• 제목/요약/키워드: 보존적 영역연결기법

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이차원 비정렬 격자계에서의 보존적 중첩 격자 기법 (CONSERVATIVE OVERSET MESH TECHNIQUE ON 2-D UNSTRUCTURED MESHES)

  • 정승문;권오준;강희정
    • 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산유체공학회 2008년도 학술대회
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    • pp.27-32
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    • 2008
  • In the present study, a conservative overset mesh technique has been developed on 2-D unstructured meshes. A new domain connection technique between independent mesh blocks was proposed to satisfy the conservation of mass, momentum, or energy in entire computational domain. The present technique was applied to several classical computational problems to validate the superiority of the conservative method to the non-conservative method.

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이차원 비정렬 격자계에서의 보존적 중첩 격자 기법 (CONSERVATIVE OVERSET MESH TECHNIQUE ON 2-D UNSTRUCTURED MESHES)

  • 정문승;권오준;강희정
    • 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산유체공학회 2008년 추계학술대회논문집
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    • pp.27-32
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    • 2008
  • In the present study, a conservative overset mesh technique has been developed on 2-D unstructured meshes. A new domain connection technique between independent mesh blocks was proposed to satisfy the conservation of mass, momentum, or energy in entire computational domain. The present technique was applied to several classical computational problems to validate the superiority of the conservative method to the non-conservative method.

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분리된 전처리 및 후처리 광간영역 필터를 가진 움직임 적응적 시공간영역 잡음 제거 기법 (Motion Adaptive Temporal-Spatial Noise Reduction Scheme with Separated Pre- and Post-Spatial Filter)

  • 김성득;임경원
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제46권5호
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    • pp.40-47
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    • 2009
  • 시간영역 필터와 공간영역 필터를 연결한 움직임 적응적 동영상 잡음 제거기법을 제안한다. 움직임 적응적 시간영역 필터에서는 전처리 공간영역 필터를 활용하여 잡음에 강인한 움직임 검출을 수행하고, 움직임의 양에 따라 적응적으로 필터링 강도를 조절한다. 동영상에 내재된 시간적 연관성을 충분히 활용하기 위해, 잡음이 있는 입력 영상은 시간영역 필터에 의해 처음으로 처리된다. 따라서 시간적 연관성이 큰 동영상에서, 영상의 세밀한 부분을 잘 보존하며 잡음을 제거할 수 있다. 움직임 검출을 위해 사용되는 전처리 공간영역 필터와는 다르게, 후처리 공간영역 필터는 시간영역 필터의 강도와 전처리 공간영역 필터에서 얻어진 공간영역 자기유사성 탐색 결과를 바탕으로 공간영역 필터링을 수행한다.

항공영상에서 건물지붕 검출을 위한 선소의 그룹화 기법 (Line segment grouping method for building roof detection in aerial images)

  • 예철수;임영재;양영규
    • 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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    • 한국지형공간정보학회 2002년도 추계학술대회
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    • pp.133-140
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    • 2002
  • 본 논문에서는 다양한 건물 지붕의 검출에 사용될 수 있는 선소의 그룹화 기법을 제안한다. 먼저 에지 보존 필터를 사용하여 영상에 포함된 잡음을 제거한 후에 watershed 기법을 이용하여 에지의 위치를 보존하고 영상 분할을 수행한다. 분할된 영역의 경계선에 위치한 화소들의 곡률을 계산하여 control point를 검출하고 control point 사이의 선소를 추출한다. 추출된 선소들의 방향과 길이를 고려하여 선소의 연결을 수행하고 최종적으로 화소의 그레디언트 크기를 이용하여 선소의 위치를 조정한다. 항공 영상에 제안한 방법을 적용하여 건물 지붕을 정확하게 검출할 수 있음을 보였다.

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선소의 추출과 그룹화를 이용한 원격탐사영상에서 건물 지붕의 복원 (Building Roof Reconstruction in Remote Sensing Image using Line Segment Extraction and Grouping)

  • 예철수;전승헌;이호영;이쾌희
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.159-169
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    • 2003
  • 본 논문에서는 고해상도의 항공 영상으로부터 건물의 3차원 정보를 자동으로 생성하는 방법을 제안하였다. 먼저 에지 보존 필터를 사용하여 영상에 포함된 잡음을 제거한 후에 watershed 기법을 이용하여 에지의 위치를 보존하고 영상 분할을 수행한다. 분할된 영역의 경계선에 위치한 화소의 곡률을 계산하여 control point를 검출하고 control point 사이의 선소를 추출한다. 추출된 선소들의 방향과 길이를 고려하여 선소의 연결을 수행하고 최종적으로 화소의 그레디언트 크기를 이용하여 선소의 위치를 조정한다. 공면의 그룹화와 다각형 조각을 형성하는 과정은 각 영역에 대해 공선 기하학과 비행 정보를 이용하여 정합된 3차원 선소들을 선택하여 이루어진다. 항공 영상에 제안한 방법을 적용하여 건물 지붕을 정확하게 검출할 수 있음을 보였다.

서울 동관왕묘 소조상의 비파괴진단 및 제작기법 해석 (Interpretation of Making Techniques and Nondestructive Diagnosis for the Clay Statues in Donggwanwangmyo Shrine, Seoul)

  • 이정은;한나라;이찬희
    • 보존과학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.35-45
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    • 2013
  • 서울 동관왕묘(보물 제142호) 소조상은 균열, 박리, 박락 및 탈락 등의 물리적 훼손과 먼지 오염물, 색상별 안료의 부분변색 등 손상이 발생하였다. 초음파 측정을 통해 소조상 내부의 물리적 훼손상태를 확인한 결과, 우장군 전면 하단부에서 가장 낮은 저속도대가 나타났다. 안료층의 결함상태는 적외선열화상 조사를 통해 정량적으로 평가하였으며, 박락부분에서 고온영역이 확인되었다. 감마선과 적외선 TV 촬영, 주사전자현미경 관찰 결과, 소조상은 목심으로 기초를 만들고 연결부위는 가는 철사를 이용하여 고정하였다. 고정된 목심은 새끼줄로 밀착 후 소조토로 성형하였다. 소조토는 균열과 탈락방지를 위해 볏짚을 혼합하였으며, 한지와 면섬유를 덧발라 안료층과 구분한 것으로 나타났다.

디테일 디스크립터를 이용한 이미지 영역 분석과 개선에 관한 연구 (A study on image region analysis and image enhancement using detail descriptor)

  • 임재성;정영탁;이지혁
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.728-735
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    • 2017
  • 디지털 디바이스가 범용적으로 보급되면서, 영상을 획득하는 과정에서 다량의 부가적 백색 잡음 노이즈(additive white Gaussian noise, AWGN)가 발생하고 있다. 대부분 알려져 있는 대표적인 디노이징 기법들은 노이즈를 제거하는 것에 초점을 맞추고 있어, 영상정보를 포함하는 디테일 성분들이 노이즈를 제거가 되는 과정에서 비례적으로 없어지게 된다. 그러므로, 제안하는 알고리즘은 영상 디테일을 보존하면서 효과적으로 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고자 한다. 제안하는 방법에서는, 노이즈의 랜덤성을 이용하여 엣지 강도 및 엣지 연결성을 이용하여 의미 있는 디테일 성분을 분리하는 것을 목적으로 한다. 결과적으로, 노이즈 수준이 높아져도, 제안하는 방법은 연결된 디테일성분을 효과적으로 추출하기 때문에 타 벤치마크 방법에 비해 나은 디노이징 결과를 보여준다. 또한, 실험결과에서 보듯이, 제안하는 방법은 다양한 노이즈 수준에서도 타 벤치마크 방법들에 비교하여 제안하는 방법은 SSIM(structural similarity index), PSNR(peak signal-to-noise ratio)측면에서 각각 우수한 수치를 보여주었다. 높은 수치의 SSIM의 결과로 알 수 있듯이, 결과 영상들이 인간의 시각인지체계(human visual system, HVS)를 반영하고 있는 것을 확증해 주고 있다.