In this paper, we present a new shape descriptor, which is named Poisson equation-Fourier-Mellin moment Descriptor. We solve the Poisson equation in the shape area, and use the solution to get feature function, which are then integrated using Fourier-Mellin moment to represent the shape. This method develops the Poisson equation-geometric moment Descriptor proposed by Lena Gorelick, and keeps both advantages of Poisson equation-geometric moment and Fourier-Mellin moment. It is proved better than Poisson equation-geometric moment Descriptor in shape recognition and classification experiments.
Shape descriptors play an important role in systems for object recognition, retrieval, registration, and analysis. Seven well-known descriptors including MPEG-7 visual descriptors arebriefly reviewed and a new robust pattern recognition descriptor is proposed. Performance comparison among descriptors are presented. Experiments show that the newly proposed descriptor yields better performance results than Fourier, invariant moment, and edge histogram descriptors.
The mechanical behavior of a granular material is governed by the applying effective stresses and its skeletal structure which is considered to be the packing of particles giving overall density and degree of anisotropic. Factors that affect soil packing are the particle size, size distribution and shape, and the arrangement of grain contact. Soil particle size and shape are the most important factor, but difficult to quantify. In this study, 2D Fourier analysis is applied to quantify the shape of granular particles. Jumunjin sand was used in the experiment and particle images are captured using an optical microscope. The results showed that three lower order Fourier descriptor are closely related with roundness, sphericity of the granular particle. Also statistical approach is used to determine roundness, form factor, elongation ratio, roughness of Jumunjin sand.
본 논문에서는 색상의 공간적인 상관관계와 질감 모멘트를 이용한 내용기반 영상 검색 기법을 제안한다. 이를 위해, 색상의 공간적인 상관관계를 표현하는 새로운 색상 기술자를 제안하고, 또한 제안된 색상 기술자와 국부적인 푸리에 변환에 기반한 질감 특성을 결합한 영상 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 색상의 공간적인 상관관계를 표현하기 위해서 컬러 코렐로그램(color correlogram)이 사용되고 있다. 하지만 컬러 코렐로그램은 중심화소에 따른 이웃한 화소들의 색상 분포를 확률적으로 잘 나타내는 장점이 있지만, 색상의 구조적인 정보를 표현하지 못하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 색상의 분포와 구조적인 정보를 표시할 수 있는 새로운 색상 기술자를 제안한다. 제안하는 새로운 색상 기술자는 중심 화소와 이웃 화소들과의 색상 거리를 계산한 후 최소 거리의 색상과 최대 거리의 색상을 추출한 후 최소-최대 색상 쌍이 이루는 각에 대한 각각의 빈도수를 계산한다. 그런 다음, 각각의 이루는 각에 대해서 최소 거리 색상에 대한 최대 거리 색상들의 평균값과 분산값으로 구성된 새로운 기술자(min-max color correlation descriptor, MMCCD)를 생성한다. 제안한 색상 기술자를 이용하여 검색한 결과는 기존 방법들과 비교했을 경우 정확률에서 최소 5.2%에서 최대 13.21% 향상된 검색 결과를 확인할 수 있었다. 또한, 국부적인 푸리에 변환에 기반한 질감 기술자를 새로운 색상 기술자와 결합하여 특징 벡터의 크기를 절반으로 줄이면서도 새로운 색상 기술자만을 사용할 경우와 비교하여 향상된 검색 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 변형률 응답 곡선의 형상을 정량적으로 분석하는 새로운 기법을 소개하였다. 변형률 응답 곡선은 응력 공간에서 단위 응력을 입력하였을 때의 발생한 변형률을 변형률 공간에 작성한 이미지이다. 변형률 응답 곡선의 형상 변화 특성을 퓨리에 기술자를 이용하여 분석하였으며, 탄소성 모델 기반으로 그 의미를 해석하였다. 전산해석결과 응력 경로가 항복면 내부에 머물러 탄성 변형만 존재할 경우, 퓨리에 기술자는 일정하게 그 값을 유지하였으나 응력 경로가 항복면에 도달하여 소성변형이 발생하는 순간 퓨리에 기술자는 변화하였다. 불교란 자연 시료와 재성형 시료에 대해 실시한 응력 경로 시험 결과, 자연 시료에 대해서만 응력 경로가 항복면에 도달하였을 때 명확한 변형률 응답 곡선의 형태 변화가 발견되었으며, 퓨리에 기술자 값도 명확하게 변화하였다. 퓨리에 기술자 중, 비대칭성과 관련 있는 퓨리에 기술자 값이 항복 및 점성토 구조변화의 지표로 활용할 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 CCD(charge-coupled device) 영상 기반의 자동 표적 탐지 시스템(ATD System : Automatic Target Detection System)에 적합한 빠른 탐색 방법을 제안한다. 무기체계에서의 활용을 위해서는 빠른 연산이 주요한 변수인 만큼 이 논문에서는 적은 계산량으로 다양한 표적을 탐지할 수 있는 능력에 주안점을 두고 있다. 표적 훈련(train)단계에서는 구간별 수직 방향 프로젝션을 이용하여 1D의 템플릿을 구성하고 K-means clustering과 이진 트리 구조(binary tree structure)를 활용하여 실제 시험 단계에서 템플릿 정합하는 횟수를 최소화한다. 또한 Correlation-based Adaptive Predictive Search(CAPS)를 이용하여 각각의 템플릿에 적응적인 skip-width를 사용하여 탐색 속도를 높이고 클러터 제거 단계에서는 윤곽선으로부터 추출한 Fourier Descriptor계수를 비교함으로써 초기 탐지에서 타겟으로 오인된 클러터를 모양 정보에 기반해서 제거하는 방법을 사용한다.
본 논문은 모양 특성을 이용한 효과적인 식물 잎 이미지 검색 시스템을 제시한다. 잎 이미지의 더 효과적인 표현을 위해 개선된 MPP 알고리즘을 제안하고, 매칭에 소요되는 시간을 줄이기 위해 기존의 Nearest Neighbor(NN) 검색을 수정한 동적인 매칭 알고리즘을 제시한다. 특히, 더 나은 정확율과 효율성을 위해, 잎 모양과 잎차례를 스케치하여 질의할 수 있도록 하였다. 실험에서는 제안한 알고리즘과 기존의 알고리즘인 CCD(Centroid Contour Distance), Fourier Descriptor. Curvature Scale Space Descriptor (CSSD), Moment Invariants, MPP와 비교하였다. 1000여개의 식물 잎 이미지를 통한 실험결과는 제안한 방법이 기존의 기법보다 더 좋은 성능임을 보였다.
본 논문에서는 방사선 영상에서의 영역에 대한 임의의 조합 및 푸리에 기술자를 이용한 물체 검색 방법을 제안한다. 영상에서의 물체 인식에 있어 폐색 현상은 가장 문제가 된다. 하지만 방사선 영상에서는 다른 객체에 의해 폐색되는 현상이 발생하지 않는 이점이 있다. 이는 방사선 영상은 객체를 투과하는 방사선 양을 표현하기 때문이다. 이러한 방사선 영상의 특성을 고려할 때 객체를 찾는 과정에서 모양 기반의 기술자를 사용하는 것은 매우 효과적일 수 있다. 제안된 객체 추출 방법은, 영역 분할, 분할된 영역의 모든 경우의 수에 대한 조합 수행, 조합된 영역과 모델 영상과의 비교, 이렇게 세 단계로 구성된다. 또한 모델과의 비교 이전에 예상 가능한 불필요한 연산을 조합 과정에서 제거하였다. 모델과의 비교에 있어 회전과 이동에 강인한 푸리에 기술자를 이용하였다. 또한 크기 변화에 강인하기 위해 정규화 과정을 적용하였다. 최종적으로 제안된 방법을 통한 객체 추출 성능을 실험을 통해 확인하였다.
MPEG-7 standardization work has started with the aims of providing fundamental tools for describing multimedia contents. MPEG-7 defines the syntax and semantics of descriptors and description schemes so that they may be used as fundamental tools for multimedia content description. In this paper, we introduce a texture based image description and retrieval method, which is adopted as the homogeneous texture descriptor in the visual part of the MPEG-7 final committee draft. The current MPEG-7 homogeneous texture descriptor consists of the mean, the standard deviation value of an image, energy, and energy deviation values of Fourier transform of the image. These are extracted from partitioned frequency channels based on the human visual system (HVS). For reliable extraction of the texture descriptor, Radon transformation is employed. This is suitable for HVS behavior. We also introduce various matching methods; for example, intensity-invariant, rotation-invariant and/or scale-invariant matching. This technique retrieves relevant texture images when the user gives a querying texture image. In order to show the promising performance of the texture descriptor, we take the experimental results with the MPEG-7 test sets. Experimental results show that the MPEG-7 texture descriptor gives an efficient and effective retrieval rate. Furthermore, it gives fast feature extraction time for constructing the texture descriptor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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