• 제목/요약/키워드: growing regions

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영역 추출을 위한 Hough 변환 기반 에지 검출과 영역 확장을 통합한 방법 (A Combined Hough Transform based Edge Detection and Region Growing Method for Region Extraction)

  • ;김용권;정진완;이석룡;김덕환
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제36권4호
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    • pp.263-279
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    • 2009
  • CBIR(Content-based Image Retrieval) 시스템의 질의 처리에 사용되는 모양 특징은 크게 경계 기반과 영역 기반 등 두 가지로 나눌 수 있다. 경계기반 특징은 간단하지만 영역 기반 특징에 비해 효과적이지 않다. 영역 기반 모양 특징을 사용하는 대부분의 시스템은 먼저 영역을 추출해야 한다. 하지만 기존의 영역 기반 시스템들은 구현이 복잡하고, 특히 정확한 영역 추출이 어려우며 영역 간의 위치적인 관계가 거리 모델(distance model)에 반영되어 있지 않다. 본 논문에서는 Canny 에지 검출과 Hough 변환에 기반하여 목표 내부의 에지를 검출하고, 이와 함께 영역확장을 이용하여 목표 물체 내부의 영역을 정확히 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 영역 간의 인접 관계를 이용한 수정된 IRM(Integrated Region Matching) 기법을 제안하였다. 이는 모양 특징을 이용한 유사성 검색에서 영상 간의 거리 모델로서 사용된다. 그리고 실험을 통해 수정된 IRM 기법과 우리의 영역 추출 기법이 효과적임을 보였다. 실험 결과는 새로운 영역 추출 방법이 기존의 다른 방법보다 훨씬 우수함을 보여준다.

적응적 피부색 검출과 에지 정보를 이용한 유해 영상분류방법 (Adult Image Classification using Adaptive Skin Detection and Edge Information)

  • 박찬우;박기태;문영식
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제48권1호
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    • pp.127-132
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    • 2011
  • 본 논문은 입력된 영상으로부터 적응적 피부색 검출 방법으로 생성된 피부색 영역과 에지 정보의 결합을 특정 벡터로 이용하여 입력 영상의 유해(누드, 성인물) 여부를 판별하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 입력 영상으로부터 기존의 피부색 검출 방법들을 적용하여 얻은 모든 결과 영상들에 대해서 논리곱 연산을 통해 초기 피부색 영역을 검출한다. 두 번째 단계에서 초기 피부색 영역의 화소 정보를 기반으로 피부색 확률 분포 모델을 생성하고 이를 통해 피부색 확률 영상을 생성한다. 그리고 피부색 확률 영상에 임계값을 적용하여 이진화 한다. 세 번째 단계에서 이진 피부색 영역과 에지의 결합 영상을 생성하고 피부색 영역을 확산하여 최종 피부색 영역을 검출한다. 마지막 단계에서 최종 피부색 영상과 최종 피부색 영역 안에 있거나 인접한 에지들의 결합 영상을 특정 벡터로 생성한다. 생성된 특정 벡터를 support vector machine(SVM) 학습을 통해 생성된 분류 모텔로 입력 영상의 유해 여부를 판별하여 유해 혹은 무해 영상으로 분류한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 기존의 유해 영상 분류 방법에 비해 분류 성능이 9.6% 향상된 것을 확인하였다.

Estimation of Corn and Soybean Yields Based on MODIS Data and CASA Model in Iowa and Illinois, USA

  • Na, Sangil;Hong, Sukyoung;Kim, Yihyun;Lee, Kyoungdo
    • 한국토양비료학회지
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    • 제47권2호
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    • pp.92-99
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    • 2014
  • The crop growing conditions make accurate predictions of yield ahead of harvest time difficult. Such predictions are needed by the government to estimate, ahead of time, the amount of crop required to be imported to meet the expected domestic shortfall. Corn and soybean especially are widely cultivated throughout the world and a staple food in many regions of the world. On the other hand, the CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach) model is a process-based model to estimate the land plant NPP (Net Primary Productivity) based on the plant growing mechanism. In this paper, therefore, a methodology for the estimation of corn/soybean yield ahead of harvest time is developed specifically for the growing conditions particular to Iowa and Illinois. The method is based on CASA model using MODIS data, and uses Net Primary Productivity (NPP) to predict corn/soybean yield. As a result, NPP at DOY 217 (in Illinois) and DOY 241 (in Iowa) tend to have high correlation with corn/soybean yields. The corn/soybean yields of Iowa in 2013 was estimated to be 11.24/3.55 ton/ha and Illinois was estimated to be 10.09/3.06 ton/ha. Errors were 6.06/17.58% and -10.64/-7.07%, respectively, compared with the yield forecast of the USDA. Crop yield distributions in 2013 were presented to show spatial variability in the state. This leads to the conclusion that NPP changes in the crop field were well reflected crop yield in this study.

정지장면의 연속 프레임 영상 간 통계에 기반한 영상분할 (Image Segmentation based on Statistics of Sequential Frame Imagery of a Static Scene)

  • 서수영;고인철
    • Spatial Information Research
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    • 제18권3호
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    • pp.73-83
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    • 2010
  • 본 연구는 정지장면의 연속영상간 각 픽셀위치에서 일어나는 통계적 특성을 활용하여 영상을 분할하는 기법을 제안한다. 공간정보의 획득과 분석에서 디지털 영상 처리 기법의 활용은 아주 중요한 의미를 가진다. 특히 디지털 영상의 영역 구분을 위해 다양한 영상 분할(image segmentation) 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 선행 연구한 연속프레임 영상의 분광학적 특성 분석의 결과를 바탕으로 연속 프레임 간 Randomness를 활용한 이미지 분할 방법을 제안하였다. 우선 연속 프레임 간 각 화소에 통계학적인 분석 방법을 적용하여 각 화소의 평균과 표준편차 값을 구하고, 이를 통하여 대상 영상에서 가장 신뢰할 만한 화소들을 찾아 씨앗 점(seed point)을 결정하였다. 그리고 이 씨앗 점들을 시작으로 이웃 화소 간 T-test를 실시하였으며, 이를 기반으로 영역 성장(region growing)의 개념을 적용하여 영상을 분할 할 수 있는 기법을 연구하였다. 제안방식의 성능을 검증하기 위하여 실험을 통하여 기존의 방식과 비교분석을 수행하였다. 이러한 실험의 결과 영상분할에서 영상의 단일 프레임을 활용한 것보다 연속 프레임을 활용한 경우가 유리함을 확인 할 수 있었다.

Carcass Fat-free Lean Gain of Chinese Growing-finishing Pigs Reared on Commercial Farms

  • Yang, Libin;Li, Defa;Qiao, Shiyan;Gong, Limin;Zhang, Defu
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제15권10호
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    • pp.1489-1495
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    • 2002
  • Five regions and 258 pigs were selected for this study: North (Beijing), Central (Wuhan), South (Guangzhou), Southwest (Chongqing), Northeast (Harbin). Five typical genetics of growing-finishing pig were selected: Landrace${\times}$Large White${\times}$Beijing Black, Duroc${\times}$Landrace${\times}$Large White, Duroc${\times}$Large White${\times}$Landrace, Landrace${\times}$Rongchang, Landrace${\times}$Harbin White, respectively at each sites. The basal diet was a corn-soybean meal containing sufficient nutrients to meet requirements. Carcass fat-free lean gain was determined by dissecting and analyzing chemical composition of the carcass. Cubic function fitted lean moistures to live weights better than other functions. Exponential function fitted lean lipids to live weights equally to allometric function. Carcass fat-free lean gain of Duroc${\times}$Large White${\times}$Landrace, Landrace${\times}$Large White${\times}$Beijing Black, Duroc${\times}$Landrace${\times}$Large White, Landrace${\times}$Harbin White, Landrace${\times}$Rongchang from 20 to 100 kg of average body weight was 259 g/d, 261 g/d, 311 g/d, 220 g/d, 200 g/d, respectively. All are lower than intermediate fat-free lean gain in NRC (1998).

시드 기반 영역확장기법을 이용한 고해상도 위성영상 분할기법 개발 (High Resolution Satellite Image Segmentation Algorithm Development Using Seed-based region growing)

  • 변영기;김용일
    • 한국측량학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.421-430
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    • 2010
  • 영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.

Metabolomic understanding of intrinsic physiology in Panax ginseng during whole growing seasons

  • Lee, Hyo-Jung;Jeong, Jaesik;Alves, Alexessander Couto;Han, Sung-Tai;In, Gyo;Kim, Eun-Hee;Jeong, Woo-Sik;Hong, Young-Shick
    • Journal of Ginseng Research
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    • 제43권4호
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    • pp.654-665
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    • 2019
  • Background: Panax ginseng Meyer has widely been used as a traditional herbal medicine because of its diverse health benefits. Amounts of ginseng compounds, mainly ginsenosides, vary according to seasons, varieties, geographical regions, and age of ginseng plants. However, no study has comprehensively determined perturbations of various metabolites in ginseng plants including roots and leaves as they grow. Methods: Nuclear magnetic resonance ($^1H$ NMR)-based metabolomics was applied to better understand the metabolic physiology of ginseng plants and their association with climate through global profiling of ginseng metabolites in roots and leaves during whole growing periods. Results: The results revealed that all metabolites including carbohydrates, amino acids, organic acids, and ginsenosides in ginseng roots and leaves were clearly dependent on growing seasons from March to October. In particular, ginsenosides, arginine, sterols, fatty acids, and uracil diphosphate glucose-sugars were markedly synthesized from March until May, together with accelerated sucrose catabolism, possibly associated with climatic changes such as sun exposure time and rainfall. Conclusion: This study highlights the intrinsic metabolic characteristics of ginseng plants and their associations with climate changes during their growth. It provides important information not only for better understanding of the metabolic phenotype of ginseng but also for quality improvement of ginseng through modification of cultivation.

형태론적 영상 분할을 위한 마커 배양기를 이용한 마커의 추출 (Marker extraction for morphological image segmentation using marker incubator)

  • 박현상;나종범
    • 전자공학회논문지S
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    • 제35S권11호
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    • pp.106-115
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    • 1998
  • 형태론적 영상 분할의 성능은 적절한 마커의 선택에 전적으로 의존한다. 본 논문에서는 경사영상의 국소 최저점으로부터 성장한 담수지역들이 충분한 크기를 가질 때, 마커로 등록하는 마커 배양기를 제안한다. 마커 배양기는 범람 과정이 진행되는 동안, 정의된 마커 영역의 성장, 새로운 마커 영역의 추출, 부적절한 영역에 대한 처리 연기 등을 수행한다. 마커로서의 타당성 진단은 형태론적 필터의 형태소 크기에 의존하는 다중 기준에 의해서 이루어진다. 제안한 마커 배양기는 기존의 방법에 비해서 영역 병합 과정 없이도, 적은 수의 영역으로 동등한 화질을 실현하고, 전송 정보량과 화질 관점에서 우수한 성능을 가지기 때문에, 영역 기반 부호화기를 위한 영상 분할에 적합하다.

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Risk Assessment of Drought for Regional Upland Soil According to RCP8.5 Scenario Using Soil Moisture Evaluation Model (AFKE 0.5)

  • Seo, Myung-Chul;Cho, Hyeon-Suk;Seong, Ki-Yeong;Kim, Min-Tae;Park, Tae-Seon;Kang, Hang-Won;Shin, Kook-Sik
    • 한국토양비료학회지
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    • 제46권6호
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    • pp.434-444
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    • 2013
  • In order to evaluate drought risk at upland according to climate change scenario (RCP8.5), we have carried out the simulation using agricultural water balance estimation model, called AFKAE0.5, at 66 weather station sites in 2020, 2046, 2050, 2084, and 2090. Total Drought Risk Index between the first month (f) and last month (l) (TDRI(f/l)) and maximum continuous drought risk index (MCDRI(f/l)) were defined as the index for analyzing pattern and strength of drought simulated by the model. Based on distribution maps of MCDRI (1/12), drought strength was predicted to be most severe in 2084 for all regions. Some regions showed severe risk of drought meaning over 20 days of MCDRI (1/12) in the other years, while MCDRI (1/12) in other regions did not reach 5 days. Even though maximum value of TDRI (1/12) in 2090 was greater than in 2050, more severe drought risk in 2050 than in 2090 was predicted based on MCDRI (4/6). It implies that drought risk should be assessed for each crop with its own growing season.

Construction and analysis of painting probe for homogeneously staining regions in human neuroblastoma cell line IMR-32

  • Park, Sun-Hwa;Kim, Ho-Chung;Chun, Yong-Hyuck
    • Journal of Genetic Medicine
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    • 제1권1호
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    • pp.45-50
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    • 1997
  • Neuroblastoma, a pediatric malignant neoplasm of neural crest origin, has a wide range of clinical virulence. The mechanisms contributing to the development of neuroblastomas are largely unclear, but non-random chromosomal changes identified over the past years suggest the involvement of genetic alterations. Amplification of the human N-myc proto-oncogene is frequently seen either in extrachromosomal double minutes or in homogeneously staining regions (HSRs) of aggressively growing neuroblastomas. N-myc maps to chromosome 2 band 24, but HSR have never been observed at this band, suggesting transposition of N-myc during amplification. We have constructed and analyzed the region-specific painting probe for HSR in neuroblastoma IMR-32 to determine the derivative chromosomes. Microdissection was performed on HSR using an inverted microscope with the help of microglass needles and an micromanipulator. We pretreated the microdissected fragments with Topoisomerase I which catalyzes the relaxation of supercolled DNA, and performed two initial rounds of DNA synthesis with T7 DNA polymerase followed by conventional PCR to enable the reliable preparation of Fluorescent in situ hybridization probe from a single microdissected chromosome. With this method, it was possible to construct the region-specific painting probe for HSR. The probe hybridized specifically to the HSRs of IMR-32, and to 2p24, 2p13 of normal chromosome. Our results suggest there was coamplification of N-myc together with DNA of the chromosome 2p24 and 2p13. Moreover, the fluorescent signals for the amplified chromosomal regions in IMR-32 cells were also easily recognized at a Thus this painting probe can be applied to detect the similar amplification of N-myc in neuroblastoma tissue, and the probe pool for HSR may be used to identify the cancer-relevant genes.

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