• 전자공학회논문지B
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• 제33B권7호
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• pp.138-146
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• 1996

In this paper, w epropose a new mehtod to represent the shape and to recognize the object. The shape description and the matching is implemented by using the distance transform on the morphological skeleton. The employed distance transform is the chamfer (3,4) distance transform, because the chamfer distance transform (CDT) has an approximate value to the euclidean distance. The 2-D object can be represented by means of the distribution of the distance transform on the morphological skeleton, the number of skeletons, the sum of the CDT, and the other features are employed as the mtching parameters. The matching method has the invariant features (rotation, translation, and scaling), and then the method is used effectively for recognizing the differently-posed objects and/or marks of the different shape and size.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.670-675
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• 2001

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.193-196
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• 2010

본 논문에서는 Chamfer Matching을 이용하여 차량 영상의 형태를 대형, 중형, 소형으로 분류하는 방법을 제안하며, 다음과 같이 두 단계로 구성된다. 첫 번째, 템플릿 후보 영상에서 차량 윤곽선을 추출한 후, 윤곽선으로부터의 거리변환을 통해 에지 거리 템플릿을 생성한다. 두 번째, 입력 영상과 템플릿 간의 거리 값 차이가 최소인 템플릿의 형태로 차량형태를 분류한다. 거리 값이란 입력 영상의 차량 윤곽선의 한 픽셀이 템플릿의 경계와 얼마나 떨어져 있는가를 나타낸 것이다. 실험 결과 제안된 방법은 실험 영상에 대해 80%의 만족할만한 성능을 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.493-498
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• 2007

In this paper, a 2-dimensional accurate edge-based matching algorithm using subpixel edges is proposed that combines the Generalized Hough Transform(GHT) and the Chamfer matching to complement the weakness of either method. First, the GHT is used to find the approximate object positions and orientations, and then these positions and orientations are used as starting parameter values to find more accurate position and orientation using the Chamfer matching with distance interpolation. Finally, matching accuracy is further refined by using a subpixel algorithm. Testing results demonstrate that greater matching accuracy is achieved using subpixel edges rather than edge pixels.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.291-294
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• 2004

Semantic video object extraction is important for tracking meaningful objects in video and object-based video coding. We propose a fast semiautomatic video object extraction algorithm which combines a watershed segmentation schemes and chamfer distance transform. Initial object boundaries in the first frame are defined by a human before the tracking, and fast video object tracking can be achieved by tracking only motion-detected regions in a video frame. Experimental results shows that the boundaries of tracking video object arc close to real video object boundaries and the proposed algorithm is promising in terms of speed.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.37-46
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• 2010

본 논문에서는 개선된 챔퍼매칭(Chamfer Matching)으로 2차원 평면 객체 모델을 추적하는 방법을 제시한다. 기존 챔퍼매칭은 배경이 복잡할 경우 객체와 영상간의 유사도를 계산하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 챔퍼매칭을 에지와 코너특징을 사용해 복잡한 배경에서도 유사도를 계산할 수 있도록 개선한다. 개선된 챔퍼매칭은 기하(Geometric) 모델을 추적하는 파티클 필터(Particle Filter)의 우도함수로 사용된다. 기하모델은 2차원 평면 객체를 에지 및 코너 특징점과 포즈로 모델링하며, 색상 변화에 안정적인 객체서술자이다. 파티클 필터는 칼만필터 보다 더 비선형적인 추적 방법이다. 따라서 제안된 방법은 복잡한 환경에서 객체를 추적하기 위해 기하모델 및 파티클 필터, 개선된 챔퍼 매칭을 사용한다. 실험 결과에서는 제안 방법의 강건함을 기존 방법의 비교를 통해 나타낸다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.451-453
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• 2011

본 논문에서는 챔퍼 디스턴스 매칭(chamfer distance matching)를 이용하여 위성 영상 상의 북한군 자주포진지(self-propellent artillery position)를 매칭하는 기법을 제안한다. 먼저 입력되는 위성 영상을 잡음환경에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 이용하여 에지(edge)를 추출한다. 추출된 에지 영상의 각 픽셀에 대해 가장 가까운 에지까지의 거리를 나타내는 거리 변환(distance transform) 영상을 생성한다. 템플릿 영상은 다양한 자주포진지 영상에서 샘플링된 영상으로 에지를 추출한 후 거리 변환을 거친다. 마지막으로 템플릿 영상을 입력된 거리 변환 영상에 윈도우 슬라이딩(window sliding)하여 최소값의 가지는 위치를 구한다. 제안 기법은 잡음에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 사용하여 기상조건에 의한 입력 영상의 편차에도 효율적인 매칭이 가능하다. 또한 에지 기반의 챔퍼 매칭을 이용하기 때문에 비 균일 조명 환경에서도 강인한 매칭이 이루어진다. 전산 모의 실험에서 제안 알고리즘은 입력 위성 영상 상의 자주포진지를 적은 계산량으도 신뢰있게 매칭함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권1호
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• pp.41-49
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• 2005

본 논문에서는 동일 환자에 대하여 시간차론 두고 촬영한 복부 CT 영상에서 환자의 움직임에 따른 두 영상 간 차이를 보정하기 위하여 지역적 거리전파를 이용한 자동 폐 정합 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 일련의 두 볼륨데이타에서 폐 경계를 추출한 후, 폐를 포함하는 최적경계볼륨을 생성하여 초기정합을 수행한다 두 번째, 초기에 촬영한 볼륨데이타에서 지역적 거리전파를 이용하여 폐 경계로부터 3차원 거리맵을 생성한다. 세 번째, 선택적 거리 측정을 통해 두 경계간에 거리차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 3명의 환자 데이타에 대하여 영상정합을 하였고, 기존의 챔퍼매칭 정합 방법과 수행속도와 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 본 제안방법은 지역적 거리전파를 사용하여 생성된 3차원 거리맵을 이용한 선택적 거리측정을 통하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합된다.