Implemented since 2004, TPLC (Total Pollution Load Control) is the most powerful water-quality protection program. Recently, uncertainty of prediction using steady state model increased due to changing water environments, and necessity of a dynamic state model, especially the watershed model, gained importance. For application of watershed model on TPLC, it needs to be feasible to adjust the relationship (mass-balance) between discharged loads estimated by technical guidance, and arrived loads based on observed data at the watershed outlet. However, at HSPF, simulation is performed as a semi-distributed model (lumped model) in a sub-basin. Therefore, if the estimated discharged loads from individual pollution source is directly entered as the point source data into the RCHRES module (without delivery ratio), the pollutant load is not reduced properly until it reaches the outlet of the sub-basin. The hypothetic RCHRES generated using the HSPF BMP Reach Toolkit was applied to solve this problem (although this is not the original application of Reach Toolkit). It was observed that the impact of discharged load according to spatial distribution of pollution sources in a sub-basin, could be expressed by multi-segmentation of the hypothetical RCHRES. Thus, the discharged pollutant load could be adjusted easily by modification of the infiltration rate or characteristics of flow control devices.
본 논문에서는 구름이나 연기와 같은 non-rigid object에 대한 영역 분할 방식에 대해 연구하였다. Non-rigid object의 효과적인 영역 분할을 위해서 object의 윤곽선을 정확히 파악해 낼 수 있는 장점을 가진 watershed 알고리즘을 사용하였다. 하지만 이 알고리즘은 object가 많은 영역으로 분할되는 oversegmentation 현상이 발생하여 본 논문에서는 pre, post-processing을 통해 이 oversegmentation 현상을 극복하고자 하였다. Pre-processing에서는 noise를 제거하고 영상을 단순화하면서 정확한 gradient magnitude를 구할 수 있는 방법에 대해서, post-processing에서는 통계적인 분석을 통한 region merging을 이용하여 object를 최적화 상태로 찾아줄 수 있는 방법에 대하여 연구하였다.
본 논문에서는 새로운 문자 분할 알고리즘을 제안한다. 고전적인 문자 분할 알고리즘은 학술적인 문서영상과 같이 단순한 구조를 가진 문서영상을 대상으로 하여 좋은 성능을 보였지만 다양한 문자 크기와 색상, 그림, 복잡한 배경 등으로 구성된 문서영상에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 최근에 제안고 있는 방법들은 복잡한 문서영상에서도 좋은 성능을 보이도록 다양한 기법들을 적용하여 우수한 성능을 보이고 있지만, 대부분의 방법들이 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 문자분할을 하기 때문에 세밀한 부분에서는 성능이 어느 정도 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 블록의 크기에 제한을 갖지 않는 새로운 방법으로서, watershed 알고리즘을 이용한 문자분할 방법을 제시한다. 구체적으로, watershed 알고리즘을 이용하여 문서영상의 구조(docstrum)를 파악하고 이를 기반으로 문자를 분할한다. 제안하는 방법은 크게 엣지 검출, distance transform, watershed 알고리즘을 이용한 docstrum 분석, 문자 분할의 네 단계를 거친다. 실험 결과 블록에 기반한 기존의 방법들이 놓치는 세밀한 부분에서도 제안된 알고리즘은 올바른 분할결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
피부 이미지의 여러 가지 특징들 중 주름은 피부의 상태를 판단하는 중요한 요소이다. 따라서 주름을 추적하기 위해 확대경으로 촬영된 원본 이미지에서 질감 대비 증가, 노이즈 제거 등의 전처리 과정을 수행한 후 Watershed 알고리즘을 이용하여 주름을 선분으로 표현하였다. 이렇게 생성된 주름의 깊이, 너비, 길이 등은 피부 분석 시 특징 정보로 이용할 수 있다. 또한 주름과 주름이 연결되어 이루는 다각형을 논문에서는 셀(Cell)이라고 정의하는데 그것의 크기나 개수 같은 정보도 추출할 수 있게 된다. 그러나 주름으로 만들어진 셀들은 실제와 다르게 과분할 되는 경향을 보인다. 과분할 된 셀들은 잘못된 정보를 제공하기 때문에 피부 상태를 판단하는 결과의 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 인지하고 차후 정확한 셀 정보를 획득하기 위한 확장성 측면에서 각 셀들을 개체화시키고 과분할 된 셀을 검출하는 방법을 제안한다.
This paper is to propose image segmentation method based on chamfer algorithm. First, we get original image from CCD camera and transform it into gray image. Second, we extract maximum gray value of background and reconstruct and eliminate the background using surface fitting method and bilinear interpolation. Third, we subtract the reconstructed background from gray image to remove noises in gray image. Fourth, we transform the subtracted image into binary image using Otsu's optimal thresholding method. Fifth, we use morphological filters such as areaopen, opening, filling filter etc. to remove noises and isolated points. Sixth, we use chamfer distance or Euclidean distance to this filtered image. Finally, we use watershed algorithm and count microorganisms in image by labeling. To prove the effectiveness, we apply the proposed algorithm to one of Ammonia-oxidizing bacteria, Acinetobacter sp. It is shown that both Euclidean algorithm and chamfer algorithm show over-segmentation. But Chamfer algorithm shows less over-segmentation than Euclidean algorithm.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.126-129
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2008
In this paper, we proposed a method extracting an object from background of the satellite image. The image segmentation techniques have been widely studied for the technology to segment image and to synthesis segment object with other images. Proposed algorithm is to perform the edge detection of a selected object using genetic algorithm. We segment region of object based on detection edge using watershed algorithm. We separated background and object in indefinite region using gradual region merge from segment object. And, we make GUI for the application of the proposed algorithm to various tests. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, several analysis on the satellite images are performed.
In this paper, a hierarchical spatio-temporal image segmentation method based on binary split algorithm is proposed. Intensity and displacement vector at each pixel are used for image segmentation. The displacement vectors between two image frames which skip over one or several frames can be approximated by accumulating of the velocity vectors calculated from optical flow between two successive frames when the time interval between the two image frames is short enough or the motion is slow. The pixels whose displacement vector and intensity are ambiguous are precisely decided by the modified watershed algorithm using the proposed priority measure. In the experiment, the region of moving object is precisely segmented.
Ye, Chul-Soo;Kim, Kyoung-Ok;Lee, Jong-Hun;Lee, Kwae-Hi
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.59-64
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2002
This paper presents a method for line segment extraction for 3-d building reconstruction. Building roofs are described as a set of planar polygonal patches, each of which is extracted by watershed-based image segmentation, line segment matching and coplanar grouping. Coplanar grouping and polygonal patch formation are performed per region by selecting 3-d line segments that are matched using epipolar geometry and flight information. The algorithm has been applied to high resolution aerial images and the results show accurate 3-d building reconstruction.
최근에 고속 genome-wide RNA 간섭 스크리닝 기술은 복잡한 세포 기능을 이해하는 생명공학 연구의 핵심적인 도구로 자리 잡고 있다. 그러나 관련 연구에서 발생되는 수많은 영상을 수작업을 통해 분석하는 것은 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 세포영상의 자동분석 기술은 매우 시급히 확보되어야 하는 기술이며, 그 중 영상 분할은 자동분석을 위한 첫 단계로서 가장 중요한 과정이라 할 수 있다. 세포영상의 자동분할에서는 영역의 겹침 현상과 영역별 모양의 다양성 및 영상 특성의 불균일성 등이 정확한 세포 분할을 어렵게 만드는 주원인으로 작용한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 영상 특징들의 국부적인 연속성과 특징 벡터 기반의 워터쉐드 알고리즘을 적용한 새로운 자동 세포 분할 알고리즘을 제안한다. 영상 특징들의 연속성을 국부적인 영역으로 제한함으로써 영역별 모양의 다양성 및 영상 특성의 불균일성에 따른 문제점을 극복할 수 있으며, 특징벡터의 사용을 통해 하나의 영상특징만을 고려한 경우 발생되는 겹침 영역에서의 분할 성능 저하를 개선할 수 있다. 세포영상 분석을 위한 소프트웨어 패키지인 Cellprofiler와의 비교/분석 실험을 통해 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.647-650
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2006
Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) hyperspectral imagery was acquired over the Little Miami River Watershed (1756 square miles) in Ohio, U.S.A., which is one of the largest hyperspectral image acquisition. For the development of a 4m-resolution land cover dataset, a hierarchical approach was employed using two different classification algorithms: 'Image Object Segmentation' for level-1 and 'Spectral Angle Mapper' for level-2. This classification scheme was developed to overcome the spectral inseparability of urban and rural features and to deal with radiometric distortions due to cross-track illumination. The land cover class members were lentic, lotic, forest, corn, soybean, wheat, dry herbaceous, grass, urban barren, rural barren, urban/built, and unclassified. The final phase of processing was completed after an extensive Quality Assurance and Quality Control (QA/QC) phase. With respect to the eleven land cover class members, the overall accuracy with a total of 902 reference points was 83.9% at 4m resolution. The dataset is available for public research, and applications of this product will represent an improvement over more commonly utilized data of coarser spatial resolution such as National Land Cover Data (NLCD).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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