Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.14
no.4
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pp.217-224
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2009
Most divide-and-conquer implementations for Delaunay triangulation utilize quad-edge or winged-edge data structure since triangles are frequently deleted and created during the merge process. How-ever, the proposed divide-and-conquer algorithm utilizes the array based data structure that is much simpler than the quad-edge data structure and requires less memory allocation. The proposed algorithm has two important features. Firstly, the information of space partitioning is represented as a permutation vector sequence in a vertices array, thus no additional data is required for the space partitioning. The permutation vector represents adaptively divided regions in two dimensions. The two-dimensional partitioning of the space is more efficient than one-dimensional partitioning in the merge process. Secondly, there is no deletion of edge in merge process and thus no bookkeeping of complex intermediate state for topology change is necessary. The algorithm is described in a compact manner with the proposed data structures and operators so that it can be easily implemented with computational efficiency.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.3
no.1
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pp.258-268
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1998
This paper presents two sequential advanced split and merge algorithms and a parallel image segmentation algorithm based on them. First, the two advanced methods are obtained from the combination of edge detection and classic split and merge to solve the inherent problems of the classical method. Besides, the parallel image segmentation algorithm on mesh-connected MIMD system considers three types in the merge stage to reduce the communication overhead between processors, such as intraprocessor merge, interprocessor with boundary merge, and interprocessor without boundary merge. Finally , we prove that the proposed algorithms achieve the improved performance by implementing them.
This study proposes RAG (Region Adjancency Graph)-based image segmentation for large imagery in remote sensing. The proposed algorithm uses CN-chain linking for computational efficiency and multi-window operation of sliding structure for memory efficiency. Region-merging due to RAG is a process to find an edge of the best merge and update the graph according to the merge. The CN-chain linking constructs a chain of the closest neighbors and finds the edge for merging two adjacent regions. It makes the computation time increase as much as an exact multiple in the increasement of image size. An RNV (Regional Neighbor Vector) is used to update the RAG according to the change in image configuration due to merging at each step. The analysis of large images requires an enormous amount of computational memory. The proposed sliding multi-window operation with horizontal structure considerably the memory capacity required for the analysis and then make it possible to apply the RAG-based segmentation for very large images. In this study, the proposed algorithm has been extensively evaluated using simulated images and the results have shown its potentiality for the application of remotely-sensed imagery.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.4
no.4
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pp.225-230
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2011
In this paper, we propose the segmentation method for detecting the facial region by using watershed based on depth information and merge algorithm. The method consists of three steps: watershed segmentation, seed region detection, and merge. The input color image is segmented into the small uniform regions by watershed. The facial region can be detected by merging the uniform regions with chromaticity and edge constraints. The problem in the existing method using only chromaticity or edge can solved by the proposed method. The computer simulation is performed to evaluate the performance of the proposed method. The simulation results shows that the proposed method is superior to segmentation facial region.
This paper discusses the distribution of a null complementizer C, as opposed to an overt counterpart 'that', presenting empirical support both for and against the PF-merge analysis of C proposed by Boscovic and Lasnik (2003, henceafter B&L) who in turn attribute to the proposal in Pesetsky (1992) and Halle & Marantz (1993). In Section I, as a background, I discuss B&L's proposal that a null complementizer C is a PF-affix which undergoes a PF-merger operation at the PF component. In Section 2, after a brief sketch of the distribution of a null C mostly in bare-relatives, I explore the possibility of extending B&L's analysis to accomodate the null C's in the bare-relative constructions. In Section 3, I argue that despite some empirical difficulties, B&L's analysis of a null C as a PF-affix can still be maintained, if Adverb Fronting is an operation to Spec-C position. Furthermore, I propose a rule - PF Spell-Out Constraint - to account for the C-trace (i.e. that-trace) effect in relative constructions. With the PF Spell-Out Constraint and B&L's PF-merge account, the distribution of a null C can better be analyzed.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.1
no.1
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pp.92-98
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1994
The hypercube-like interconncetion network,X-hypercubes,has the same number of nodes and edges as conventional hypercubes.By slightly changing the interconneton way between nodes,however,X-hypercubes reduces the diameter by almost half.Thus the communication delay in X-hypercubes can be expected to be much lower than that in hypercubes. This paper gives a new definition of X-hypercubes establishing clear-cut condition of connection between two nodes.As appliction examples of the new definition,this paper presents simple embeddings of hypercubes in X-hypercubes and vice versa.This means that any programs written for hypercubes can be transported onto X-hypercubes and vice versa with minimal overhead.This paper also present bitonic merge sort for X-hypercubes by simulation that for hypercubes.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.317-322
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2018
We use edge detection technique for the input image to extract the entire edges of the object in the image and then select only the edges that construct the outline of the object. By examining the positional relation between these pixels composing the outline, a simplified version of the outline of the object in the input image is generated by removing unnecessary pixels while maintaining the condition of connection of the outline. For each pixel constituting the outline, its direction is calculated by examining the positional relation with the next pixel. Then, we group the consecutive pixels with same direction into one and then change them to a line segment instead of a point. Among those line segments composing the outline of the object, a line segment whose length is smaller than a predefined minimum length of acceptable line segment is removed by merging it into one of the adjacent line segments. As a result, an outline composed of line segments of over a certain length is obtained through this process.
This paper describes a new face detection method that is a pre-processing algorithm for on-line face recognition. To complement the weakness of using only edge or rotor features from previous face detection method, we propose the two types of face detection method. The one is a combined method with edge and color features and the other is a center area color sampling method. To prevent connecting the people's face area and the background area, which have same colors, we propose a new adaptive edge detection algorithm firstly. The adaptive edge detection algorithm is robust to illumination variance so that it extracts lots of edges and breakouts edges steadily in border between background and face areas. Because of strong edge detection, face area appears one or multi regions. We can merge these isolated regions using color information and get the final face area as a MBR (Minimum Bounding Rectangle) form. If the size of final face area is under or upper threshold, color sampling method in center area from input image is used to detect new face area. To evaluate the proposed method, we have experimented with 2,100 face images. A high face detection rate of 96.3% has been obtained.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.3
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pp.105-113
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2007
In this paper, an image segmentation method which is based on edge salience map and region merging is presented. The edge salience map is calculated by combining a texture edge map with a color edge map. The texture edge map is computed over multiple spatial orientations and frequencies by using Gabor filter. A color edge is computed over the H component of the HSI color model. Then the Watershed transformation technique is applied to the edge salience map to and homogeneous regions where the dissimilarity of color and texture distribution is relatively low. The Watershed transformation tends to over-segment images. To merge the over-segmented regions, first of all, morphological operation is applied to the edge salience map to enhance a contrast of it and also to find mark regions. Then the region characteristics, a Gabor texture vector and a mean color, in the segmented regions is defined and regions that have the similar characteristics, are merged. Experimental results have demonstrated the superiority in segmentation results for various images.
In this paper, we proposed a method extracting an object from background of the satellite image. The image segmentation techniques have been widely studied for the technology to segment image and to synthesis segment object with other images. Proposed algorithm is to perform the edge detection of a selected object using genetic algorithm. We segment region of object based on detection edge using watershed algorithm. We separated background and object in indefinite region using gradual region merge from segment object. And, we make GUI for the application of the proposed algorithm to various tests. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, several analysis on the satellite images are performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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