The indented geometry for rockwell hardness indenter has been configured by using Confocal Laser Scanning Microscopy (CLSM). For this purpose, the CLSM can be well suited to construct the three-dimensional indented volume from the indented surface by rockwell hardness tester. Furthermore, the height data of HEI(height encoded image) by CLSM must be acquired at first and converted to indented surface later. And the indented surface patterns enable us to predict the indenter shape and volume. This volume can be used to study the rockwell hardness model as a volume parameter. As a result, the technique performed in this study by combining the CLSM with compensation technique is an excellent one to obtain the geometries of indented surfaces over a wide range of surface resolution in a micro scale. And it can be used for micro volume calculation.
Topology optimization is widely accepted as a conceptual design tool for the product design. Since the resulted layout of the topology optimization is a kind of digital images represented by the density distribution, the seamless process is required to transform digital images to the CAD model for the practical use. In this paper, the general process to construct a CAD model is developed to apply for topology images based on elements. The node density and the morphology technique are adopted to extract boundary contour of the shape and remove the noise of images through erosion and dilation operation. The proposed method automatically generates point data sets of the geometric model. The process is integrated with Pro/Engineer, so that the engineer in practice can directly handle with curves or surfaces form digital images.
Vi, Vo Thi Tuong;Oh, A-Ran;Lee, Guee-Sang;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Soo-Hyung
스마트미디어저널
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제9권3호
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pp.59-70
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2020
This paper presents a fully automatic tool to recognize the liver region from CT images based on a deep learning model, namely Multiple Filter U-net, MFUnet. The advantages of both U-net and Multiple Filters were utilized to construct an autoencoder model, called MFUnet for segmenting the liver region from computed tomograph. The MFUnet architecture includes the autoencoding model which is used for regenerating the liver region, the backbone model for extracting features which is trained on ImageNet, and the predicting model used for liver segmentation. The LiTS dataset and Chaos dataset were used for the evaluation of our research. This result shows that the integration of Multiple Filter to U-net improves the performance of liver segmentation and it opens up many research directions in medical imaging processing field.
동영상 정보에 대한 효과적인 검색도구로 메타데이터를 제안하였다. 메타데이터 체계를 구축하기 위한 기반으로는 인터넷 정보자원에 대한 대표적인 메타데이터인 더블린 코어와 MPEG의 새로운 표준이며 국제표준으로 개발되고 있는 MPEG-7을 이용하였다. 메타데이터 기술의 기반으로 RDF를 사용하였으며, 이에 따라 RDF 스키마인 Moving Image Core를 구축하였다. 아울러 ASP를 이용한 웹기반 메타데이터 데이터베이스 시스템을 구축하였으며 이를 통해 RDF/XML형식으로 기술된 동영상정보의 메타데이터를 웹에서 검색할 수 있다.
This study was designed to investigate the image of show window displays. The specific objectives of the study are as follows; 1) Construct a semantic differential scale to evaluate the images of show window displays; 2) Identify the factor structure of the show window displays; 3) Cluster the brands according to the images of show window displays; 4) Examine how the images of show window displays differ according to the different brand clusters; and 5) Identify by brand clusters, how the different show window display images affect the purchasing desires. The following conclusions were made from this study; 1.25 pairs of adjectives for show window displays were found to include five factor dimensions (total variance 67.7%) such as evaluation, interest, hardness and softness, maturity, and modernity. 2. The brands were divided into six clusters according to the show window display images. 3. There were significant differences in the visual evaluation of the brand clusters in the show window display images. 4. There were significant differences in the show window display images that affect the Purchasing desires among the brand clusters.
3D technology is main factor in Augmented Reality. Depth map is essential to make cubic effect using 2d image. There are a lot of ways to construct Depth map. Among them, stereo matching is mainly used. This paper presents how to generate depth map using stereo matching. For stereo matching, existing Dynamic programming method is used. To make accurate stereo matching, High-Boost Filter is applied to preprocessing method. As a result, when depth map is generated, accuracy based on Ground Truth soared.
The human faces do not have distinct features unlike other general objects. In general the features of eyes, nose and mouth which are first recognized when human being see the face are defined. These features have different characteristics depending on different human face. In this paper, We propose a face recognition algorithm using the hidden Markov model(HMM). In the preprocessing stage, we find edges of a face using the locally adaptive threshold scheme and extract features based on generic knowledge of a face, then construct a database with extracted features. In training stage, we generate HMM parameters for each person by using the forward-backward algorithm. In the recognition stage, we apply probability values calculated by the HMM to input data. Then the input face is recognized by the euclidean distance of face feature vector and the cross-correlation between the input image and the database image. Computer simulation shows that the proposed HMM algorithm gives higher recognition rate compared with conventional face recognition algorithms.
High-precision autonomous localization technique is essential for future Mars rovers. This paper addresses an innovative integrated localization algorithm using a multiple information fusion approach. Firstly, the output of IMU is employed to construct the two-dimensional (2-D) dynamics equation of Mars rover. Secondly, radio beacon measurement and terrain image matching are considered as external measurements and included into the navigation filter to correct the inertial basis and drift. Then, extended Kalman filtering (EKF) algorithm is designed to estimate the position state of Mars rovers and suppress the measurement noise. Finally, the localization algorithm proposed in this paper is validated by computer simulation with different parameter sets.
The stereoscopic vision system is the algorithm to obtain the depth of target object of stereo vision image. This paper presents an efficient disparity matching method using blue edge filter and graph cut algorithm. We do recommend the use of the simple sobel edge operator. The application of B band sobel edge operator over image demonstrates result with somewhat noisy (distinct border). The basic technique is to construct a specialized graph for the energy function to be minimized such that the minimum cut on the graph also minimizes the energy (either globally or locally). This method has the advantage of saving a lot of data. We propose a preprocessing effective stereo matching method based on sobel algorithm which uses blue edge information and the graph cut, we could obtain effective depth map.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.70-73
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2002
This paper describes the way to embody the grid coverage and the grid coverage processor which can construct pipelines. The pipeline constructed by the developed grid coverages has internal pipelines that have different resolution and it provides the way of access to very large datasets efficiently. Several operations, such as filtering, image enhancement and band operation, are embedded in the developed grid coverage and grid coverage processor COM components. The practical usefulness of the developed grid coverage and grid coverage processor has been proven by applying them in developing an image processing software for very large images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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