Researches on chromosome are very significant in cytogenetics since a gene of the chromosome controls revelation of the inheritance plasma The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis has been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room for improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, we propose an algorithm for reconstruction of the chromosDme image to improve the chromosome classification accuracy. Morphological feature parameters are extracted from the reconstructed chromosome images. The reconstruction method from chromosome image is the 32 direction line algorithm. We extract three morphological feature parameters, centromeric index(C.I.), relative length ratio(R.L.), and relative area ratio(R.A.), by preprocessing ten human chromosDme images. The experimental results show that proposed algorithm is better than that of other researchers'comparing by feature parameter errors.
본 논문에서는 몰포러지 연산만을 적용하여 특징을 추출하고, 물체를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특징추출에서 사용한 몰포러지 연산은 에로전과 다이레이션, 에로전과 다이레이션을 연계한 오프닝과 크로우징, 몰포러지 연산을 이용한 에지 및 스케리톤 검출 연산 등이다. 특징을 기반으로 물체를 인식하는 과정에서는 차원을 축소하기 위해서 풀링 연산을 사용하였다. 다양한 형태소 중에서 $3{\times}3$ Rhombus, $3{\times}3$ Square, $5{\times}5$ Circle 형태소를 임의로 선정하여 몰포러지 연산을 수행하였다. 무작위 인터넷 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 물체인식 분야에서 유용한 알고리즘으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.
Kim Hak-Kyeong;Jeong Nam-Su;Kim Sang-Bong;Lee Myung-Suk
Fisheries and Aquatic Sciences
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제4권1호
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pp.1-9
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2001
This paper describes a procedure extracting feature vector of a target cell more precisely in the case of identifying specified cell. The classification of object type is based on feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, perimeter, width and height of the object So, the feature vector plays very important role in classifying objects. Because the feature vectors is affected by noises and holes, it is necessary to remove noises contaminated in original image to get feature vector extraction exactly. In this paper, we propose the following method to do to get feature vector extraction exactly. First, by Otsu's optimal threshold selection method and morphological filters such as cleaning, filling and opening filters, we separate objects from background an get rid of isolated particles. After the labeling step by 4-adjacent neighborhood, the labeled image is filtered by the area filter. From this area-filtered image, feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, the perimeter based on chain code and the width and height based on rotation matrix are extracted. To prove the effectiveness, the proposed method is applied for yeast Zygosaccharomyces rouxn. It is also shown that the experimental results from the proposed method is more efficient in measuring feature vectors than from only Otsu's optimal threshold detection method.
In this paper, a new license plate recognition method using the morphological size distribution functions and color images is proposed. The proposed method consists of two steps. The first step is license plate extraction process using the plate color and step edge information in the license plate. The second step is the extraction of character feature vectors using the morphological size distribution functions and character recognition process using the MLP(multilayer perceptron). By the use of morphological size distributions functions, the error that may occur during the character region extraction process is lessened and the recognition performances are improved by the decrease of feature vector dimension.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권4호
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pp.250-255
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2017
In this paper, we propose a method of detecting the region for measuring intima-media thickness (IMT). The existing methods for IMT measurement are automatic, but the region used for measuring IMT is not detected automatically but often set by the user. Therefore, research on detecting the intima-media region is needed for fully automated IMT measurement. The proposed method uses a morphological feature of the carotid artery visible as two long high-brightness horizontal lines at the upper and lower parts. It uses Gaussian blurring, ends-in search stretching, color quantization using a color-importance-based self-organizing map, and morphological operations to emphasize and to detect the morphological feature. The experimental results for evaluating the performance of the proposed method showed a 97.25% (106/109) success rate. Therefore, the proposed method can be used to develop a fully automated IMT measurement system.
We present novel methods to generate a sequence of shapes that represents the pattern of morphological development or transformation of Bezier curves. The presented methods utilize the intrinsic geometric structures of a Bezier curve that are derived from rib and fan decomposition (RFD). Morphological development based on RFD shows a characteristic pattern of structural growth of a Bezier curve, which is the direct consequence of development path defined by fans. Morphological transformation based RFD utilizes development patterns of source and target curves to mimic the theory of evolutionary developmental biology: although the source and target curves are quite different in shapes, we can easily find similarities in their younger shapes, which makes it easier to set up feature correspondences for blending them. We also show that further controls on base transformation for intensity of feature blending, and extrapolation can compensate the immaturity of blended curves. We demonstrate the experimental results where transformation patterns are smoother and have unique geometric style that cannot be generated using conventional methods based on multi-linear blending.
퍼지 형태학적 형상 분해를 이용한 얼굴인증 과정에서 퍼지척도를 기반으로 한 특징추출 방법을 제안하였다. 형태소에 관계하는 영상정보와 퍼지척도를 기반으로 한 가중치에 대하여 무게중심을 이용하여 인접정보가 고려되었다. 이에 의한 형태학적 침식과 팽창연산자를 정의하여 얼굴영역의 특징점 추출시 기존의 방법보다 4배 이상의 많은 분해영상을 얻을 수 있었다. 결국 특징 벡터를 이용하여 얼굴인증을 수행한 실험결과 기존의 형상분해에 의한 방법보다 특징점 추출과 임계값의 안정성을 확보하여 인식 결과에서 비교우위를 가질 수 있었다.
In this paper, We propose an algorithm for reconstitution of chromosome images to extract its morphological feature parameters. It is reconstituted from 460 chromosome images using the 32 direction line algorithm. We extract three morphological feature parameters such as centromeric index, relative length ratio, and relative area ratio. The experiment results show that our method is batter than that of other researchers comparing with the error of feature parameters.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권3호
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pp.172-177
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2009
In this paper, a new morphology-based homomorphic filtering technique is presented to enhance features in medical images. The homomorphic filtering is performed based on the morphological sub-bands, in which an image is morphologically decomposed. An evolutionary design is carried to find an optimal gain and structuring element of each sub-band. As a search algorithm, Differential Evolution scheme is utilized. Simulations show that the proposed filter improves the contrast of the interest feature in medical images.
본 논문은 LR 파싱기법을 이용한 확장된 두단계(two-level)형태소분석 모델을 제시한다.LA기법을 이용한 두단계 모델은 효율적 형태소분석 뿐만 아니라 Koskenniemi(1983)의 모델보다 형태론적 현상에 대한 보다 높은 기술성(descriptive adequacy)을 획득한다.이를 위해 두단계 모델은 자질기반의 문맥자유문법(feature-based CF grammar)에 근거한 독립적인 형태/통사모듈에 의해 확장된다.문맥자유문법에 근거한 단어문법(word grammar)을 채택함으로써 확장 모델은 하위사전의 중복현상을 피하면서 비연속적 의존관계(discontinuous dependencies) 를 가지는 복합어 등을 처리할 수 있다.또한 파싱테이블에 명시된 LR 예측은 형태소분석기로 하여금 사전탐색시간을 줄일 수 있도록 도와준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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