확산(Diffusion)을 이용한 기존의 칼라영상 분할은 확산의 횟수가 반복될수록 경계선 정보가 적절히 유지되지 못하거나 잡음을 제거하지 못함으로써 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하는 경우, 과분할을 피할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 수리 형태학(Mathematical Morphology)과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 함께 적용하여 과분할의 문제점을 제거한 워터쉐드 결과를 얻을 수 있는 칼라영상 분할방법을 제안한다. 임의의 칼라 영상을 LUV 색상공간으로 변환하여, 그 각각의 색상공간에 수리 형태학을 응용한 재구성에 의한 닫힘(Reconstruction) 연산과 비선형 확산을 함께 적용하여 경계선을 적절히 유지하면서 잡음을 제거한 단순 영상을 획득할 수 있다. 이 영상에서 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 워터쉐드 알고리즘을 적용하여 영상을 분할한다. 실험 결과, 기존의 방법보다 과분할이 현저히 제거되고, 칼라 영상이 매우 효과적으로 분할됨을 확인하였다
디지털 정보화 시대에서 영상은 여러 매체에서 필수적으로 이용되며, 에지는 영상에서 물체의 크기, 위치, 방향 등을 포함하는 중요한 특징 정보이다. 이러한 에지를 검출하기 위한 여러 연구들이 국내외에서 진행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법들에는 고정된 가중치 값을 적용하는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG 등이 있다. 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들은 고정된 가중치 마스크를 영상에 적용하기 때문에 에지 검출 특성이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해, 모폴로지에서 bottom-hat 변환과 열기 연산을 이용하여 영상을 개선하고 마스크 기반의 기울기를 구한 후 에지를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, Laplacian, LoG 에지 검출 방법들과 비교하여 시각적 영상을 나타내었고, 각각의 영상을 기준으로 하는 MSE 값을 구하여 유사성을 비교하였다.
Physically and chemically activated carbons (ACs) exhibited high adsorption capacities for organic and inorganic pollutants compared with other adsorbents due to their expanded surface areas and wide pore volume distribution. In this work, seven steam-ACs with different burn-off have been prepared from cotton stalks. The textural properties of these sorbents were determined using nitrogen adsorption at $-196^{\circ}C$. The chemistry of the surface of the present sorbents was characterized by determining the surface functional C-O groups using Fourier transform infrared spectroscopy, surface pH, $pH_{pzc}$, and Boehm's acid-base neutralization method. The textural properties and the morphology of the sorbent surface depend on the percentage of burn-off. The surface acidity and surface basicity are related to the burn-off percentage. A theoretical model was developed to find a mathematical expression that relates the % burn-off to ash content, surface area, and mean pore radius. Also, the chemistry of the carbon surface is related to the % burn-off. A mathematical expression was proposed where % burn-off was taken as an independent factor and the other variable as a dependent factor. This expression allows the choice of the value of % burn-off with required steam-AC properties.
본 논문에서는 기계 서비스 부품 도면에서 숫자를 인식하기 위하여 입력 영상에 대한 전처리와 딥러닝 모델을 제안한다. 서비스 부품 도면의 숫자를 인식하는데 있는 지시선과 도형에 의한 오검출 또는 오인식을 개선하기 위하여 수학적 형태학 필터링 전처리를 한다. 숫자 인식을 위하여 VGG-16 모델을 축소 변형한 7 개의 계층을 가지는 VGG 모델을 적용함으로써 인식 성능을 개선한다. 서비스 부품 도면의 숫자 인식 실험 결과, 제안하는 방법이 인식률 95.57%, 정확도는 92.82%로 종래의 방법에 현저히 개선된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 실시간 차량 검출 및 차량 추적에 대한 알고리즘을 제안한다. 차량 검출은 도로에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대해 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 수행한다. 차량 추적은 검출한 차량 객체를 기반으로 영상 프레임 간 유클리디안 척도를 이용하여 수행한다. 보다 상세히 언급하면, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 최종적으로 차량을 검출한다. 차량 추적은 입력되는 영상 프레임간 객체들의 유클리디안 거리 정보를 활용한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 추적방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
의료영상에서 심장 영역을 추출하는 것은 심장의 질환 진단 및 삼차원 가시화를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 EBT (electron beam tomography) 의료 영상에서 심장 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제시한다. EBT 영상에서 심장 영역을 추출하는 과정은 대비를 이용한 이진화, 해부학적 지식과 수학적 형태학을 이용하여 대략적인 심장 영역을 추출하고, active contour model (snake)을 사용하여 정확한 심장영역을 추출하였다. 특히 대비를 이용한 이진화 방법은 EBT 영상과 같이 복잡한 영상에서 좋은 결과를 보인다. 자동으로 추출한 심장 영역의 결과를 의학 전문가의 추출 결과와 비교하여 분석하였다.
The most important issues in gesture recognition are the simplification of algorithm and the reduction of processing time. The mathematical morphology based on geometrical set theory is best used to perform the real-time processing. A key idea of the algorithm proposed in this paper is to apply morphological shape decomposition. The primitive elements extracted from a hand gesture have very important information including the directivity of the hand gestures. Based on this algorithm, we proposed the morphological hand-gesture recognition algorithm using feature vectors extracted from lines connecting the center points of a main-primitive element and sub-primitive elements. Through the experiments, we applied to the video contents browsing system with natural interactions and demonstrated the efficiency of this algorithm.
In this paper, a new image segmentation method based on merging of two low contrast neighbor regions iteratively is proposed. It is suitable for very low bit rate coding. The proposed method reduces efficiently contour information and preserves subjective and objective image quality. It consists of image segmentation using 4-level hierarchical structure based on mathematical morphology and 1-level region merging structure using the contrast difference of two adjacent neighbor regions. For each segmented region of the third level, two adjacent neighbor regions having low contrast difference value in fourth level based on contrast difference value is merged iteratively. It preserves image quality and shows the noticeable reduction of the contour information, so that it can improve the bottleneck problem of segmentation-based coding at very low bit rate.
This paper presents an algorithm to separate vowels from consonants in Korean characters captured in noisy environment andto recognize them. The algorithm has been originally developed for recognition of the usage code (which is represented by a single Korean character) in the license plates of Korean vehicles. It, however, could be easily adopted to other applications with minor changes, in which character recognition is needed and the environment is noisy. The key ideas of the algorithm are to localize the vowels utilizing Hough transformation and to separate the vowels from consonants utilizing mathematical morphology. We observed that the presented algorithm effectively separates vowels even if the vowels and consonants are joined together after thresholding. We also observed that our algorithm outperforms some conventional algorithms especially when the input images are noisy. The details of the comparison study are presented in the paper.
Searching the region of interest on the Hough transform domain is done to determine the real road boundary on the high speed way. The mathematical morphology is employed to obtain the gradient image which is utilized in Hough transform. Many possible candidates of lines could appear on the ordinary road environment and simple selection of the strongest line segments likely to be fault boundary lines. To solve such problem, the search area for the candidates of the road boundary which is called the region of interest is limited on the Hough space. The effectiveness of the proposed algorithm has been shown with experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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