This paper presents 3D line segment extraction method, which can be used in generating 3D rooftop model. The core of our method is that 3D line segment is extracted by using line fitting of elevation data on 2D line coordinates of ortho-image. In order to use elevations in line fitting, the elevations should be reliable. To measure the reliability of elevation, in this paper, we employ the concept of self-consistency. We test the effectiveness of the proposed method with a quantitative accuracy analysis using synthetic images generated from Avenches data set of Ascona aerial images. Experimental results indicate that the proposed method shows average 30 line errors of .16 - .30 meters, which are about $10\%$ of the conventional area-based method.
This paper presents a simultaneous localization and mapping (SLAM) of an indoor hallway environment using Rao-Blackwellized particle filter (RBPF) along with a line segment as a landmark. Based on the fact that fluent line features can be extracted around the ceiling and side walls of hallway using vision sensor, a horizontal line segment is extracted from an edge image using Hough transform and is also tracked continuously by an optical flow method. A successive observation of a line segment gives initial state of the line in 3D space. For data association, registered feature and observed feature are matched in image space through a degree of overlap, an orientation of line, and a distance between two lines. Experiments show that a compact environmental map can be constructed with small number of horizontal line features in real-time.
In this paper we propose a new method for the recognition of 2-D partially occluded objects. The border of the object is transformed to a curve in arc length-accumulated interior angle plane. The transformed curve of an image is partitioned so that each segment is bounded by the concave interior angles. In order to tolerate shape distortion due to the polygonal approximation of the boundary of the object a group of feature points of the input image are matched with those of model views. The estimation method for positions and orientations of the identified objects objects is presented.
This paper presents a method to segment semiconductor wafer ID on poor quality images. The method is based on multiple templates and normalized gray-level correlation (NGC) method. If the lighting condition is not so good and hence, we can not control the image quality, target image to be inspected presents poor quality ID and it is not easy to identify and then recognize the ID characters. Conventional several method to segment the interesting ID regions fails on the bad quality images. In this paper, we propose a multiple template method, which uses combinational relation of multiple templates from model templates to match several characters of the inspection images. To find out the optimal solution of multiple template model in ID regions, we introduce newly-developed snake algorithm. Experimental results using images from real FA environment are presented.
Tran, Hong Tai;Oh, A Ran;Na, In Seop;Kim, Soo Hyung
스마트미디어저널
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제5권1호
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pp.49-54
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2016
Medical image processing is a compulsory process to diagnose many kinds of disease. Therefore, an automatic algorithm for this task is highly demanded as an important part to construct a computer-aided diagnosis system. In this paper, we introduce an automatic method to segment the liver region from 3D abdominal CT images using Otsu method. First, we choose a 2D slice which has most liver information from the whole 3D image. Secondly, on the chosen slice, we enhanced the image based on its intensity using Otsu method with multiple thresholds and use the threshold to enhance the whole 3D image. Then, we apply a liver mask to mark the candidate liver region. After that, we execute the Otsu method again to segment the liver region from the chosen slice and propagate the result to the whole 3D image. Finally, we apply preprocessing on the frontal side of 3D images to crop only the liver region from the image.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.61-70
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2023
Image segmentation is a very crucial step in effective digital image processing. In the past decade, several research contributions were given related to this field. However, a general segmentation algorithm suitable for various applications is still challenging. Among several image segmentation approaches, graph-based approach has gained popularity due to its basic ability which reflects global image properties. This paper proposes a methodology to partition the image with its pixel, region and texture along with its intensity. To make segmentation faster in large images, it is processed in parallel among several CPUs. A way to achieve this is to split images into tiles that are independently processed. However, regions overlapping the tile border are split or lost when the minimum size requirements of the segmentation algorithm are not met. Here the contributions are made to segment the image on the basis of its pixel using min-cut/max-flow algorithm along with edge-based segmentation of the image. To segment on the basis of the region using a homogenous optimum cut algorithm with boundary segmentation. On the basis of texture, the object type using spectral partitioning technique is identified which also minimizes the graph cut value.
이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 판별하기 위한 전 단계로 추출되는 군집화된 세그먼트들 중에서, 곤충 발자국의 패턴을 분석하는 데에 부적합한 세그먼트들을 제거하기 위한 계층적 최근접 검색 기법을 제안한다. 발자국 형태와 거의 구별되지 않는 비정형적인 노이즈는 발자국과 서로 구별되는 특징을 규명하기 전까지는 영상처리 전 단계에서 완전히 제거될 수 없어 군집화 기법에 의해 추출된 세그먼트에도 이러한 노이즈를 내포하게 된다. 따라서 모든 세그먼트의 적합성을 평가하여, 노이즈 정보로 인해 타당성이 부족한 세그먼트를 제거함으로써 다음 단계에 수행되는 세그먼트들에 대한 곤충 발자국 패턴의 특징값 추출 성능이 향상될 수 있다.
본 논문에서는 가전기기에 탑재 된 FND에 표시되는 부호화 된 코드를 스마트폰으로 촬영하여 이로부터 원문데이터를 추출하는 인식기법에 대해 제안한다. 제안하는 스마트폰 기반의 FND 인식 기법은 먼저 차영상을 이용하여 입력되는 영상에서 FND의 위치를 추정한 뒤 RGB값 클러스터링을 통해 Segment를 추출한다. 다음으로 기울어진 Segment에 대한 정규화 과정을 거친 뒤 상대적인 거리를 이용하여 각각의 Segment를 인식한다. 실험을 통해 실제 스마트폰에서 사용 시 속도와 인식률이 모두 양호함을 확인하였다.
본 연구는 검사 기법에 따른 영상의 질과 방사선 피폭의 정도를 제시하여 검사자가 받는 방사선 피폭을 저감시키는 데 목적이 있다. 관상동맥 전산화 단층 혈관조영(Coronary CTA, coronary computed tomography angiography) 검사자를 대상으로 SnapShot Pulse의 전향적 동조화 기법과 SnapShot Segment의 후향적 동조화 기법으로 coronary CTA 검사에서 검사자가 받는 단면 피폭선량(CTDIvol, volume computed tomography dose index), 총 피폭선량(dose-length product; DLP)을 각각 측정하였다. 또한, Coronary CTA 촬영조건을 동일하게 팬텀을 이용하여 CT감약계수, 노이즈 및 균일도, 공간분해능을 측정하였다. 연구 결과 두기법에서 CT감약계수, 노이즈 및 균일도, 공간분해능의 질적 수준이 비슷하게 나타났으며, CTDIvol, DLP는 SnapShot Segment의 후향적 동조화 기법에 비해 피폭선량이 약 37.5%, 40.3% 감소되었다. 임상에서 coronary CTA 검사 시 SnapShot Pulse의 전향적 동조화 기법을 적극 채택하여 검사자가 받는 방사선 피폭을 감소시키기 위한 노력이 절실히 요구된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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