In order to study cortical properties in human, it is necessary to obtain an accurate and explicit representation of the cortical surface in individual subjects. Among many approaches, surface-based method that reconstructs a 3-D model from contour lines on cross-section images is widely used. In general, however, medical brain imaging has some problems such as the complexity of the images, non-linear gain artifacts and so on. Due these limitations, therefore, extracting anatomical structures from imaging data is very a complicated and time-consuming task. In this paper, we present an improved method for extracting contour lines of cortical surface from magnetic resonance images that simplifies procedures of a conventional method. The conventional method obtains contour lines through thinning and chain code process. On the other hand, the proposed method can extract contour lines from comparison between boundary data and labeling image without supplementary processes. The usefulness of the proposed method has been verified using brain image.
The new principle to measure a sizing degree by a contact angle was developed using an automatic determination of the 3-end point coordinates of the water droplet on a sheet, which could diminish the operator's bias during measurement. A constant amount of water was first placed on a sample sheet by a water dispenser, and then an image of the liquid droplet was captured by a digital camera and then transmitted to a computer. The program measuring for contact angle extracted a liquid contour by Gaussian function combined with a 8-direction chain code. The Euclidean equation was applied to the binary image of the liquid contour in order to measure the diameter of the contour. Finally, the contact angle of the liquid was calculated by using the diameter and the top coordinates. In addition, a surface free energy of the sample sheet and an elapsed time taken up to the complete absorption into the sheet were simultaneously measured with the contact angle.
Kim Hak-Kyeong;Jeong Nam-Su;Kim Sang-Bong;Lee Myung-Suk
Fisheries and Aquatic Sciences
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제4권1호
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pp.1-9
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2001
This paper describes a procedure extracting feature vector of a target cell more precisely in the case of identifying specified cell. The classification of object type is based on feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, perimeter, width and height of the object So, the feature vector plays very important role in classifying objects. Because the feature vectors is affected by noises and holes, it is necessary to remove noises contaminated in original image to get feature vector extraction exactly. In this paper, we propose the following method to do to get feature vector extraction exactly. First, by Otsu's optimal threshold selection method and morphological filters such as cleaning, filling and opening filters, we separate objects from background an get rid of isolated particles. After the labeling step by 4-adjacent neighborhood, the labeled image is filtered by the area filter. From this area-filtered image, feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, the perimeter based on chain code and the width and height based on rotation matrix are extracted. To prove the effectiveness, the proposed method is applied for yeast Zygosaccharomyces rouxn. It is also shown that the experimental results from the proposed method is more efficient in measuring feature vectors than from only Otsu's optimal threshold detection method.
We present a newly developed algorithm based on a Bayesian method for 2D tilted-ring analysis of disk galaxies which operates on velocity fields. Compared to the conventional ones based on a chi-squared minimisation procedure, this new Bayesian-based algorithm less suffers from local minima of the model parameters even with high multi-modality of their posterior distributions. Moreover, the Bayesian analysis implemented via Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling only requires broad ranges of posterior distributions of the parameters, which makes the fitting procedure fully automated. This feature is essential for performing kinematic analysis of an unprecedented number of resolved galaxies from the upcoming Square Kilometre Array (SKA) pathfinders' galaxy surveys. A standalone code, the so-called '2D Bayesian Automated Tilted-ring fitter' (2DBAT) that implements the Bayesian fits of 2D tilted-ring models is developed for deriving rotation curves of galaxies that are at least marginally resolved (> 3 beams across the semi-major axis) and moderately inclined (20 < i < 70 degree). The main layout of 2DBAT and its performance test are discussed using sample galaxies from Australia Telescope Compact Array (ATCA) observations as well as artificial data cubes built based on representative rotation curves of intermediate-mass and massive spiral galaxies.
최근 들어 인간의 의지를 컴퓨터에 전달하기 위한 수단으로 컴퓨터 시각기반 방식으로 제스처를 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 제스처 인식에서 가장 중요한 이슈는 알고리즘의 단순화와 처리 시간의 감소이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 기하학적 집합론에 근거하고 있는 수학적 형태론을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 키 아이디어는 형태론적 형상분해를 적용하여 얻은 원시형상 요소들의 중심점을 연결하는 궤적을 추적하는 것이다. 핸드 제스처 시퀀스의 중심점 궤적은 핸드 제스처의 형상에 관련된 중요한 정보를 내포하고 있다. 이러한 특징에 근거하여 본 연구에서는 원시형상 요소들의 중심점 궤적과 직접적으로 관련되는 체인코드 에지벡터로부터 형상의 특징벡터를 계산하여 핸드 제스처 시퀀스를 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 실험을 통하여 그 유용성을 증명하였다.
본 논문은 유리의 결함 검사를 위한 알고리즘을 제안한다. 기포 측정에 대한 정의와 기포의 형상을 측정하는 알고리즘을 제시하고, 비젼 시스템을 이용한 검사자동화 시스템에 적용하여 테스트를 하였다. 기포 형상에는 두가지 타입으로 원형 타입과 긴형상 타입으로 구분되며, 이 두가지 타입에 따라 측정 결과 표시 방법이 다르다. 이미지 획득 및 전저리에서는 ccd 카메라를 사용하여 획득한 영상과 결함을 찾기 위해 영상을 이진화를 했으며, 얻어진 이진영상은 chain code 알고리즘을 통해 결함의 면적, 둘레 길이 및 위치등의 정보를 추출한다. 실제 물리적 크기를 정확히 얻기 위해 카메라의 보정을 했다. 광학계의 심도에 비하여 패널의 두께가 두껍기 때문에 하나의 영상으로는 기포의 양질의 영상획득이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 높이를 변화시켜가며 획득한 영상으로 불량형상을 찾아내고, 측정하기 적합한 영상을 획득하는 화상처리 알고리즘도 제안한다. 조명은 기존에 사용한 백라이트 명시야 조명을 사용하였다. 시스템의 결함 검출율은 거의 90%이상의 성능을 나타내고 있다.
Reverse engineering has been widely used for the shape reconstruction of an object without CAD data and the measurement of clay or wood models fur the development of new products. To generate a surface from measured points by a laser scanner, typical steps include the scanning of a clay or wood model, the generation of compatible input curves, the generation of a surface and manufacturing data like G code or STL file. A laser scanner has a great potential to get geometrical data of a model for its frost measuring speed and higher precision. The data from a laser scanner are composed of many line stripes of points including small spikes and noise. A new approach using automated surface generating algorithm is introduced to deal with problems during reverse engineering process. And the input data and the generated surface are represented in IGES format, thus can be supplied to other CAD/CAM software without any data manipulation.
본 논문에서는 영상의 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 형태특징을 얻기 위해서 먼저 체인코드를 이용하여 경계선 추출을 추출하였다. 형태특징으로 객체의 경계선과 무게중심까지의 합, 표준편차 그리고 객체의 장축과 단축 비율 등을 추출하였다. 이러한 형태특징 정보를 이용하여 데이터 베이스에 저장된 영상과 질의 영상을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보 영상들을 검색하였다. 본 실험의 결과 크기, 회전 이동 등의 변화에 둔감하였다. 약 170개의 폐곡선을 이루는 영상에 대한 검색 실험을 통하여 모양 정보에 대한 정확도를 측정하였다. 실험 결과 평균 Recall/Precision이 0.72/0.83를 보임으로써 제안된 방법이 유용함을 보였다.
Pod shape of twenty soybean (Glycine max L. Merrill) genotypes was evaluated quantitatively by image analysis using elliptic Fourier descriptors and their principal components. The closed contour of each pod projection was extracted, and 80 elliptic Fourier coefficients were calculated for each contour. The Fourier coefficients were standardized so that they were invariant of size, rotation, shift, and chain code starting point. Then, the principal components on the standardized Fourier coefficients were evaluated. The cumulative contribution at the fifth principal component was higher than $95\%$, indicating that the first, second, third, fourth, and fifth principal components represented the aspect ratio of the pod, the location of the pod centroid, the sharpness of the two pod tips and the roundness of the base in the pod contour, respectively. Analysis of variance revealed significant genotypic differences in these principal components and seed number per pod. As the principal components for pod shape varied continuously, pod shape might be controlled by polygenes. It was concluded that principal component scores based on elliptic Fourier descriptors yield seemed to be useful in quantitative parameters not only for evaluating soybean pod shape in a soybean breeding program but also for describing pod shape for evaluating soybean germplasm.
Park, So Young;Yoo, Eun Jin;Lee, Dong-Cheon;Lee, Yong Wook
한국측량학회지
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제30권6_2호
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pp.643-651
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2012
Object recognition belongs to high-level processing that is one of the difficult and challenging tasks in computer vision. Digital photogrammetry based on the computer vision paradigm has begun to emerge in the middle of 1980s. However, the ultimate goal of digital photogrammetry - intelligent and autonomous processing of surface reconstruction - is not achieved yet. Object recognition requires a robust shape description about objects. However, most of the shape descriptors aim to apply 2D space for image data. Therefore, such descriptors have to be extended to deal with 3D data such as LiDAR(Light Detection and Ranging) data obtained from ALS(Airborne Laser Scanner) system. This paper introduces extension of chain code to 3D object space with hierarchical approach for segmenting point cloud data. The experiment demonstrates effectiveness and robustness of the proposed method for shape description and point cloud data segmentation. Geometric characteristics of various roof types are well described that will be eventually base for the object modeling. Segmentation accuracy of the simulated data was evaluated by measuring coordinates of the corners on the segmented patch boundaries. The overall RMSE(Root Mean Square Error) is equivalent to the average distance between points, i.e., GSD(Ground Sampling Distance).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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