This paper describes a feature extraction in digitized chest X-ray image and CT head Image. There are Extraction, Thresholding, Region G rowing, Split-Merge and Relaxation in feature extraction technique. In this study, Region Growing System was realized and Fuzzy Set Theory was applied in order to extract the vague region which the conventional method has difficulties in extracting. The performance of proposed algorithm was proved by being applied to chest X-ray image and CT head image.
최근에 발행되는 대부분의 지폐는 UV(ultra violet)조명에 반응하는 UV패턴을 포함한다. 본 논문은 지폐검사를 위하여 지폐 내부에 존재하는 UV패턴을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. UV조명을 이용하여 촬영한 영상을 전 처리 과정을 통하여 입력데이터로 변환시킨 후, 가우시안 혼합 모형과 split-and merge EM(SMEM)알고리즘을 적용하여 영상을 몇 개의 영역으로 분리시킨다. 영역 분리된 영상 중 원하는 패턴을 추출하기 위하여, 공분산 벡터의 넓이와 가중치를 이용하는 방법을 새로이 제안한다. 다양한 지폐에 대한 실험을 통하여 제안방법의 유용성을 보인다.
Mai, Hai Yen;Mai, Hang-Nga;Lee, Cheong-Hee;Lee, Kyu-Bok;Kim, So-yeun;Lee, Jae-Mok;Lee, Keun-Woo;Lee, Du-Hyeong
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제14권2호
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pp.88-95
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2022
PURPOSE. This study investigated the accuracy of full-arch intraoral scans obtained by various scan strategies with the segmental scan and merge methods. MATERIALS AND METHODS. Seventy intraoral scans (seven scans per group) were performed using 10 scan strategies that differed in the segmental scan (1, 2, or 3 segments) and the scanning motion (straight, zigzag, or combined). The three-dimensional (3D) geometric accuracy of scan images was evaluated by comparison with a reference image in an image analysis software program, in terms of the arch shape discrepancies. Measurement parameters were the intermolar distance, interpremolar distance, anteroposterior distance, and global surface deviation. One-way analysis of variance and Tukey honestly significance difference post hoc tests were carried out to compare differences among the scan strategy groups (α = .05). RESULTS. The linear discrepancy values of intraoral scans were not different among scan strategies performed with the single scan and segmental scan methods. In general, differences in the scan motion did not show different accuracies, except for the intermolar distance measured under the scan conditions of a 3-segmental scan and zigzag motion. The global surface deviations were not different among all scan strategies. CONCLUSION. The segmental scan and merge methods using two scan parts appear to be reliable as an alternative to the single scan method for full-arch intraoral scans. When three segmental scans are involved, the accuracy of complete arch scan can be negatively affected.
This paper proposes a character segmentation method for Korean letter address image. The poor quality of image binarization results in broken character strokes. To overcome this problem, two steps of processing ate introduced. The first one is to merge broken characters to generate character candidates, and the other one is to reduce the complexity of segmentation graph path. These two steps do not use recognition information to keep in high-speed.
본 논문에서는 잡음이나 질감특성에 의한 과분할과 긴 처리시간 등의 기존 영역분할 방법이 갖는 문제점을 해결하기 위해 Cylindrical metric을 사용한 블록단위의 컬러영상분할방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 일정 크기로 분할된 블록들로 이루어진 초기 영역들을 병합하기 위해 HSI 컬러값에 따라 분류된 채색(chromatic) 영역과 비채색(achromatic) 영역의 컬러특성과 질감특성을 고려하여 영역간의 유사도 함수와 병합조건을 새로이 정의하며, 영역 병합 후의 명확한 윤곽검출을 위해 영역간의 경계부분에 위치하는 외곽블록들을 추출하여 기존 영역에 병합하는 과정을 화소레벨까지 반복한다. 모의실험을 실시한 결과, 질감영역과 윤곽영역의 분할에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 것으로 나타났으며, 처리시간은 제안한 방법에서 2배 정도 단축됨을 알 수 있었다.
단편적인 의미를 지니는 각각의 영상들보다 이들 영상의 내용을 함축적으로 내포하는 하나의 영상으로 표현하는 것이 많은 효과를 제시하고 있다. 이 상황에 적용되는 기술이 ‘모자이크’이다. ‘모자이크’라고 하는 것은 여러 영상들 중에서 중복되는 영역들을 제거하여 각각의 영상들을 하나의 복합된 새로운 영상으로 생성하는 것이다. 본 연구는 다 영상에 의한 모자이크 시스템을 개발한다. 시스템은 장면분할, 모자이크 영상의 생성으로 구분된다. 장면분할에서는 동영상인 비디오 데이터들을 연속된 시간 내에서 유사한 영상들끼리의 묶음으로 구분하고, 모자이크 영상의 생성은 분할된 장면 안의 모든 프레임을 한 영상으로 구성한다
Mean shift 방법은 중심 모드를 찾기 위한 비모수적 통계 방법으로 컬러 영상을 분할하는데 효율적이다. 그러나 입력되는 윈도우 크기에 따라 분할된 결과가 달라지며 윈도우의 크기 값이 작을 경우 많은 영역으로 분할되는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 단점을 개선하여 mean shift 알고리즘에 의한 분할 영상이 과도하게 분할되었을 경우 영역 병합 방법을 이용하여 유사 영역을 병합하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 과분할된 영상을 HSI 컬러 공간으로 변환하여 색상 정보를 이용하여 유사 영역으로 병합하며 이때 경계 영역을 보존하기 위해 영역 병합 제한자를 이용하여 병합 유무를 결정한다. 그 후 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 실험 결과는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과에서 우수한 성능을 보여준다.
본 연구는 방대한 크기 원격 탐사 영상 자료의 효율적인 분석을 위한 RAG (Region Adjancency Graph) 기반 영상 분할 기법을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성을 위하여 CN-chain 연결과 저장 기억의 효율성을 위하여 sliding 다중 창을 사용한다. RAG에 의한 지역 합병은 최선의 결합을 위한 edge을 발견과 합병에 따른 graph의 갱신의 과정이다. CN-chain 연결법은 가장 유사한 인접 지역의 연결을 형성하면서 최선의 edge를 발견하여 합병을 해 나가는 과정으로 영상 자료 크기의 증가에 따라 단지 증가 배수만큼만 분석 시간을 증가시킨다. 합병에 의해 변하는 RAG의 효율적인 갱신을 위하여 RNV(Regional Neighbor Vector)를 사용하였다. 방대한 크기 자료 분석은 막대한 기억 용량의 시스템을 필요로 한다. 제안된 수평적인 구조의 sliding 다중 창 작업은 필요한 기억 용량을 현저히 감소시켜 가능한 분석 자료의 크기를 증대시켰을 뿐 아니라 계산 시간의 감소를 초래하였다. 본 연구는 simulation 자료를 사용하여 광범위하게 제안된 알고리즘의 성능을 실험하였으며 실험 결과는 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
기존 화소 기반 영역분할 방법은 주변 화소와 비교를 통하여 영역 분할을 수행하기 때문에 처리 시간이 길고, 영역 분할이 부정확한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량 위성 영상을 효과적으로 영역 분할하기 위하여 영역 분할 및 합병 기법을 이용한 수정된 중심 연결 방법을 제안한다. 자신의 화소 값을 주변의 화소 값들과 비교하여 조건이 비슷할 경우 주변의 화소들을 합병하여 영역을 생성하는 방법으로 2방향으로만 주변 화소 값들과 비교를 수행하여 분할영역을 생성 및 합병한다. 실험결과 제안된 방법이 기존의 화소 기반 영역 분할 방법들보다 알고리즘이 간단하고 연산량이 작아 처리 시간이 짧으면서도 분할의 정확도가 우수한 영역기반 위성영상 영역분할 방법임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 깊이정보에 기반한 watershed와 영역병합 알고리즘을 이용한 얼굴영역 분할 방법을 제안하였다. 얼굴영역 검출은 영역 분할 단계, 초기 화소 영역 검출 단계, 영역 병합의 세 단계로 구성된다. 입력된 컬러 영상은 제안된 알고리즘에 의해 균일한 작은 영역들로 분할된다. 색도정보와 에지 구속 조건을 사용하여 균일한 영역들을 결합함으로써 얼굴영역을 검출한다. 제안한 알고리즘은 색도정보나 에지정보만을 사용하는 기존 방법에서의 문제점을 해결하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 정확한 얼굴 영역을 분할할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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