In this paper, we propose the automatic detection method which find the middle part of tooth crown to start individual tooth segmentation. There have been many studies on the automation of individual tooth segmentation, but there are still many problems for full automation. Detection of middle part of tooth crown used as initial information for individual tooth segmentation is closely related to performance, but most studies are based on the assumption that they are already known or they can be represented by using a straight line. In this study, we have found that the jawbone curve is similar to the tooth alignment curve by spatially analyzing the CT image, and propose a method to automatically detect the middle part of tooth crown. The proposed method successfully uses the jawbone curves to successfully create a tooth alignment curve that is difficult to detect. As the middle part of tooth crown is in the form of a tooth alignment curve, the proposed method detects the middle part of tooth crown successfully. It has also been verified by experiments that the proposed method works well on real dental CT images.
수위-유량관계곡선식은 측정된 수위를 유량으로 변환하는 데 필요하며 유량측정 성과를 이용하여 개발된다. 수위-유량관계곡선식 개발에서 구간분리 위치는 수리적 특성과 하천단면 형상 등을 고려하여 결정되며 이 과정에서 개발자의 주관적인 판단이 개입되는 경우가 있다. 구간분리 위치는 수위-유량관계곡선식의 전체적인 형태를 결정할 정도로 중요하고 잘못된 구간분리는 수위-유량관계곡선식의 오류를 유발하게 되며 특히 외삽구간에서 큰 오류가 발생할 가능성이 높다. 또한 예산, 인력 등의 문제로 많지 않은 유량측정성과로 정확한 수위-유량관계곡선식을 개발하려면 하천의 단면형상 및 흐름 특성 등 수리적인 요소를 고려하여 구간을 분할해야 한다. 본 연구에서는 기존의 수위-평균유속, 수위-단면적, 수위-${\sqrt{Q}}$ 등 수리적 검토 방법을 살펴보고 이를 보완하여 구간분리 위치 결정에 있어서 주관성을 배제하고자 하였다. 구간분리 위치에 대한 적절성을 수위-유량관계곡선식 지수 (c)의 물리적인 의미를 고려하여 이를 검토하였다.
MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 우선 자연영상으로부터 비디오 객체론 분리하는 영상분할(Segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(Automatic Segment값ion)과 반자동 영상분할(Semi-automatic Segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 모델을 수학적으로 제시하기 어려우므로 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 기하학적인 Active Contour를 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 매개변수 방식의 Active Contour와 달리, 기하학적인 Active Contour는 곡선의 변화론 Level Set 방법을 이용하여 기술하기 때문에 초기 곡선의 모양을 객체의 모양과 무관하게 그릴 수 있다. 평탄화된 영상으로부터 경계함수를 생성하기 위해 이진화된 3차원 확산 모델을 사용하여 LUV 벡터 공간에서 비등방형 확산을 수행한다. 본 논문에서는 흐름 벡터장(Advection Vector Field)에서 곡선을 수축하고, 움직임 정보를 이용하여 곡선 확장하는 방법을 이용하여 동영상에서 객체를 분리하는 방법을 제안한다.
MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 자연영상으로부터 비디오 객체를 분리하는 영상분할(segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(automatic segmentation)과 반자동 영상분할(semi-automatic segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 지금까지 개발된 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 수학적인 모델을 제시하기 곤란하며 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 active contour 알고리즘을 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 초기 곡선으로부터 변화 가능한 모든 곡선의 집합을 모양공간으로 정의하고 그 공간을 선형공간이라고 가정하면, 모양공간(shape space)은 모양 행렬에 의해 행(column) 공간과 남은 빈(left null) 공간으로 나뉘어진다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 행공간의 모양공간 벡터를 이용하여 초기 곡선으로부터 영상의 특징점까지의 변화를 기술하고 동적 그래프 검색 알고리즘을 이용하여 객체의 세밀한 부분을 묘사한다. 모양 행렬과 객체의 윤곽을 추정하기 위한 SUSAN 연산자의 사용으로 제안한 알고리즘은 저수준 영상처리로부터 생성되는 불필요한 특징점을 무시할 수 있다. 또한, 모양 행렬의 사용으로 생긴 제약은 동적 그래프 검색 알고리즘으로 보상한다.
Color segmentation takes great attentions since a color is an effective and robust visual cue for characterizing one object from other objects. Color segmentation is, however, suffered from color variation induced from irregular illumination changes. This paper proposes a reliable color modeling approach in HSI (Hue-Saturation-Intensity) rotor space considering intensity information by adopting B-spline curve fitting to make a mathematical model for statistical characteristics of a color with respect to brightness. It is based on the fact that color distribution of a single-colored object is not invariant with respect to brightness variations even in HS (Hue-Saturation) plane. The proposed approach is applied for the segmentation of human skin areas successfully under various illumination conditions.
Automatic quality inspection by computer vision can be applied and give a solution to the pharmaceutical industry field. Pharmaceutical capsule can be easily affected by flaws like dents, cracks, holes, etc. In order to solve the quality inspection problem, it is required computationally efficient image processing technique like thresholding, boundary edge detection and segmentation and some automated systems are available but they are very expensive to use. In this paper, we have developed a dented capsule image processing technique using edge-based image segmentation, TLS(Total Least Squares) curve fitting technique and adopted low cost camera module for capsule image capturing. We have tested and evaluated the accuracy, training and testing time of the classification recognition algorithms like PCA(Principal Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis) and SVM(Support Vector Machine) to show the performance. With the result, PCA, ICA has low accuracy, but SVM has good accuracy to use for classifying the dented capsule.
이미지로부터 타원을 추출하기 위하여 Hough transform을 많이 이용하고 있다. 그러나 이 방법은 시간과 기억 공간을 많이 소모한다. 그리고 기존의 타원분리 방법은 잡음에 예민하거나 많은 breakpoint를 발생시키는 단점이 있다. 이 논문에서는 면적을 이용하여 잡음이 있는 디지털 곡선으로부터 타원을 분리 및 추출하는 빠른 방법을 제시한다. 실험 결과로, 제시된 방법이 잡음을 가지고 있는 곡선으로부터 타원 호의 분리 및 추출이 가능하며, 추출된 타원과 주어진 곡선간의 거리오차평균이 일정 임계값 범위 내에 있는 것을 보여준다.
Cone Intersection(CI) 방법에 의해서 추출된 호는 원래의 곡선으로부터 항상 허용오차 이내에 존재한다. 그러나 CI 방법에 의한 breakpoint의 위치는 허용오차에 영향을 많이 받으며 breakpoint의 위치 오차는 호의 중심 또는 반지름 추출에 나쁜 영향을 준다. 이 논문에서는 CI방법을 개선하여 중심 추출과 호 분리를 위한 방법을 제안하였다. 제안된 방법에 의해 추출된 호는 주어진 곡선으로부터 매우 안정적인 평균 오차를 가진다. 제안된 방법에 의해 추출된 breakpoint들의 위치가 다른 방법들보다 실제 위치에 더 가까운 것을 실험으로 확인하였다.
영상 세그먼테이션은 배경으로부터 객체들을 구별하는 것으로서, 영상 분석과 해석을 하는데 있어서 첫 번째 단계에 해당한다. 그러나 활성 외곽선 모델은 위상이 2개밖에 없으므로 정확하게 원하는 객체들을 추출할 수가 없다. 본 논문에서 원하는 특정한 범위의 명암도를 갖는 객체들을 추출하기 위해서 초기 곡선을 객체들 근처에 구성함으로써 바라는 윤곽을 찾는 방법을 제안한다. 초기 곡선은 히스토그램 평활화, 가우시안 평활화, 임계치를 이용하여 구한다. 제안한 방법은 초기 곡선을 관심영역에 최대 근접시키므로 계산 속도를 줄이고 원하는 영역을 정확하게 추출할 수 있다. CT 영상과 MR 영상에 적용한 결과 제안한 방법이 활성 외곽선 모델보다 더 효과적임을 보였다.
A segmentation is a prior processing for medical image analysis and 3D reconstruction. This Paper provides the method to segment 3D Visible Human color images. Firstly, the reference images that have a initial curve are segmented using Balloon and the results are propagated to the adjacent images. In the propagation processing, the result of the adjacent slice is modified by Edge-limited SRG Finally, the 3D Balloon improves the segmentation results of each 2D slice. the proposed method's performance was verified through the experiments to segment thigh muscles of Visible Human color images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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