We present a novel scheme for generating line drawings from 2D images, aiming to facilitate effective visual communication. In contrast to conventional edge detectors, our technique imitates the human line drawing process to generate lines effectively and intuitively. Our technique consists of three parts: line extraction, line rendering, and user guidance. In line extraction, we extract lines by estimating a likelihood function to effectively find the genuine shape boundaries. In line rendering, we consider the feature scale and the blurriness of lines with which the detail and the focus-level of lines are controlled. We also employ stroke textures to provide a variety of illustration styles. User guidance is allowed to modify the shapes and positions of lines interactively, where immediate response is provided by GPU implementation of most line extraction operations. Experimental results demonstrate that our technique generates various kinds of line drawings from 2D images enabled by the control over detail, focus, and style.
This paper describes extraction procedure for the center coordinates of steam generator tubes of Youngkwang NPP #6, which are arrayed in triangular patterns. Steam generator tube images taken with wide field-of-view lens and low-light lamp mounted on a ccd camera tend to have low contrast, because steam generator is sealed and poorly illuminated. The extraction procedures consists of two steps. The first step is to process the region with superior contrast in entire image of steam generator tubes and to extract the center points. Using the extracted coordinates in the first step and the geometrical array characteristics of tubes lined up in regular triangle forms, the central points of the rest region with low contrast are estimated. The straight lines from center point of a tube to neighbour points in horizontal and 60, 120$^{\circ}$ degree directions are derived. The intersections of straight line In horizontal direction and slant line in regular triangle direction are selected as the center coordinates of steam generator tubes. The Chi-square interpolation method is used to determine the line's coefficients in horizontal and regular triangle direction.
Recently, 3D contents used in various fields have been attracting people's attention due to the development of virtual reality and augmented reality technology. In order to produce 3D contents, it is necessary to model the objects as vertices. However, high-quality modeling is time-consuming and costly. In order to convert a 2D character into a 3D model, it is necessary to express it as line drawings through feature line extraction. The extraction of consistent line drawings from 2D cartoon cartoons is difficult because the styles and techniques differ depending on the designer who produces them. Therefore, it is necessary to extract the line drawings that show the geometrical characteristics well in 2D cartoon shapes of various styles. This study proposes a method of automatically extracting line drawings. The 2D Cartoon shading image and line drawings are learned by using adversarial network model, which is artificial intelligence technology and outputs 2D cartoon artwork of various styles. Experimental results show the proposed method in this research can be obtained as a result of the line drawings representing the geometric characteristics when a 2D cartoon painting as input.
Purpose: After extraction, the alveolar bone tends to undergo atrophy in three-dimensions. The amount of alveolar bone loss in the horizontal dimension has been reported to be greater than the amount of bone loss in the vertical dimension, and is most pronounced in the buccal aspect. The aim of this study was to monitor the predictive alveolar bone level following the extraction of anterior teeth seriously involved with advanced chronic periodontitis. Methods: This study included 25 patients with advanced chronic periodontitis, whose maxillary anterior teeth had been extracted due to extensive attachment loss more than one year before the study. Periapical radiographs were analyzed to assess the vertical level of alveolar bone surrounding the edentulous area. An imaginary line connecting the mesial and the distal ends of the alveolar crest facing the adjacent tooth was arbitrarily created. Several representative coordinates were established in the horizontal direction, and the vertical distance from the imaginary line to the alveolar crest was measured at each coordinate for each patient using image analysis software. Regression functions predicting the vertical level of the alveolar bone in the maxillary anterior edentulous area were identified for each patient. Results: The regression functions demonstrated a tendency to converge to parabolic shapes. The predicted maximum distance between the imaginary line and the alveolar bone calculated using the regression function was $1.43{\pm}0.65mm$. No significant differences were found between the expected and actual maximum distances. Likewise, the predicted and actual maximum horizontal distances did not show any significant differences. The distance from the alveolar bone crest to the imaginary lines was not influenced by the mesio-distal spans of the edentulous area. Conclusions: After extraction, the vertical level of the alveolar ridge increased to become closer to the reference line connecting the mesial and distal alveolar crests.
In this paper, a method for extracting the fingerprint regions and the table from fingerprint document which is the size of A4 including ten fingerprints images in a table is presented. The extraction of each fingerprint region is carried out by segmenting the foreground fingerprint region using a block filtering method and detecting its center point. The table extraction, by detecting a horizontal line using line tracing, and detecting a vertical line by its orthogonal equation. Here, T-shaped mask is proposed for finding the starting points of the vertical line intersecting horizontal line by the form of 'T'. Experimental results show above 95% correct rate of extracting the fingerprint region and table.
A simple apparatus for adding a modifying solvent to supercritical CO2 extractant was described. Small, fixed volumes (typically 100 μL) of liquid modifying solvents were delivered during the extraction process by use of an in-line high pressure loop injector and an air pump. Without disconnecting the extraction cell from the supercritical fluid extraction system, the modifying solvent was repeatedly delivered. The solvent modification device was optimized during the extraction of carbaryl and bis(acetylacetonato) copper(Ⅱ). Extraction recoveries from spiked filter paper and soil samples ranged between 22% and 109%, depending on the analyte and matrix components. The addition of polar modifying solvents were necessary to improve the extractability of the nonpolar CO2.
The extraction of 3D road network from high-resolution aerial images is still one of the current challenges in digital photogrammetry and computer vision. For many years, there are many researcher groups working for this task, but unt il now, there are no papers for doing this with TLS (Three linear scanner), which has been developed for the past several years, and has very high-resolution (about 3 cm in ground resolution). In this paper, we present a methodology of road extraction from high-resolution digital imagery taken over urban areas using this modern photogrammetry’s scanner (TLS). The key features of the approach are: (1) Because of high resolution of TLS image, our extraction method is especially designed for constructing 3D road map for next -generation digital navigation map; (2) for extracting road, we use the global context of the intensity variations associated with different features of road (i.e. zebra line and center line), prior to any local edge. So extraction can become comparatively easy, because we can use different special edge detector according different features. The results achieved with our approach show that it is possible and economic to extract 3D road data from Three Linear Scanner to construct next -generation digital navigation road map.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.3
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pp.385-392
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2006
This paper proposes a new stroke extraction algorithm for phoneme segmentation, which is one of main techniques for off-line handwritten Hangul recognition. The proposed algorithm extracts vertical, slant, and horizontal strokes from phonemes using run-length. The run-length of vertical or slant strokes becomes the width, and also the number of horizontal run-lengths the width. After extracting horizontal strokes from phonemes, the algorithm links two continuous vertical or slant stokes with run-lengths of the strokes' width to represent the features of a character. The extracted strokes can be utilized to recognize a character, using template matching of strokes, which is being adopted in on-line handwritten Hangul recognition.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.10
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pp.1787-1793
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2008
Fingerprint Recognition System is made up of Off-line treatment and On-line treatment; the one is registering all the information of there trieving features which are retrieved in the digitalized fingerprint getting out of the analog fingerprint through the fingerprint acquisition device and the other is the treatment making the decision whether the users are approved to be accessed to the system or not with matching them with the fingerprint features which are retrieved and database from the input fingerprint when the users are approaching the system to use. In this paper, we propose a new data structure, called Union and Division, for processing binarized digital fingerprint image efficiently. We present a minutiae extraction algorithm that is using Union and Division and consists of binarization, noise removal, minutiae extraction stages.
Drone, which refers to unmanned aerial vehicles (UAV), industries are improving rapidly and exceeding existing level of remote controlled aircraft models. Also, they are applying automation and cloud network technology. Recently, the ability of drones can bring serious threats to public safety such as explosives and unmanned aircraft carrying hazardous materials. On the purpose of reducing these kinds of threats, it is necessary to detect these illegal drones, using acoustic feature extraction and classifying technology. In this paper, we introduce sound feature vector extraction method by harmonic feature extraction method (HLA). Feature vector extraction method based on HLA make it possible to distinguish drone sound, extracting features of sound data. In order to assess the performance of distinguishing sounds which exists in outdoor environment, we analyzed various sounds of things and real drones, and classified sounds of drone and others as simulation of each sound source.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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