Muhammad Abdullah, Sandhu;Asjad, Amin;Muhammad Ali, Qureshi
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.1-10
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2023
Open surface water body extraction is gaining popularity in recent years due to its versatile applications. Multiple techniques are used for water detection based on applications. Different applications of Radar as LADAR, Ground-penetrating, synthetic aperture, and sounding radars are used to detect water. Shortwave infrared, thermal, optical, and multi-spectral sensors are widely used to detect water bodies. A stereo camera is another way to detect water and different methods are applied to the images of stereo cameras such as deep learning, machine learning, polarization, color variations, and descriptors are used to segment water and no water areas. The Satellite is also used at a high level to get water imagery and the captured imagery is processed using various methods such as features extraction, thresholding, entropy-based, and machine learning to find water on the surface. In this paper, we have summarized all the available methods to detect water areas. The main focus of this survey is on water detection especially in small patches or in small areas. The second aim of this survey is to detect water hazards for unmanned vehicles and off-sure navigation.
공간정보 웹 서비스 기술과 응용 분야의 발전에 따라 서로 다른 운영 플랫폼과 브라우저 환경들에서의 호환성과 상호운용성을 위한 기술적 고려가 필요한 상황이다. 또한 웹 시스템 구현에 필요한 공통요소 및 지원요소의 중복성 문제가 발생하는 경우도 있다. 이러한 문제에 대하여 국제표준기구인 OGC에서 개발한 공간정보와 관련된 표준들을 이해하고 적용하는 것이 적절한 해결 방안이 될 수 있다. 따라서 현재 공간정보 웹 서비스 설계와 개발에서 서비스 목적과 환경에 적합하도록 OGC 표준들을 적용하는 것은 핵심 고려사항이다. 특히 목표 시스템이 웹상에서의 실제 공간정보 처리기능을 지원하는 경우에는 WPS를 고려해야 한다. 그러나 최근에 발표된 WPS 2.0 표준에 대한 연구는 아직 초기 응용단계이다. 본 연구에서는 WPS 2.0의 주요 특징이라고 할 수 있는 다양한 프로세스의 동시 처리를 가능하게 하는 비동기식 처리기능을 제공하는 기초 운영 환경 구축에 주안점을 두고 웹 기반 공간정보 분석서비스를 위한 시험 시스템을 구현하였다. Binary thresholding 알고리즘을 적용한 사례를 제시하였으며 향후 다중 사용자의 다중 알고리즘 동시 사용요청에 대한 실험을 계속 연구로 수행할 예정이다. 예시 시스템은 jQuery와 OpenLayers를 이용한 클라이언트 시스템과 Spring 프레임워크를 기반으로 ZOO 프로젝트와 Geoserver등의 오픈소스를 적용한 서버 시스템으로 구성하였다. 이번 연구에서 제시된 모델과 처리 결과는 실제 사용자 환경에서 WPS 적용성과 확장성을 위한 참고모델로 이용될 수 있다.
컨테이너 BIC-code란 국제 운송 및 복합적인 운송환경에서의 편의성을 위해 사용하고 있는 약속된 규약이다. BIC-code는 해상운송 컨테이너의 식별 부호이며 국가 code와 다양한 조작 등의 내용을 포함하고 있다. 해가 거듭될수록 항공, 해양을 통한 물류운송은 계속 증가하고 있으며 이에 따라 해당 물류를 처리하는 항만에서는 신속하고 정확한 처리가 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너의 BIC-code를 다중 이진화를 통해 영역을 추출하고 개별 code를 인식하는 방법을 제안한다. 코드 인식에 있어서, 기후 요소, 빛, 카메라 위치, 컨테이너의 색과 같은 다양한 요인으로 인해 고정된 임계값을 사용할 수 없다. 따라서 제안된 방법에서는 각 영상에 대해 다양한 임계값으로 인식을 수행하여 가장 우수한 인식 결과를 선택한다. 각 임계값에 대한 이진화, 레이블링, close연산을 통해 BIC-code의 가로, 세로 여부를 판단하여 잡음을 제거하고, 개별 code를 분리한다. 분리된 개별 code는 데이터베이스의 기본 자료와 템플릿 매칭을 통해 인식한다. 각 임계값에 대한 인식결과의 신뢰도를 측정하여 가장 신뢰도가 높은 결과를 선택하게 된다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 조명상황에 관계없이 컨테이너 BIC-code를 효과적으로 추출하고 인식함을 보인다.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제1권1호
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pp.37-40
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2014
Purpose For living donor liver transplantation, liver segmentation is difficult due to the variability of its shape across patients and similarity of the density of neighbor organs such as heart, stomach, kidney, and spleen. In this paper, we propose an automatic segmentation of the liver using multi-planar anatomy and deformable surface model in portal phase of abdominal contrast-enhanced CT images. Method Our method is composed of four main steps. First, the optimal liver volume is extracted by positional information of pelvis and rib and by separating lungs and heart from CT images. Second, anisotropic diffusing filtering and adaptive thresholding are used to segment the initial liver volume. Third, morphological opening and connected component labeling are applied to multiple planes for removing neighbor organs. Finally, deformable surface model and probability summation map are performed to refine a posterior liver surface and missing left robe in previous step. Results All experimental datasets were acquired on ten living donors using a SIEMENS CT system. Each image had a matrix size of $512{\times}512$ pixels with in-plane resolutions ranging from 0.54 to 0.70 mm. The slice spacing was 2.0 mm and the number of images per scan ranged from 136 to 229. For accuracy evaluation, the average symmetric surface distance (ASD) and the volume overlap error (VE) between automatic segmentation and manual segmentation by two radiologists are calculated. The ASD was $0.26{\pm}0.12mm$ for manual1 versus automatic and $0.24{\pm}0.09mm$ for manual2 versus automatic while that of inter-radiologists was $0.23{\pm}0.05mm$. The VE was $0.86{\pm}0.45%$ for manual1 versus automatic and $0.73{\pm}0.33%$ for manaual2 versus automatic while that of inter-radiologist was $0.76{\pm}0.21%$. Conclusion Our method can be used for the liver volumetry for the pre-surgery planning of living donor liver transplantation.
본 논문에서는 실내 임펄시브 노이즈 채널 환경에서 비콘 기반의 측위 시스템의 측위 정밀도를 향상시킬 수 있는 전처리 기법을 제안하였다. 임펄시브 노이즈는 복잡한 실내 구조 환경이나 간섭 환경에서 발생하며 이는 무선 통신에서 신호 복조 오류 확률을 증가시켜 정확한 데이터 복조를 어렵게 한다. 제안한 전처리 기법은 사용자의 위치 좌표를 산출하기 위한 비콘 기반의 삼각측량법을 수행하기 이전에 적용 및 수행되며, 제안 기법을 데이터 복소의 오류 확률을 감소시켜 정확한 데이터를 삼각측량법의 입력값으로 제공한다. 신뢰성 있는 데이터 입력을 통해 위치 좌표 결과값의 신뢰도를 향상시키는 매커니즘이다. 따라서 임펄시브 노이즈 완화를 위해 신호의 시간-주파수 분해능이 우수한 웨이블릿 잡음 제어 방법을 기반으로 임펄시브 노이즈에 특성에 따라 노이즈를 제거하는 적응적 임계 함수를 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 적응적 임계 함수가 기존의 기법과 대비로 비교적 Bit Error Rate 성능 및 Signal-to-Noise Ratio 성능을 향상시키는 결과를 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.391-411
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2023
Aggregates play the skeleton and supporting role in the construction field, high-precision measurement and high-efficiency analysis of aggregates are frequently employed to evaluate the project quality. Aiming at the unbalanced operation time and segmentation accuracy for multi-class segmentation algorithms of aggregate images, a Chaotic Sparrow Search Algorithm (CSSA) is put forward to optimize it. In this algorithm, the chaotic map is combined with the sinusoidal dynamic weight and the elite mutation strategies; and it is firstly proposed to promote the SSA's optimization accuracy and stability without reducing the SSA's speed. The CSSA is utilized to optimize the popular multi-class segmentation algorithm-Multiple Entropy Thresholding (MET). By taking three METs as objective functions, i.e., Kapur Entropy, Minimum-cross Entropy and Renyi Entropy, the CSSA is implemented to quickly and automatically calculate the extreme value of the function and get the corresponding correct thresholds. The image adaptive multi-class segmentation model is called CSSA-MET. In order to comprehensively evaluate it, a new parameter I based on the segmentation accuracy and processing speed is constructed. The results reveal that the CSSA outperforms the other seven methods of optimization performance, as well as the quality evaluation of aggregate images segmented by the CSSA-MET, and the speed and accuracy are balanced. In particular, the highest I value can be obtained when the CSSA is applied to optimize the Renyi Entropy, which indicates that this combination is more suitable for segmenting the aggregate images.
근래에 고령운전자의 증가와 다양한 차량용 멀티미디어 기기의 등장으로 운전 중 운전자의 시각적 주의 결핍 및 분산되어 교통신호등 오인식으로 인해 교통사고가 증가하고 있는 상황이다. 이를 보완하기 위해 일반적인 교통신호등 검출연구들은 색상 임계치, 템플릿 매칭, 학습기 기반 등의 방안이 제시 되었으나 색상 임계치의 경우 시내 도로와 같이 복잡한 배경과 주위 환경변화에 강인하지 못하고, 야간 시간대의 경우 템플릿 및 학습기 기반의 검출방안의 경우 그 인식도가 떨어지는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 방안에서는 교통신호등의 구조적인 형태 정보(모양, 밝기, 대비, 색상 등)을 기반 한 시각적 주의 영역과 spot-lights 영역 검출을 통해 복잡한 시내 도로 환경에서 교통신호등을 검출하는 방안을 제안한다. 교통신호등은 운전자의 시인성을 높일 수 있는 위치에 설치되고 또한 구조적인 고유한 형태와 색상을 지니고 있는 특징들을 이용하여 교통신호등을 검출한다. 제안한 방안에서는 입력된 칼라영상에서 특징정보들 간의 다차원 가우시안 파라미드 영상들을 생성하고 각 영상들 간의 대비차이 계산하여 현저하게 두드러진 영역들을 검출하고, 밝기 영상에서 주위 영역과 현저하게 밝은 spot-lights 영역들을 검출한다. 그리고 검출된 두 영역들의 모양과 색상 분석을 통해 교통신호등을 검출한다. 제안한 방법을 다양한 시간대와 시내 도로에서 실험한 결과, 교통신호등 검출률은 83.2%이고 프레임 당 처리 시간은 0.68초이다. 이것을 통해 사후판독 기능이 차량 영상기록장치에 결합한 안전운전 지원시스템으로 제안한 방안이 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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