International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권2호
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pp.142-148
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2004
In this paper, we propose the color fuzzy decision algorithm to face segmentation in a color image. Our algorithm can segment without the user's interaction by fuzzy decision marking. And it removes small parts such as a noise using wavelet morphology in the image obtained by applying the fuzzy decision algorithm. Also, it merges and chooses the face region in each quantization image through rough sets. This video object division algorithm is shown to be superior to a conventional algorithm.
본 연구에서는 2002년 4월에 획득된 Hyperion 초분광 원격탐사 자료를 이용하여 산불연료지도 제작을 위한 객체기반 분류 기법을 제시하였으며, 또한 객체기반 분석결과와 화소기반 분석결과를 비교해 보았다. 이를 위해 우선적으로 Hyperion 위성영상에 있는 잡음 화소 보정과 잡음 밴드를 제거하였으며, 또한 정확한 자료 처리를 위해 대기보정을 수행하였다. 산불 연료 지도 제작을 위한 방법은 분광혼합분석(SMA) 처리 결과를 재구성하여 얻었다. 객체 기반 접근 방법은 세그먼트 기반의 endmember 선택방법을 활용하였으며, 화소기반 분석은 표준 분광혼합분석기법을 적용하였다. 검증 및 비교를 위해서는 고해상도 칼라 항공정사영상이 활용되었다.
3G 통신 기술의 상용화로 모바일 단말기 상에서 영상통화 서비스가 활발히 제공되고 있다. 하지만, 단말기 상에서 비디오 시스템은 안정성과 성능 면에서 사용자들의 요구를 충족시키지 못하고 있으며, 이 때문에 영상통화 서비스에 대한 사용자들의 불만이 증가하는 것이 현 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 제한된 모바일 영상통화 환경에서 향상된 품질의 영상통화 서비스를 제공하기 위한 비디오 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 매 프레임마다 중요 객체와 비중요 객체를 분리하며, 분리된 객체는 다른 비트율과 화질을 갖도록 각 객체에 적합한 변환 커널을 적용하여 부호화 절차를 달리한다. 중요 객체는 고화질을 가지도록 부호화하며, 비중요 객체에 대해서는 저화질을 가지도록 부호화함으로써 제한된 대역폭 내에서 중요 객체에 대한 화질을 보장하도록 한다. 실험 결과에서 동일 비트율에서 제안한 방법이 기존 방법보다 중요객체 영역에 대한 화질이 우수한 것을 확인할 수 있었다.
화상처리는 전처리, 중간표현, 최종 인식의 3단계로 구분하여 처리할 수 있다. 본 논문에서는 전처리 단계에서 구해진 에지로 둘러싸인 예영역들로부터 라벨링 기법으로 화상을 구분된 영역의 집합으로 표현한 후 각 영역을 둘러 싸고있는 외측 경계과 내측 경계를 세그먼트화하여 각 세그먼트들에 대한 영역의 정보, 세그먼트 번호, 시작점과 끝점의 정보, 적용된 직선 곡선의 종류 및 이들의 개수 정보 리스트에 대한 데이터 구조를 만드는 중간 표현 단계에 대한 알고리즘을 제안하고, 구해진 데이타 구조를 이용 화상을 재구성한 결과 오차가 한 화소 범위내의 신뢰성이 있음을 확인하였다.
A variety of medical service applications in the field of the Internet of Things (IoT) are being studied. Segmentation is important to identify meaningful regions in images and is also required in 3D images. Previous methods have been based on gray value and shape. The Visible Korean dataset consists of serially sectioned high-resolution color images. Unlike computed tomography or magnetic resonance images, automatic segmentation of color images is difficult because detecting an object's boundaries in colored images is very difficult compared to grayscale images. Therefore, skilled anatomists usually segment color images manually or semi-automatically. We present an out-of-core 3D segmentation method for large-scale image datasets. Our method can segment significant regions in the coronal and sagittal planes, as well as the axial plane, to produce a 3D image. Our system verifies the result interactively with a multi-planar reconstruction view and a 3D view. Our system can be used to train unskilled anatomists and medical students. It is also possible for a skilled anatomist to segment an image remotely since it is difficult to transfer such large amounts of data.
A MATLAB program was developed to calculate the half-wavelength of a sine-curve baseband signal with white noise by using an autocorrelation function, a SG filter, and zero-crossing detection. The frequency of the input signal can be estimated from 1) the first zero-crossing (corresponding to ¼λ) and 2) the R value (the Y axis of the correlogram) at the center of the segment. Thereby, the frequency information of the preceding segment can be obtained. If the segment size were optimized, and a portion with a large zero-crossing dynamic range were obtained, the frequency discrimination ability would improve. Furthermore, if the values of the correlogram for each frequency prepared on the CPU side were prepared in a table, the volume of calculations can be reduced by 98%. As background, period detection by autocorrelation coefficients requires an integer multiple of 1/2λ (when using a sine wave as the object of the autocorrelation function), otherwise the correlogram drawn by R value will not exhibit orthogonality. Therefore, it has not been used in bio-telemetry where the frequencies move around.
A new method for recognizing and locating partially occluded or overlapped two-dimensional objects regardless of their size, translation, and rotation, is presented. Dominant points approximating occuluding contoures of objects are generated by finding local maxima of smoothed k-cosine function, and then used to guide the contour segment matching procedure. Primitives between the dominant points are produced by projecting the local contours onto the line between the dominant points. Robust classification of primitives. Which is crucial for reliable partial shape matching, is performed using adaptive resonance theory (ART2). The matched primitives having similar scale factors and rotation angles are detected in the hough space to identify the presence of the given model in the object scene. Finally the translation vector is estimated by minimizing the mean squred error of the matched contur segment pairs. This model-based matching algorithm may be used in diveerse factory automation applications since models can be added or changed simply by training ART2 adaptively without modifying the matching algorithm.
The current paper proposes a new vertex selection scheme for polygon-based contour ceding. To efficiently characterize the shape of an object, we incorporate the curvature information in addition to the conventional maximum distance criterion in vertex selection process. The proposed method consists of “two-step procedure.” At first, contour pixels of high curvature value are selected as key vertices based on the curvature scale space (CSS), thereby dividing an overall contour into several contour-segments. Each segment is considered as an open contour whose end points are two consecutive key vertices and is processed independently. In the second step, vertices for each contour segment are selected using progressive vertex selection (PVS) method in order to obtain minimum number of vertices under the given maximum distance criterion ( $D_{MAX}$). Experimental results are presented to compare the approximation performances of the proposed and conventional methods.s.
In this paper, to find probable collision positions between moving object and terrain in 3D space efficiently, we use a model, similar to Ray Tracing, which finds the triangles intersected by a directed line segment from a large amount of triangles. We try to reduce dead space as much as possible to find candidate triangles intersected by a directed line segment than previous work's. A new modified octree, LBV-Octree(Least Bounding Voxel Octree), is proposed, and we have a ray tracing with it. In the experiment, ray tracing with LBV-Octree provides $5%{\sim}11%$ better performance than with classical octree.
An efficient corner matching algorithm is developed to minimize the amount of calculation. To reduce the amount of calculation, all available information from a corner detector is used to make model. This information has uncertainties due to discretization noise and geometric distortion, and this is represented by fuzzy rule base which can represent and handle the uncertainties. Form fuzzy inference procedure, a matched segment list is extracted, and resulted segment list is used to calculate the transformation between object of model and scene. To reduce the false hypotheses, a vote and re-vote method is developed. Also an auto tuning scheme of the fuzzy rule base is developed to find out the uncertainties of features from recognized results automatically. To show the effectiveness of the developed algorithm, experiments are conducted for images of real electronic components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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