적외선 영상의 근거리 표적 (near targets)은 표적의 내부영역은 화소 값이 균일하고, 경계 영역은 배경과 인접해 있기 때문에 화소 값 변화가 불균일하다. 이러한 특성에 기초하여 본 논문은 적응적 구조요소 (adaptive structure element)를 이용한 열림 연산자에 의한 적외선 영상 표적 검출 기법을 제안한다 먼저, 국부 분산 가중치 정보 엔트로피 (weighted information entropy, WIE)를 이용하여 후보 표적군의 위치와 경계영역을 추출한 후, 이 경계 영역에 대하여 라벨링 연산을 수행하여 대략의 표적 영역을 검출한다. 이 대략의 표적 영역에 대하여 제한한 적응적 구조 요소를 이용한 열림 연산자를 수행함으로써 정확한 표적 모양을 검출한다. 이 구조 요소는 표적 경계 영역에서 필터창의 가중치 정보 엔트로피의 평균값을 계산함으로써 얻어진 표적 경계 폭에 의한 결정된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 추출 성능이 뛰어남을 확인할 수 있었다.
As three-dimensional range scanners make large point clouds a more common initial representation of real world objects, a need arises for algorithms that can efficiently process point sets. In this paper, we present a method for extracting smooth surfaces from dense point clouds. Given an unorganized set of points in space as input, our algorithm first uses principal component analysis to estimate the surface variation at each point. After defining conditions for determining the geometric compatibility of a point and a surface, we examine the points in order of increasing surface variation to find points whose neighborhoods can be closely approximated by a single surface. These neighborhoods become seed regions for region growing. The region growing step clusters points that are geometrically compatible with the approximating surface and refines the surface as the region grows to obtain the best approximation of the largest number of points. When no more points can be added to a region, the algorithm stores the extracted surface. Our algorithm works quickly with little user interaction and requires a fraction of the memory needed for a standard mesh data structure. To demonstrate its usefulness, we show results on large point clouds acquired from real-world objects.
본 논문에서는 웹 기반의 의료 정보를 제공하기 위한 한방 진단 시스템 중 얼굴형 및 혀 영역 추출, 설색 분석 방법에 대해 제안한다. 이는 초 고령화 사회를 맞아 의료 혜택의 대중화와 보편화가 사회적 요구 사항으로 대두되고 있으며 이를 IT 기술로 구현하기 위해 웹 기반의 망진 및 설진을 이용한 의료 정보를 제공하는 시스템을 구축하고자 한다. 통상 인체의 생체 신호를 반영하여 나타내어 주는 곳은 홍채나 혀, 오관 등이 있다. 이 중 본 논문은 개발하고자 하는 웹 기반의 질병 진단 중 관형과 찰색을 위한 얼굴형의 분류, 오관 영역의 주출과 영양분할 그리고 인간의 생체 신호가 집약적으로 나타나 있는 혀에 대해 설색을 추출하는 방법 등에 대해 제안하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 카메라로 획득한 문서영상에 대해 조명의 영향에 관계없이 고속으로 문자영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라 문서는 스캐너 문서와는 달리 주변 환경이나 조명의 영향으로 인하여 문자영역을 추출하는 것이 매우 어렵다. 먼저 영상 사전처리 단계에서 컬러영상을 명도영상으로 변환한 후 조명의 영향에 무관하게 배경 그림으로부터 문자 영역을 정확히 추출하기 위해서 명도레벨 정규화를 사용하였다. 또한 배경 그림 및 잡음은 제거하고 문자 획의 손실 없이 문자 영역을 추출하기 위하여 국소-적응적-이진화-방법(local adaptive binarization method)을 새롭게 개발하여 문서영상을 이진화시켰다. 문자영역 추출 단계에서는 수평 및 수직 투영과 연결요소 정보에 의해 문자열, 단어 및 개별 문자 영역을 단계적으로 추출하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 ETRI에서 구축한 한글/영어/숫자/특수기호가 혼합된 현장 문서영상 DB를 가지고 실험해 보았다.
본 연구에서는 일반적인 구조의 LED와 경사진 구조의 LED에 대하여, 전극이 없을 때와 전극에서 20%의 흡수(80% 반사)가 발생할 때, 그리고 전극에서 60%의 흡수(40% 반사)가 발생할 때로 구분하여, 전극에서의 흡수와 활성 영역의 높이가 광추출 효율 및 평균 광자 진행 거리에 미치는 영향을 조사하고, 활성 영역의 적절한 높이를 제안하였다. 일반적인 LED에서 전극의 흡수가 증가할수록, 광추출 효율은 18%에서 15%, 13%로 낮아지고, 활성 영역의 높이가 두 전극 사이의 정 중앙에 위치할 때 가장 광 추출 효율이 높다. 경사진 구조의 LED에서는 전극의 흡수가 증가할수록, 광추출 효율은 38%에서 33%, 25%로 낮아지고, 활성 영역의 높이가 두 전극 사이의 정 중앙에 위치할 때 가장 광 추출 효율이 높다. 경사진 구조의 LED는 일반적인 LED 보다 광추출 효율을 두 배 이상 높일 수 있다. 이는 전반사에 의해 광자가 칩 내부에 갇히는 현상을 줄여주기 때문이다.
This paper introduces an automatic face region extraction method. This method consists of two part: face recognition and extraction of facial organs which are eye, eyebrow, nose and mouth. In first stage, we use genetic algorithms(GAs) to get face region in complex background. In second stage, we use Geometrical Face Model to textract eye, eyebrow, nose and mouth. In both stage, stochastic component is used to deal with the problems caused by had lighting condition. According to this value, blurring number is determined. Average Computation time is less than 1 sec, and using this method we can extract facial feature efficiently from several images which has different lightning condition.
This paper presents a new morphological spatio-temporal segmentation algorithm. The algorithm incorporates luminance and motion information simultaneously, and uses morphological tools such as morphological filtersand watershed algorithm. The procedure toward complete segmentation consists of three steps:joint marker extraction, boundary decision, and motion-based region fusion. First, the joint marker extraction identifies the presence of homogeneours regions in both motion and luminance, where a simple joint marker extraction technique is proposed. Second, the spatio-temporal boundaries are decided by the watershed algorithm. For this purposek, a new joint similarity measure is proposed. Finally, an elimination ofredundant regions is done using motion-based region function. By incorporating spatial and temporal information simultaneously, we can obtain visually meaningful segmentation results. Simulation results demonstratesthe efficiency of the proposed method.
A power distribution facility map is drawn on cadastral map. Besides, grid lines are added on the map for sectionalization. For automatic recognition of the map, we first extract recognizing regions. In this paper, we propose an extraction method of recognizing regions by partially extending thinned image. The proposed method is consist of three phases, binarization phase, thinning phase and partial extending phase. The first phase generate a binary image using threshold value which is obtained by histogram analysis. The binary image contains many part of recognizing regions, but not all. The second phase generate thinned image which is generated by appling thinning operator to the binary image. And the third phase extends thinned image from terminal point until satisfying termination condition. The proposed method is tested on several power distribution facility maps, and the results are presented.
This paper describes extraction procedures for the center coordinates of steam generator tubes of Youngkwang nuclear power plant No. 6 unit. The centering coordinates of tubes are needed for monitoring whether ECT probe is exactly inserted into tube or not. However, The tube image tends to have poor contrast because steam generator bowl is sealed. The centering coordinates extraction procedure consists of two steps. The first step is to process the region with high contrast in entire image of steam generator tubes. Using the center points extracted in the first step and the geometry of tubes lined up in regular triangle patterns the centering coordinates of the rest region with low contrast...
This paper describes extraction procedure for the center coordinates of steam generator tubes of Youngkwang NPP #6, which are arrayed in triangular patterns. Steam generator tube images taken with wide field-of-view lens and low-light lamp mounted on a ccd camera tend to have low contrast, because steam generator is sealed and poorly illuminated. The extraction procedures consists of two steps. The first step is to process the region with superior contrast in entire image of steam generator tubes and to extract the center points. Using the extracted coordinates in the first step and the geometrical array characteristics of tubes lined up in regular triangle forms, the central points of the rest region with low contrast are estimated. The straight lines from center point of a tube to neighbour points in horizontal and 60, 120$^{\circ}$ degree directions are derived. The intersections of straight line In horizontal direction and slant line in regular triangle direction are selected as the center coordinates of steam generator tubes. The Chi-square interpolation method is used to determine the line's coefficients in horizontal and regular triangle direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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