본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 요부 초음파 영상에서 피하지방층과 등뼈 영역을 각각 분류하여 피하지방층의 하단 부분과 등뼈의 상단 부분의 경계선을 개선된 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 추출하고 이 두 경계선 내에 있는 영역을 요부의 근육 영역으로 추출한다. 본 연구에서 제안한 방법을 392개의 요부 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법은 94% 이상의 추출률을 보였다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권3호
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pp.473-482
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2017
Hand gesture recognition is regarded as new Human Computer Interaction (HCI) technologies for the next generation of mobile devices. Previous hand gesture implementation requires a large memory and computation power for hand segmentation, which fails to give real-time interaction with mobile devices to users. Therefore, in this paper, we presents a low latency and memory-efficient hand segmentation architecture for natural hand gesture recognition. To obtain both high memory-efficiency and low latency, we propose a streaming hand contour tracing unit and a fast contour filling unit. As a result, it achieves 7.14 ms latency with only 34.8 KB on-chip memory, which are 1.65 times less latency and 1.68 times less on-chip memory, respectively, compare to the best-in-class.
Many three-dimensional object modeling and display methods for computer graphics and computer vision have been developed. Recently, with the help of medical imaging devices such as computerized tomography, magnetic resonance image, etc., some of those object modeling and display methods have been widely used for capturing the shape, structure and other properties of real objects in many medical applications. In this paper, we propose the reconstruction and display method of the three-dimensional object from a series of the cross sectonal image. It is implemented by using the automatic threshold selection method and the contour following algorithm. The combination of curvature and distance, we select feature points. Those feature points are the candidates for the tiling method. As a results, it is proven that this proposed method is very effective and useful in the comprehension of the object's structure. Without the technician's responce, it can be automated.
In this paper, an algorithm that finds man-made structures in a praylevel aerial images is proposed to perform stereo matching. An extracted contour of buildings must have a high accuracy in order to get a good feature-based stereo matching result. Therefore this study focuses on the use of edge following in the original image rather than use of ordinary edge filters. The Algorithm is composed of two main categories; one is to find candidate regions in the whole image and the other is to extract exact contours of each building which each candidate region.. The region growing method using the centroid linkage method of variance value is used to find candidate regions of building and the contour line tracing algorithm based on an adge following method is used to extract exact contours. The result shows that the almost contours of building composed of line segments are extracted.
This paper proposes the new method based on contour following method with directional angle to segment the cell into the nuclei. The object image was the Thyroid Gland cell image that was diagnosed as normal and abnormal(two types of abnormal : follicular neoplastic cell, and papillary neoplastic cell), respectively. The nuclei were successfully diagnosed as normal and abnormal. this paper, improved method of digital image analysis required in basic medical science for diagnosis of cells was proposed. The object image was the Thyroid Gland cell image with difference of chromatin patterns. To segment the cell nucleus from background, the region segmentation algorithm by edge tracing was proposed. And feature parameter was obtained from discrete Fourier transformation of image. After construct a feature sample group of each cells, experiment of discrimination was executed with any verification cells. As a result of experiment using features proposed in this paper, get a better segmentation rate(70-90%) than previously reported papers, and this method give shape to get objectivity and fixed quantity in diagnosis of cells. The methods described in this paper be used immediately for discrimination of neoplastic cells.
본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재하지 않는 영역을 측정할 근육 영역으로 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 그리고 형태학적 특징을 이용하여 등뼈 영역과 피하지방을 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방의 하단 부분을 추출한다. 또한 최대 및 최소 명암도를 조정하여 얻어진 등뼈의 후보 영역에서 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 등뼈 영역을 추출한다. 추출된 등뼈 영역을 기반으로 피하지방층과 등뼈 사이를 근육의 두께로 측정한다. 본 연구에서 제안된 방법을 368개의 요부 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3{\times}3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.
외곽선 추적 알고리즘은 영상 인식 및 표현에 있어서 물체의 기본 성질을 파악하는데 중요하다. 따라서 많은 알고리즘들이 연구되어 왔으며, 이중에는 간단한 경계선 추적자 알고리즘(SBF: Simple Boundary Follower)이다. 이외에도 수정된 간단한 경계선 추적자 알고리즘 (MSBF: Modified Simple Boundary Follower), 개선된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(ISBF: Improved Simple Boundary Follower), 무어-네이버 추적 알고리즘(MNT: Moore-Neighbor Tracer), 방사형 탐색 알고리즘(RSA: Radial Sweep Algorithm), 그리고 Theo Pavlidis 알고리즘(TPA)이 있다. 이러한 알고리즘들은 추적 경로 특성들이 다르며 각기 장점과 제약성이 있다.외곽선 알고리즘들의 제약성은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 알고리즘 특성에 따라 외곽선 픽셀간 인접 형태에 따라 추적하지 못하는 경우가 존재할 수 있다는 것이다. 또 다른 하나는 외곽선 추적 알고리즘의 시작과 종료 조건에 따라서 특정 위치 픽셀들을 찾지 못하는 경우도 존재한다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 중심으로 외곽선 추적 알고리즘들의 성능을 분석하였다. 또한, ISBF의 시작 조건과 TPA의 인너코너 추적을 개선하는 기법들을 제안하여 이를 해결토록 하였다. 실험 결과 제안한 기법들은 외곽선 추적 성능을 개선하는데 효과적이었다.
본 논문에서는 영상처리기(image processor)가 내장되어 있지 않은 영상획득기(frame grabber) CCD 카메라만을 가지고 2차원 및 3차원 운동 측정과 분석을 위한 실시간 마커 인식 알고리즘을 개발하였다. 검색 범위의 축소를 통해 마커 출현 예상 위치를 추정하는 추적 알고리즘을 제시하며, 예상 범위 내에서 실제 마커를 탐색하는 알고리즘으로서 전화면 검색기법, 회오리 검색 기법, 사방팔방 기법을 제시하며, 인식된 마커의 중점을 찾는 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시한 알고리즘들은 실시간 마커 인식을 위해 검색 대상의 범위를 축소하는데 그 목적을 두었다. 인식된 마커의 중점을 찾는 알고리즘은 기존의 외곽선 축출 방법보다 빠른 중점 축출 알고리즘이다.
Kodur, V.K.R.;Ghani, B.A.;Sultan, M.A.;Lie, T.T.;El-Shayeb, M.
Structural Engineering and Mechanics
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제12권5호
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pp.559-572
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2001
A numerical model, in the form of a computer program, for evaluating the fire resistance of insulated wide-flange steel columns is presented. The three stages associated with the thermal and structural analysis in the calculation of fire resistance of columns is explained. The use of the computer program for tracing the response of an insulated steel column from the initial pre-loading stage to collapse, due to fire, is demonstrated. The validity of the numerical model used in the program is established by comparing the predictions from the computer program with results from full-scale fire tests. Details of fire tests carried out on wide-flange steel columns protected with ceramic fibre insulation, together with results, are presented. The computer program can be used to evaluate the fire resistance of protected wide-flange steel columns for any value of the significant parameters, such as load, section dimensions, column length, type of insulation, and thickness of insulation without the necessity of testing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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