Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.435-437
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1998
영상에 대한 영역분할은 영상에 대한 인식 시스템에서 가장 중요하고도 어려운 분야로 알려져 있다. 주로 사용되는 방법은 화소중심기법과 영역중심기법이 사용되는데, 화소중심기법은 적은 시간이 걸리는데 비해 영역분할 효과가 떨어지고, 영역중심기법은 상대적으로 양질의 영역분할 효과를 얻을 수 있지만 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 영역분할에 대한 방법으로 thresholding방법을 이용한 2단계로 이루어진 영역분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소의 전역정보와 지역정보를 모두 사용하여 기존의 전역 thresholding방법에 비해 향상된 영역 분할을 수행하고, 지역정보를 이용하는 영역중심 기법에 비해 시간을 단축하는 효과를 가지고 있다. 첫 번째 단계에서는 기존에 알려진 전역 thresholding방법을 사용하여 영역분할을 하고, 두 번째 단계에서는 영상에 대해 미리 알려진 사전지식을 이용하여 영역분할이 제대로 되지 않은 영역을 구분하여 해당 영역에 대해서만 thresholding작업을 수행한다. 사용된 영상은 자궁경부 세포진 영상으로 대상이 되는 영역은 자궁경부 세포의 핵으로 제한하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.11a
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pp.106-107
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2015
본 논문에서는 색상 및 깊이 기반 영상 분할 기법을 제안한다. 계층화된 영상 분할을 수행하기 위해서 색상을 기준으로 영상을 과분할 한 후, 과분할 영역의 깊이를 기준으로 영역 병합을 수행한다. 적은 개수의 화소로 이루어진 병합 영역을 제거하기 위해서 인접한 분할 영역 중 화소 수가 많은 영역에 병합시키는 이상영역 처리 기법을 수행한다. 제안하는 영상 분할 기법을 기존의 데이터셋 및 키넥트 취득 영상에 적용하여 신뢰도 높은 객체 단위 영상 분할이 이루어짐을 확인한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11a
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pp.587-590
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2003
얼굴영역을 분할하기 위해서 Watershed Algorithm 와 Object Grouping 을 이용한 얼굴영역 분할기법을 제안한다. 영상분할에 단점은 단일 알고리즘으로 영역분할이 어렵고, 또한 복잡한 영상에서 정확한 영역을 분할하기가 어렵다는 것이다. 그래서 본 논문에서는 Watershed Segmentation 기법과 Grouping 작업을 통한 병합, 그리고 색상의 선형회귀분석을 이용한 분석법을 적용하여 분할하고자 한다. 얼굴영역 분할방법을 전처리 과정과 영역 병합 그리고 얼굴 부분을 추출하는 3 단계의 과정으로 나누고, 전처리 과정에서는 수리형태학적(Mophological) 연산자를 이용한 영상 분할기법을 이용하여 분할한 후 얼굴 후보 영역을 검출, 영역병합과정에서 기존의 학습데이터와의 유사도를 측정, 얼굴객체추출 조건에 맞지 않는 객체들을 모두 제거함으로써, 정확한 얼굴부분을 분할해 낸다. 실험결과 제안한 방법을 통해 비교적 정확한 얼굴영역을 분할 할 수 있었다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.12C
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pp.1147-1153
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2009
We propose a novel image segmentation and segment-based stereo matching technique using color, depth, and motion information. Proposed technique firstly splits reference images into foreground region or background region using depth information from depth camera. Then each region is segmented into small segments with color information. Moreover, extracted segments in current frame are tracked in the next frame in order to maintain depth consistency between frames. The initial depth from the depth camera is also used to set the depth search range for stereo matching. Proposed segment-based stereo matching technique was compared with conventional one without foreground and background separation and other conventional one without motion tracking of segments. Simulation results showed that the improvement of segment extraction and depth estimation consistencies by proposed technique compared to conventional ones especially at the static background region.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.31
no.7
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pp.9-14
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2003
In this work, a multi-block/multi-partitioning method is suggested for a multi-block parallelization. It has an advantage of uniform load balance via subdividing of each block on each processor. To make a comparison of parallel efficiency according to domain decomposition method, a multi-block/single-partitioning and a multi-block/ multi-partitioning methods are applied to the flow analysis solver. The multi-block/ multi-partitioning method has more satisfactory parallel efficiency because of optimized load balancing. Finally, it has applied to the CFDS code. As a result, the computing speed with sixteen processors is over twelve times faster than that of sequential solver.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2010.04a
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pp.72-75
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2010
본 논문에서는 열탄점소성 손상과 접촉 문제의 효율적인 해석을 위하여 적응성 영역/경계 분할법을 제안하였다. 적응성 영역/경계 분할법은 시간 증분 또는 반복 기법 단계에서 열탄점소성 손상과 같은 재료 비선형성을 감안하여 부영역을 재설정하며, 접촉에 따른 경계 비선형성은 경계면을 통하여 부영역으로부터 독립적으로 분할한다. 분할된 각각의 부영역과 경계면을 기준으로 유한요소 정식화를 수행하며, 공유면 및 접촉 공유면의 연속 구속 조건을 처리하기 위하여 벌칙 함수 기법을 적용하였다. 결과적으로 재료 및 경계 비선형성은 일부 부영역과 접촉 경계면에서 계산되는 유한요소 행렬에 국한된다. 수치 실험을 통하여 적응성 해석 알고리듬의 기본적인 특성과 효율성 향상에 대하여 분석하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.175-177
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2004
최근, 이미지 검색기법에서는 객체추출 방법이나 관심영역 추출방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 컬러 이미지의 경우 색상을 고려한 관심영역 특징추출 방법이나 인덱스 기법은 많이 연구되지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 컬러 이미지의 색상을 기반으로 하는 사분트리 분할 인덱스 기법을 제안한다. 사분트리 분할 인덱스 구조는 컬러 이미지의 공간 영역을 계층적인 영역으로 분할하여 각 공간 영역의 평균 색상 갓을 데이터베이스에 저장한다 저장되어진 각 영역의 평균 색상은 검색의 효율성을 높이기 위해 사분트리 인스턴스(Quad-tree distance)를 퍼지 값으로 계산하여 인덱스를 생성한다. 생성된 사분트리 분할 인덱스는 컬러 이미지의 관심영역(Region of Interest)의 색상을 검색할 때 유용하게 사용되며. 검색속도의 향상에 도움을 준다.
본 논문에서는 가상의 블루스크린(Virtual Blue Screens, VBS)을 이용한 반자동 영상분할 기법을 제안한다. 가상 블루스크린은 동영상에서 배경영역을 특정한 값으로 채워 만든 참조영상으로 정의한다. 반자동 영상 분할 기법은 크게 화면내 영상분할과 화면간 영상분할의 두 단계로 이루어진다. 화면내 영상분할은 VBS와 원영상의 형태학적 분할 기법을 사용하고, 화면간 영상 분할은 두개의 연속하는 화면에서 변화검출(Change Detection)로 이루어진다 [1]. 본 논문에서는 효과적인 변화검출을 위하여 제안된 VBS를 사용한다. VBS를 이용한 영상분할에서는 우선, 이전화면에서 만들어진 VBS를 참조하여 다음화면에서 움직임 영역을 예측한다. 이렇게 예측된 영상과 원영상에 대해 형태학적 분할 기법(Morphological Segmentation Technique)을 이용해서 각각에 대한 레이블 마스크(Label Mask)를 얻는다 [2]. 두개의 레이블 마스크 사이에는 서로 공통된 영역들이 존재하게 되는데, 이런 공통된 영역을 추출함으로써 움직임 객체를 검출한다. 현재화면에서 검출된 움직임 객체는 다음화면을 위한 가상의 블루 스크린을 만드는데 사용한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.5
s.311
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pp.30-36
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2006
In this paper, a new type of written image segmentation based on relative comparison of region areas is proposed. The original image is composed of two distinctive regions; information and background. Compared with this binary original image, the observed one is the gray scale which is represented with complex regions with speckles and noise due to degradation or contamination. For applying threshold or statistical approach, there occurs the region-deformation problem in the process of binarization. At first step, the efficient iterated conditional mode (ICM) which takes the lozenge type block is used for regions formation into the binary image. Secondly the information region is estimated through selecting action and restored its primary state. Not only decision of the attachment to a region but also the calculation of the magnitude of its area are carried on at each current pixel iteratively. All region areas are sorted into a set and selected through the decision parameter which is obtained statistically. Our experiments show that these approaches are effective on ink-rubbed copy image (拓本 'Takbon') and efficient at shape restoration. Experiments on gray scale image show promising shape extraction results, comparing with the threshold-segmentation and conventional ICM method.
This paper addresses the problem of efficient processing of region monitoring queries. The centralized methods used for existing region monitoring query processing assumes that the mobile object periodically sends location-updates to the server and the server continues to update the query results. However, a large amount of location updates seriously degrade the system performance. Recently, some distributed methods have been proposed for region monitoring query processing. In the distributed methods, the server allocates to all objects i) a resident domain that is a subspace of the workspace, and ii) a number of nearby query regions. All moving objects send location updates to the server only when they leave the resident domain or cross the boundary of the query region. In order to allocate the resident domain to the moving object along with the nearby query region, we use a query index structure that is constructed by splitting the workspace recursively into equal halves. However, However, the above index structure causes unnecessary division, resulting in deterioration of system performance. In this paper, we propose an adaptive split method to reduce unnecessary splitting. The workspace splitting is dynamically allocated i) considering the spatial relationship between the query region and the resultant subspace, and ii) the distribution of the query region. We proposed an enhanced QR-tree with a new splitting method. Through a set of simulations, we verify the efficiency of the proposed split methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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