• 한국항해항만학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.209-213
• /
• 2002

MRA(Multi-resolution analysis) algorithm by Wavelet and morphology with $3{\times}3$ SQ(square) SE(structure element) is efficient to remove ship's radar clutter progressively and enhances detecting performance. Smoothing efficiency of RMM (Recursive mathematical Morphology) is better than that of Morphology. So, to get a better result than that of old algorithms, this paper proposes a new MRA algorithm which uses Wavelet and Recursive mathematical Morphology with $3{\times}3$ RHR(rhombus) SE. Simulation result of the proposed algorithm shows that PSNR is 0.65~1.50db better than that of old method.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권12호
• /
• pp.1752-1755
• /
• 2016

본 논문에서는 "축구 동영상"의 배경 분리 정확도 향상을 위한 "최적의" 수학적 모폴로지 연산자를 결정하기 위하여 정량적인 비교 평가 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 여섯 가지 서로 다른 수학적 모폴로지 연산자를 동일한 실험 환경에서 비교 평가하였다. F-measure를 이용하여 평가한 결과 복구에 의한 닫기-복구에 의한 열기 연산자가 최적의 연산자임을 확인하였다. 본 논문에서 제시된 정량적 비교 평가 결과는 지능형 축구 동영상 분석 시스템 개발을 위해 배경 분리 기술을 이용하거나 축구 동영상에 특화된 배경 분리 기술을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 실질적인 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
• /
• pp.745-749
• /
• 1998

Mathematical morphology (MM) has been introduced as a powerful tool for studying the geometrical properties of images, MM is a good approach to digital image processing , which is based on the shape feature. The MM operators such as dilation, erosion, closing and opening have been applied successfully to image noise reduction. The MM filters can easily filter the noise when the noise factors are known. However it is very difficult to reduce the noise when images are ambiguous, because the boundary between the noise and object is vague. In this paper, we propose a new method to reduce noise from ambiguous images by using Fuzzy Mathematical Morphology (FMM) operators. Performance evaluation via simulations show that the FMM filters efficiently reduce the image noise. Furthermore, the FMM filters show a good performance compared with the conventional filters.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.53-60
• /
• 2008

퍼지집합이론과 수학적 형태학간의 유사도를 기반으로 Grabish는 수게노(Sugeno)퍼지적분을 이용한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 본 논문에서는 퍼지적분에 해당하는 퍼지측도의 비퍼지화를 통한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 각각의 부분집합에 대한 각각의 퍼지측도의 포함정도를 측정하는 퍼지집합에 대하여 비퍼지화 과정을 적용한다. 또한 모든 부분집합에 대하여 $\lambda$-퍼지 측도를 정의하여 이에 대한 마스크내의 영상에 대한 비퍼지화를 수행하여 퍼지적분의 결과로 대치하였다. 결국 퍼지 측도를 기반으로 하여 융기와 침식에 대한 퍼지 형태학적 연산자를 정의한다. 이러한 연산자들을 이용하여 2차원의 물체에 대한 골격화에 적용하여 보았다. 임펄스 잡음을 가지는 나선형 영상과 퍼즐영상에 대하여 위의 방법을 적용한 결과 기존의 방법보다 대부분의 경우에 우수함을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.17-22
• /
• 2002

This paper is concerned with a local detection of road on an airborne SAR image. The roads can be characterized by their geometry and radiometry. Roads are assumed as linear, thin, and elongated objects that are darker than their surroundings on an airborne SAR image. With these assumptions, a series of morphological filters are applied and tested successively. This approach is simple and almost non parametric and has been successfully applied to an airborne SAR image.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제34S권10호
• /
• pp.104-111
• /
• 1997

It is known as a difficult problem to recognize text-background mixed documents. In this paper a new string extraction algorithm, using mathematical morphology for the document consisting of text and overlapped periodic background pattern, is proposed. The algorithm consists of pattern periodicity feature extraction and background removal. The extracted pattern periodicity feature is used to determine the shape of structuring elements for morphological pre- and post-processing to remove background. The effectiveness of the proposed algorithm over the existing one is also verified through the experiments with various test documents.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
• /
• pp.1972-1975
• /
• 2003

Video segmentation is an essential part in region-based video coding and any other fields of the video processing. Among lots of methods proposed so far, the watershed method in which the region growing is performed for the gradient image can produce well-partitioned regions globally without any influence on local noise and extracts accurate boundaries. But, it generates a great number of small regions, which we call over segmentation problem. Therefore we proposes image segmentation improvement by selective application structuring element of mathematical morphology.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 1995년도 학술대회
• /
• pp.143-148
• /
• 1995

In this paper, we describe a fast 3D video segmentation method using mathematical morphology. The proposed 3D video segmentation algorithm is composed of intra-frame segmentation step and inter-frame segmentation step. In the intra-frame segmentation step, the first frame is segmented using the fast hierarchical segmentation method. Then, in the inter-frame segmentation step, the next frames are segmented using markers that are extracted from the difference of previous segmentation result and simplified present image. Experimental results show that the proposed method has more fast structure and is suitable for video segmentation.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.525-532
• /
• 2000

본 논문은 영상에서 형태적 정보를 추출하는데 사용되는 수학적 형태학(mathematical morphology)에 퍼지 집합 이론을 적용하여 새로운 퍼지 수학적 형태학을 제안한다. 일반적인 수학적 형태학은 이진 영상에만 적용되는 한계를 가지고 있었다. 이를 그레이 스케일 영상에도 적용 가능하도록 한 Sinha와 Dougherty[8]이 제안한 방법도 기하학적 형태 변환을 보장하지 못하는 결점이 있었는데 본 논문에서는 그 결점을 제거하는 새로운 수축(erosion)과 확장(dilation) 연산을 정의하고 그 특성을 연구하였다. 본 논문이 제안한 방법과 [8]의 방법을 실제 영상에 대한 실험으로 비교하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.45-51
• /
• 1995

A novel definition for fuzzy mathematical morphology is described The generalized-mean operator plays the key role for this definition. Several hard constraints for standard generalized-mean have been eliminated. Complete mathematical description for obtaining fuzzy erosion and dilation is provided. The definitions are well suited for neural network implementation. Therefore, the parameters for the fuzzy definition can be optimized using neural network learning paradigm.