Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.34C
no.9
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pp.77-83
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1997
Based on the curve segment grouping, an efficient recognition of round objects form partially occuluded round boundaries is proposed. Curve segments are extracted from an image using a criterion based on the intra-segment curvature and local contrast. During the curve segment extraction the boundaries of pratially occluding and occuluded objects are segmented to different curve segments. The extracted segments of constant intra-segment curvature are grouped to different curve segments. The extracted segments of constant intra-segment curvature are grouped nto a round boundary by the proposed grouping algorithm using inter-segment curvature which gives the relatinships among the curve segments of the same round boundary. The 1st and the 2nd order moments are used for the parameter estimation of the best fitted ellipse with round boundary, and then recognition is perfomed based on the estimated parameters. The proposed scheme processes in segment unit and is more efficient in computational complexity and memory requirements those that of the conventional scheme which processed in pixel units. Experimental results show that the proposed technique is very efficient in recognizing the round object sfrom the real images with apples and pumpkins.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.6
no.3
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pp.173-177
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2018
Masks are generated by adding different fonts of learning data characters in pixel unit, and pixel values belonging to each of the masks are divided into 3 groups. Using the directional expansion operators, we expand the text area of the test data character into 4 diagonal directions in order to create the boundary areas to distinguish it from the background area. A mask with a minimum average discordance is selected as the final recognition result by calculating the degree of discordance between the expanded test data and the masks. Image comparison using directional expansion operations more accurately recognizes test data through 4 subdivided recognition processes. It is also possible to expand the ranges of 3 groups of pixel values of masks more evenly such that new fonts can easily be added to the given learning data.
In [8] they introduced a new finite element method for accurate numerical solutions of Poisson equations with corner singularities. They consider the Poisson equations with homogeneous Dirichlet boundary condition with one corner singularity at the origin, and compute the finite element solution using standard FEM and use the extraction formula to compute the stress intensity factor, then pose a PDE with a regular solution by imposing the nonhomogeneous boundary condition using the computed stress intensity factor, which converges with optimal speed. From the solution they could get an accurate solution just by adding the singular part. This approach uses the polar coordinate and the cut-off function to control the singularity and the boundary condition. In this paper we consider Poisson equations with multiple singular points, which involves different cut-off functions which might overlaps together and shows the way of cording in FreeFEM++ to control the singular functions and cut-off functions with numerical experiments.
A boundary sequence can be a good representation of arbitrary shapes, because it can represent them simply and precisely. However, boundary sequences have not been used as a representation of arbitrary shapes, because the pixel-based shape-features such as area, centroid, orientation, projection and so forth, could not be computed directly from them. In this paper, we show that the shape-features can be easily computed from the boundary sequences by introducing the cross-sections that are defined as vertical (or horizontal) line segments in a shape. A cross-section generation method is proposed, which generates cross-sections of the shape efficiently by tracing the boundary sequence of the shape once. Furthermore, a boundary sequence extraction method is also proposed, which generates a boundary sequence for each shape in a binary image automatically The proposed methods work well even if a shape has holes. Eventually, we show that a boundary sequence can be used effectively for representing arbitrary shapes.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.11
no.3
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pp.136-150
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2008
Many studies have been carried out for automatic extraction of building by LiDAR data or airphoto. Combining the benefits of 3D location information data and shape information data of image can improve the accuracy. So, in this research building recognition algorithm based on contour was used to improve accuracy of building recognition by LiDAR data and elaborate building boundary recognition by airphoto. Building recognition algorithm based on contour can generate building boundary and roof structure information. Also it shows better accuracy of building detection than the existing recognition methods based on TIN or NDSM. Out of creating buffers in regular size on the building boundary which is presumed by contour, this research limits the boundary area of airphoto and elaborate building boundary to fit into edge of airphoto by double active contour. From the result of this research, 3D building boundary will be able to be detected by optimal matching on the constant range of extracted boundary in the future.
Because of the high energy of the treatment beam, contrast of portal films is very poor. Many image processing techniques have been applied to the portal images but a significant drawback is the loss of definition on the edges of the treatment field. Analysis of this problem shows that it may be remedied by separating the treatment field from the background prior to enhancement and uslng only the pixels within the field boundary in the enhancement procedure. A new edge extraction algorithm for accurate extraction of the radiation field boundary from portal Images has been developed for contrast enhancement of portal images. In this paper, portal image segmentation algorithm based on Sobel filtration, labelling processes and morphological thinning has been presented. This algorithm could automatically search the optimal threshold value which is sensitive to the variation of the type and quality of portal images.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.2
no.4
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pp.324-329
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1996
In this paper, we present a vision algorithm to extract the tire information markings on the sidewall of tires. Since the appearance of tire marks is the same as its background, a primary feature to distinguish tire marks from their background is the roughness. Generally, the roughness of tire marks is different from that of its bakground: the surface of tire marks is smoother than the backgrounds. Light incident on the tire surface is reflected differently according to the roughness. For smoother surfaces, the surface irradiance is much stronger than that of rough surfaces. Based on these phenomena and observation, we propose an optimal illumination condition based on Torrance-Sparrow reflection model. We also develop an efficient reflectance-ratio based operator to extract the boundary of tire marks. Even with a very simple masking operation, we were able to obtain remarkable boundary extraction results from real experiments using many tires. By explicitly using the surface reflection model to explain the intensity variation on the black tire surface, we demonstrate that a physics-based vision method is powerful and feasible in extracting surface markings on tires.
In this paper, a simple but effective algorithm to reduce the computational complexity of thumbnail generation and to improve image quality without aliasing artifacts is proposed. For the high speed decoding, the proposed algorithm performs partial decoding per $4{\times}4$ boundary in TU(Transform Unit), and preforms TU boundary in PU(Prediction Unit). The proposed method defines the weights based on intra prediction directions and estimates the thumbnail pixel by using that weights. this method remains thumbnail extraction time and improves thumbnail image quality compared with conventional algorithms.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.49
no.5
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pp.81-90
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2007
Watershed topographical information is required in hydrologic analysis, supporting efficient hydrologic model operation and managing water resources. Watershed topographical data extraction systems based on desktop GIS are abundant these days placing burdens for spatial data processing on users. This paper describes development of a Web-based Geographic Information Systems that can delineate the Geum River sub-basins and extract watershed topographical data in real time. Through this system, users can obtain a watershed boundary by selecting outlet location and then extracting topographical data including watershed area, boundary length, average altitude, slope distribution about the elevation range with Web browsers. Moreover, the system provides watershed hydrological data including land use, soil types, soil drainage conditions, and NRCS(Natural Resources Conservation Service) curve number for hydrologic model operation through grid overlay technique. The system operability was evaluated with the hydrological data of WAMIS(Water Management Information System) with the government operation Web site as reference data.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1993.10a
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pp.1230-1242
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1993
In a case of mushroom (Lentinus Edodes L.) , visual features are crucial for grading and the quantitative evaluation of the growth state. The extracted quantitative visual features can be used as a performance index for the drying process control or used for the automatic sorting and grading task. First, primary external features of the front and back sides of mushroom were analyzed. And computer vision based algorithm were developed for the extraction and measurement of those features. An automatic thresholding algorithm , which is the combined type of the window extension and maximum depth finding was developed. Freeman's chain coding was modified by gradually expanding the mask size from 3X3 to 9X9 to preserve the boundary connectivity. According to the side of mushroom determined from the automatic recognition algorithm size thickness, overall shape, and skin texture such as pattern, color (lightness) ,membrane state, and crack were quantified and measured. A portion of t e stalk was also identified and automatically removed , while reconstructing a new boundary using the Overhauser curve formulation . Algorithms applied and developed were coded using MS_C language Ver, 6.0, PC VISION Plus library functions, and VGA graphic function as a menu driven way.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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