현재 의료 영상을 이용한 신속하고 정확한 진단과 치료를 위하여 각 기관별로 영상을 분할하는 방식이 기본적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 이용하여 해부학적 기관 중 폐 영역을 분할하는 방식을 제안한다. 초기에 소벨 에지 마스크(Sobel Edge Mask)를 이용하여 윤곽선을 강조하여 워터쉐드 알고리즘을 적용하였을 경우 과다 분할되는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 제거(Opening) 연산과 채움(Closing) 연산을 이용하여 마커(Marker) 정보를 추출하여 워터쉐드 알고리즘을 재적용하여 폐 영역 이미지를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 마커 정보를 이용한 워터쉐드 재적용 방식은 폐 영역 효율적이고 정확하게 추출한다.
최근 개발된 영상 압축 표준인 MPEG-4 Part 2는 임의의 영상 객체를 처리할 수 있는 최신의 기능을 포함한다. 이러한 기능을 지원하기 위해서는 효과적인 객체 추출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 영상 내에서 실시간으로 객체를 추출해 낼 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 한 프레임의 영상을 시공간적 watershed transform을 이용하여 여러 영역으로 분할하는 것이고, 두 번째 단계는 분할된 영역 정보를 바탕으로 객체를 추출해내는 것이다. 실시간 처리를 위해서 제안된 알고리즘은 하드웨어와 소프트웨어로 분할하여 구현하고, 계산량이 집중된 연산 부분을 하드웨어 가속기를 사용하여 처리한다. 실험 결과 제안된 시스템은 QCIF 크기의 영상을 초당 15 frame 이상의 속도로 처리하면서도, 정확한 객체 추출 결과를 보였다.
In this study, we propose a novel method to segment an individual tooth region in a true color image. The difference of the intensity in RGB is initially extracted and subsequent morphological reconstruction is applied to minimize the spurious segmentation regions. Multiple seeds in the tooth regions are chosen by searching regional minima and a Sobel-mask edge operations is performed to apply MCWA(Marker-Controlled Watershed Algorithm). As the results of applying MCWA transform for our proposed tooth segmentation algorithm, the individual tooth region can be resolved in a CCD tooth color image.
본 논문에서는 새로운 문자 분할 알고리즘을 제안한다. 고전적인 문자 분할 알고리즘은 학술적인 문서영상과 같이 단순한 구조를 가진 문서영상을 대상으로 하여 좋은 성능을 보였지만 다양한 문자 크기와 색상, 그림, 복잡한 배경 등으로 구성된 문서영상에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 최근에 제안고 있는 방법들은 복잡한 문서영상에서도 좋은 성능을 보이도록 다양한 기법들을 적용하여 우수한 성능을 보이고 있지만, 대부분의 방법들이 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 문자분할을 하기 때문에 세밀한 부분에서는 성능이 어느 정도 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 블록의 크기에 제한을 갖지 않는 새로운 방법으로서, watershed 알고리즘을 이용한 문자분할 방법을 제시한다. 구체적으로, watershed 알고리즘을 이용하여 문서영상의 구조(docstrum)를 파악하고 이를 기반으로 문자를 분할한다. 제안하는 방법은 크게 엣지 검출, distance transform, watershed 알고리즘을 이용한 docstrum 분석, 문자 분할의 네 단계를 거친다. 실험 결과 블록에 기반한 기존의 방법들이 놓치는 세밀한 부분에서도 제안된 알고리즘은 올바른 분할결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 국내 산지지형을 대표하며, 타 댐 유역에 비해 비교적 수문(수위/유량)관측소와 자료가 많은 용담시험유역에 기상레이더 강수량 추정 값(RAR)을 적용해 산지지형 댐 유역에서 강우의 시공간적 변동성과 이에 따른 홍수량의 정확한 분석을 통해 홍수 시 댐 유입량의 정확한 산정 등에 활용할 목적으로 홍수 유출모의를 수행하였다. 모의에는 최근 5년(2014~2018년) 동안 발생한 비교적 독립적인 총 8개의 홍수사상을 적용하였으며, 모형은 HEC-GeoHMS와 ModClark 방법을 통해 분포형 강우를 적용할 수 있는 비교적 간단한 모형인 HEC-HMS를 활용하였다. 아울러 이 과정에서 레이더 강수량의 모형적용을 위해 NCL 및 Python 기반의 자료처리 스크립트 프로그램을 개발하여 활용하였다. 연구 결과로서 기상레이더 강수량 추정 값(RAR)이 관측에 비해 다소 과소 추정(R2 0.86)된 것을 알 수 있었고, 기존 지점관측 기반 유역평균 강수량을 사용한 방법과의 비교에서는 레이더 강수량을 적용한 모형이 유역의 강우-유출 도달시간 등과 관련된 매개변수 값의 큰 조정 없이도 홍수유출을 효율적으로 (8개모의 평균 ENS 0.863, R2 0.873, 그리고 PBIAS 7.49%) 잘 모의하는 것을 파악할 수 있었다.
This paper is to propose image segmentation method based on chamfer algorithm. First, we get original image from CCD camera and transform it into gray image. Second, we extract maximum gray value of background and reconstruct and eliminate the background using surface fitting method and bilinear interpolation. Third, we subtract the reconstructed background from gray image to remove noises in gray image. Fourth, we transform the subtracted image into binary image using Otsu's optimal thresholding method. Fifth, we use morphological filters such as areaopen, opening, filling filter etc. to remove noises and isolated points. Sixth, we use chamfer distance or Euclidean distance to this filtered image. Finally, we use watershed algorithm and count microorganisms in image by labeling. To prove the effectiveness, we apply the proposed algorithm to one of Ammonia-oxidizing bacteria, Acinetobacter sp. It is shown that both Euclidean algorithm and chamfer algorithm show over-segmentation. But Chamfer algorithm shows less over-segmentation than Euclidean algorithm.
In this study, the sizes and velocities of droplets in sprays were measured by image processing method from digital images of local region of sprays. The morphological method based on the Euclidean distance transform, Watershed separation, and perimeter image was adopted for the recognition and separation of overlapped particles. The match probability method was used for the particle tracking and pairing. The measurement results show that the present method may be reliable for the analysis of the motion and distribution of droplets produced by spray and atomization devices.
The land cover classification by using remotely sensed image becomes necessary and useful for hydrologic and water quality related applications. The purpose of this study is to obtain land classification map by using remotely sensed data : Landsat TM and KOMPSAT-1 EOC. The classification was conducted by maximum likelihood method with training set and Tasseled Cap Transform. The best result was obtain from the Landsat TM merged by KOMPSAT EOC, that is, similar with statistical data. This is caused by setting more precise training set with the enhanced spatial resolution by using KOMPSAT EOC(6.6m${\times}$6.6m).
본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 워터쉐드 변환을 이용하여 3차원 얼굴 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 워터쉐드 변환으로 분할된 각각의 영역으로부터 얼굴의 특징점들을 추출하고 MPEG-4에서 정의해놓은 FDP(Facial Definition Parameter)를 기반으로 얼굴 메쉬모델을 생성한다. 워터쉐드 변환시 발생하는 영역 기반의 과분할 결과에서 얻어지는 정확한 정보와 MPEG-4의 FDP를 기반으로 한 Candide Model을 이용함으로써 매우 간편하게 3D 얼굴 모델을 생성할 수 있고 영상 압축 및 전송에 매우 효율적으로 이용될 수 있다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권2호
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pp.114-124
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2018
This paper illustrates a vision-based vehicle positioning method at an intersection to support the C-ITS. It removes the minor shadow that causes the merging problem by simply eliminating the fractional parts of a quotient image. In order to separate the occlusion, it firstly performs the distance transform to analyze the contents of the single foreground object to find seeds, each of which represents one vehicle. Then, it applies the watershed to find the natural border of two cars. In addition, a general vehicle model and the corresponding space estimation method are proposed. For performance evaluation, the corresponding ground truth data are read and compared with the vision-based detected data. In addition, two criteria, IOU and DEER, are defined to measure the accuracy of the extracted data. The evaluation result shows that the average value of IOU is 0.65 with the hit ratio of 97%. It also shows that the average value of DEER is 0.0467, which means the positioning error is 32.7 centimeters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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