• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.670-675
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• 2001

This paper is to propose image segmentation method based on chamfer algorithm. First, we get original image from CCD camera and transform it into gray image. Second, we extract maximum gray value of background and reconstruct and eliminate the background using surface fitting method and bilinear interpolation. Third, we subtract the reconstructed background from gray image to remove noises in gray image. Fourth, we transform the subtracted image into binary image using Otsu's optimal thresholding method. Fifth, we use morphological filters such as areaopen, opening, filling filter etc. to remove noises and isolated points. Sixth, we use chamfer distance or Euclidean distance to this filtered image. Finally, we use watershed algorithm and count microorganisms in image by labeling. To prove the effectiveness, we apply the proposed algorithm to one of Ammonia-oxidizing bacteria, Acinetobacter sp. It is shown that both Euclidean algorithm and chamfer algorithm show over-segmentation. But Chamfer algorithm shows less over-segmentation than Euclidean algorithm.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.193-196
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• 2010

본 논문에서는 Chamfer Matching을 이용하여 차량 영상의 형태를 대형, 중형, 소형으로 분류하는 방법을 제안하며, 다음과 같이 두 단계로 구성된다. 첫 번째, 템플릿 후보 영상에서 차량 윤곽선을 추출한 후, 윤곽선으로부터의 거리변환을 통해 에지 거리 템플릿을 생성한다. 두 번째, 입력 영상과 템플릿 간의 거리 값 차이가 최소인 템플릿의 형태로 차량형태를 분류한다. 거리 값이란 입력 영상의 차량 윤곽선의 한 픽셀이 템플릿의 경계와 얼마나 떨어져 있는가를 나타낸 것이다. 실험 결과 제안된 방법은 실험 영상에 대해 80%의 만족할만한 성능을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.353-356
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• 2007

chamfer 정합(matching)은 많은 응용분야에서 사용되온 에지(edge) 기반 정합기법으로, 변환된 모델에지와 영상에지간의 거리를 최소화하는 과정이다. 이 거리는 보통 거리변환을 이용하여 픽셀분해능으로 계산된다. 본 논문에서는 서브픽셀(subpixel) 거리계산을 위해 거리계산시 보간법을 사용하여, 정확한 chamfer 정합을 구현한, 개선된 chamfer 정합 방법을 제안한다. 또한, 보다 정밀한 정합을 위해, 최소거리를 갖는 픽셀위치의 주변영역을 이용하여 최적의 위치를 추정하지 않고, 서브픽셀로 실제 거리계산을 통해 최소 거리를 찾기 위해 Powell 의 최적화기법을 이용하였다. 실험결과는 제안된 방법의 타당성을 보여주었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권7호
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• pp.138-146
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• 1996

In this paper, w epropose a new mehtod to represent the shape and to recognize the object. The shape description and the matching is implemented by using the distance transform on the morphological skeleton. The employed distance transform is the chamfer (3,4) distance transform, because the chamfer distance transform (CDT) has an approximate value to the euclidean distance. The 2-D object can be represented by means of the distribution of the distance transform on the morphological skeleton, the number of skeletons, the sum of the CDT, and the other features are employed as the mtching parameters. The matching method has the invariant features (rotation, translation, and scaling), and then the method is used effectively for recognizing the differently-posed objects and/or marks of the different shape and size.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.2009-2014
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• 2012

기어의 파인 블랭킹에서 기능면으로 사용되는 전단면(잇 면)을 최대한 확보하기 위하여 다이 롤 높이(die roll height)의 최소화는 매우 중요하다. 본 논문에서는 파인 블랭킹 금형의 핵심 설계 요소인 V-링 위치와 다이 챔퍼(die chamfer) 형상에 따라 기어의 다이 롤 높이 변화를 고찰하기 위하여 V-링 거리와 다이 챔퍼 형상이 다른 여러가지 다이 편 및 가이드 플레이트 편으로 구성된 파인 블랭킹 금형 세트를 제작하여 실험하였다. 각 실험으로부터 시편을 채취하여 다이 롤 높이를 측정 분석한 결과 파인 블랭킹 기어의 다이 롤 높이는 각 모듈에서 다이 챔퍼 각도가 증가함에 따라 증가하고 V-링 거리가 증가함에 따라 증가됨을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.92-94
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• 2008

In this paper we describe an approach for template based detection and tracking of objects by chamfer matching in real time video. Detecting and tracking of any objects is the key problem in computer vision. In our case we try for hand and head of human for detection and tracking by chamfer matching technique. Matching involves correlating the templates with the distance transformed scene and determining the locations where the mismatch is below a certain user defined threshold.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.37-46
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• 2010

본 논문에서는 개선된 챔퍼매칭(Chamfer Matching)으로 2차원 평면 객체 모델을 추적하는 방법을 제시한다. 기존 챔퍼매칭은 배경이 복잡할 경우 객체와 영상간의 유사도를 계산하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 챔퍼매칭을 에지와 코너특징을 사용해 복잡한 배경에서도 유사도를 계산할 수 있도록 개선한다. 개선된 챔퍼매칭은 기하(Geometric) 모델을 추적하는 파티클 필터(Particle Filter)의 우도함수로 사용된다. 기하모델은 2차원 평면 객체를 에지 및 코너 특징점과 포즈로 모델링하며, 색상 변화에 안정적인 객체서술자이다. 파티클 필터는 칼만필터 보다 더 비선형적인 추적 방법이다. 따라서 제안된 방법은 복잡한 환경에서 객체를 추적하기 위해 기하모델 및 파티클 필터, 개선된 챔퍼 매칭을 사용한다. 실험 결과에서는 제안 방법의 강건함을 기존 방법의 비교를 통해 나타낸다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.493-498
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• 2007

In this paper, a 2-dimensional accurate edge-based matching algorithm using subpixel edges is proposed that combines the Generalized Hough Transform(GHT) and the Chamfer matching to complement the weakness of either method. First, the GHT is used to find the approximate object positions and orientations, and then these positions and orientations are used as starting parameter values to find more accurate position and orientation using the Chamfer matching with distance interpolation. Finally, matching accuracy is further refined by using a subpixel algorithm. Testing results demonstrate that greater matching accuracy is achieved using subpixel edges rather than edge pixels.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.160-168
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝과 구체의 형태 변형 방법을 이용한 단일 이미지에서의 3D mesh 재구축 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 근처의 가까운 점들을 연결하여 모서리 또는 면을 구축하는 방식과 다르게 딥러닝 네트워크을 통하여 구체의 꼭짓점의 위치를 사물의 3D 포인트 클라우드와 매우 유사하게 수정한다. 3D 포인트 클라우드를 이용하므로 메모리가 적게 필요하며 구체의 꼭짓점에 오프셋 값 사이에 덧셈 연산만을 수행하기 때문에 더 빠른 연산이 가능하다. 두 번째, 수정한 꼭짓점에 구체의 면 정보를 씌워 3D mesh를 재구축한다. 구체의 꼭짓점의 위치를 수정하여 생성한 3D 포인트 클라우드의 점들의 간격이 일정하지 않을 때에도 이미 점들 사이의 연결 여부를 나타내는 구체의 면 정보라는 3D mesh의 면 정보를 가지고 있어 표현의 단순화나 결손을 방지할 수 있다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 공개된 표준 데이터셋인 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 IoU 값이 0.581로, chamfer distance 값은 0.212로 산출되었다. IoU 값은 수치가 높을수록, chamfer distance 값은 수치가 낮을수록 우수한 결과를 나타내므로 다른 논문에서 발표한 기법들보다 3D mesh 재구축의 결과에서 성능의 효율성이 입증되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.291-294
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• 2004

Semantic video object extraction is important for tracking meaningful objects in video and object-based video coding. We propose a fast semiautomatic video object extraction algorithm which combines a watershed segmentation schemes and chamfer distance transform. Initial object boundaries in the first frame are defined by a human before the tracking, and fast video object tracking can be achieved by tracking only motion-detected regions in a video frame. Experimental results shows that the boundaries of tracking video object arc close to real video object boundaries and the proposed algorithm is promising in terms of speed.