Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.10a
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pp.164-169
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2002
Recently, LCD(Liquid Crystal Display) is the display product widely used on various fields of industry. This is generally composed of many parts. Among many parts, polarizer film control the intensity of the transmitted light according to the degree of rotation of the polarizer axis. Therefore, this film must be free from defects. But it contains many defects such as the defects caused by dust or different thing, adhesive badness, scratch. Presently, the inspection of these defects is depending on the sight of operator. In this paper, we propose the vision system composed of telecentric lens and optical mirror. This system use the coaxial illumination and the light is specularly reflected on the optical mirror. And we develop the image processing algorithm using the threshold and morphological technique.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.121-126
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2004
An efficient multi face detection technique is proposed based on hierarchical context-free attention operators in which multiple faces are efficiently detected from a noisy and complex background. A noise-tolerant generalized symmetry transform (NTSGT) is applied hierarchically, as a context free attention operator, to the input pyramidal image for the high speed global location of the regions of face candidates (ROFCs) with a single mask. For the face verification, local NTGST is applied within each ROFC to confirm the existence of the detailed facial features. First, by globally applying NTGST which introduces the average pyramid method and focusing to the input image with complex background, ROFCs with recognizable resolution are detected robustly. Morphological operations are applied only to the each detected ROFCs to emphasize the facial features like eyes and lips. Then, eyes are detected by locally appling NTGST to the ROFCs and only faces are detected by verifying the existence of the geometrical features of the faces relatively to the location of eyes. The experimental results show that the proposed method can efficiently detect multiple faces from a noisy or complex background with 93.5% detection rate.
Objective: The purpose of this study was to evaluate differences in three-dimensional (3D) morphology of the hard palate between Korean adults with and without mild-to-moderate obstructive sleep apnea (OSA) using cone-beam computed tomographic (CBCT) data. Methods: The protocol for the two-dimensional (2D) and 3D mathematical modeling was established by analyzing CBCT images of 30 adults with OSA and 30 matched controls without OSA, using MIMICS software. The linear and angular measurements were also determined using this software. The measurements were repeated for 30 palates, by the same operator, to assess reliability. Results: The palates of OSA patients were higher in the posterior part and narrower in the anterior-superior part than those of the control group (p < 0.05). The nasal cavities of patients with OSA were narrower (p < 0.05) than those of controls. The increasing angle of the first molar palatal root is a compensation of the upper dental arch to improve occlusion. However, for most palatal measurements, there were no significant differences between the OSA and control groups (p > 0.05). The results of 2D and 3D mathematical models were consistent for linear and angular measurements, indicating that 2D and 3D mathematical modeling of the palate is a reliable methodology. Conclusions: OSA is a multifactorial disease; the palates of adults with mild-to-moderate OSA do not have specific morphological features distinct from those of healthy controls.
기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.
The segmentation of target objects from three dimensional volume images is an essential step for visualization and volume measurement. In this paper, we present a method to detect the surface of objects by improving the widely used levoy filtering for volume visualization. Using morphological operators we generate completely closed surfaces and selectively segment objects using the volume growing algorithm. The presented method was applied to 3-D artificial sphere images and angiocardiograms. We quantitatively compared this method with the conventional levoy filtering using artificial sphereimages, and the results showed that our method is better in the aspect of voxel errors. The results of visual comparison using angiocardiograms also showed that our method is more accurate. The presented method in this paper is very effective for segmentation of volume data because segmentation, visualization and measurement are frequently used together for 3-D image processing and they can be easily related in our method.
Surveillance system with the fixed field of view generally has an identical background and is easy to extract and segment a moving object. However, it is difficult to extract the object when the gray level of the background is varied due to illumination condition in the real circumstance. In this paper we propose the segmentation algorithm to extract effectively the object in spite of the illumination change. In order to minimize the effect of illumination, the proposed algorithm is composed of three modes according to the background generation and the illuminational change. Then the object is finally obtained by using projection and the morphological operator in post-processing. A good segmentation performance is demonstrated by the simulation result.
Information identification with image data by means of low-level visual features has evolved as a challenging research domain. Conventional text-based mapping of image data has been gradually replaced by content-based techniques of image identification. Feature extraction from image content plays a crucial role in facilitating content-based detection processes. In this paper, the authors have proposed four different techniques for multiview feature extraction from images. The efficiency of extracted feature vectors for content-based image classification and retrieval is evaluated by means of fusion-based and data standardization-based techniques. It is observed that the latter surpasses the former. The proposed methods outclass state-of-the-art techniques for content-based image identification and show an average increase in precision of 17.71% and 22.78% for classification and retrieval, respectively. Three public datasets - Wang; Oliva and Torralba (OT-Scene); and Corel - are used for verification purposes. The research findings are statistically validated by conducting a paired t-test.
Aiming at the problem of low accuracy in the water boundary automatic extraction of islands from GF-2 remote sensing image with high resolution in three bands, new water edges automatic extraction method in island based on GF-2 remote sensing images, genetic algorithm (GA) method, is proposed in this paper. Firstly, the GA-OTSU threshold segmentation algorithm based on the combination of GA and the maximal inter-class variance method (OTSU) was used to segment the island in GF-2 remote sensing image after pre-processing. Then, the morphological closed operation was used to fill in the holes in the segmented binary image, and the boundary was extracted by the Sobel edge detection operator to obtain the water edge. The experimental results showed that the proposed method was better than the contrast methods in both the segmentation performance and the accuracy of water boundary extraction in island from GF-2 remote sensing images.
Park, Jiyeon;Cho, Hyung Rae;Kang, Keum Nae;Choi, Kun Woong;Choi, Young Soon;Jeong, Hye-Won;Yi, Jungmin;Kim, Young Uk
The Korean Journal of Pain
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v.34
no.2
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pp.229-233
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2021
Background: Iliotibial band friction syndrome (ITBFS) is a common disorder of the lateral knee. Previous research has reported that the iliotibial band (ITB) thickness (ITBT) is correlated with ITBFS, and ITBT has been considered to be a key morphologic parameter of ITBFS. However, the thickness is different from inflammatory hypertrophy. Thus, we made the ITB cross-sectional area (ITBCSA) a new morphological parameter to assess ITBFS. Methods: Forty-three patients with ITBFS group and from 43 normal group who underwent T1W magnetic resonance imaging were enrolled. The ITBCSA was measured as the cross-sectional area of the ITB that was most hypertrophied in the magnetic resonance axial images. The ITBT was measured as the thickest site of ITB. Results: The mean ITBCSA was 25.24 ± 6.59 ㎟ in the normal group and 38.75 ± 9.11 ㎟ in the ITBFS group. The mean ITBT was 1.94 ± 0.41 mm in the normal group and 2.62 ± 0.46 mm in the ITBFS group. Patients in ITBFS group had significantly higher ITBCSA (P < 0.001) and ITBT (P < 0.001) than the normal group. A receiver operator characteristic curve analysis demonstrated that the best cut-off value of the ITBT was 2.29 mm, with 76.7% sensitivity, 79.1% specificity, and area under the curve (AUC) 0.88. The optimal cut-off score of the ITBCSA was 30.66 ㎟, with 79.1% sensitivity, 79.1% specificity, and AUC 0.87. Conclusions: ITBCSA is a new and sensitive morphological parameter for diagnosing ITBFS, and may even be more accurate than ITBT.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.431-435
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2008
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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