This paper proposes an efficient partial matching system and representation by using a region-based method for 2D image, and we applied to an extraction of the ROI(Region of Interest) according to its matching score. The matching templates consist of the global pattern and the local one. The global pattern can make it by using region-based relation between center region and its rest regions in an object. And, the local pattern can be obtained appling to the same method as global, except relation between objects. As the templates can be normalized, we use this templates for extraction of ROI with invariant to size and position. And, our system operates only one try to match, due to normalizing of region size. To use our system for searching and examining if it's the ROI by evaluating the matching function, at first, we are searching to find candidate regions with the global template. Then, we try to find the ROI among the candidates, and it works this time by using the local template. We experimented to the binary and the color image respectively, they showed that the proposed system can be used efficiently for representing of the template and the useful applications, such as partially retrievals of 2D image.
We present a two step approach for estimating the motionand sturcture parameters from region orrespondences in two frames. Given four or more region corresondences on the same planar surface, the motion and planar orientation parameters are first linearly estimated based on second-order approximation of the displacement field of the image plane. Then, using this linear estimate as an initial guess, a nonlinear estimate is obtained by iteratively minimizing an objective function using the exact experession of the displacement field. The objective function involves the centroids of corresponding regions and relationships among low-order moments. Through simulations, we show that the two-step region-based approach gives robust estimates. The performance of nonlinear region-based estimation is compared with that of linear region-based and point-based methods. Experimental results for two image pairs, on esynthetic and one real, ar epresented to show the practical applicability of our approach.
This paper describes a vision-based method that effectively recognize a traffic light. The method consists of two steps of traffic light detection and discrimination. Many related studies have used color information to detect traffic light, but color information is not robust to the varying illumination environment. This paper proposes a new method of traffic light detection based on intensity and saturation. When a traffic light is turned on, the light region usually shows values with high saturation and high intensity. However, when the light region is oversaturated, the region shows values of low saturation and high intensity. So this study proposes a method to be able to detect a traffic light under these conditions. After detecting a traffic light, it estimates the size of the body region including the traffic light and extracts the body region. The body region is compared with five models which represent specific traffic signals, then the region is discriminated as one of the five models or rejected as none of them. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 97.2%, the recall of 95.8%, and correct recognition rate of 94.3%. These results shows that the proposed method is effective.
In progressive image coding, if object region that have main contents in image are transmitted prior to the remained region, this method will be very useful. In this paper, the progressive image coding based on SPIHT using object region transmission method by priority is proposed. First, an original image is transformed by wavelet. Median filtering is used about wavelet transformed coefficient region for extracting object region. This extracted object region encoded by SPIHT. Then encoded object region are transmitted in advance of the remained region. This method is good to a conventional progressive image coding about entire original image. Experimental results show that the proposed method can be very effectively used for image coding applications such as internet retrieval and database searching system.
We propose a partial occlusion removal method for computational integral imaging reconstruction (CIIR) based on the usage of the exemplar based inpainting technique. The proposed method is an improved version of the original linear inpainting based CIIR (LI-CIIR), which uses the inpainting technique to fill in the data missing region. The LI-CIIR shows good results for images which contain objects with smooth surfaces. However, if the object has a textured surface, the result of the LI-CIIR deteriorates, since the linear inpainting cannot recover the textured data in the data missing region well. In this work, we utilize the exemplar based inpainting to fill in the textured data in the data missing region. We call the proposed method the neighboring elemental image exemplar based inpainting (NEI-exemplar inpainting) method, since it uses sources from neighboring elemental images to fill in the data missing region. Furthermore, we also propose an automatic occluding region extraction method based on the use of the mutual constraint using depth estimation (MC-DE) and the level set based bimodal segmentation. Experimental results show the validity of the proposed system.
A new possibility for helping regional residents to establish the identity based on the history, culture and environment of the region and harmonizing art and culture in daily life can be seen from eco-museum. Unique cultural inheritances for each region exist not only in our nation but everywhere around the world, and Cheonan region is continuously attracting tourists from other regions as a home of the Independence Hall, Yu Gwan Sun Memorial, and live branches of independent activists with important inheritances such as tourist attractions and national treasures. However, despite unique environment of the region and inheritances with high academic values, lack of basic guides and explanations place the region in an environment that is difficult to approach. The purpose of this study is to systematically investigate regional inheritances based on the concept of eco-museum as an alternative for such problem recognition and to examine problems of inheritances scarred around Cheonan region based on their current status. The author of this study aims to analyze the investigated regional inheritances, rearrange their values and suggest possibilities for continued preservation and utilization.
Southeast Asian region cruise market is expected to be stable or grow in the near future depending on the region's economy. Star Cruises company, which has entirely dominated the regional market since 1998, has attempted to expand beyond traditional cruise routes in Southeast Asian region and develop new markets in Thailand and Dubai. Such a situation urges Korean shipyards to study on Southeast Asian region based cruise ships. This study is to suggest directions for planning of interior spaces of Southeast Asian region based cruise ships. In order to accomplish this purpose the market situation is analyzed and the adequate ship's tonnage(70,000grt class) is decided. According to mission-based design process the sizes of standard staterooms are set up first and then the sizes of the important structural parts of ship are calculated. Through analyzing the 26 cruise ships of 70,000grt class the kinds, locations and sizes of public rooms are grasped. And we inspect 4 cruise ships of Star Cruises, which are now being operated in Southeast Asian region to understand design characteristics of interior spaces.
This paper proposes a building recognition algorithm using watershed image segmentation algorithm and integrated region matching (IRM). To recognize a building, a preprocessing algorithm which is using Gaussian filter to remove noise and using canny edge extraction algorithm to extract edges is applied to input building image. First, images are segmented by watershed algorithm. Next, a region adjacency graph (RAG) based on the information of segmented regions is created. And then similar and small regions are merged. Second, a color distribution feature of each region is extracted. Finally, similar building images are obtained and ranked. The building recognition algorithm was evaluated by experiment. It is verified that the result from the proposed method is superior to color histogram matching based results.
In this study an adequate type of offshore structure at the Sakhalin region as cold region is proposed and its structural design results are presented based on the reliability analysis. Structural safety assessment has been carried out for the proposed offshore structure at the Sakhalin area as designed by the reliability method. And a rational design procedure is presented based on the reliability analysis. Followings are drawn through the present study : - Four colum TLP structure is proposed as an adequate offshore structure type at the cold region like the Sakhalin region and the reliability-based structural design results are presented. It is seen that the proposed type is a more adequate and economic than the fixed type. - Safety assessment of the proposed structure applying the extended incremental load method is performed. - Referring the allowable safety level for offshore structures it has been found present TLP structure has sufficient structural safety at the system level as well as at the component level.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권2호
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pp.110-114
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2015
This paper reports a novel object-detection technique in video sequences. The proposed algorithm consists of detection of objects in illuminated and occluded videos by using object features and a neural network technique. It consists of two functional modules: region-based object feature extraction and continuous detection of objects in video sequences with region features. This scheme is proposed as an enhancement of the Lowe's scale-invariant feature transform (SIFT) object detection method. This technique solved the high computation time problem of feature generation in the SIFT method. The improvement is achieved by region-based feature classification in the objects to be detected; optimal neural network-based feature reduction is presented in order to reduce the object region feature dataset with winner pixel estimation between the video frames of the video sequence. Simulation results show that the proposed scheme achieves better overall performance than other object detection techniques, and region-based feature detection is faster in comparison to other recent techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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