본 논문에서는 전립선 초음파 영상에서 형태학적 특징을 이용하여 전립선 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 전립선 영역의 상단 경계선을 추출한다. 초음파 촬영으로 획득한 영상에서 히스토그램 정보를 이용해 명암대비를 조정하여 전립선 영역의 상단 경계선을 검출하기 위한 기준 객체들을 추출하고, 기준 객체들의 하단 경계선을 Monotone cubic spline 보간법을 적용하여 상단 경계선을 추출한다. 두 번째 단계에서는 전립선 초음파 영상에서 추출한 상단 경계선보다 아래에 위치한 영역에 대해 오츠 이진화를 적용하여 전립선 하단 경계선을 추출한다. 마지막으로 전립선 상단 경계선과 하단 경계선을 연결하여 전립선 영역을 추출한다. 수동으로 측정한 전립선 영역과 비교 분석한 결과, 전립선 초음파 영상이 갖는 형태학적 특징을 이용한 방법으로 전립선 영역을 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
Nowadays, the saliency region detection has become a popular research topic because of its uses for many applications like object recognition and object segmentation. Some of recent methods apply color distinctiveness based on an analysis of statistics of color image derivatives in order to boosting color saliency can produce the good saliency maps. However, if the salient regions comprise more than half the pixels of the image or the background is complex, it may cause bad results. In this paper, we introduce the method to handle these problems by using maximum symmetric surround. The results show that our method outperforms the previous algorithms. We also show the segmentation results by using Otsu's method.
본 연구는 Google Earth Engine을 활용하여 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar 영상을 통해 남극 Campbell Glacier Tongue (CGT)와 Drygalski Ice Tongue (DIT)의 면적 변화를 2016년부터 2024년까지 모니터링하였다. Otsu 기법과 Simple Non-Iterative Clustering (SNIC) 클러스터링 기법을 사용하여 빙설과 해양을 구분하고 월평균 영상을 통해 빙설 탐지 오류를 줄였다. 분석 결과 CGT는 주기적인 붕괴로 인하여 약 26% 감소하였고 DIT는 전반적으로 증가하다가 최근 급격한 감소를 보였다. Sentinel-2 광학 영상과 비교한 결과 높은 탐지 정확성을 보여 제안된 방법의 신뢰성을 입증하였으며, 본 연구는 남극 빙설과 빙붕의 장기 모니터링에 기여할 것으로 기대된다.
This paper presents a new algorithm that extracts lung region in X-Rays and enhance.j the region. Comparing to prior algorithms that enhance whole X-Ray image, this algorithm leads more effective results. For this algorithm extracts lung region first, and enhances the lung region excluding parameters of other region. For choosing optimal threshold, we compare OTSU's mothod with the proposed method. We obtain lung boundary using contour following algorithm and Rray level searching method in gray level rescaled image. We Process histogram equalization in lung region and obtain enhanced lung image. By using the proposed algorithm, we obtain lung region effectively in chest X-Ray that need in medical image diagnostic system.
Hanami S.;Matsumoto R.;Otsu M.;Osakada K.;Hayashida D.
한국소성가공학회:학술대회논문집
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한국소성가공학회 2003년도 The 8th Asian Symposium on Precision Forging ASPF
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pp.162-166
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2003
In combined forward-backward extrusion with controlled forward speed by a counter punch, accurate parts with forward rod can be formed. As an extension of this method, reverse extrusion is proposed, in which the extruded forward rod is pushed back while the main punch is kept at the final position after the forward-backward extrusion process. The experiment is carried out using lead as a model material. With the reverse extrusion method, longer forward rods can be formed without under-filling defect than that by combined extrusion with controlling extrusion speed.
The jet in crossflow is a spray method used in the various air-breathing engine. In order to understand the spray characteristics in various environments, many prior studies have been conducted. However, there is a lack of understanding of the low-temperature liquid spray characteristics below 273 K. With this in mind, we tried to enhance the knowledge of the low-temperature liquid spray characteristics by identifying the penetration height of low-temperature ethanol. The experiment was conducted under phase pressure, and 273 K of air and 293, 263, and 233 K of ethanol was used. Shadowgraphy was employed to measure the liquid penetration, and Otsu's method was used to analyze the penetration height. The heights tend to decrease as the temperature of the liquid jet decreases. A correlation for the penetration height in the experimental conditions was derived and presented.
In this paper, we propose a novel segmentation and classification method using texture features for the document image. First, we extract the local entropy and then segment the document image to separate the background and the foreground using the Otsu's method. Finally, we classify the segmented regions into each component using PCA(principle component analysis) algorithm based on the texture features that are extracted from the co-occurrence matrix for the entropy image. The entropy-based segmentation is robust to not only noise and the change of light, but also skew and rotation. Texture features are not restricted from any form of the document image and have a superior discrimination for each component. In addition, PCA algorithm used for the classifier can classify the components more robustly than neural network.
This study is concerned on the automation for cell diagnosis which has better objectivity and speed of test than human beings. Diagnosis is on the basis of shape change of abnormal Cells. Used parameters are nucleus area, nucleus perimeter, nucleus shape, cytoplasm area, nucleus/cytoplsm ratio, which was obtained using image processing technics. A new mode method is proposed on the automatic threshold selection for superior process time compared with Otsu's. Contour of the cytoplasm of abnormal cell is obtained using me- dian filter and sorel operator. The mask to get only original shape of abnormal cells is formed uslng the contour filling algorithm. In the result the normal cells are separated from the abnormal cells and the abnormal cells can be distinguished through screwing of abnormal cell's image with reference data to judge abnormal cells. Owing to this study the number of inspections which the pathologists should examine will be decreased and the time for inspection will be shortened.
본 논문은 다양한 제품의 불량 검사를 위한 비전 검사시스템을 개발하였다. 대부분의 기존 검사 시스템은 하나의 제품에 대하여 검사가 가능하도록 설계되었다. 그래서 동일한 검사시스템에서 다른 제품을 검사하기 위해서는 비용과 시간을 들여 시스템을 업데이트하거나 교체를 해야 했다. 본 논문에서는 추가적인 작업이 없어도 적은 비용으로 다양한 제품을 검사할 수 있는 유연한 검사시스템을 제안하였다. 이를 위해 사용하기 편리한 사용자 인터페이스와 특별한 변경 없어도 다양한 제품에 적용 가능한 영상처리 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 히스토그램의 형태에 따라 제한된 범위 내에서 임계값을 변경하면서 정상제품 이미지와 불량제품 샘플 이미지간의 상관계수를 구하고 구한 상관계수에서 가장 작은 것을 해당 제품의 검사에 사용할 임계값으로 결정한다. 시스템을 검증하기 위해 핸드폰 케이스 불량 검사에 적용하여 Otsu의 방법과 비교하였다.
본 논문에서는 영상의 동질성 영역 분할을 위한 동질성 문턱 값(Homogeneity Threshold: $H_T$)의 자동 추출과 USRG(Unseeded Region Growing) 기반의 동질성 영역 자동 분할 방법을 제안한다. $H_T$는 인접한 화소들 간에 동질성을 구분하는 기준이 되며, 제안한 방법에 의하여 원본영상으로부터 자동 계산된다. 제안한 방법의 이론적 배경은 Otsu의 단일수준 문턱 값(single level threshold) 방법인데, 이것은 원본 영상의 작은 국소영역을 두 클래스로 분할하기 위하여 사용되고, 두 클래스가 서로 다른 영역으로 구별되는 조건을 만족할 때의 각 클래스의 표준편차의 합($\sigma_c$)을 $H_T$를 계산하기 위한 요소로 사용한다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위해 분할된 동질성 영역들만을 가지고 새롭게 생성한 영상과 원본 영상과의 비교를 통해 시각적으로 차이가 없음을 보이고, 분할된 동질성 영역의 크기순과 화소수가 많은 명암도 순으로 분할된 영역들을 결합한 영상들과 자동 추출된 문턱 값($H_T$)에 범위조정계수 ${\alpha}$을 적용한 값($H^*_T$)를 가지고 분할한 결과 영상들의 제시를 통해 제안한 방법에 대한 타당성을 보였다. 제안한 방법은 해부학이나 생물학의 연구 및 자연 영상의 시각화와 애니메이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으리라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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