algorithm of the boundary nodes that defined as the circuit segmentation when CUT is tested by pseudo-exhaustive testing. The algorithm treats the testability values of the nodes in CUT as the population composed of teh raw data, and after examines the level of significance a and then estimate the confidence interval of teh testability values. Thus One can easily searched the c9oundary nodes and PO of sub circuits. The proposed algorithm has been implemented under UNIX OS with C-language, applied to the combinational logic CUT. As a result, it is shown that the pseudo-exhaustive test patterns are least generated when \ulcornerhas 0.786. We confirmed that the rate of test pattern is 1.22%, compared with exhaustive test.
멀티미디어 표준안으로 제안된 MPEG-4는 객체기반 부호화 방식으로서, 객체를 효율적으로 분할하는 것은 MPEG-4에 있어 중요한 관건이다. 지금까지 이 분야에 대한 연구는 주로 rigid object를 대상으로 하였으나, 본 논문에서는 non-rigid object, 특히 구름이나 연기와 같은 non-rigid object를 대상으로 하여 효율적인 영역 분할 방식을 연구하였다. Non-rigid object는 모양이나 크기가 일정치 않으며 시간에 따라 형태도 변형되므로 정확히 분할해내는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 이를 효율적으로 극복하기 위해 정지 영상에서는 watershed 알고리즘을 사용하여 non-rigid object를 분할해 주었다. 그리고 동영상에서는 intra-frame segmentation과 inter-frame segmentation을 통해 연속되는 프레임 내 관심 있는 객체의 경계선을 자동으로 추출해 주었다. 이 때 영상 내 경계 정보와 영역 정보 각각에 가중치를 두어 원하는 객체를 보다 정확히 추출해 주었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4386-4404
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2016
Most existing salient object detection algorithms commonly employed segmentation techniques to eliminate background noise and reduce computation by treating each segment as a processing unit. However, individual small segments provide little information about global contents. Such schemes have limited capability on modeling global perceptual phenomena. In this paper, a novel salient object detection algorithm is proposed based on region merging. An adaptive-based merging scheme is developed to reassemble regions based on their color dissimilarities. The merging strategy can be described as that a region R is merged with its adjacent region Q if Q has the lowest dissimilarity with Q among all Q's adjacent regions. To guide the merging process, superpixels that located at the boundary of the image are treated as the seeds. However, it is possible for a boundary in the input image to be occupied by the foreground object. To avoid this case, we optimize the boundary influences by locating and eliminating erroneous boundaries before the region merging. We show that even though three simple region saliency measurements are adopted for each region, encouraging performance can be obtained. Experiments on four benchmark datasets including MSRA-B, SOD, SED and iCoSeg show the proposed method results in uniform object enhancement and achieve state-of-the-art performance by comparing with nine existing methods.
화상처리는 전처리, 중간표현, 최종 인식의 3단계로 구분하여 처리할 수 있다. 본 논문에서는 전처리 단계에서 구해진 에지로 둘러싸인 예영역들로부터 라벨링 기법으로 화상을 구분된 영역의 집합으로 표현한 후 각 영역을 둘러 싸고있는 외측 경계과 내측 경계를 세그먼트화하여 각 세그먼트들에 대한 영역의 정보, 세그먼트 번호, 시작점과 끝점의 정보, 적용된 직선 곡선의 종류 및 이들의 개수 정보 리스트에 대한 데이터 구조를 만드는 중간 표현 단계에 대한 알고리즘을 제안하고, 구해진 데이타 구조를 이용 화상을 재구성한 결과 오차가 한 화소 범위내의 신뢰성이 있음을 확인하였다.
Aiming at the problem of low accuracy in the water boundary automatic extraction of islands from GF-2 remote sensing image with high resolution in three bands, new water edges automatic extraction method in island based on GF-2 remote sensing images, genetic algorithm (GA) method, is proposed in this paper. Firstly, the GA-OTSU threshold segmentation algorithm based on the combination of GA and the maximal inter-class variance method (OTSU) was used to segment the island in GF-2 remote sensing image after pre-processing. Then, the morphological closed operation was used to fill in the holes in the segmented binary image, and the boundary was extracted by the Sobel edge detection operator to obtain the water edge. The experimental results showed that the proposed method was better than the contrast methods in both the segmentation performance and the accuracy of water boundary extraction in island from GF-2 remote sensing images.
본 논문에서는 치아에 대한 컬러영상에서 개별적인 치아영역을 분할하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안하는 알고리듬은 치아의 구조적 특징을 이용한 구강구조모델과 워터쉐드 알고리듬의 새로운 경계선 설정방법 등이 사용되었다. 먼저, 컬러영상으로부터 치아영역이 강조된 회색레벨 영상을 획득하고 치아영역 분할시 문제가 될 수 있는 불필요한 부분을 영상에서 제거하였다. 다음으로 제안한 구강구조모델을 이용한 치아영상의 영상향상을 실행하였고, 향상된 영상을 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 개별적 치아영역을 분할하였다. 워터쉐드 알고리즘에 필요한 경계선과 시드는 최소 문턱치를 이용한 이진영상의 경계선과 국부 최대값을 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 기존의 방법과 제안한 방법에 대하여 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 대구치영역의 검출율이 향상됨을 확인하였으며 치아를 포함한 구강 내 영역의 중복검출 등의 문제를 방지하여 치아영역 검출 성능이 향상되었음을 확인하였다.
본 논문은 자동 음소 분할기의 음소 경계 오류를 보상하기 위한 후처리(Postprocessing)에 관한 연구이다. 자동 분절 경계의 오류 범위를 줄일 수 있는 후처리기를 제안하고, 자동 분절 결과를 직접 합성 단위로 사용할 수 있는 대량의 합성용 운율데이터 베이스 구축에 유용함을 기술한다. 제안된 후처리기는 수작업으로 보정된 데이터의 특징벡터를 다층 신경회로망(MLP: Multi-layer perceptron)을 통해 학습을 한 후, 자동 분절 결과와 MLP 기반 후처리를 이용하여 새로운 음소 경계를 추출한다. 우선, 특징벡터 set은 음성학적 지식이 최대한 반영되도록 선정되었다. 그리고, 경계를 추출하기 위해서 비선형 패턴분리에 탁월한 성능을 보이는 MLP를 이용한다. MLP는 매우 다양하게 나타나는 음소 경계간 음성학적 특징을 단시간 내에 적용할 수 있기 때문이다. 마지막으로, 음운환경별로 특징 벡터가 적용되는 제안된 후처리 알고리즘을 이용하여 자동 분절의 경계 오류에 대한 보상이 이루어진다. 문장 단위로 발화된 합성용 데이터베이스에서 후처리기로 보정된 분절 결과는 음성 언어 번역 시스템의 분할율보다 약 19.9%의 향상된 성능을 보였으며, 절대오류 (|Hand label position-Auto label position|)는 약 28.6% 감소되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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