Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.371-376
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2002
본 논문은 영역 분할에 기반한 스테레오 정합에 있어서, 분할영역 내부에 존재하는 단계적인 변위의 변화를 추정할 수 있는 스테레오 정합 알고리즘에 관한 것이다. 우선, 분할영역을 효과적으로 표현할 수 있는 복수의 샘플점들을 선정한 다음에 각 샘플점 주위에 인접한 영역 내부의 미소영역을 취하여 스테레오 정함을 수행한다. 이후, 획득된 각 샘플점들의 변위를 이용하여 평면의 방정식을 통해 내부 변위를 보간함으로써 연산 시간을 감축함과 동시에 영역 내부의 단계적인 변위의 변화를 추정할 순 있다. 제안된 방법에 따르면, 분할된 영역을 사용함으로써 분할영역 자체가 구속 조건이 되어 특징 기반 기법들의 단점인 변위 보간의 문제점을 해결할 수 있다. 특히, 복수의 샘플점들 간의 변위차를 이용함으로써 영상 평면에 대해 깊이 방향으로 기울어진 영역 평면에 대한 변위의 기울기를 보간할 수 있음에 기인하여 조밀한 변위 맵을 얻을 수 있었다.
In this paper, we developed GridGML for efficiently supplying a GML and visualizing the map with partitioning map and caching method to a mobile device. In order to overcome the weighting of a file, which is the biggest weakness of a GML, GridGML extracts only the most necessary parts for the visualization of the map among GML attributes, and makes the file light as a class instance by applying an offset value. GridGML manages a partition based on the visualization area of a mobile device to visualize the map to a mobile device in real time, and transmits the partition area by serializing it for the benefit of transmission. Also, the received partition area is compounded in a mobile device and is visualized by being partitioned again as four visible areas based on the display of a mobile device. Then, the area is managed by applying a caching algorithm in consideration of repetitiveness for a received map for the efficient operation of resources. Also, in order to prevent the delay in transmission time as regards the instance density area of the map, an adaptive map partition mechanism is proposed for maintaining the transmission time uniformly.
Beamspace transform algorithm transforms spatial-domain data - such as x, y, z dimension - into incidence-angle-domain data, which is called beamspace-domain data. The beamspace transform method is generally used in source localization and tracking, and adaptive beamforming problem. When the beamspace transform method is used in multichannel audio source separation, the inverse beamspace transform is also important because the source image have to be reconstructed. This paper studies the beamspace transform and inverse transform algorithms for multichannel audio source separation system, especially for the beamspace-domain multichannel NMF algorithm.
연속음 인식과 음성 합성을 위해서는 정밀한 음성학적 모델과 연속 음성에 적용 가능한 언어 모델의 개발이 중요하다. 이를 위해서는 음성 데이터 베이스에 대한 인식 단위, 혹은 합성 단위의 분할이 필요한데, 수동음성 분할은 일관성의 유지가 어렵고 긴 시간이 소요되므로 최근에는 자동 분할 기술이 많이 연구되고 있다. 자동 음성 분할 기법으로는 시간 영역이나 주파수 영역특징 벡터의 천이를 분석하는 방법과 특징 벡터간의 상관도를 구하여 경계를 추출하는 방법이 있다. LPC smoothed log amplitude spectra는 음성의 주파수 영역의 특징을 잘 나타내며, 동일 음소 내의 상관도가 서로 다른 음소의 상관도보다 더 크고, 음소의 경계구간에서 급격한 상관도의 변화를 보인다. 이 특성을 이용하여 이웃 프레임에 대한 상관도의 방향성이 특정조건을 만족하는가를 검사하여 음소의 경계를 구하는 방법을 찾았다. 또한 LPC. 이득 인자만으로 묵음 구간을 검출하는 방법을 제시한다. 이렇게 하면 묵음 구간검출과 음소 경계 검출의 일관성을 향상시키고 수행 시간을 단축시킬 수 있다. 제안한 기법으로 허용 오차 20ms 이내에서 연속음성에 대한 음소 경계 검출 실험을 수행한 결과, 수작업으로 행한 경계 검출 지점의 약 88%를 정확히 검출하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.154-159
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2002
영역 분할과 영역 레이블링은 내용에 기반한 영상 검색이나 영상 이해를 위해 선행되어야 하는 중요한 작업중의 하나이다. 본 논문에서는 칼라-공간 히스토그램의 통계정보를 통해 자연 영상내의 영역을 효율적으로 분할하고 또한 이러한 데이터를 생성규칙으로 만들어 레이블링 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자연영상처럼 많지 않은 영역으로 이루어진 경우 매우 효율적임을 보였다.
In this paper, we propose a hybrid approach for segmenting the lungs efficiently and automatically in chest CT images. The proposed method consists of the following three steps. first, lungs and airways are extracted by two- and three-dimensional automatic seeded region growing and connected component labeling in low-resolution. Second, trachea and large airways are delineated from the lungs by two-dimensional morphological operations, and the left and right lungs are identified by connected component labeling in low-resolution. Third, smooth and accurate lung region borders are obtained by refinement based on image subtraction. In experiments, we evaluate our method in aspects of accuracy and efficiency using 10 chest CT images obtained from 5 patients. To evaluate the accuracy, we Present results comparing our automatic method to manually traced borders from radiologists. Experimental results show that proposed method which use connected component labeling in low-resolution reduce processing time by 31.4 seconds and maximum memory usage by 196.75 MB on average. Our method extracts lung surfaces efficiently and automatically without additional processing like hole-filling.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2006.08a
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pp.183-189
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2006
이 연구에서는 색상 자질을 이용하여 이미지를 검색할 때 이미지를 분할하여 각 영역별로 색인하여 검색하는 것의 유용성을 알아보고 분할된 영역간의 유사도 산출 기법을 제안하였다. 실험결과, 질의 이미지의 특정 영역과 최대의 유사도를 갖는 검색 이미지의 영역을 이미지간 유사도 산출 방법으로 이용하고, 이미지 영역을 세분할수록 이미지 검색 성능이 향상되었다. 특히 검색 성능이 좋지 않은 질의 이미지의 경우, 이 연구에서 제안한 기법이 더욱 유용하였다.
본 논문에서는 칼라 영역으로 확장된 블록단위 영상분할 알고리듬을 제안한다. 즉, 기존의 휘도 성분을 기반으로 한 블록단위 알고리듬을 HSV 칼라 성분을 기반으로 하는 칼라 영상분할로 확장한다. 기존의 수학적 형태학(mathematical morphology)에 기반한 영상분할기법이나 블록단위 영상분할 기법들이 밝기 정보만을 활용했던 것에 대해 제안된 블록단위 영상분할 기법은 밝기뿐만이 아니라 칼라 성분도 고려하여 영상분할의 정확도를 향상시켰다. 실험의 결과 휘도 성분만을 고려한 영상분할 결과 보다 칼라 성분을 사용한 영상분할의 결과가 더 정확함을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1442-1445
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2015
본 논문은 SAR 영상에서 객체를 추출하는 새로운 방법으로 특징점 기반 분할 히스토그램 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 히스토그램에서 객체로 추정될 수 있는 영역을 세밀하게 추출하기 위해 영상에서 특징점을 추출한 후, 특징점의 밝기를 기준으로 히스토그램을 분할한다. 분할 히스토그램이 배경과 객체 성분을 모두 포함하고 있을 경우 해당 영역의 혼합 확률밀도함수가 교차되는 임계점을 계산한다. 계산된 임계점을 기준으로 현재 영역이 전체 영상에서 차지하는 비율을 비교하여 배경과 객체 여부를 판단한다. 제안하는 방법은 무인 감시 정찰 시스템 등 다양한 응용 기술에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.657-659
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2019
본 논문에서는 피부 이미지에서 건선 병변만을 가장 효과적으로 분할 할 수 있는 분할기법 선별을 목표로 한다. Interactive graph cuts (IGC)와 Level set method (LSM)를 사용하여 건선 영역을 분할한 후 Jaccard Index (JI)와 Dice Similarity Coefficient (DSC)을 사용하여 건선 영역에 효과적인 분할 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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