• 제목/요약/키워드: Adaptive morphology

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개선된 모폴로지와 적응양자화를 이용한 웨이브릿 영상압축 (Wavelet Image Compression Using Improved Morphology and Adaptive Quantization)

  • 류태경;강경원;정태일;권기룡;문광식
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.291-294
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    • 2000
  • 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 개선된 모폴로지와 적응양자화를 이용한 영상부호화 방법을 제안한다 제안한 방법은 제로트리를 기반으로 한 기존의 방법들과 유사한 코딩성능을 가지면서 EZW, SFQ 등에서 나타나는 복잡성을 모폴로지를 사용하여 유효정보를 클러스터링 함으로써 복잡성을 줄일 수 있다. 그러나 클러스터의 개수가 많아지면 클러스터를 나타내는 부가정보의 양도 많아진다. 이러한 부가정보의 비율이 실제데이터에서 많은 비중을 차지하기 때문에 개선된 모폴로지를 적용하여 효율적으로 부호화 함으로써 영상의 화질을 개선하였다. 또한 고주파 대역에서의 유효계수를 효율적으로 코딩하기 위해 적응양자화를 적용하여 양자화 시 오차범위를 줄일 수 있다. 따라서 제안한 방법은 양자화 시 발생하는 많은 비교연산을 줄일 수 있으며, 기존의 방법에 비해 화질을 개선하였다.

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CAD(Computer AidedDiagnosis)의 다차원적인의사결정지원시스템 (Multi-Dimensional Decision Support System for CAD(Computer Aided Diagnosis))

  • 정인성;왕지남
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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    • pp.13-18
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    • 2004
  • 최근 몇 년간 방사선 의학진단과 관련된 연구가 한층 높아진 가운데 유방암은 여성의 암 중에서 1위를 차지하고 조기에 진단하고 치료하기 위한 국가적인 노력이 필요한 시점이다. 이렇듯 여성들의 유방암 발생빈도수가 급증하면서 대두 되고 있는 것이 조기 진단방법인 Mammography와 초음파 진단이며 그로인하여 발생하는 오진률 역시 많은 연구가 진행 되고 있다. 먼저 Mammography 및 초음파 진단의 문제점 보면 첫째 촬영과정에서의 오차, 둘째 영상의 선명도 ,셋째 전문의의 판독에 대한오차, 넷째 의사의 경험으로 진단함으로 표준화가 존재하지 않는다는 공통적인 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 CAD 시스템의 프레임웍 및 요소 기술을 제시하여 의사의 진단을 보조적 수행이 보다 수월하도록 하고자 한다. 본 연구에서는 CAD시스템의 기능은 Detection기능(Image enhancement, Morphology, segment detection)과 Diagnosis기능( Neural Natwork등을 이용하여 증상을 판단)이다. 또한 과거 자료를 이용한 변이 및 변화를 예측함으로써 향후 있을 위험요소에 대비가 가능한 모듈과 전문의사가 대화형으로 빠르게 진단지식을 구축할 수 있는 지능형, 대화형 온라인 진단기능을 추가함으로써 외국의 CAD시스템과는 많은 차이가 있다고 볼 수 있다.

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에지 및 적응적 임계값을 이용한 움직이는 물체 및 정적 물체의 분할 (Moving and Non-Moving Objects Segmentation Using Edge and Adaptive Thresholding)

  • 손재식;김주영;이승익;김덕규
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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    • pp.2387-2390
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    • 2003
  • 움직이는 물체의 자동 분할은 컴퓨터 비젼의 여러 응용분야에서 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 감시 시스템에서 에지와 적응적 임계값을 이용한 효과적인 자동 움직임 분할 방법을 제안하였다. 먼저 연속 영상에서 현재 영상과 배경 영상과의 차를 얻어서 그 히스토그램을 만든다. 이 때 앞에서 얻은 히스토그램은 영상 잡음의 평균이 0 인 가우시안 분포를 가진다고 가정한다. 그리고, 이 히스토그램을 이용하여 영상잡음의 분산을 찾는다 이 분산 값을 이용하여 적응적 임계값과 움직임 영역창을 결정한다. 적응적 임계값에 의한 결과 영상에서 움직이는 물체를 분할하기 위해 본 논문에서는 움직임 영역창을 이용하는 방법을 제안하였다. 이 움직임 영역창에 의해 더욱 효과적인 움직임 분할이 이루어진다. 또, 잡음의 제거를 위해 수학적 모폴로지(mathematical morphology)와 화소의 연결성이 이용된다.

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수리형학과 적응적 종료 규칙을 이용한 영상 복원 (An iterative restoration algorithm using adaptive termination rule and mathematical morphology)

  • 김인겸;이두현;송홍엽;박규태
    • 전자공학회논문지B
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    • 제33B권7호
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    • pp.116-126
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    • 1996
  • In this paper, we propose a new termination rule for the iterative restoration of degraded images, by which the number of iterations can be dramatically reduced. This rule uses a parameter, called noise suppression factor (NSF), to appropriately teminate the iteration process, reduces a lot the computational load, and avoids the amplification of noise for the better quality. We also propose a method using the morphological filters, when applied to the resulting image, that will significantly reduce the ringing effect which would otherwise exist in the boundary of the image. Simulation with the blurred lena image with gaussian noise showns that the proposed termination rule combined with the morphological filtering gives the restored image with much improved quality.

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에지 정보를 이용한 잡음 제겅용 적응적 수리 형태론 알고리즘 (An Eedge-Based Adaptive Morphology Algorithm for Image Nosie Reduction)

  • 김상희;문영식
    • 전자공학회논문지S
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    • 제34S권3호
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    • pp.84-96
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    • 1997
  • In this paper an efficient morphologica algorithm for reducing gaussian and impulse noise in gray-scale image is presented. Based on the edge information the input image is partitioned into a flat region and an edge region, then different algorithms are selectively applied to each region. in case of impulse noise, MGR (morphologica grayscale reconstruction) algorithm with directional SE (structuring element) is applied to the flat region. For theedge region opening-closing (closing-opening) is used instead of dialation (erosion), so that the remaining noise around large objects can be removed. In case of gaussian noise, 5*5 OCCO(opening closing closing opening) and 3*3 DMF(directional morphological filter ) are used for the flat region and the edgeregion, respectively. In order to remove discontinuity at the edge boundary, the algorithm uses 3*3 OCCO around the edge region to reconstruct the final image. Experimetnal results have shown that the proposed algorithm achieves a high performance in terms of noise removal, detail preservation, and NMSE.

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Combined Age and Segregated Kinetic Model for Industrial-scale Penicillin Fed-batch Cultivation

  • Wang Zhifeng;Lauwerijssen Maarten J. C.;Yuan Jingqi
    • Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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    • 제10권2호
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    • pp.142-148
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    • 2005
  • This paper proposes a cell age model for Penicillium chrysogenum fed-batch cultivation to supply a qualitative insight into morphology-associated dynamics. The average ages of the segregated cell populations, such as growing cells, non-growing cells and intact productive cells, were estimated by this model. A combined model was obtained by incorporating the aver-age ages of the cell sub-populations into a known but modified segregated kinetic model from literature. For simulations, no additional effort was needed for parameter identification since the cell age model has no internal parameters. Validation of the combined model was per-formed by 20 charges of industrial-scale penicillin cultivation. Meanwhile, only two charge-dependent parameters were required in the combined model among approximately 20 parameters in total. The model is thus easily transformed into an adaptive model for a further application in on-line state variables prediction and optimal scheduling.

적응적 형상학 웨이브렛을 이용한 영상 에지 검출 연구 (A Study on Image Edge Detection using Adaptive Morphology Wavelet)

  • 백영현;문성룡
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.301-304
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    • 2002
  • 그레이 스케일 영상의 객체 분할시 경계면의 모호함이 발생하여 정확하게 객체를 분할.검출 할 수 없으며 또한 영상 레벨에 따라 결과에 많은 영향을 미치게 된다 본 논문에서는 그 경계 부분을 정확하게 분할 . 검출하는 방법으로 적응적 형상학을 웨이브렛 알고리즘에 적용한후 최적의 영상을 찾는 알고리즘을 구현하였다. 본 논문은 입력 영상의 임계값에 따른 적응적 형태학을 이용하여 영상의 경계면을 레벨 업 시킨 후, 이를 웨이브렛에 적용하여 최적의 에지를 검출하였다. 또한, 기존의 영상 에지 검출알고리즘인 Sobel 에지 검출과 다른 웨이브렛 기저 계수를 적용한 에지 검출 방법과 비교하고, 제안된 알고리즘이 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까울 때 정확한 에지를 검출하였으며, 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 확인하였다.

적응형 문턱치와 QRS피크 변화에 따른 P파 검출 알고리즘 (P Wave Detection Algorithm through Adaptive Threshold and QRS Peak Variability)

  • 조익성;김주만;이완직;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권8호
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    • pp.1587-1595
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    • 2016
  • P파는 심장의 전기적, 생리적 특성을 나타내는 파라미터로써 심방성 부정맥 진단에 있어 매우 중요하다. 하지만 R파에 비해 신호의 크기가 작고 그 형태가 다양하여 검출에 많은 어려움이 있다. P 파를 검출하기 위한 기존 연구방법으로는 주파수 분석과 비선형 접근방법 등이 제안되어 왔지만 방실 차단과 같은 전도 이상이나 심방성 부정맥의 경우에는 검출 정확도가 낮아진다. 이는 심장 상태에 따라 다양한 모양의 P파의 패턴이 존재하기 때문이다. 본 연구에서는 QRS 피크 변화에 따른 P파의 패턴을 분류하고 적응형 문턱치를 이용하여 P파를 검출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 Q, R, S를 검출한다. 이후 피크 변화에 따른 P파의 3가지 패턴을 분류하고 적응형 윈도우와 문턱치를 통해 P파를 검출하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 한 P파의 평균 검출율은 92.60%의 성능을 나타내었다.

종자형성기(種子形成期)의 일장(日長) 및 온도조건(溫度條件)이 상치종자(種子)의 형태형성(形態形成)에 미치는 영향(影響) (Effects of Temperature and Daylength on the Morphogenesis of Lettuce Seed)

  • 최관삼
    • 농업과학연구
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    • 제8권1호
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    • pp.29-43
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    • 1981
  • 결구상치의 종자 형성기에 있어서의 일장(日長)과 온도조건(溫度條件)이 종자(種子)의 형태형성(形態形成)에 미치는 영향에 관하여 조사하였다. 종자(種子)의 크기, 무게 및 종피의 두께는 종자형성기의 온도조건에 의하여 크게 영향을 받았으나, 친식물(親植物)의 생체중(生體重) 및 건물량(乾物量)등은 일장(日長)의 영향을 크게 받았다. 또한 본실험(本實驗)을 통하여 결구상치종자의 형태형성(形態形成)은 종자형성기(種子形成期)의 기상조건과 밀접한 관계가 있는 것으로 생각되었다. 환경조건(環境條件)에 대응(對應)하여 얼어나는 종자형태상(種子形態上)의 다양성은 종(種) 또는 품종(品種)의 유전적 요인에 의하여 어느정도 한계(限界)가 정(定)해져 있는것으로 생각 되었으나 이에 관한 자세한 정보(情報)는 추후(追後)의 연구(硏究)에 기대하는 바가 크다. 또한 본보(本報)에 있어서는 종자(種子)의 형태형성(形態形成)에 있어서 일어나는 다형현상(多形現象)을 육안(肉眼) 및 현미경을 통하여 관찰하였으며 여기에 관한 직접적인 몇가지 정보(情報)를 제공(提供)하는 바이다.

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적외선영상에서 질감 특징과 신경회로망을 이용한 표적탐지 (Target Detection Using Texture Features and Neural Network in Infrared Images)

  • 선선구
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제47권5호
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    • pp.62-68
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    • 2010
  • 적외선영상에서 표적을 효율적으로 탐지하는 새로운 자동표적탐지 알고리즘을 제안한다. 이 연구의 목적은 실제 야지환경에서 획득된 적외선영상에서 낮은 오경보 확률로 표적의 위치를 정확히 찾는 것이다. 제안한 방법이 기존의 방법과 다른 점은 초기 탐지단계에서 사용되는 모폴로지 필터링 기법을 밝기정보를 갖고 있는 원래 입력 영상이 아닌 가버(Gabor) 응답 영상에 적용한 것과 표적과 클러터를 구분하기 위해 표적의 정확한 윤곽선 추출을 필요로 하지않는 것이다. 제안한 방법은 크게 3단계로 구성된다. 첫째로, 영상에서 돌출된 영역을 찾기 위해 입력영상으로부터 4 방향의 가버 응답을 구하고 픽셀별로 가버응답 합 영상을 구한다. 이 영상에 모폴로지 기법을 적용하여 돌출된 영역의 위치를 찾는다. 둘째로, 원래의 입력영상의 돌출된 영역에서 지역적인 질감특징 정보들을 찾는다. 마지막 단계로, 찾아진 지역적 특징 정보들이 신경회로망인 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron)으로 입력되어 학습된 훈련 데이터들과의 비교를 통해 실제 표적과 클러터를 구분한다. 실험에서는 제안한 방법을 군사용 적외선 영상장비를 사용하여 실제 야지 환경에 획득된 영상에 적용하여 우수성과 실용가능성을 확인한다.