광학 현미경을 통해 일정한 시간 간격으로 얻은 세포 이미지들로부터 세포의 변화 과정을 관찰하여 어떻게 변화되어 가는지 자동적으로 추적하고 분석하는 것을 자동화된 세포 트래킹이라고 한다. 본 연구에서는 수 천 개 혹은 수 만개의 세포를 하나의 이미지에 포함함으로 크기가 매우 작아진 세포 클러스터를 분리하기 위한 타원 근사 기반의 알고리즘을 제안하고 개발하였다. 제안된 방법은 클러스터의 경계선을 추출하여 라인 세그먼트들로 분리한 다음 휴리스틱을 이용하여 라인 세그먼트들을 결합해 가며 근사 타원을 생성한다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 두 개의 세포가 겹쳐진 클러스터의 경우 평균적으로 91%의 정확도로, 세개의 세포가 겹쳐진 클러스터의 경우 평균적으로 84%의 정확도를 가지도 클러스터를 분리해 주었다.
The status and the property of a tongue are the important indicators to diagnose one's health like physiological and clinicopathological changes of inner organs. However, the tongue diagnosis is affected by examination circumstances like a light source, patient's posture, and doctor's condition. To develop an automatic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, classifying tongue coating is inevitable but difficult since the features like color and texture of the tongue coatings and substance have little difference, especially in the neighborhood on the tongue surface. The proposed method has two procedures; the first is to acquire the color table to classify tongue coatings and substance by automatically separating coating regions marked by oriental medical doctors, decomposing the color components of the region into hue, saturation and brightness and obtaining the 2nd order discriminant with statistical data of hue and saturation corresponding to each kind of tongue coatings, and the other is to apply the tongue region in an input image to the color table, resulting in separating the regions of tongue coatings and classifying them automatically. As a result, kinds of tongue coatings and substance were segmented from a face image corresponding to regions marked by oriental medical doctors and the color table for classification took hue and saturation values as inputs and produced the classification of the values into white coating, yellow coating and substance in a digital tongue diagnosis system. The coating regions classified by the proposed method were almost the same to the marked regions. The exactness of classification was 83%, which is the degree of correspondence between what Oriental medical doctors diagnosed and what the proposed method classified. Since the classified regions provide effective information, the proposed method can be used to make an objective and standardized diagnosis and applied to an ubiquitous healthcare system. Therefore, the method will be able to be widely used in Oriental medicine.
CAS Client 개인화는 CAS Client의 식별을 위해서 CAS Client에 CAS ID나 Key를 발급하는 것으로 CAS 운영을 위해 중요한 기술이다. TTA.KO-07.0079 XCAS에서 프로토콜 A.1은 XCAS Server에서 CAS Server로부터 전달 받은 CAS Client 개인화 데이터를 미리 저장해 놓고, XCAS HOST의 요청에 따라 개인화 데이터를 전송하여 CAS Client 개인화를 수행한다. 하지만, 이러한 방법은 CAS의 서비스 영역을 XCAS에서 수행하게 하여 XCAS Server에 CAS Client 이미지 관리와 네트워크 트래픽을 가중시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 TTA XCAS A.1의 이러한 단점을 보완하기 위하여 XCAS Server에서 CAS의 서비스 영역을 분리하고, CAS Client 개인화를 CAS Server에서 이루어지게 하여 XCAS Server의 이미지관리 및 네트워크 트래픽을 분산시켰다.
겹쳐진 물체의 분리에 대한 기존의 연구들은 주로 모델기반 정합방법을 사용하고 있어서 적용가능물체가 2차원물체에 한정되었고, 모델물체의 수가 증가하면 정합과정에 소요되는 시간이 지수적으로 증가하는 문제를 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 곡면을 포함하는 3차원물체를 대상으로 물체에 대한 정보가 없는 상황에서도 가리는 물체를 찾아내는 알고리즘을 제시한다. 이 방법을 이용함으로써 겹쳐진 물체의 인식이 독립된 하나의 물체를 인식하는 문제로 단순화될 수 있다. 제안하는 알고리즘은 물체를 면의 결합으로 해석하고 면들은 경계선을 속성으로 표현된다. 3차원 물체의 겹침은 2차원 영상에서 면의 겹침으로 보여 지고 면의 겹침은 경계선의 교차로 나타나는 특성을 이용하여 겹침의 형태를 경계선의 형태로 일반화하여 분류하는 기법을 사용하였다. 면사이의 겹침 관계를 면특징 관계도를 이용하여 표현하기 위해 관계계수를 정의하였고 관계계수의 값은 겹침의 형태를 보여주도록 개념화하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 산업현장에서 사용되는 표준 부품을 임의로 겹치게하여 영상을 획득한 후 가리는 물체를 구분하는 실험을 통해 입증하였다.
In this study, we aimed to illustrate that the thresholding method gives different results when tested on the original and the refined histograms. We use the global thresholding method, the well-known image segmentation method for separating objects and background from the image, and the refined histogram is created by the neighborhood distinction metric. If the original histogram of an image has some large bins which occupy the most density of whole intensity distribution, it is a problem for global methods such as segmentation and contrast enhancement. We refined the histogram to overcome the big bin problem in which sub-bins are created from big bins based on distinction metric. We suggest the refined histogram for preprocessing of thresholding in order to reduce the big bin problem. In the test, we use Otsu and median-based thresholding techniques and experimental results prove that their results on the refined histograms are more effective compared with the original ones.
In this study, the image processing program for deducing parameters of the elliptic shape of the partially overlapped liquid droplets was developed using the randomized Hough transform and the parameter decomposition. The procedure for the shape detection consists of three steps. For the first step, the candidate centers of ellipses are determined by the geometric property of the ellipse. Next, the rest parameters are estimated by the randomized Hough transform. In the final step for the post-processing, optimally approximated parameters of ellipses are determined. The developed program was applied to the simulated overlapped ellipses, real overlapped droplets, and real spray droplets. The shape detection was very excellent unless there existed inherent problems in original images. Moreover, this method can be used as an effective separating method for the overlapped small particles.
In this study, the image processing program for deducing parameters of the elliptic shape of the partially overlapped liquid droplets was developed using the randomized Hough transform and the parameter decomposition. The procedure for the shape detection consists of three steps. For the first step, the candidate centers of ellipses are determined by the geometric property of the ellipse. Next, the rest parameters are estimated by the randomized Hough transform. In the final step for the post-processing, optimally approximated parameters of ellipses are determined. The developed program was applied to the simulated overlapped ellipses, real overlapped droplets, and real spray droplets. The shape detection was very excellent unless there existed inherent problems in original images. Moreover, this method can be used as an effective separating method for the overlapped small particles.
Object detection methods based on background learning are widely used in video surveillance. However, when a car runs with headlights on, these methods are likely to detect the car region and the area illuminated by the headlights as one connected change region. This paper describes a method of separating the car region from the area illuminated by the headlights. First, we detect change regions with a background learning method, and extract blobs, connected components in the detected change region. If a blob is larger than the maximum object size, we extract candidate object regions from the blob by clustering the intensity histogram of the frame difference between the mean of background images and an input image. Finally, we compute the similarity between the mean of background images and the input image within each candidate region and select a candidate region with weak similarity as an object region.
한국분말야금학회 2006년도 Extended Abstracts of 2006 POWDER METALLURGY World Congress Part2
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pp.1061-1062
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2006
This paper presents a new approach for analyzing the microstructure of $SiC_p$-reinforced aluminum matrix composites from digital images. Various samples of aluminum matrix composite were fabricated by hot pressing the powder mixtures with certain volume and size combinations of pure Al and SiC particles. Microstructures of the samples were analyzed by computer-based image processing methods. Since the conventional methods are not suitable for separating phases of such complex microstructures, some new algorithms have been developed for the improved recognition and characterization of the particles in the metal matrix composites.
The purpose of this thesis is to explore a common characteristic of the diverse oriental images mainly from the figurative point of view, and apply it to the contemporary expressions and methods of painting. To do that, I separated the concept of figure into two factors - form and image - and then approached and solved the problems of figure by explaining the two factors respectively. Separating form from image is neither to set two factors against each other nor to isolate any of those values. It is worth dividing the form and the image not only because the image of the oriental painting has a figurative value constituted from an external frame of the form, but also because it has a close connection with the meaning that the form holds inside. These are the reasons why I conceptualize the individual language of form and image. Furthermore, I attempted to investigate how those two factors and mutual relations between them make real figurative images under the principle of harmony and coexistence. The theme of this thesis - the figurative aesthetics and its contemporaneity in the oriental paintings is analyzed based on the understanding of 'figure' within the framework of oriental paintings. A research of image from the figurative point of view is valuable in that it criticizes the past method of thinking, and proposes an alternative formula for new way of thinking. In this regard, I indicated the limit of the theory of form-and-spirit that has been one of the most important conceptual theories . Instead, I' accessed to various aesthetic concepts - that are created in the course of image formulation - from the actual figurative point of view, and then even interpreted it as a figurative value of the oriental paintings and it's application within the specific and practical scope. During the course of research, I explored the conceptual elements of the tradition and the principle of figuration. I expect this study to make a footstone for bringing traditional aesthetics to the contemporary context of oriental painting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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