In this paper a robust image processing method with modified Otsu algorithm to recognize the road lane for a real-time controlled autonomous vehicle is presented. The main objective of a proposed method is to drive an autonomous vehicle safely irrespective of road image qualities. For the steering of real-time controlled autonomous vehicle, a detection area is predefined by lane segment, with previously obtained frame data, and the edges are detected on the basis of a lane width. For stable as well as psudo-robust autonomous driving with "good", "shady" or even "bad" road profiles, the variable threshold with modified Otsu algorithm in the image histogram, is utilized to obtain a binary image from each frame. Also Hough transform is utilized to extract the lane segment. Whether the image is "good", "shady" or "bad", always robust and reliable edges are obtained from the algorithms applied in this paper in a real-time basis. For verifying the adaptability of the proposed algorithm, a miniature vehicle with a camera is constructed and tested with various road conditions. Also, various highway road images are analyzed with proposed algorithm to prove its usefulness.
Defect region segmentation of TFT-LCD images is performed by combining defect pixels detected by a defect detection method into defect region, or by using morphological operations to segment defect region. Therefore, the result of segmentation of the defect region is highly dependent on the defect detection result. In this paper, we propose a method which segments defect regions sequentially according to the possibility of being included in defect regions in TFT-LCD images. The proposed method repeats the process of detecting a seed using the median value and the median absolute deviation of the image, and segments the defect region using the seeded region growing method. We confirmed the superiority of the proposed method to segment defect regions using pseudo-images and real TFT-LCD images.
Standard Gaussian Mixture Model (GMM) is a well-known method for image segmentation. However, one of its problems is that we consider the pixel as independent to each other, which can cause the segmentation results sensitive to noise. It explains why some of existing algorithms still cannot segment texts from the background clearly. Therefore, we present a new method in which we incorporate the spatial relationship between a pixel and its neighbors inside $3{\times}3$ windows to segment the text. Our approach works well with images containing texts, which has different sizes, shapes or colors in case of light changes or complex background. Experimental results demonstrate the robustness, accuracy and effectiveness of the proposed model in image segmentation compared to other methods.
Convenience is one of the most important factors in medical image segmentation. Convenience is defined by compiling opinions from radiologists, and can be described as controllable maximum automation on the condition of producing only accurate results. The components of convenience are inclusive automation and inclusive modification. Inclusive modification consists of verify-and-confirm, undo-redo, exchange of segmentation methods, and intelligent modification tools. Inclusive automation is composed of automatic selection of a method, automatic selection of a confident segment, and automated chores. The convenient segmentation tool has been developed to segment X-ray images for orthopedic surgery, and has received an excellent evaluation from radiologists.
The purposes of this study were 1) to segment the female formal suit market based on clothing benefits sought by housewives in Checheon 2) to compare the real and ideal self-image's relative power on the clothing benefits factor, and 3) to develop a profile of each segment concerning self-image (real and ideal), and demographics. The data wer collected via a questionnaire from housewives. Using factor and cluster analysis, four groups were identified and labeled as 1) Easy care oriented users 2) Aesthetics/fashion oriented users 3) Low benefit oriented users. ANOVA, Duncan's Multiple Range Test, Chi-square statistics revealed significant differences among the three groups according to clothing benefits, real and ideal self-image and demographic variables.
This study examines shopping orientation regarding bedclothes and the effect of the segmentation of consumers on the image of Hanji yarn bedclothes derived from mulberry fiber in order to contribute to the development of Hanji bedclothes products and consumer marketing segmentation. Data from 294 questionnaires filled out by female consumers in their 30s to 50s were used for statistical analysis. The shopping orientations for bedclothes are classified into six groups (trend oriented, material oriented, price oriented, convenience oriented, individuality oriented, and assurance oriented). Consumers were subdivided into four consumer segments (show-offish, self-confident, reasonable, and unconcerned case) based on shopping orientations for bedclothes. The images of Hanji bedclothes are categorized into four types (classic, practical, aesthetic, and natural) as related to the shopping orientations of consumers. In terms of consumer segmentation, the 'reasonable' segment is more likely to consider the 'classic' image of Hanji bedclothes as the highest image value; however, the 'show-offish' segment provides the highest value to the 'practical' image as compared to other segments.
Objective : The purpose of this study was to figure out the radiologic findings and risk factors related to adjacent segment degeneration (ASD) after anterior cervical discectomy and fusion (ACDF) using 3-year follow-up radiography, computed tomography (CT), and magnetic resonance image (MRI). Methods : A retrospective matched comparative study was performed for 64 patients who underwent single-level ACDF with a cage and plate. Radiologic parameters, including upper segment range of motion (USROM), lower segment range of motion (LSROM), upper segment disc height (UDH), and lower segment disc height (LDH), clinical outcomes assessed with neck and arm visual analogue scale (VAS), and risk factors were analyzed. Results : Patients were categorized into the ASD (32 patients) and non-ASD (32 patients) group. The decrease of UDH was significantly greater in the ASD group at each follow-up visit. At 36 months postoperatively, the difference for USROM value from the preoperative one significantly increased in the ASD group than non-ASD group. Preoperative other segment degeneration was significantly associated with the increased incidence of ASD at 36 months. However, pain intensity for the neck and arm was not significantly different between groups at any post-operative follow-up visit. Conclusion : The main factor affecting ASD is preoperative other segment degeneration out of the adjacent segment. In addition, patients over the age of 50 are at higher risk of developing ASD. Although there was definite radiologic degeneration in the ASD group, no significant difference was observed between the ASD and non-ASD groups in terms of the incidence of symptomatic disease.
본 논문에서는 수정된 segment maxima을 기반으로 한 색역 추정 방법을 제안한다. Segment maxima은 CIELab 공간을 일정한 간격으로 분할하고, 각 분할된 영역의 최외각 측정 데이터를 계산하여 색역을 추정하는 기법이다. 그러나 이 방법은 색공간의 분할 개수에 따라서 지역적인 색역 왜곡이 나타나 색역 사상시에 컬러 결점(color artifact)을 발생시킨다. 색공간 분할 개수가 적으면 높은 채도 부근에서 추정된 색역 정보가 분실되어 컬러 컨투어(color contour) 현상이 발생한다. 이와 반대로 색공간 분할 개수가 많으면 CIELab 밝기 축 부근에서 색역이 오목하게 되는 왜곡이 발생한다. 이러한 지역적인 색역 왜곡은 색역 사상시 결과 영상에 컬러 결점이 유발한다. 제안한 논문에서는 실험을 통하여 측정한 데이터 수에 따른 적절한 색공간 분할개수를 설정하여 높은 채도 부근에 색역 축소를 줄이며, 오목하게 나타나는 지역적인 색역 왜곡을 다양한 색역 분할에 따른 색역 경계 서술자(gamut boundary descriptor) 비교를 통해 이를 수정하는 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 segment maxima보다 정확한 장치의 색역을 추정할 수가 있었고, 결과 영상에서도 컬러 컨투어나 반점과 같은 컬러 결점이 줄어듬을 확인 할 수 있었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권4호
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pp.284-290
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2013
Feature detection is very important to image processing area. In this paper we compare and analyze some characteristics of image processing algorithms for corner and blob feature detection. We also analyze the simulation results through image matching process. We show that how these algorithms work and how fast they execute. The simulation results are shown for helping us to select an algorithm or several algorithms extracting corner and blob feature.
This paper represents 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 employed the concept of self-consistency. We carry out the experiment of 3D line extraction using synthetic images generated from Avenches data set of Ascona aerial images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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