Shape description and its corresponding matching algorithm is one of the main concerns in MPEG-7. In this paper, a new method is proposed for shape registration of 2D objects for MPEG-7 Shapes are recognized using the Hu statistical moments in frequency domain. The Hu moments are moment-based descriptors of planar shapes, which are invariant under general translation, rotational, scaling, and reflection transformation. The image is transformed into frequency domain using Fourier Transform. Annular and radial wedge distributions fur the power spectra are extracted. Different statistical features (Hu moments) are found f3r the power spectrum of each selected transformed individual feature. The Euclidean distance of the extracted moment descriptors of the features are found with respect to the shapes in the database. The minimum Euclidean distance is the candidate for the matched shape. The simulation results are performed on the test shapes of MPEG-7.
본 논문에서는 실내환경의 3차원 복원을 위해 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3차원 점군에 대한 정합 기법을 제안한다. 일반적으로, 기존의 정합 방법들은 많은 계산량을 요하며, 정합하는데 많은 시간이 소요된다 또한, 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 점군에 대해서는 정합이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 투영 기반 정합 방법을 제안한다. 첫 번째, 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3차원 점들을 제거하고, 공간적 특성을 이용하여 현재 화소의 주변 3차원 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 장면에서의 3차원 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 두 단계 정수 매핑을 적용한 후 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용해 대응점을 찾는다. 그리고 적응적 탐색 영역에 기반하여 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 대응되는 점들에 대한 색을 참조하여 최종적인 색을 계산하고, 위의 과정을 연속된 장면에 적용함으로써 실내환경을 복원한다. 제안된 방법은 대응점을 2차원 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄이며, 3차원 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 정합이 효과적이다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 몇 장면에 대한 색과 깊이 영상만으로도 실내환경의 3차원 복원이 가능하다.
본 논문에서는 연속시점에서 촬영한 CT 영상에서 대응되는 폐결절을 추적 관찰하기 위한 폐결절 정합 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 다섯 단계로 구생된다. 첫째, 분할된 폐를 포함하는 최적경계볼륨의 중심으로 위치 차이를 보정한다. 둘째, 초기 CT 영상과 추적 CT 영상에서 가장 높은 밝기값을 가지고 있는 갈비뼈 구조를 포함하는 관상최대강도투사 영상을 생성한다. 셋째, 두 관상최대강도투사 영상 간의 정규화된 평균 밝기값 차이를 통해 강체 변환을 최적화한다. 넷째, 강체 정합 후에 폐결절 중심 간의 유클라디안 거리 측정을 통해 대응되는 폐결절 대응 후보를 정의한다. 마지막으로, 폐결절을 매칭하기 위하여 초기 CT 영상 내에 폐결절 템플릿과 추적 CT 영상 내에 탐색 볼륨 간의 템플릿 매칭을 수행 한다. 본 제안 방법의 결과를 평가하기 위하여 육안 평가, 정확성 및 수행시간 측정을 수행하였다. 실험결과 관상최대강도투사를 기반으로 하는 강체정합과 지역적 템플릿 매칭을 이용하여 폐결절이 정확하고 빠르게 정합됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 지능형 영상 감시시스템을 위한 LDA기반 원거리 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 기존 단일 거리 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법은 얼굴인식률은 향상되지만 사용자가 직접 움직이며 학습용 거리별 얼굴영상을 취득해야하는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 단일 거리에서 취득한 얼굴영상을 이용해 거리별 얼굴영상을 자동으로 생성하여 학습으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 얼굴인식 방법과 동일한 수준의 사용자 협조에서 거리별 사용자 등록영상을 생성할 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 기존 단일 거리 학습영상 기반 알고리즘에 비해 근거리에서 평균 16.3%, 원거리에서 평균 18.0% 향상된 얼굴인식 성능을 나타냈고, 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법보다 근거리에서 평균 4.3%감소했지만, 원거리에서는 동일한 얼굴인식 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 영상 등록을 위한 유사도 계산에 사용되는 원형 템플릿의 설계 방법을 제안한다. 원형 템플릿은 영상의 이동 및 회전 변환에 불변한 성질을 가지고 있어 기준 영상 및 관측 영상 사이에 이동 및 회전 변환이 존재하더라도 영상 등록 제어점을 정확하게 정합하는 장점이 있다. 기준 영상의 제어점을 중심으로 일정한 거리 이내에 다수의 원주를 구성하고 각 원주 위에 일정한 간격으로 위치하는 화소들로 이루어지는 원형 템플릿을 생성하고 이를 이차원 이산 극좌표 행렬(Discrete Polar Coordinate Matrix, DPCM)으로 구성한다. 관측 영상에서도 동일한 형태의 원형 템플릿을 생성하고 탐색 범위 내의 각 위치에서 관측 영상의 원형 템플릿을 0도에서 360도 범위 내에서 일정 각도 간격으로 회전시키면서 극좌표 행렬을 생성하고 기준 영상의 극좌표 행렬과의 유사도를 Mutual Information을 이용해서 계산한다. 탐색 범위 내의 각 위치와 회전 각도에 대한 Mutual Information이 최대가 되는 화소를 정합쌍으로 결정한다. 제안한 알고리즘은 서로 다른 두 시기에 촬영한 KOMPSAT-2 영상에 적용하여 영상의 회전 변화 조건하에서 우수한 정합 성능을 보임을 확인하였다.
Probabilistic atlases for the human brain structure are more suitable than single brain atlases for representing population anatomy. In this study, we hypothesized the group-specific probabilistic atlas for accurate characteristic feature coding. Our proposed method for a new group comparison study, using a subpopulation specific probabilistic atlas, was based on this hypothesis. A knowledge-based automatic labeling technique using nonlinear registration was applied to encode group-specific regional probabilistic information. Direct atlas-based comparison using volume counting above the probability threshold, distance measurement and correlation analysis were performed based on the probabilistic atlas. Here, we applied this method for comparison between Korean and occidental groups. The results showed that this method could provide simple but intuitive regions of interest-based group analysis for the entire cortex area.
혈관분포도(vascularity) 및 세포조밀도(cellularity)와 같은 종양의 생물학적 특성을 고려한 임상표적체적을 결정하기 위하여, 국부혈류용적영상(regional cerebral blood volume map, rCBV map)과 겉보기확산계수영상(apparent diffusion coefficient map, ADC map)의 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑 할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 프로그램은 해부학적 영상 및 기능 영상 간 mutual information, affine transform, non-rigid registration을 이용한 영상 정합 기능을 제공한다. 영상 정합 후 기준 영상과 정합된 영상에서 획득한 각 segmented bone의 겹치는 체적 비율 및 contour 간 평균 거리를 이용하여 정합도 평가도 가능하다. 잔여 종양이 있는 악성신경아교종 환자의 영상을 이용하여 소프트웨어의 기능을 평가하였을 때, bone segmentation과 contour 간 평균 거리 차이를 이용한 정합도는 각각 약 74%와 2.3 mm였으며, 수동정합을 이용하여 2~5% 정도의 정합도를 향상 시킬 수 있었다. 종양의 생물학적 특성을 치료 계획에 반영할 수 있도록, color map을 이용하여 rCBV map을 분석하였으며, ADC map에서 설정한 관심 영역의 평균 확산 계수와 표준 편차 등을 계산하여 종양의 예후 인자 및 악성도를 평가하였다. 두 기능 영상이 공통적으로 나타내는 종양 체적에서 얻은 생물학적 인자를 평면 위에 맵핑하여 종양의 특성을 쉽게 파악할 수 있는 multi-functional parametric map을 구성하였다. 또한 각기능 인자에 대응되는 악성 종양의 임계값을 적용하여 주변 종양 세포에 비하여 혈관 분포도는 높으면서 확산 계수는 낮아 악성 종양 세포일 확률이 높은 영역을 구분할 수 있었다. 각 기능 영상 위에서 설정한 생물학적 종양 체적 및 악성도가 높은 국소 체적은 해부학적 영상 위에 표시하여 dicom 파일로 출력할 수 있었다. 개발한 소프트웨어는 기능적 다중영상을 이용하여 생물학적 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑하는데 적용할 수 있으며, 해부학적 영상에서 파악하기 어려운 종양의 특성 변화들을 치료 계획에 활용할 수 있다. 나아가 개발한 소프트웨어를 이용하여, 한 종류의 영상을 참고하여 종양 체적을 결정했을 때 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 치료 전이나 치료 과정에서 나타나는 종양의 조직학적, 생리학적 특성을 치료 계획에 접목하는데 활용할 수 있다.
This paper aims to review methods for computing orthogonal projection of points onto curves and surfaces, which are given in implicit or parametric form or as point clouds. Special emphasis is place on orthogonal projection onto conics along with reviews on orthogonal projection of points onto curves and surfaces in implicit and parametric form. Except for conics, computation methods are classified into two groups based on the core approaches: iterative and subdivision based. An extension of orthogonal projection of points to orthogonal projection of curves onto surfaces is briefly explored. Next, the discussion continues toward orthogonal projection of points onto point clouds, which spawns a different branch of algorithms in the context of orthogonal projection. The paper concludes with comments on guidance for an appropriate choice of methods for various applications.
본 논문에서는 CT 및 CT 혈관 조영 영상에서 강체 정합 및 뼈 소거법을 이용한 하지 혈관 자동 추출 방법을 제안한다. 첫째, 뼈의 부분적인 움직임을 반영하기 위하여 해부학 정보를 바탕으로 하지를 자동 구역화하고, 둘째, CT와 CTA 영상간 움직임을 산정하기 위하여 거리지도 기반의 강체 정합을 수행한다. 셋째, CTA 영상에서 복잡한 구조를 갖는 뼈를 제거하고 뼈에 인접한 혈관이 깎이는 것을 방지하기 위하여 뼈 소거법과 혈관 마스킹 기법을 제안한다. 넷째, 정합오차 및 연골 등의 잡음을 줄이기 위하여 혈관 추적 기반의 후 처리 과정을 통하여 보정한다. 제안 방법의 평가를 위해 육안 평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 육안 평가를 위해 차감 기법, 정합 후 차감 기법, 제안 방법을 적용한 결과를 볼륨렌더링과 최대 강도 투영영상을 사용하여 비교하였다. 정확성 평가를 위해 CTA 영상과 차감 기반 기법 및 제안 방법을 적용한 결과의 밝기값 분포도를 분석하였다. 실험 결과 뼈는 제거되고 가는 혈관 및 다른 조직의 손실 없이 혈관이 정확하게 추출되었음을 볼 수 있었고, 13명의 환자 데이터 전채에 대한 전체 수행시간은 약 40포 정도로 측정되었다.
The growth of internet infrastructure and a tremendous increment of internet users lead actively to found internet newspaper publishing companies, which are able to dig up and publish own news articles. In disregard of these quantitative growth of internet newspaper companies, the qualitative growth of them doesn't coincide with the quantitative growth. Therefore, to require social responsibility and to build healthy media environment, Korean government has put in force registration system of internet newspaper company. According to this system, internet newspaper companies have to produce at the inside over 30 percent of weekly publications, and this requisite increases the needs of its verification. This paper investigates technologies to measure the self-supplied news volumes of internet newspaper company, examines validity of them, and presents appropriate method to measure. To compare huge amount of news articles rapidly, the presented method is based on the modified edit-distance, which reflects human cognition of word and empirical information related with it. To prove correctness of our presented method, we show experimental results for some real internet news articles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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