Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.320-322
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2012
코 내부의 복잡한 기하학적 형상으로 인해 nasal airway의 분리는 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 velocimetry of nasal airflow 와 코 수술 계획을 위하여 3차원 공간에서 nasal airway를 interactive semiautomatic으로 분리하고 시각화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ROI(Region-Of-Interest)와 multi-seed 3d region growing(MS3RG)기법을 적용하여 비강을 분리하며 볼륨렌더링 기법을 이용하여 분리된 영역을 3차원 공간에서 직관적으로 확인 할 수 있다. 또한 분리된 3차원 비강 모델은 유동흐름 실험을 위하여 3차원 프린터를 통해 실제 모형으로 제작 가능하다. 그리하여 CT dataset(512*512*175)을 가지고 매뉴얼 세그멘테이션에서 5시간 정도 걸리던 작업을 반자동 세그멘테이션 방법을 이용할 경우 최대 3분 이내에 분리 작업을 완료할 수 있으며 수치해석 실험 및 물리 실험에 이용할 수 있다.
Energy is a major component of almost all economic, production, and service activities, and rapid population growth, urbanization and industrialization have led to ever growing demand for energy. Limited energy resources and increasingly evident environmental effects of fossil fuel consumption has led to a growing awareness about the importance of further use of renewable energy sources in the countries energy portfolio. Renewable hydrogen production is a convenient method for storage of unstable renewable energy sources such as wind and solar energy for use in other place or time. In this study, suitability of 25 cities located in Iran's western region for renewable hydrogen production are evaluated by multi-criteria decision making techniques including TOPSIS, VIKOR, ELECTRE, SAW, Fuzzy TOPSIS, and also hybrid ranking techniques. The choice of suitable location for the centralized renewable hydrogen production is associated with various technical, economic, social, geographic, and political criteria. This paper describes the criteria affecting the hydrogen production potential in the study region. Determined criteria are weighted with Shannon entropy method, and Angstrom model and wind power model are used to estimate respectively the solar and wind energy production potential in each city and each month. Assuming the use of proton exchange membrane electrolyzer for hydrogen production, the renewable hydrogen production potential of each city is then estimated based on the obtained wind and solar energy generation potentials. The rankings obtained with MCDMs show that Kermanshah is the best option for renewable hydrogen production, and evaluation of renewable hydrogen production capacities show that Gilangharb has the highest capacity among the studied cities.
We proposed a numerical calculation of the proportion of necrotic cells in pulmonary segmentation, pulmonary vessel segmentation lung disease site for diagnosis of lung disease from chest CT images. The first step is to separate the lungs and bronchi by applying a three-dimensional labeling technique from a chest CT image and a three-dimensional region growing method. The second step is to divide the pulmonary vessels by applying the rate of change using the first order polynomial regression, perform noise reduction, and divide the final pulmonary vessels. The third step is to find a disease prediction factor in a two-step image and calculate the proportion of necrotic cells.
In medical image processing field, object recognition is usually processed based on region segmentation algorithm. Region segmentation in the computing field is carried out by computerized processing of various input information such as brightness, shape, and pattern analysis. If the information mentioned does not make sense, however, many limitations could occur with region segmentation during computer processing. Therefore, this paper suggests effective region segmentation method based on R2-map information within the magnetic resonance (MR) theory. In this study, the experiment had been conducted using images including the liver region and by setting up feature points of R2-map as seed points for 2D region growing and final boundary correction to enable region segmentation even when the border line was not clear. As a result, an average area difference of 7.5%, which was higher than the accuracy of conventional exist region segmentation algorithm, was obtained.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.11
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pp.937-942
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2003
We present a self-localization method for mobile robots using vertical line features of indoor environment. When a 2D map including feature points and color information is given, a mobile robot moves to the destination, and acquires images from the surroundings having vertical line edges by one camera. From the image, vertical line edges are detected, and pattern vectors meaning averaged color values of the left and right regions of the each line are computed by using the properties of the line and a region growing method. The pattern vectors are matched with the feature points of the map by comparing the color information and the geometrical relationship. From the perspective transformation and rigid transformation of the corresponded points, nonlinear equations are derived. Localization is carried out from solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed method using mono view is simple and applicable to indoor environment.
Recently, a great interest of bio-technology(BT) is concentrated and the image analysis technique for electrophoresis gels is highly requested to analyze genetic information or to look for some new bio-activation materials. For this purpose, the location and quantity of each band in a lane should be measured. In most of existing techniques, the approach of peak searching in a profile of a lane is used. But this peak is improper as the representative of a band, because its location does not correspond to that of the brightest pixel or the center of gravity. Also, it is improper to measure band quantity in most of these approaches because various enhancement processes are commonly applied to original images to extract peaks easily. In this paper, we adopt an approach to measure accumulated brightness as a band quantity in each band region, which Is extracted by not using any process of changing relative brightness, and the gravity center of the region is calculated as a band location. Actually, we first extract lanes with an entropy-based threshold calculated on a gel-image histogram. And then, three other methods are proposed and applied to extract bands. In the MER method, peaks and valleys are searched on a vertical search line by which each lane is bisected. And the minimum enclosing rectangle of each band is set between successive two valleys. On the other hand, in the RG-1 method, each band is extracted by using region growing with a peak as a seed, separating overlapped neighbor bands. In the RG-2 method, peaks and valleys are searched on two vertical lines by which each lane is trisected, and the left and right peaks nay be paired up if they seem to belong to the same band, and then each band region is grown up with a peak or both peaks if exist. To compare above three methods, we have measured the location and amount of bands. As a result, the average errors in band location of MER, RG-1, and RG-2 were 6%, 3%, and 1%, respectively, when the lane length is normalized to a unit value. And the average errors in band amount were 8%, 5%, and 2%, respectively, when the sum of band amount is normalized to a unit value. In conclusion, RG-2 was shown to be more reliable in the accuracy of measuring the location and amount of bands.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.11
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pp.4463-4482
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2020
Mesh model generated from 3D reconstruction usually comes with lots of noise, which challenges the performance and robustness of mesh simplification approaches. To overcome this problem, we present a novel method for mesh simplification which could preserve structure and improve the accuracy. Our algorithm considers both the planar structures and linear features. In the preprocessing step, it automatically detects a set of planar structures through an iterative diffusion approach based on Region Seed Growing algorithm; then robust linear features of the mesh model are extracted by exploiting image information and planar structures jointly; finally we simplify the mesh model with plane constraint QEM and linear feature preserving strategies. The proposed method can overcome the known problem that current simplification methods usually degrade the structural characteristics, especially when the decimation is extreme. Our experimental results demonstrate that the proposed method, compared to other simplification algorithms, can effectively improve the quality of mesh and yield an increased robustness on noisy input mesh.
With all the researches to define human genom and to look for some new bio-activated material in the bio-technology field recently, it is more highly needed to analyse DNA or so called Material than ever before. First, the lanes are extracted based on histogram analysis and projection technique. And then three other approaches are applied for band extraction: SB, RG-1, and RG-2. In SB method, a search line is set dividing each lane equally and vertically to find peaks and valleys. And according to them, minimum enclosing rectangle of each band is determined. In RC-1 approach, on the other hand, band areas are extracted by region growing with the peaks as seeds, avoiding the overlap with the neighboring bands. In RC-2 approach, peaks and valleys are searched in two lines that trisect the lane vertically, and the pair of peaks in the same band are determined, and then used to grow the region. To compare the accuracy of the three suggested methods, we measure the location and amount of bands. The result shows that the mean deviation of the location is 0.06, 0.03, and 0.01 for SB, RG-1, and RC-2 respectively. And the mean deviation of the amount of bands is 0.08, 0.05, and 0.02 for SB, RG-1, and RG-2 respectively. In conclusion, the RG-2 method suggested in this paper appears to be the most reliable on the degree of the accuracy in measuring the location and amount of bands
As supplying of automatic surveillance or patrol systems based on image processing, the needs on object extraction technology from images increases. The extraction is more difficult when the lighting condition is changed from time to time. There are many approaches to extract objects from images excluding shadow. They have a common problem something like loss of object region according with shadow removal. In this paper a restoration method using color information of objects to complement the problem is presented. The usefulness of the method is verified using images taken from different lighting conditions and selected from well-known DB.
The sapwood portion of fast-growing teak is mostly ignored due to its inferior quality. One of the possibilities for utilizing sapwood waste is to convert it into activated carbon that has good adsorption capabilities. The raw materials used in this research were sapwood of 14-year-old fast-growing teak sapwood (FTS) waste, which was taken from three trees from community forests in Wonosari, Gunungkidul, Yogyakarta Special Region. FTS waste was taken from the bottom of the tree up to a height of 1.3 m. The activation process is conducted with an activation temperature of 750℃, 850℃, and 950℃. The heating duration consists of three variations: 30 min, 60 min, and 90 min. The quality evaluation parameters of activated carbon include yield, moisture content, volatile matter content, ash content, fixed carbon content, adsorption capacity of benzene, adsorption capacity of methylene blue, and adsorption capacity of iodine. The results showed that the activated carbon produced had the following quality parameters: yield of 75.61%; moisture content of 1.27%; volatile matter content of 9.98%; ash content of 5.43%; fixed carbon content of 84.58%; benzene absorption capacity of 8.58%; methylene blue absorption capacity of 87.73 mg/g; and iodine adsorption capacity of 948.19 mg/g. It can be concluded that activated carbon from FTS waste has good iodine adsorption, which fulfilled the SNI 06-3730-1995 quality standard. Due to the iodine adsorption ability of FTS waste activated carbon, the conversion of FTS waste to activated carbon is categorized as a potential method to increase the value of this material.
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