Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.495-500
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2002
3D 컴퓨터 그래픽스 분야에서 사용되는 표면모델은 일반적으로 매우 복잡하고 방대한 양의 다각형 조각들로 구성된다. 이러한 표면 모델들은 사실감을 높일 수 있지만 지나치게 많은 데이터 양으로 인해 많은 문제들을 야기시킬 수 있다. 따라서 모델의 원래 모양을 가능하면 유지하면서 방대한 양의 데이터를 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 지역표면의 기하학적 특성을 잘 보존할 수 있는 에지 비용함수를 제안한다. 또한 병합에 기반 한 반복적인 에지 축약을 기본 연산으로 하는 표면 간략화 알고리즘을 구현한다. 병합에 기반 한 축약방법은 메모리를 효율적으로 사용할 수 있게 하여 실시간 데이터 전송을 요하는 응용 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다. 제안하는 알고리즘을 표면모델에 적용시켜 간략화를 수행 한 결과 기존의 알고리즘에 비해 높은 품질의 근사모델을 얻을 수 있었으며 원래 모델의 세부적인 모양을 잘 보존할 수 있었다.
본 논문에서는 4족 보행 로봇의 제작을 위한 4족 보행 로봇 시뮬레이터를 구성한다. 우선 제작하고자 하는 4족 보행 로봇의 기구학 모델링은 순기구학 모델과 역기구학 모델을 유도하며 역기구학 모델은 기하학적 방법을 이용한다. 한편 구성된 시뮬레이터에서는 유도한 4족 보행 로봇의 모델을 이용한 보행 패턴 생성 등은 PC에서 연산하며 연산된 값은 4족 보행 로봇의 컨트롤러를 이용하여 각 모터에 전송 가능하며, 이때 PC와 제어기 사이의 통신은 지그비(Zigbee)를 이용한 무선 통신을 사용한다. 또한 모든 연산 과정 및 실제 시뮬레이터 구성은 MATLAB을 이용한다. 마지막으로, 기존 걸음새 패턴 생성 방법을 이용 하여 구성된 4족 보행 로봇 시뮬레이터의 효용성을 검증하였다.
We introduce a geometric processing method for freeform surfaces based on high-precision torus patch approximation, a new spatial data structure for efficient geometric operations on freeform surfaces. A torus patch fits the freeform surface with flexibility: it can handle not only positive and negative curvature but also a zero curvature. It is possible to precisely approximate the surface regardless of the convexity/concavity of the surface. Unlike the traditional method, a torus patch easily bounds the surface normal, and the offset of the torus becomes a torus again, thus helps the acceleration of various geometric operations. We have shown that the torus patch's approximation accuracy of the freeform surface is high by measuring the upper bound of the two-sided Hausdorff distance between the freeform surface and set of torus patches. Using the method, it can be easily processed to detect an intersection curve between two freeform surfaces and find the offset surface of the freeform surface.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.15
no.12
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pp.165-171
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2017
This paper proposes a method of support-generation using morphological image processing instead of geometric calculations. The geometric computational cost is dependent on the shape, but our method is independent on the shape. For obtaining the external support area for extrusion shape, we represents morphological operations between two sliced layer images and shows results of each operation stages. Internal support area is evaluated from erosion and opening operations with the sliced-layer image. In these support areas, the supporter image is generated using the designed support structures. Also, we made a DLP printer and the STL model included supporter-structure is printed by the DLP printer. We confirmed the necessity of support-generation method with the support structures individually dependent on materials by looking at the printed results.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.673-675
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1998
본 논문에서는 다각형과 같은 2차원 기하학적인 물체에 대한 형태변환을 위하여 다격형의 삼각분할(triangulation)과 트리의 연산을 이용하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 원시 다각형(source polygon)과 목적 다각형(target polygon)이 주어졌을 때, 대상이 되는 두 다각형을 각각 삼각분할(triangulation)하고 그의 듀얼 트리를 구한 후 이 트리를 이용하여 원시 다각형에서 목적 다각형으로 형태를 변환한다. 두 개의 다각형이 자연스럽게 형태가 변환되도록 하기 위해서 유사 삼각분할(similar triangulation)의 개념을 이용하였다.
They are well-known geometric properties of a circle that the perpendicular bisector of a chord passes through the center of a circle, and the intersection of the perpendicular bisectors of any two chords is its center. This paper is related to a fast pupil detection method capable of detecting the center and the radius of a pupil using these geometric properties at high speed when detecting the pupil region for iris segmentation. The proposed method is characterized as rapidly detecting the center and the radius of the pupil, extracting the candidate points of the circle in human eye images using morphological operations, and finding two chords using four points on the circular edge, and taking the intersection of the perpendicular bisectors of these two chords for its center. The proposed method can not only detect the center and the radius of a pupil rapidly but also find partially occluded pupils in human eye images.
영상 정합은 물리적으로 유사한 영상 내의 영역들을 기하학적으로 일치시키는 처리이며 지형 정보, 영상검색, 원격탐사, 의료영상 등의 많은 영상처리 응용에서 사용된다. 영상 정합에 관한 연구는 주로 회전, 크기, 위치 등의 인자 추출에 소요되는 시간과 정확성에 중점을 두어 왔다. 본 연구에서는 영상의 특징 점들에 대한 일차 고유벡터의 방향 분포를 히스토그램으로 표현하고 이를 비교 분석함으로써 정합하는 방법을 제안한다. 일차 고유벡터를 이용함으로써 특징 묘사의 단순성을 제공하고. 히스토그램을 이용하여 정합 인자를 미리 추정함으로써 정합 인자 추출 시 목적함수의 연산에 소요되는 비용을 현저하게 줄였다. 본 연구의 결과를 평가하기 위해 제안한 방식을 일반 영상과 ICG(IndoCyanine Green)망막 영상에 적용한 결과를 보여주고 목적함수의 연산횟수와 시간 복잡도를 기존의 방법들과 비교하였다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.1
no.1
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pp.43-49
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1995
본 논문에서는 초음파 센서와 시각 센서에서 얻은 전방향 센서 데이타를 이용하여 실내 이동 로봇용 국부 유도 항법을 위한 새로운 환경 모델링 방법을 제안한다. 그리고 이 두 종류의 센서 데이타에 포함된 불확실성을 주관적 지식과 퍼지 연산법을 사용하여 정량적으로 다룰 수 있는 센서 융합법을 제안한다. 이 방법을 사용하여, 로봇의 현재 위치와 목표 위치간의 기하학적 관계를 더욱 정확하게 얻을 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안된 모델링과 센서 융합법이 실내 이동 로봇 항법에 효과적임을 보였다.
Quadtree, which is a hierarchical data structure, is a very important data structure to represent binary images. The linear quadtree representation as a way to store a quadtree is efficient to save space compared with other representations. Therefore, it has been widely studied to develop efficient algorithms to execute operations related with quadtrees. The window operation is one of important geometry operations in image processing, which extracts a sub-image indicated by a window in the image. In this paper, we present an algorithm to perform the window operation of binary images represented by quadtrees, using three-dimensional $n{\times}n{\times}n$ processors on RMESH(Reconfigurable MESH). This algorithm has constant-time complexity by using efficient basic operations to route the locational codes of quardtree on the hierarchical structure of $n{\times}n{\times}n$ RMESH.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.3
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pp.297-303
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2007
In this paper, the stroke-based text extraction algorithm for digital video is proposed. The proposed algorithm consists of four stages such as text detection, text localization, text segmentation and geometric verification. The text detection stage ascertains that a given frame in a video sequence contains text. This procedure is accomplished by morphological operations for the pixels with higher possibility of being stroke-based text, which is called as seed points. For the text localization stage, morphological operations for the edges including seed points ate adopted followed by horizontal and vortical projections. Text segmentation stage is to classify projected areas into text and background regions according to their intensity distribution. Finally, in the geometric verification stage, the segmented area are verified by using prior knowledge of video text characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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