Sketch based query plays an important role in shape matching for 3D shape retrieval system. Some researchers suggest the sketch based query interfaces. It is more effective to capture the needs of users rather than query by example. In this paper, we propose a new 2D sketch based query interface with coarse filters for shape matching. Coarse filtering enables to eliminate unfavorable shapes from shapes in DB. For the purpose of coarse filtering, we use two filters with the topological and geometric patterns. For the validity of our method, we show the experimental results.
Li, Weizhong;Yi, Benshun;Huang, Taiqi;Yao, Weiqing;Peng, Hong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1846-1863
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2016
High dynamic range (HDR) images can present the perfect real scene and rich color information. A commonly encountered problem in practical applications is how to well visualize HDR images on standard display devices. In this paper, we propose a multi-scale decomposition method using guided filtering for HDR image tone mapping. In our algorithm, HDR images are directly decomposed into three layers:base layer, coarse scale detail layer and fine detail layer. We propose an effective function to compress the base layer and the coarse scale detail layer. An adaptive function is also proposed for detail adjustment. Experimental results show that the proposed algorithm effectively accomplishes dynamic range compression and maintains good global contrast as well as local contrast. It also presents more image details and keeps high color saturation.
error behaviour can be considered as a linear combination of low amplitude random noise and abrupt jumps. The reason of jump appearance can be explained by the semi-shading effects(buildings, trees), jamming, high dynamic of vehicle and so on. This study describes the stand-alone GPS error jump smoothing algorithm which is developed based on the scalar adaptive filter. The algorithm consists of the coarse jump smoothing and the fine jump smoothing. On the coarse smoothing step, GPS velocities or position differences are used as the measurement for the scalar adaptive filter. The purpose of adaptive filter is to smooth the jump errors. The coarse positions are detennined by the integration of smoothed velocities. On the fine smoothing step, the differences between GPS positions and the coarse positions are smoothed by another scalar adaptive filter. The reason of fine smoothing is based on the facts that smoothing accuracy depends on the variance ofusefuJ signa\. The coarse smoothing which deal with the difference of positions provides the rough error removing. So the coarse smoothed velocities can have much more low amplitude than the raw ones. The fine smoothing procedure provides high quality of filtering process. Simulation results show the efficiency of proposed scheme.
SPECT 이상조직 검출능에 근거한 투사 영상의 다해상도 필터링 기법이 SPECT 영상 재구성 문제에 대한 한 최적 해를 제공할 수 있다. 본 논문에서는, 이전 연구 결과와 관련하여, 주어진 물리적 조건하에서의 SPECT 이상조직 검출능을 m개의 최소 검출가능 이상조직 크기 (MDLS)로 예측하고, 각 MDLS에 의존하는 해상도 $\frac{MDLS}{4\sqrt{2In2}}$를 유지하는 수준에서 잡음 억제 효과를 최대화하도록 설계된 m개의 재구성 필터를 구성시켰다. 제안된 다해상도 필터링 기법은, 주어진 투사 영상으로부터 이들 필터들을 적용하여 얻어진 m개 수준 해상도의 필터 영상에 coarse-to-fine 접근방법을 사용하였다. 먼저 필터 영상 각각에 대하여, 각 화소를 중심으로 한 창에서 계산된 지역 분산값과 지역 분산 분포로부터 결정된 최빈값을 비교함으로써 지역 균일도를 결정한다. 지역 균일도에 근거하여, 해상도가 가장 낮은 필터 영상으부터 균일한 영역으로 추정되는 화소들을 찾아 그 화소 값을 취하고, 나머지 화소에 대해서는 점점 해상도가 높은 필터 영상으로부터 균일 영역 화소를 찾는 과정을 반복한다. 균일 영역 화소를 찾는 반복 과정을 마친 후에도 여전히 윤곽선 영역으로 암아 있는 화소들에 대해서는 최고 해상도 필터 영상의 화소 값이 대체된다. 모의 실험 수행 결과, 제안된 다해상도 필터링 기법은 투사 영상의 균일 지역에서는 강한 평활화 효과를 보이는 반면 윤곽선 지역에서는 우수한 해상도 향상 효과를 보였으며, 이에 따라 재구성 영상에서의 우수한 적응적 효과를 제공하였다.
Trinh, Tan Dat;Tran, Thieu Bao;Thuy, Le Nhi Lam;Shimizu, Ikuko;Kim, Jin Young;Bao, Pham The
전기전자학회논문지
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제23권2호
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pp.557-570
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2019
In this study, a novel hierarchical approach is investigated to extract coronary vessel from X-ray angiogram. First, we propose to combine Decimation-free Directional Filter Bank (DDFB) and Homographic Filtering (HF) in order to enhance X-ray coronary angiographic image for segmentation purposes. Because the blood vessel ensures that blood flows in only one direction on vessel branch, the DDFB filter is suitable to be used to enhance the vessels at different orientations and radius. In the combination with HF filter, our method can simultaneously normalize the brightness across the image and increases contrast. Next, a coarse-to-fine strategy for iterative segmentation based on Otsu algorithm is applied to extract the main coronary vessels in different sizes. Furthermore, we also propose a new approach to segment very small vessels. Specifically, based on information of the main extracted vessels, we introduce a new method to extract junctions on the vascular tree and level of nodes on the tree. Then, the window based segmentation is applied to locate and extract the small vessels. Experimental results on our coronary X-ray angiography dataset demonstrate that the proposed approach can outperform standard method and attain the accuracy of 71.34%.
Based on object recognition technology, we present a new global localization method for robot navigation. For doing this, we model any indoor environment using the following visual cues with a stereo camera; view-based image features for object recognition and those 3D positions for object pose estimation. Also, we use the depth information at the horizontal centerline in image where optical axis passes through, which is similar to the data of the 2D laser range finder. Therefore, we can build a hybrid local node for a topological map that is composed of an indoor environment metric map and an object location map. Based on such modeling, we suggest a coarse-to-fine strategy for estimating the global localization of a mobile robot. The coarse pose is obtained by means of object recognition and SVD based least-squares fitting, and then its refined pose is estimated with a particle filtering algorithm. With real experiments, we show that the proposed method can be an effective vision- based global localization algorithm.
Road runoff, one of non-point source pollutants, contains various heavy metals, most of which flow into discharge waters without being treated. The mechanism of removing the heavy metals in water is similar to that of removing micro-particles. Therefore, it is considered that it is possible to remove a lot of the heavy metals contained in the road runoff by filtering or absorbing them. In this paper, performed has been a basic study on the characteristics of UNFS (Up Flow Non-Point Source Filtering System) using carbide pellet and zeolite pellet as double-layer filtering mediums to treat the road runoff. The removal rate with filtering and absorption time has been shown as follows: 29.0% for Cr; 27.8% for Cd; 25.7% for Fe; 25.4% for Co; 21.2% for Pb; ]9.6% for Zn; 18.2% for Al; 17.0% for Mn; 11.3% for Ni; 7.5% for Cu. The overall removal rate according to influx change has been shown to be approximately 30%, and the load of heavy metals flowing out in initial precipitation could be reduced by using carbide as a recycling filtering medium. When the removal as coarse particles settle is added up, it is expected that UNFS will result in a higher removal rate.
In this paper we propose an efficient content-based image retrieval method using the color and wavelet based features. The color features are extracted from color histograms of the global image and the wavelet based features are extracted from the invariant moments of the high-pass band image through the spatial-frequency analysis of the wavelet transform. The proposed algorithm, called color and wavelet features based query(CWBQ), is composed of two-step query operations for efficient image retrieval: the coarse level filtering operation and the fine level matching operation. In the first filtering operation, the color histogram feature is used to filter out the dissimilar images quickly from a large image database. The second matching operation applies the wavelet based feature to the retained set of images to retrieve all relevant images successfully. The experimental results show that the proposed algorithm yields more improved retrieval accuracy with computationally efficiency than the previous methods.
인터넷 기사에 대한 댓글은 토론 및 소통 등 긍정적 효과도 있지만, 악성 댓글은 사람의 목숨을 앗아가는 정도로 심각한 문제이다. 이런 측면에서 악성 댓글을 자동으로 검출하는 것은 중요한 문제이다. 그러나 현재 채택되고 있는 금칙어 바탕의 댓글 필터 방안은, 특히 한글 댓글의 경우 효과적이지 못한 실정이다. 이 논문에서는 형태소 분석을 통해 비속어 형태소와 존대어 형태소를 구별함으로써 댓글 필터링을 수행하는 방법을 제안한다. 이들 두 형태소를 바탕으로 댓글 건전도를 계산하고, 또한 건전도를 바탕으로 한 댓글 충격량 계산방법을 여럿 제안한다. 악성 댓글을 대상으로 한 실험을 수행한 결과, 포털에서 수행되고 있는 클린봇보다 재현율이 37.93% 포인트 개선되었으며 F-지수 값은 47.66 포인트 개선된 것으로 나타났다. 이 결과에 따르면, 형태소 분석을 기초로 한 새로운 필터 방법이 금칙어를 바탕으로 한 방법의 좋은 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.
For B-mode ultrasound images, we propose an image enhancement algorithm based on a multi-resolution approach, which consists of edge enhancing and noise reducing procedures. Edge enhancement processing is applied sequentially to coarse-to-fine resolution images obtained from wavelet-transformed data. In each resolution, the structural features of each pixel are examined through eigen analysis. Then, if a pixel belongs to an edge region, we perform two-step filtering: that is, directional smoothing is conducted along the tangential direction of the edge to improve continuity and directional sharpening is conducted along the normal direction to enhance the contrast. In addition, speckle noise is alleviated by proper attenuation of the wavelet coefficients of the homogeneous regions at each band. This region-based speckle-reduction scheme is differentiated from other methods that are based on the magnitude statistics of the wavelet coefficients. The proposed algorithm enhances edges regardless of changes in the resolution of an image, and the algorithm efficiently reduces speckle noise without affecting the sharpness of the edge. Hence, compared with existing algorithms, the proposed algorithm considerably improves the subjective image quality without providing any noticeable artifacts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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