적외선 영상의 근거리 표적 (near targets)은 표적의 내부영역은 화소 값이 균일하고, 경계 영역은 배경과 인접해 있기 때문에 화소 값 변화가 불균일하다. 이러한 특성에 기초하여 본 논문은 적응적 구조요소 (adaptive structure element)를 이용한 열림 연산자에 의한 적외선 영상 표적 검출 기법을 제안한다 먼저, 국부 분산 가중치 정보 엔트로피 (weighted information entropy, WIE)를 이용하여 후보 표적군의 위치와 경계영역을 추출한 후, 이 경계 영역에 대하여 라벨링 연산을 수행하여 대략의 표적 영역을 검출한다. 이 대략의 표적 영역에 대하여 제한한 적응적 구조 요소를 이용한 열림 연산자를 수행함으로써 정확한 표적 모양을 검출한다. 이 구조 요소는 표적 경계 영역에서 필터창의 가중치 정보 엔트로피의 평균값을 계산함으로써 얻어진 표적 경계 폭에 의한 결정된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 추출 성능이 뛰어남을 확인할 수 있었다.
The researches to acquire diagnostic parameters from ultrasonic images are advanced with the progress of the digital image processing technique. Especially, the detection of endocardial boundary is very important in ultrasonic images, because endocardial boundary is used as a clinical parameter to estimate both the cardiac area and the variation of cardiac volume. Various methods to detect cardiac boundary are proposed, but these are insufficient to detect boundary. In this paper, an algorithm that detects the endocardial boundary, expanding the cavity region from the center using statistical information, is proposed The value of mean and sty:nd, wd deviation in cavity region is lower than those in muscle re- gion. Therefore, if we define the multiplication of mean and standard deviation as homogeneous coefficient, it can lead to conclusion that the pixels with small variation of these coefficleno are cavity region, and extraction of endocardial boundary from cavity region is possible. The proposed method detected endocardial boundary more effectively than edge based or threshold based method and is robuster to noise than radial searching method that has high dependency for center position.
시각신경계의 특정추출 기구인 수용영역 즉, RF(Receptive Field)모델을 이용하여 한자의 획의 분리 및 추출에 관한 방법을 제안한다. 한자의 복잡한 정보에 대한 분리 추출과 데이터베이스화 등은 더욱 명백한 처리과정을 필요로하고 있다. 본 기법의 특 징은 망막과 대뇌 시각영역의 특징추출 기구인 수용영역을 모델링 하였고 신경세포 입력 방식에 따라 국소적인 처리에서 얻어진 정보를 대국적인 처리로 통합 추출하는 것으로서 그 기능성과 유효성을 확인할 수 있었다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.141-144
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2008
Many studies have been conducted on extracting buildings from ALS(Airborne Laser Scanning) data. After segmentation or classification of building points, additional steps such as generalization is required to get straight boundary lines that better approximate the real ones. In much research, orthogonal constraints are used to improve accuracies and qualities. All the lines of the building boundaries are assumed to be either parallel or perpendicular mutually. However, this assumption is not valid in many cases and more complex shapes of buildings have been increased. A new algorithm is presented that is applicable to various complex buildings. It consists of three steps of boundary tracing, grouping, and regularization. The performance of our approach was evaluated by applying the algorithm to some buildings and the results showed that our proposed method has good potential for extracting building boundaries of various shapes.
Sharing of CAD data plays a key role in the PLM and a lightweight model is widely used for visualizing and sharing a large data. The lightweight model is mainly composed of triangular elements to minimize file size. There is no problem at all to visually confirm the shape based on these triangular elements but there is a limit to numerically calculate the exact position on the curve or surface. In this paper, a boundary curve generation method using triangular elements is proposed to increase the utilization of lightweight models. After matching connectivity of triangular elements, boundary element edges are extracted. Boundary curves are generated by connecting of these boundary element edges. This proposed method has been tested on several models to demonstrate the feasibility.
In [7, 8] they introduced a new finite element method for accurate numerical solutions of Poisson equations with corner singularities. They consider the Poisson equations with homogeneous boundary conditions, compute the finite element solutions using standard FEM and use the extraction formula to compute the stress intensity factor(s), then they posed new PDE with a regular solution by imposing the nonhomogeneous boundary condition using the computed stress intensity factor(s), which converges with optimal speed. From the solution they could get an accurate solution just by adding the singular part. Their algorithm involves an iteration and the iteration number depends on the acuracy of stress intensity factors, which is usually obtained by extraction formula which use the finite element solutions computed by standard Finite Element Method. In this paper we investigate the dependence of the iteration number on the convergence of stress intensity factors and give a way to reduce the iteration number, together with some numerical experiments.
In [8, 9] they introduced a new finite element method for accurate numerical solutions of Poisson equations with corner singularities. They consider the Poisson equations with corner singularities, compute the finite element solutions using standard Finite Element Methods and use the extraction formula to compute the stress intensity factor(s), then they posed new PDE with a regular solution by imposing the nonhomogeneous boundary condition using the computed stress intensity factor(s), which converges with optimal speed. From the solution they could get an accurate solution just by adding the singular part. The error analysis was given in [5]. In their approaches, the singular functions and the extraction formula which give the stress intensity factor are the basic elements. In this paper we consider the biharmonic problems with the cramped and/or simply supported boundary conditions and get the singular functions and its duals and find properties of them, which are the cornerstones of the approaches of [8, 9, 10].
This paper proposes new algorithms for the estimation of displacement vector and moving object extraction using difference picture. First, the relations between the boundary of moving objects in two consecutive image and the boundary of difference picture regions are analyzed, then displacement vector estimation algorithm is proposed. Using the estimated displacement vector, moving objects are directly extracted from difference picture. Since the proposed algorithms do not process gray-valued image, they have a short processing time and are suitable to real time processing. From the experimental results, we observed that, if difference picture is wel extracted, the proposecd algorithms work well even in the circumstances of complex background, fast or slow motion, rotation etc., including occlusion where is not moving area.
In [6, 7] they introduced a new finite element method for accurate numerical solutions of Poisson equations with corner singularities. They consider the Poisson equations with homogeneous boundary conditions, compute the finite element solutions using standard FEM and use the extraction formula to compute the stress intensity factor(s), then they posed new PDE with a regular solution by imposing the nonhomogeneous boundary condition using the computed stress intensity factor(s), which converges with optimal speed. From the solution they could get an accurate solution just by adding the singular part. They considered a partial differential equation with the input function f ∈ L2(Ω). In this paper we consider a PDE with the input function f ∈ H1(Ω) and find the corresponding singular and dual singular functions. We also induce the corresponding extraction formula which are the basic element for the approach.
본 논문은 다중센서 영상을 이용한 결정 융합 기반의 지상 표적 분류 알고리즘 및 특징 추출 기법을 제안한다. 표적의 인식률 향상을 위하여 가중 투표 방법을 적용함으로써 개별 분류기로부터 획득된 결과를 융합하였다. 또한 개별 센서 영상 내에 속한 표적을 분류하기 위해 CCD 영상으로부터 획득한 CM 영상의 밝기 차이와 FLIR 영상 내 표적의 윤곽선 정보 및 차량과 포탑의 너비 비율을 이용하여 스케일과 회전변화에 강인한 특징들을 추출하였다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 지상 표적 분류 알고리즘과 특징 추출 기법에 대한 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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