In this paper, a simple contour-preserving filtering algorithm is proposed. The goal of the contour-preserving filtering method is to remove noise ad granularity as the preprocessing for the image segmentation procedure. Our method finds edge map and separates the image into the edge region and the non-edge region using this edge map. For the non-edge region, typical smoothing filters could be used to remove the noise and the small areas during the segmentation procedure. The result of simulation shows that our method is slightly better than the typical methods such as the median filtering and gradient inverse weighted filtering in the point of view of analysis of variance (ANOVA).
The proposed tracking algorithm approaches geometrical method or position, direction, width of vessel. This algorithm using continuity of vessel in spatial coordinates used to determine direction of the center point, after estimating boundary point in dynamic region. Therefore the tracking of vessel's contour is tracked contour as direction of entire contour in coronary artery. This algorithm is automatically processed by DIP as a compared with conventional method, because searching area varies adaptively to allocate searching region from extracted information at past. And ML estimation expressed robust method or angiography as evaluating sample values after preprocessing.
Recently, medical imaging has taken interest on CAD based solution for anatomical part fabrication or finite element analysis of human body. In principle, contours representing object boundary are obtained through image processing techniques. Surface models are then approximated by a skinning method. For this, various methods should be applied to medical images and contours. The major bottleneck of the reconstruction is to remove shape inconsistency between contours and to generate the branching surface. In order to solve these problems, bi-directional smoothing and the composite contour generation method are proposed. Bi-directional smoothing has advantage of removing the shape inconsistency between contours and minimizing shrinkage effect with a large number of iterations. The composite contour by the proposed method ensures smooth transition in branching region.
본 논문에서는 개선된 동적 윤곽선 모델을 이용하여 높은 시간 해상도를 가진 EBT 폐 영상에서 폐실질 영역을 검출하였다. 기존의 동적 윤곽선 모델에서 물체의 경계선을 얻기 위한 방법은 에너지 최소화 형태로서 내부에너지와 외부에너지를 조절함으로써 검출되어 질 수 있다. 그러나 이 방법에서는 초기화 지정 문제나 내부 에너지의 탄성과 구부러짐의 특성 때문에 요면 영역에 대하여 빈약한 수렴성 등의 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 요면 문제들을 해결하면서 폐실질 영역으로 수렴시키기 위해 윤곽선 상에 있는 제어 점들을 이웃 점들과 함께 각각 수직 이등분선 상의 한점에 이동시킴으로써 내부 에너지를 조절하고, 입력받은 영상의 에너지를 나타내는 외부에너지와 함께 에너지를 최소화시킴으로써 원하는 폐실질 영역에 윤곽선이 수렴할 수 있도록 하였다. 요면 영역에 대한 수렴은 이런 내부에너지에 의해 효과적으로 구현 될 수 있었고, 하나의 초기 윤곽선에서 다중 물체들도 검출될 수 있어서 의료 영상에서의 폐실질 영역 검출에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
In conventional geographic mapping system, it is needed to input many already existing geographic map into computer system for secure and efficient maintence. Because of large map data, it is required to construct layers from map image for easy display, fast retreval and efficient storage. Thus this paper represents a method of the extracting features from contour map and constructing three layers. The layers are symbol, building, contour line. Experimental results are presented confirming the method's high extraction.
This paper proposes a video tracking method for a deformable moving object using an active contour model. In order to decide the convergent directions of the contour points automatically, a new energy function based on a frame difference map and an updating rules of the frame difference map are presented. Experimental results on a set of synthetic and real image sequences showed that the proposed method can fully track a speedy deformable object while extracting the boundary of the object exactly in every frame.
수치지형모형(數値地形模型)(Digital Terrain Model)을 제작(製作)하는데 있어서 보다 더 정확(正確)한 지형정보(地形情報)의 획득방법(獲得方法)이 매우 큰 비중을 차지하고 있다. 본(本) 논문(論文)은 지형정보(地形情報)를 획득(獲得)하는 방법(方法)의 하나인 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)의 정확성(正確性) 분석(分析)에 그 목적(目的)을 두었다. 특히, 정확성(正確性) 분석(分析)에 있어서는 아래와 같은 사항(事項)에 대(對)해 비교분석(比較分析)하였다. - 도화기(圖化機)에 의해 작도된 종래(從來)의 등고선(等高線)(Conventional Contourlines)과 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)을 이용(利用)하여 작도(作圖)한 수치등고선(數値等高線)(Digital Contourlines)과의 위치오차(位置誤差)에 대(對)한 비교분석(比較分析) - 밀도증가식(密度增加式) 표본추출방법(標本抽出方法)의 적용(適用)에 따른 보간점(補間點)에 대(對)한 표고오차(標高誤差)의 분석(分析) 위의 수치시험(數値試驗)을 위하여 등고선(等高線)의 자동작도(自動作圖)에 관한 전산(電算)프로그램을 작성(作成)했다. 시험결과(試驗結果)와 시산치(試算値)와 추출조건(抽出條件)은 정확도(正確度)와 밀접(密接)한 관계를 가지며, 특히 시산치(試算値) 1.0 m이고, 표준형(標準形)인 추출조건(抽出條件)에서는 종래(從來)의 등고선(等高線)과 거의 일치(一致)함을 알 수 있었다.
This paper proposes a method to generate the velocity trajectory which guarantees user specified contour errors at corners for high speed and high precision motion control of CNC machines. The relation among the desired trajectory, system bandwidth and corner contour error are derived. Experiments show that the corner contour error specified by users can be guaranteed with the proposed velocity trajectory.
영상분할이란 영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 것을 말한다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 gradient 기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 gradient 함수 기반의 영상분할은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 영상에서는 그 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Active Contour 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로 영상 내의 진화곡선에 의존하는 에너지 함수인 Mumford-Shah Functional을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 내의 Active Contour를 진화시켜 Mumford-Shah 함수의 에너지를 최소화시키는 Level Set 함수를 찾고 Level Set 함수에 의해 얻어진 부분영상에서 히스토그램을 이용한 임계치(thresholding) 방식을 사용하는 보다 효과적인 객체추출 모델이다.
본 논문에서는 시간적, 공간적 경계 정보를 이용한 이동 객체의 윤곽선 검출 방법을 제안한다. 일반적으로 이동 객체의 경우 객체의 윤곽선(contour)을 구성하는 경계(edge) 픽셀에서 시간 축과 공간 축을 중심으로 큰 변화량(gradient)을 가진다. 따라서 시간 축과 공간 축을 중심으로 변화량이 큰 경계 픽셀을 구하면 이동 객체의 윤곽선을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 임의의 픽셀에 대하여 시간 축을 중심으로 한 경계 정보를 구하기 위해 Temporal Edge라는 새로운 형태의 변화량 계산 방법을 제안한다. Temporal Edge는 시간 t와, t-2에서 입력된 두 그레이 스케일 영상의 차를 시간 축을 기준으로 x방향, y방향으로 Sobel Mask를 적용하여 구한다. 검출된 Temporal Edge를 이용하여 이동 객체의 윤곽선이 존재하는 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역을 중심으로 공간적 경계 정보를 구하여 이동 객체의 대강의 윤곽선을 검출 한다. 후처리 과정에서 검출된 대강의 윤곽선으로부터 배경 경계와 노이즈 픽셀을 제거한 후 최종적으로 이동 객체의 윤곽선을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 배경 차 방법과는 다르게 별도의 배경 영상을 만들지 않기 때문에 배경 차 방법이 가지는 문제점을 극복하였으며, 빠른 연산 속도로 실시간 적용이 가능하다. 실험을 통하여 야간에도 강인한 윤곽선을 검출할 수 있음을 확인하였고, 엔트로피 방법과의 비교를 통해 제안하는 방법의 우수성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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