• 제목/요약/키워드: contour matching

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관상동맥 혈관내부 초음파 영상에서 내벽 및 외벽 윤곽선 자동추출을 위한 영상처리 알고리즘 개발 (Development of an image processing system to detect automatically intimal and adventitial contours from intravascular ultrasound images)

  • 김희식
    • 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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    • 대한의용생체공학회 1994년도 춘계학술대회
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    • pp.27-31
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    • 1994
  • Intravascular ultrasound images of coranary artery contain very important informations on heart disease. The intimal contours on the image show informations and data to examine intravascular problems of patients. A new computation algorithm to detect the intimal and adventitial contours from the intravascular images was developed. An Image processing on gray level image was used. It uses arrays of pixels in each radial lines on the images. A "Robert" filter was adopted at first step for one dimensional image processing. Some other calculation techniques were developed to inclose the accuracy of automatically detected contours. The standard contour data to compare with automatically detected contour data were obtained through manually tracing by experienced cardiological medical doctors. The result of the new algorithm shows high accuracy of 80 % matching with the standard contour data.

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적응공명이론에 의한 자동 부분형상 인식시스템 (Automatic partial shape recognition system using adaptive resonance theory)

  • 박영태;양진성
    • 전자공학회논문지B
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    • 제33B권3호
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    • pp.79-87
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    • 1996
  • A new method for recognizing and locating partially occluded or overlapped two-dimensional objects regardless of their size, translation, and rotation, is presented. Dominant points approximating occuluding contoures of objects are generated by finding local maxima of smoothed k-cosine function, and then used to guide the contour segment matching procedure. Primitives between the dominant points are produced by projecting the local contours onto the line between the dominant points. Robust classification of primitives. Which is crucial for reliable partial shape matching, is performed using adaptive resonance theory (ART2). The matched primitives having similar scale factors and rotation angles are detected in the hough space to identify the presence of the given model in the object scene. Finally the translation vector is estimated by minimizing the mean squred error of the matched contur segment pairs. This model-based matching algorithm may be used in diveerse factory automation applications since models can be added or changed simply by training ART2 adaptively without modifying the matching algorithm.

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다중 관측 모델을 적용한 입자 필터 기반 물체 추적 (Visual Object Tracking based on Particle Filters with Multiple Observation)

  • 고형승;조용군;강훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.539-544
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    • 2004
  • 본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반 한 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이지안(Bayesian) 추론 규칙을 적용하는 추적구조를 갖고 있기 때문에 다른 어떤 종류의 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보인다. 논문에서는 실험 결과를 통해, 외곽(contour) 추적 입자 필터가 복잡한 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 증명한다.

스테레오 안저 영상에서 시각신경원반과 시각신경패임의 분할 (Segmentation of the Optic Nerve Head and theOptic Cup on Stereo Fundus Image)

  • 김필운;박성헌;이윤정;원철호;서용수;김명남
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.492-501
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    • 2005
  • 본 논문에서는 스테레오 안저 영상에서 시각신경원반의 깊이 값을 고려하는 시각신경원반과 시각신경패임 영역의 새로운 분할방법을 제안하였다. 스테레오 안저 영상에서 스테레오 정합을 수행할 때 발생할 수 있는 오류의 요인들을 분석하여 보정 방법들을 구현하였다. 또한, 시각신경원반과 시각신경패임 영역을 정확하게 추출하기 위하여 시각신경원반의 3차원 깊이 정보를 이용하는 새로운 동적 윤곽선 모델을 제안하였다. 다양한 스테레오 안저 영상을 대상으로 한 실험결과, 제안한 방법이 시각신경원반과 시각신경패임을 효과적으로 분할 할 수 있음을 확인하였다.

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나무 성장 시뮬레이션을 이용한 의자 모델링 기법 (Tree-inspired Chair Modeling)

  • ;변혜원
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.29-38
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    • 2017
  • 본 논문은 나뭇가지 패턴을 의자의 골격에 임의로 합성하는(Tree-Inspired Chair) 모델링 기법을 제안한다. 여러 개의 입력모델을 합성하는 기존 기법과 다르게, 제안 기법은 하나의 메쉬만 사용하여, 사용자가 원하는 부분의 contour mesh로부터 나무 성장 시뮬레이션으로 생성된 패턴을 갖는 의자 모델링이 가능하다. 우리는 나뭇가지 패턴을 생성시킬 영역 contour mesh를 효율적으로 추출하기 위하여 새로운 기법을 제안한다. 우선, 입력된 모델의 face 면적에 기반한 contour mesh를 생성하고, 그 메쉬의 앞뒷면 정보를 이용하여 연결정보가 복원된 skeleton mesh를 생성한다. 또한, 입력 모델의 형상과 유사하게 나뭇가지 패턴을 생성하기 위해 형상 표면의 tangent vector를 고려하는 3-way 나무성장 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안기법은 기존의 가구 모델을 이용하여 간단한 파라미터의 조작만으로 나뭇가지 형상과 가구 모델의 골격을 결합하는 새로운 형태의 가구 모델링을 보여준다. 우리는 실험을 통하여 제안 기법의 성능과 유효성을 보여주었다.

두뇌 자기공명영상에서의 corpus callosum의 자동인식 알고리즘 (Algorithm for automatic recognition of corpus callosum from saggital brain MR images)

  • 허신;이철희
    • 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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    • 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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    • pp.62-63
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    • 1998
  • In this paper, a new method to find the corpus callosum from sagittal brain MR images is proposed, which uses the statistical characteristics and shape information of corpus callosum. First, we extract regions satisfying the statistical characteristics of the corpus callosum and then find a region matching the shape information. In order to match the shape information, a new directed window region growing algorithm is proposed instead of using conventional contour matching algorithms. Using the proposed algorithm, we adaptively relax the statistical requirement until we find a region matching the shape information. Experiments show very promising results.

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체인 코드 트리밍과 가중 원형 정합을 이용한 인쇄체 숫자 인식 (Machine-printed Numeral Recognition using Weighted Template Matching with Chain Code Trimming)

  • 정민철
    • 지능정보연구
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    • 제13권4호
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    • pp.35-44
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    • 2007
  • 본 논문에서는 인쇄체 숫자를 인식하기 위해 가중 원형 정합(weighted template matching) 방법을 제안한다. 원형 정합은 입력 영상 전체를 하나의 전역적인 특징으로 처리하는데 반해, 제안된 가중 원형 정합은 패턴의 특징이 나타나는 국부적인 영역에 해밍 거리(Hamming distance)의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높인다. 또한 원형 정합은 영상을 이진화(binarization)할 때 발생되는 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈에 취약하다. 이러한 랜덤 노이즈를 제거하기 위해 본 논문에서는 체인 코드 트리밍(chain code trimming)방법을 제안한다. 체인 코드 트리밍은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 특정 유형의 체인 코드를 제거, 교정함으로써 이루어진다. 실험에서는 기존의 원형 정합을 사용했을 때와 체인 코드 트리밍을 한 후 가중 원형 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)을 서로 비교한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법에 의해 인쇄체 숫자의 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.

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항공 LiDAR와 항공사진을 이용한 건물 경계 정교화 (Refinement of Building Boundary using Airborne LiDAR and Airphoto)

  • 김형태;한동엽
    • 한국지리정보학회지
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    • 제11권3호
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    • pp.136-150
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    • 2008
  • 항공사진이나 LiDAR 데이터를 이용하여 건물의 자동 추출에 있어서 많은 연구가 이루어졌지만, 3차원 위치정보와 영상의 형상정보라는 두 데이터의 장점을 융합하여 정확도를 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 등고선 기반의 건물인식 알고리즘을 사용하여 LiDAR 데이터를 이용한 건물 인식 정확도를 향상시키고, 항공사진을 이용하여 건물 경계의 정교화도 추구하였다. 등고선기반 건물 인식 방법은 건물의 경계와 지붕구조물 정보를 생성할 수 있으며, 기존 TIN기반 인식 방법이나 NDSM기반 방법보다 우수한 건물 탐지 정확도를 보여주었다. 등고선으로 추정된 건물경계에 일정한 크기의 버퍼를 생성하여 항공사진의 경계영역을 한정시키고, double active contour를 사용하여 항공사진의 에지에 맞도록 건물경계를 정교화 하였다. 본 연구성과를 이용하여 향후 추출된 개체 경계의 일정 범위에서 최적의 정합을 수행하여 3차원 건물 경계를 생성할 수 있다.

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블록 기반 영역 분할을 이용한 객체 기반 스테레오 정합 기법 (An Object-based Stereo Matching Method Using Block-based Segmentation)

  • 곽노윤
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.257-263
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    • 2004
  • 본 논문은 객체 기반 스테레오 정합에 있어서, 분할영역 내부에 존재하는 단계적인 변위의 변화를 추정할 수 있는 스테레오 정합 알고리즘에 관한 것이다. 우산 분할영역을 효과적으로 표현할 수 있는 복수의 샘플점들을 선정한 다음에 각 샘플점 주위에 인접한 영역 내부의 미소영역을 취하여 스테레오 정합을 수행한다. 이후, 선택된 각 샘플점의 변위에 의한 평면의 방정식을 이용하여 내부 변위들을 보간한다. 제안된 방법에 따르면, 샘플점에서 얻어진 변위 값을 영역내부로 전파시킴으로써 깊이 추정이 단지 특징점들에서만 국한되는 특징 기반 기법의 문제점을 해결할 수 있으며, 또한 분할영역의 외곽선에서 샘플점을 추출함으로써 단순 영역에서의 깊이 추정이 모호하게 되는 영역기반 기법의 문제점을 효과적으로 억제시킬 수 있다.

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Automatic Building Reconstruction with Satellite Images and Digital Maps

  • Lee, Dong-Cheon;Yom, Jae-Hong;Shin, Sung-Woong;Oh, Jae-Hong;Park, Ki-Surk
    • ETRI Journal
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    • 제33권4호
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    • pp.537-546
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    • 2011
  • This paper introduces an automated method for building height recovery through the integration of high-resolution satellite images and digital vector maps. A cross-correlation matching method along the vertical line locus on the Ikonos images was deployed to recover building heights. The rational function models composed of rational polynomial coefficients were utilized to create a stereopair of the epipolar resampled Ikonos images. Building footprints from the digital maps were used for locating the vertical guideline along the building edges. The digital terrain model (DTM) was generated from the contour layer in the digital maps. The terrain height derived from the DTM at each foot of the buildings was used as the starting location for image matching. At a preset incremental value of height along the vertical guidelines derived from vertical line loci, an evaluation process that is based on the cross-correlation matching of the images was carried out to test if the top of the building has reached where maximum correlation occurs. The accuracy of the reconstructed buildings was evaluated by the comparison with manually digitized 3D building data derived from aerial photographs.