• 제목/요약/키워드: image clustering

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퍼지 클러스터링을 이용한 이동 차량 추적 (Moving Vehicle Tracking using Fuzzy Clustering)

  • 양상규;이정재;소영성
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.92-101
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    • 1996
  • 차량의 증가와 도로 신장율의 저조로 교통체증은 날로 심해지고 있다. 이문제를 풀기 위한 한 방법은 교통류에 관한 실시간 정보를 얻어 교통신호를 동적으로 제어하는 것이다. 현재까지 교통류 정보를 얻기 위해 가장 많이 쓰인 것은 루프코일 인데 이것은 통과 차량의 평균속도를 측정하기 위해 필요한 차량 추적을 할 수 없는 단점이 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 영상 검지기가 출현하게 되었고 농담영상 혹은 칼라 영상열을 가정하고 있다. 본 논문에서는 칼라영상의 형태로 주어진 영상열에서 퍼지 클러스터리에 기반을 둔 이동 차량 추적 방법을 제안한다.

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스테레오카메라 기반 이동식 노면정보 검지시스템 개발에 관한 연구 (A Development of Stereo Camera based on Mobile Road Surface Condition Detection System)

  • 김종훈;김영민;백남철;원제무
    • 한국도로학회논문집
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    • 제15권5호
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    • pp.177-185
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    • 2013
  • PURPOSES : This study attempts to design and establish the road surface condition detection system by using the image processing that is expected to help implement the low-cost and high-efficiency road information detection system by examining technology trends in the field of road surface condition information detection and related case studies. METHODS : Adapted visual information collecting method(setting a stereo camera outside of the vehicle) and visual information algorithm(transform a Wavelet Transform, using the K-means clustering) Experiments and Analysis on Real-road, just as four states(Dry, Wet, Snow, Ice). RESULTS : Test results showed that detection rate of 95% or more was found under the wet road surface, and the detection rate of 85% or more in snowy road surface. However, the low detection rate of 30% was found under the icy road surface. CONCLUSIONS : As a method to improve the detection rate of the mobile road surface condition information detection system developed in this study, more accurate phase analysis in the image processing process was needed. If periodic synchronization through automatic settings of the camera according to weather or ambient light was not made at the time of image acquisition, a significant change in the values of polarization coefficients occurs.

Medical Image Segmentation: A Comparison Between Unsupervised Clustering and Region Growing Technique for TRUS and MR Prostate Images

  • Ingale, Kiran;Shingare, Pratibha;Mahajan, Mangal
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권5호
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    • pp.1-8
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    • 2021
  • Prostate cancer is one of the most diagnosed malignancies found across the world today. American cancer society in recent research predicted that over 174,600 new prostate cancer cases found and nearly 31,620 death cases recorded. Researchers are developing modest and accurate methodologies to detect and diagnose prostate cancer. Recent work has been done in radiology to detect prostate tumors using ultrasound imaging and resonance imaging techniques. Transrectal ultrasound and Magnetic resonance images of the prostate gland help in the detection of cancer in the prostate gland. The proposed paper is based on comparison and analysis between two novel image segmentation approaches. Seed region growing and cluster based image segmentation is used to extract the region from trans-rectal ultrasound prostate and MR prostate images. The region of extraction represents the abnormality area that presents in men's prostate gland. Detection of such abnormalities in the prostate gland helps in the identification and treatment of prostate cancer

개선된 IAFC 모델을 이용한 영상 대비 향상 기법 (An Image Contrast Enhancement Technique Using the Improved Integrated Adaptive Fuzzy Clustering Model)

  • 이금분;김용수
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제11권9호
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    • pp.777-781
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    • 2001
  • 본 논문은 저대비 영상을 처리하여 보다 향상된 영상을 얻고자 펴지 함소와 개선된 IAFC 모델을 적용한 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 저대비에 의한 영상 정보의 불확실성이 무작위성보다 명암도의 모호성과 퍼지성에 근거한다는 점에서 퍼지 집합이론을 영상 향상 기법을 개발하는데 적용한다. 영상 향상의 단계를 퍼지화, 대비 강화 연산, 비퍼지화 단계로 나눠볼 수 있으며, 퍼지화 및 비퍼지화 과정에서 적절한 교차점 선택이 요구되고 이때 개선된 IAFC 모델을 적용하여 최적의 교차점을 선택한다. 데이터 대한 정신없이 임계 파라미터를 조정함으로써 클러스터링을 할 수 있는 개선된 IAFC 모델로 두 클래스만을 형성하도록 하여 명암도의 애매성이 최대가 되는 교차점을 찾아 대비를 강화시킨다. 대비 향상의 정략적 측정을 위해 퍼지성 지수를 사용하며 히스토그램 균등화 기법을 사용한 대비 향상 결과와 비교한다. 저대비 영상에 대해 최적의 교차점의 위치를 정하는 제안한 기법의 결과가 많은 실험영상을 통해 우수함을 보여주고 있다.

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Reference Map을 이용한 시계열 image data의 자동분류법 (Automatic Classification Method for Time-Series Image Data using Reference Map)

  • 홍선표
    • 한국음향학회지
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    • 제16권2호
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    • pp.58-65
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    • 1997
  • 본 논문에서는 시계열 image data를 안정되고 높은 정확도로 분류할 수 있는 자동분류법을 제안하였다. 제안한 방법은 대상 영역에 관한 분류도가 기존재하던 가, 아니면 최소한 시계열 image data 중 어느 한 image data가 분류되어 있다고 하는 전제조건에 그 기초를 두고 있다. 분류도는 training area를 선정하기 위라여 사용하는 기준주제도로 사용되어진다. 제안한 방법은 1)기준주제도를 사용한 training data의 추출, 2)taining data의 균질성에 의거한 변화화소의 검출, 3)검출된 변화화소에 대한 clustering, 4)training data의 재구성, 5)maximum likelihood classifier와 같은 판별법에 의한 분류 등 5개의 단계로 구성된다. 제안한 방법의 성능을 정량적으로 평가하기 위하여 4개의 시계열 Landsat TM image data를 제안한 방법과 숙련된 operator가 필요한 기존의 방법으로 각각 분류하여 비교 검토하였다. 그 결과, 기존의 방법으로는 숙련된 operator가 필요하고, 분류도를 얻기까지 수일이 소요되는 데 반하여, 제안한 방법으로는 숙련된 operator 없이, 신뢰성 있는 분류도를 수 시간 내에 자동으로 얻을 수 있었다.

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자기애자의 자기부 균열 식별을 위한 이미지 처리기법 개발 (Development of Image Process for Crack Identification on Porcelain Insulators)

  • 최인혁;신구용;안호성;구자빈;손주암;임대연;오태근;윤영근
    • 한국전기전자재료학회논문지
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    • 제33권4호
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    • pp.303-309
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    • 2020
  • This study proposes a crack identification algorithm to analyze the surface condition of porcelain insulators and to efficiently visualize cracks. The proposed image processing algorithm for crack identification consists of two primary steps. In the first step, the brightness is eliminated by converting the image to the lab color space. Then, the background is removed by the K-means clustering method. After that, the optimum image treatment is applied using morphological image processing and median filtering to remove unnecessary noise, such as blobs. In the second step, the preprocessed image is converted to grayscale, and any cracks present in the image are identified. Next, the region properties, such as the number of pixels and the ratio of the major to the minor axis, are used to separate the cracks from the noise. Using this image processing algorithm, the precision of crack identification for all the sample images was approximately 80%, and the F1 score was approximately 70. Thus, this method can be helpful for efficient crack monitoring.

HSI 컬러모델 및 명도 군집화를 이용한 영상에서의 그림자영역 추출 (Shadowing Area Detection in Image by HSI Color Model and Intensity Clustering)

  • 최연웅;장영운;박정남;조기성
    • 한국측량학회지
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    • 제26권5호
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    • pp.455-463
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    • 2008
  • 광학센서를 이용한 자료취득과정 중 발생하는 그림자는 영상내 동일 지물에 대한 밝기값의 지속성을 훼손하여 영상에 의한 지상 정보를 해석함에 있어 방해요소로 작용한다. 본 연구에서는 영상정보의 활용에 있어 그림자 영역을 추출하고 그림자에 의한 영상 왜곡을 제거하기 위한 기법에 관한 연구로써 자료원이 다른 보조자료의 활용을 배제하고 단일 컬러 영상으로부터 도심지의 지상 객체에 의한 그림자를 제거하기 위하여 HSI 컬러모델의 명도(intensity) 정보를 이용하여 그림자 영역을 추출하였으며 퓨리어 변환에 의한 그림자 영역 복원기법을 적용함으로써 영상에서의 그림자 영향을 제거하였다.

현대한옥의 집합구성 유형과 모델특성 연구 (A Study on Cluster Housing Model and Characteristics of Modern Hanok)

  • 손승광
    • 한국주거학회논문집
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    • 제24권6호
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    • pp.141-150
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    • 2013
  • Hanok is Korea's traditional housing, which is build detached unit. Most of the People who live in the environment of residential high-rise apartments likes new residential environment, and pursue eco-friendly homes, health homes, especially traditional Hanok was reassure potential. In urban context, resident think more compact land use in Hanok also, because Hanok is dissatified in compact land use, and it should be build as more economic aspect. The purpose of this study is to propose a typology which traditional Hanok also can be build higher land use and traditional values as a modern housing type; First of all, clustered Hanok is formed by traditional houses and interior spaces in modern house., and its types are configured by lifestyle of modern and image element of traditional Hanok. This kinds of clustering Hanok can be seen from historical city, but the trends is a minority of the housing type and form. Now, the modern clustering Hanok, even though handful of cases, appears as sustainable housing type, its possibilities as a new housing should be more detailed researches. A elements of Modern cluster Hanok discused in layout, plan, envelopment of house, structure, roofs, and the coordination of the element can be so much diverse.

퍼지 클러스터링을 이용한 확률분포함수 기반의 다중문턱값 선정법 (Selection Method of Multiple Threshold Based on Probability Distribution function Using Fuzzy Clustering)

  • 김경범;정성종
    • 한국정밀공학회지
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    • 제16권5호통권98호
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    • pp.48-57
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    • 1999
  • Applications of thresholding technique are based on the assumption that object and background pixels in a digital image can be distinguished by their gray level values. For the segmentation of more complex images, it is necessary to resort to multiple threshold selection techniques. This paper describes a new method for multiple threshold selection of gray level images which are not clearly distinguishable from the background. The proposed method consists of three main stages. In the first stage, a probability distribution function for a gray level histogram of an image is derived. Cluster points are defined according to the probability distribution function. In the second stage, fuzzy partition matrix of the probability distribution function is generated through the fuzzy clustering process. Finally, elements of the fuzzy partition matrix are classified as clusters according to gray level values by using max-membership method. Boundary values of classified clusters are selected as multiple threshold. In order to verify the performance of the developed algorithm, automatic inspection process of ball grid array is presented.

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