In this paper, a tetrahedral mesh generation algorithm which uses a grid based method for interior region and an advancing front method for outer surface region is proposed. In order to apply an advancing front method for outer region of an object, a new operator so called a hole operator has been developed to handle multiple shells. With this grid based approach in the interior region, more stable and uniform meshes can be constructed especially in the interior region.
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.
In this paper, we present a linear controller for attitude of aircraft. We use a rotational matrix in one approach and a quaternion in the other approach. We also find some interesting mathematical properties concerning a symmetric rotational matrix and we use these properties to analyze the stability of the proposed control law. We find that the quaternion approach is better than rotational matrix approach because there exists no singular region problem in quaternion approach. On the other hand, singular region problem may happens in rotational matrix approach. The controller structure of the quaternion is also very simple compared with the one proposed by using a rotational matrix approach. We make use Matlab Simulink to simulate and illustrate the theoretical claims. The graphic animation program is developed based on Open-GL for the computer simulation of the proposed control algorithm.
Esmaili, Mohammad Esmail;Entezari-Maleki, Reza;Movaghar, Ali
Journal of Computing Science and Engineering
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제9권1호
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pp.9-19
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2015
The most important challenge in the region-based abstraction method as an approach to compute the state space of time Petri Nets (TPNs) for model checking is that the method results in a huge number of regions, causing a state explosion problem. Thus, region-based abstraction methods are not appropriate for use in developing practical tools. To address this limitation, this paper applies a modification to the basic region abstraction method to be used specially for computing the state space of TPN models, so that the number of regions becomes smaller than that of the situations in which the current methods are applied. The proposed approach is based on the special features of TPN that helps us to construct suitable and small region graphs that preserve the time properties of TPN. To achieve this, we use TPN-TCTL as a timed extension of CTL for specifying a subset of properties in TPN models. Then, for model checking TPN-TCTL properties on TPN models, CTL model checking is used on TPN models by translating TPN-TCTL to the equivalent CTL. Finally, we compare our proposed method with the current region-based abstraction methods proposed for TPN models in terms of the size of the resulting region graph.
In this paper, we propose a segmentation algorithm which combines the ideas from local watershed transforms and the region merging algorithm based hierarchical queue. Only the process of watershed and region merging algorithm can be restricted area. A fast region merging approach is proposed to extract the video object from the regions of watershed segmentation. Results show the effectiveness and convenience of the approach.
Object segmentation is a challenging task in image processing and computer vision. In this paper, we present a visual attention based segmentation method to segment small sized interesting objects in natural images. Different from the traditional methods, we first search the region of interest by using our novel saliency-based method, which is mainly based on band-pass filtering, to obtain the appropriate frequency. Secondly, we applied the Gaussian Mixture Model (GMM) to locate the object region. By incorporating the visual attention analysis into object segmentation, our proposed approach is able to narrow the search region for object segmentation, so that the accuracy is increased and the computational complexity is reduced. The experimental results indicate that our proposed approach is efficient for object segmentation in natural images, especially for small objects. Our proposed method significantly outperforms traditional GMM based segmentation.
One of the challenging problems in dynamic scene analysis is the correspondence problem. Points and lines have been two major entities for establishing the correspondence among suxcessive frmes and gave rise to discrete approach to dynamic scene analysis. SOme researchers take continuous approach to analyse the motion. There it is usually assumed that some sort of region correspondence has already been established. In this paper, we propose a method based on fuzzy membership function for solving region correspondence problem.
This paper proposes an approach for composite surface reconstruction from 2D serial cross-sections, where the number of contours varies from section to section. In a triangular surface-based approach taken in most reconstruction methods, a triangular $G^{1}$ surface is constructed by stitching triangular patches over a triangular net generated from the compiled contours. In the proposed approach, the resulting surface is a composite $G^{1}$ surface consisting of three kinds of surfaces: skinned, surface is first represented by a B-spline surface approximating the serial contours of the skinned region and then serial contours of the skinned region and then transformed into a mesh of rectangular Bezier patches. On branched and capped regions, triangular $G^{1}$ surfaces are constructed so that the connections between the triangular surfaces and their neighboring surfaces are $G^{1}$ continuous. Since each skinned region is represented by an approximated rectangular $G^{2}$ surface instead of an interpolated triangular $G^{1}$ surface, the proposed approach can provide more visually pleasing surfaces and realize more efficient data reduction than the triangular surface-based approach. Some experimental results demonstrate its usefulness and quality.
In this paper, we propose a new approach to extract directional features based on directional patterns of each region in fingerprint images. The proposed approach computes the center of gravity to extract features from fingerprint images of various shapes. According to it, we divide a fingerprint image into four regions and compute the directional values of each region. To extract directional features of each region from a fingerprint image, we spilt direction values of ridges in a region into 18 classes and compute frequency distribution of each region. Through the result of our experiment using FVC2002 DB database acquired by electronic devices, we show that directional features are effectively extracted from various fingerprint images of exceptional inputs which lost all or part of singularities. To verify the performance of the proposed approach, we explained the process to model Arch, Left, Right and Whorl class using the extracted directional features of four regions and analyzed the classification result.
As to many conventional segmentation approaches , spatial autocorrelation, perhaps being the first law of geography, is always overlooked. Thus, the corresponding segmentation results are always not so satisfying, which will further affect the subsequent image processing or analyses. In order to improve segmentation results, a geostatistic based segmentation approach with the consideration of spatial autocorrelation hidden in remote-sensing images is proposed in this article. First, by calculating the mean variance between each pair of pixels at given different lag distances, information like the size of typical targets in the scene can be obtained, and segmentation thresholds are calculated accordingly. Second, an initial region growing segmentation approach is implemented. Finally, based on the segmentation thresholds obtained at the first step and the initial segmentation results, the final segmentation results are obtained using the same region growing approach by taking the local mutual best fitting strategy. From the experiment results, we found the approach is rather promising. However, there still exists some problems to be settled, and further researches should be conducted in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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