버스 전용차선 번호판 인식 시스템은 차량 검출 및 영상 획득 , 번호판 영역 추출 개별문자 추출, 문자인식 및 데이터 전송의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 이 중에서도 번호판 추출의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분이며 다양한 날씨 및 주위 환경 변화에서도 정확한 추출을 요구한다. 본 논문에서는 검출 시간의 단축을 위해 획득된 영상을 피라미드 구조로 만든 후 번호판 템플릿의 영역을 이진화하고 번호판의 분포를 가지는 후보영역을 추출한다. 추출된 후보 영역 중 번호판 문자 분포의 특성을 이용한 검증과정을 통해 최종영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 버스 전용차선 도로에서 획득한 영상에 적용한 결과 다양한 날씨와 주위 환경변화에서도 번호판 영역이 정확이 추출됨을 확인하였다.
대칭 영역 탐색은 대칭 정보를 이용하여 사전 정보 없이 얼굴영역을 추출 할 수 있다. 그러나 눈, 코, 입 등과 같은 얼굴의 특징 부위보다 탐색할 마스크의 크기가 커져야 함으로 이 방법은 계산 시간이 많이 걸린다. 본 논문에서는 얼굴 영상에 대하여 사전 정보 없이, 적은 계산량으로 얼굴 영역 추출이 가능하도록 대칭 영역 탐색 및 웨이블릿 변환을 이용하여 얼굴 영역의 추출과 그 특징에서의 대칭간에 따른 영상을 이용하여 원영상에서는 영역 분할을 통한 얼굴 영역 추출 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 확인하였다.
본 논문에서는 의용영상의 병소부위 특징을 추출하는 알고리즘을 제시하였다. 특징 추출을 위해 위장영상을 입력하여 DCT계수 행렬을 구하였다. DCT계수 행렬은 저주파 영역으로 에너지가 집중되기 때문에 저주파 영역에서 128개의 특징 파라미터를 추출하였다. 추출된 특징 파라미터를 이용하여 질환영상과 정상영상을 비교하여 그래프로 나타내었다. 특징 파라미터는 PACS의 차등압축과 CAD를 위한 입력 파라미터로 활용될 수 있을 것이다.
대부분의 영상색인 기법에서는 영상의 전역 특징값을 이용한다. 그러나 이러한 방법은 영상의 지역적인 변화들을 담아내지 못하기 때문에 만족할 만한 격과를 제공하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 영상의 특징점(salient point)과 영상분할을 이용하여 중요영역(important region)을 추출하는 새로운 영역기반 영상검색 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 특징점 추출 기법은 기존의 방법과 비교하여 빠르고 정확한 추출 결과를 보여준다. 선택된 영역에서 추출된 칼라와 질감 정보를 이용하여 검색한 결과는 칼라나 질감 정보의 전력 특징값을 이용한 검색 방법의 결과보다 크게 향상됨을 알 수 있었다.
In a hot water extraction process, the flow pattern of upper region in a storage tank is a major reason of mixing between hot water and cold water. In this study, the temperature distribution in a storage tank was measured to predict the flow pattern of upper region, and the degree of stratification was analysed to the variables dominating a extraction process. And also, it was found that the degree of stratification improved expecially in a low flow rate in case of using modified distributor I(DMI) as a outlet port type.
대칭 영역 탐색은 대칭 정보를 이용하여 사전 정보없이 얼굴영역을 추출 할 수 있다. 그러나 눈, 코, 입등과 같은 얼굴의 특징 부위보다 탐색할 마스크의 크기가 커져야 함으로 이 방법은 계산 시간이 많이 걸린다. 본 논문에서는 얼굴 영상에 대하여 사전 정보 없이, 적은 계산량으로 얼굴 영역 추출이 간으하도록 대칭 영역 탐색을 이용한 축소 영상에서의 얼굴 영역의 추출과 그 특징에서의 대칭값에 따른 영상을 이용하여 원영상에서는 영역 분할을 통한 얼굴 영역 추출 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 확인하였다.
We have researched and developed the caricature generation system PICASSO. PICASSO outputs the deformed facial caricature by comparing input face with prepared mean face. We specialized it as PICASSO-2 for exhibiting a robot at Aichi EXPO2005. This robot enforced by PICASSO-2 drew a facial caricature on the shrimp rice cracker with the laser pen. We have been recently exhibiting another revised robot characterized by a brush drawing. This system takes a couple of facial images with CCD camera, extracts the facial features from the images, and generates the facial caricature in real time. We experimentally evaluated the performance of the caricatures using a lot of data taken in Aichi EXPO2005. As a result it was obvious that this system were not sufficient in accuracy of eyebrow region extraction and mouth detection. In this paper, we propose the improved methods for eyebrow region extraction and mouth detection.
Tooth surface shape error is an important parameter in gear accuracy evaluation. When tooth surface shape error is measured by laser interferometry, the gear interferogram is highly distorted and the gray level distribution is not uniform. Therefore, it is important for gear interferometry to extract the foreground region from the gear interference fringe image directly and accurately. This paper presents an approach for foreground extraction in gear interference images by leveraging the sinusoidal variation characteristics shown by the interference fringes. A gray level mask with an adaptive threshold is established to capture the relevant features, while a local variance evaluation function is employed to analyze the fluctuation state of the interference image and derive a repair mask. By combining these masks, the foreground region is directly extracted. Comparative evaluations using qualitative and quantitative assessment methods are performed to compare the proposed algorithm with both reference results and traditional approaches. The experimental findings reveal a remarkable degree of matching between the algorithm and the reference results. As a result, this method shows great potential for widespread application in the foreground extraction of gear interference images.
Objective: This study was performed to investigate buccal facial depth (BFD) changes after extraction and nonextraction orthodontic treatments in post-adolescent and adult female patients, and to explore possible influencing factors. Methods: Twelve and nine female patients were enrolled in the extraction and nonextraction groups, respectively. Changes in BFD in the defined buccal region and six transverse and two coronal measuring planes were measured after registering pretreatment and posttreatment three-dimensional facial scans. Changes in posterior dentoalveolar arch widths were also measured. Treatment duration, changes in body mass index (BMI), and cephalometric variables were compared between the groups. Results: BFD in the buccal region decreased by approximately 1.45 mm in the extraction group, but no significant change was observed in the nonextraction group. In the extraction group, the decrease in BFD was identical between the two coronal measuring planes, whereas this differed among the six transverse measuring planes. Posterior dentoalveolar arch widths decreased in the extraction group, whereas these increased at the second premolar level in the nonextraction group. The treatment duration of the extraction group was twice that of the nonextraction group. No differences were found in BMI and Frankfort horizontal-mandibular plane angle changes between the groups. BFD changes in the buccal region moderately correlated with treatment duration and dental arch width change. Conclusions: BFD decreased in adult female patients undergoing extraction, and this may be influenced by the long treatment duration and constriction of dentoalveolar arch width. However, nonextraction treatment did not significantly alter BFD.
The objective of this paper is to remove noises of image based on the heuristic noises filter and to extract a tumor region by using morphology techniques in breast ultrasound image. Similar objective studies have been conducted based on ultrasound image of high resolution. As a result, efficiency of noise removal is not fine enough for low resolution image. Moreover, when ultrasound image has multiple tumors, the extraction of ROI (Region Of Interest) is not accomplished or processed by a manual selection. In this paper, our method is done 4 kinds of process for noises removal and the extraction of ROI for solving problems of restrictive automated segmentation. First process is that pixel value is acquired as matrix type. Second process is a image preprocessing phase that is aimed to maximize a contrast of image and prevent a leak of personal information. In next process, the heuristic noise filter that is based on opinion of medical specialist is applied to remove noises. The last process is to extract a tumor region by using morphology techniques. As a result, the noise is effectively eliminated in all images and a extraction of tumor regions is possible though one ultrasound image has several tumors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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