본 논문에서는 단일 프레임 영상에 존재하는 객체를 Active Contour 기반의 영역 분할 과정을 거쳐 분할하였다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽 형태를 검출해내는 것으로 다중 객체 분할을 위해 각 객체의 윤곽 형태를 검출해 낼 수 있도록 다중 탐색 시작점을 갖도록 하였다. 생성된 객체 별 윤곽 정보를 기반으로 이진화하여 초기 객체 영역을 생성하였다. 초기 객체 영역 내부의 홀 영역과 픽셀 값의 변화로 인한 내부 분할을 hole filling을 수행하여 보정함으로써 최종 객체 영역을 생성하였다. 제안한 기법은 기존 영역 기반 분할의 문제점인 잡음이나 경계선 부근에서 객체 분할이 정확히 이루어지지 않는 부분을 보완하였다. 제안 방법을 비교하기 위해 실제 영상에 기존에 제안된 객체 분할 방법과 제안한 방법을 각각 적용하여 비교하였다.
Recently, there have been efforts to construct hybrids among the existing methodologies for multiphase flow such as VOF, Level Set, and Front Tracking with the intention of facilitating simulations of general three-dimensional problems. As one of the hybrid method, we have developed the Level Contour Reconstruction Method (LCRM) for general three-dimensional multiphase flows including phase change. The main idea was focused on simplicity and a robust algorithm especially for the three-dimensional case. It combines characteristics of both Front Tracking and Level Set methods. While retaining an explicitly tracked interface using interfacial elements, the calculation of a vector distance function plays a crucial role in the periodic reconstruction of the interface elements in the LCRM method to maintain excellent mass conservation and interface fidelity. In addition, compact curvature formulation is incorporated for the calculation of the surface tension force thereby reducing parasitic currents to a negligible level.
This paper presents a new uniform sampling method for two-dimensional contour. The proposed method improves the uniformity of contour sampling in terms of the interpolation of the corner points extracted from chain codes. The performance of the proposed method is analyzed through the length estimation and shape recognition of two-dimensional contour. The experimental results show the significant improvement over the conventional method.
The growing need for higher precision and productivity in manufacturing industry has lead to an increased interest in computer numerical control (CNC) systems. It is well known fact that the cross-coupling controller (CCC) is an effective method for contouring applications. In this paper, a multi-axis contour error controller (CEC) based on a contour error vector using parametric curve interpolator is introduced. The contour error vector is a vector from the actual tool position to the nearest point on the desired path. The contour error vector is the closest error model to the contour error. The simulation results show that the CEC is more accurate than the conventional CCC for a biaxial motion system. In addition, the experimental results on 3-axis motion system show that the CEC is simply applied to 3-axis motions and contouring accuracy is significantly improved.
In this paper, the visual tracking system for arbitrary shaped moving object is proposed. The established tracking system can be divided into model based method that needs previous model for target object and image based method that uses image feature. In the model based method, the reliable tracking is possible, but simplification of the shape is necessary and the application is restricted to definite target mod el. On the other hand, in the image based method, the process speed can be increased, but the shape information is lost and the tracking system is sensitive to image noise. The proposed tracking system is composed of the extraction process that recognizes the existence of moving object and tracking process that extracts dynamic characteristics and shape information of the target objects. Specially, active contour model is used to effectively track the object that is undergoing shape change. In initializatio n process of the contour model, the semi-automatic operation can be avoided and the convergence speed of the contour can be increased by the proposed effective initialization method. Also, for the efficient solution of the correspondence problem in multiple objects tracking, the variation function that uses the variation of position structure in image frame and snake energy level is proposed. In order to verify the validity and effectiveness of the proposed tracking system, real time tracking experiment for multiple moving objects is implemented.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제3권3호
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pp.37-43
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2002
Electronic speckle contouring(ESC) based on electronic speckle pattern interferometry is the optical method for measuring object shape by using fringe-projection techniques. This method has the advantages of being non-contact, non-destructive and a whole-field measurement of the surface under investigation. Fringes in ESC represent the difference in depth along the view direction between the master wavefront and the test component. The contour maps of three-dimensional diffuse objects can be obtained by small shifts of optical fiber carrying the dual-object-beams and 4-frame phase shifting. In this study we proposed the contouring method by shifting the collimated illumination beams through optical fiber in order to obtain the contour fringe patterns. And also, we performed the addition of incremental images through the geometrical analysis to obtain the contour fringe interval when we performed the incremental addition of images and experiments based on this method. We obtained both quantitative increment without decorrelation effect and qualitative improvement by reducing the noise of contour fringes.
A pseudo 480-Hz drive method has been proposed to reduce the dynamic false contour noise that occurs on flat panel displays with displaying grayscale image in the digital mode, such as plasma display panels. The proposed method makes the image movements nearly continuous by rearranging the 8-bit image data displayed for 1 TV field into 8 subfields. The position of the image data rearranged in subfields has been optimized on the basis of the speed of the moving image by computer simulations for the dynamic false contour noise. It is verified that a significant reduction in the dynamic false contour noise is achieved with the proposed method as compared to the conventional noise reduction technologies. Moreover, to reduce the noise in digital mode displays, the proposed technology requires only 8 subfields. Therefore, there is no reduction in the brightness of the image.
This paper presents contour simplification method and a regional hierarchical segmentation algorithm based on PSNR for the transmission of image in mobile communication, of which available bandwidth is very limited. It first takes into account the global information and produces a coarse segmentation, that is, with a small number of regions. Then, each segmented region has different quality. Thus, the region with low quality is selected by PSNR and improved by introducing regions corresponding to more local information. It is able to improve the subjective quality of image and reduce contour information. In addition, contour simplification method is proposed for the efficient lossless chain coding. The proposed method can be applied to the applications such as mobile communications and videotelephone through PSTN, of which the available transmission bandwidth is very limited.
영상에서 관심 있는 물체의 윤곽선을 추출하기 위해서 Kass등은 Snakes라고 불리우는 능동적 윤곽선 모델(active contour model)을 제안하였다. 이 모델은 속도가 느리며 초기화에 민감하다. 이 문제를 개선하기 위해 Gunn은 두 개의 초기화를 이용하여 정확한 윤곽선을 추출하고 초기화에 덜 민감하도록 하였다. 이 방법은 기존의 다른 방법에 비해 정확한 윤곽선을 추출할 수 있었으나, 속도면에서는 상당히 효율적이지 못하고 잡음에 민감하였다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 snakes을 이루는 각 윤곽점에 $8{\times}8$크기의 윈도우를 적용하여 윈도우내의 화소에 대해서만 에너지 최소화 알고리즘을 적용하였다. 그리고 영상내에 존재하는 잡음에 덜 민감하도록 하기 위해 윈도우를 각 윤곽점에서의 기울기에 대해 수직 방향으로 이동시키는 방법을 제안한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.666-670
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2011
In this paper, we propose a stable active contour based tracking method which utilizes the bimodal segmentation technique to obtain a background color diminished image frame. The proposed method overcomes the drawback of the Mansouri model which is liable to fall into a local minimum state when colors appear in the background that are similar to the target colors. The Mansouri model has been a foundation for active contour based tracking methods, since it is derived from a probability based interpretation. By stabilizing the model with the proposed speed function, the proposed model opens the way to extend probability based active contour tracking for practical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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