Selecting locally optimum thresholds, based on optimizing a criterion composed of the area variation rate and the compactness of the segmented shape, is presented. The method is shown to have the shape-resolving property in the subtraction image, so that overlapped objects may be resolved into bright and dark evidences characterizing each object. As an application a vehicle detection algorithm robust to the operating conditions could be realized by applying simple merging rules to the geometrically correlated bright and dark evidences obtained by this local thresholding.
Obtained disparity map from the stereo camera by using the several stereo matching algorithms carries lots of noise because of various causes. In our approach, mode filtering and noise elimination technique using the histogram and projection-based region merging methods are adopted for improving the quality of disparity map and image segmentation. The proposed algorithms are implemented in VHDL and the real-time experimentation shows the accurately divided objects.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.2
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pp.41-47
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2001
In this paper, I propose a detection algorithm that can reliably separate moving objects from noisy background in the image sequence received from a camera at the fixed position. The proposed algorithm consists of four processes: generation of the difference image between the input image and the reference image. multilevel quantization of the difference image, and multistage merging in the quantized image, detection of the moving object using a back propagation in a neural network. The test results show that the proposed algorithm can detect moving objects very effectively in noisy environment.
Seo, Kyung-Seok;Cho, Sang-Hyun;Park, Chang-Joon;Park, Heung-Moon
Proceedings of the IEEK Conference
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2000.07a
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pp.482-485
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2000
A modified watershed transform is proposed which is context-free marker-controlled and minima imposition-free to reduce the over-segmentation and to speedup the transform. In contrast to the conventional methods in which a priori knowledge, such as flat zones, zones of homogeneous texture, and morphological distance, is required for marker extraction, context-free marker extraction is proposed by using the attention operator based on the GST (generalized symmetry transform). By using the context-free marker, the proposed watershed transform exploit marker-constrained labeling to speedup the computation and to reduce the over-segmentation by eliminating the unnecessary geodesic reconstruction such as the minima imposition and thereby eliminating the necessity of the post-processing of region merging. The simulation results show that the proposed method can extract context-free markers inside the objects from the complex background that includes multiple objects and efficiently reduces over-segmentation and computation time.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.06a
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pp.201-206
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1999
Though a demand for 3-D CG (Three-Dimensional Computer Graphics) drastically increases, traditional modeling system for virtual objects are very difficult to handle. Applying VR (Virtual Reality) technology is, however, able to make the modeling systems more efficiently and intuitively. In this paper, traditional modeling operations are analyzed and their problems are clarified. We discuss what can be improved with VR technology. Then, a guideline of merging VR technology into the modeling system is described. A new modeling system is proposed using a CAVE system which is utilized in the latest VR technology. This proposed system aids in creating 3-D objects with high immersion in VEs (Virtual Environments)
This paper proposes efficient schemes for image segmentation using the region-based active contour model. The developed methods can approach the boundaries of the desired objects by evolving the curves through minimization of the Mumford-Shah energy functionals, given arbitrary curves as initial conditions. Topological changes such as splitting or merging of curves should be handled for the methods to work properly without prior knowledge of the number of objects to be segmented. This paper introduces how to change topological structure of the curves and shows experimental results by applying the methods to the images.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.9
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pp.2281-2293
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1998
Spatial objects in the space II odd hale been changed bl eitber non-spiltial operations or spatial operations. For example, their states arc changed by the following operation: changing their owners, changing their owner's address, installing new constructions, changing precincts, splitting, and merging, The conventional geographic information system(GIS), however, did not also manage their histoncal information cecause it handles the snapshot image of spatial ohjects in the world. In this paper we therelore propose a spatiotemporal data model which is ahle to not un]y manage the historical information of spatial objects but also, support their historical intemlgation by extending a time dimension and a historical pointer for SDE(Spatial Database Engine) spatial data model. Finally, the proposed spatiotemporal data model using a layered time extension are going to contribute to manage the history of spatial objects in the world and retrieve them.
The local environmental effects on the active galactic nucleus(AGN) activity has been studied by many authors, but there is still controversy. We performed statistical analysis for nearby(0.01 < z < 0.05) volume limited(Mr < -19) sample via visual inspection based on Sloan Digital Sky Survey Data Release7. We visually inspect around 50,000 galaxy images to find peculiar objects which show not only ongoing merging features and tidal features, but also post merging features like shell or ring structures. We found that the frequency of AGN host galaxies is at least 2 times higher among peculiar galaxies than non-peculiar galaxies, and this trend is still visible when galaxy properties such as color or stellar mass are fixed. Furthermore, L[OIII] of peculiar galaxies is found to be more increased than those of normal galaxies. The majority of the most luminous AGN hosts show peculiar feature, which indicates that the luminous AGN galaxies may be the result of the local environmental effects. In addition, the enhancement of L[OIII] in peculiar galaxies is more significant for bluer galaxies, which implies that AGN activity is enhanced effectively when gas is available. In order to ensure our results, we also checked it for a smaller subsample with 2 magnitude deeper monochromatic images provided by SDSS Stripe82 database, and found consistent results. Overall, the results of this study tell us that the local environment of galaxies affects the frequency as well as the strength of AGN activity.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.5
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pp.1587-1598
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2000
For the object-based video compression at very low bit rate, vieo segmentation is an essential part. In this paper, we propose a temporal video segmentation algorithms for motion pictures which is based on blocks. The algorithm is composed of three steps: (1) the change-detection, (2) the block merging, and (3) the block segmentation. The first step separates the change-detected region from background. Here, a new method for removing the uncovered region without motion estimation is presented. The second step, which is further divided into three substeps, estimates motions for the change-detected region and merges blocks with similar motions. The merging conditions for each substep as criteria are also given. The final step, the block segmentation, segments the boundary block that is excluded from the second step on a pixel basis. After describing our algorithm in detail, several experimental results along the processing order are shown step by step. The results demonstrate that the proposed algorithm removes the uncovered region effectively and produced objects that are segmented well.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.40
no.1
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pp.30-38
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2003
This paper presents an efficient region-based motion segmentation method for segmenting of moving objects in a traffic scene with a focus on a Video Monitoring System (VMS). The presented method consists of two phases: motion detection and motion segmentation. Using the adaptive thresholding technique, the differences between two consecutive frames are analyzed to detect the movements of objects in a scene. To segment the detected regions into meaningful objects which have the similar intensity and motion information, the regions are initially segmented using a k-means clustering algorithm and then, the neighboring regions with the similar motion information are merged. Since we deal with not the whole image, but the detected regions in the segmentation phase, the computational cost is reduced dramatically. Experimental results demonstrate robustness in the occlusions among multiple moving objects and the change in environmental conditions as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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