KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2156-2170
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2020
This paper presents a fire detection algorithm with a minimal false detection rate, intended for a thermal imaging surveillance environment, whose properties vary depending on temporal conditions of day or night and environmental changes. This algorithm was designed to minimize the false detection alarm rate while ensuring a high detection rate, as required in fire detection applications. It was necessary to reduce false fire detections due to non-flame elements occurring when existing fixed threshold-based fire detection methods were applied. To this end, adaptive flame thresholds that varied depending on the characteristics of input images, as well as the center of gravity of the heat-source and hot-source regions, were analyzed in an attempt to minimize such non-flame elements in the phase of selecting flame candidate blocks. Also, to remove any false detection elements caused by camera shaking, one of the most frequently raised issues at outdoor sites, preliminary decision thresholds were adaptively set to the motion pixel ratio of input images to maximize the accuracy of the preliminary decision. Finally, in addition to the preliminary decision results, the texture correlation and intensity of the flame candidate blocks were averaged for a specific period of time and tested for their conformity with the fire decision conditions before making the final decision. To verify the fire detection performance of the proposed algorithm, a total of ten test videos were subjected to computer simulation. As a result, the fire detection accuracy of the proposed algorithm was determined to be 94.24%, with minimum false detection, demonstrating its improved performance and practicality compared to previous fixed threshold-based algorithms.
Purpose: In order to determine the amount of wound healing, objective sequential assessments of changes in wound size and depth are essential. Although a variety of measurements for wound healing have been proposed, a gold standard for quantifying day-to-day changes in healing has not been established. We present here a simple and non-invasive wound measurement method that quantitatively and accurately documents changes of the size of a raw surface and the volume of a soft tissue defect using a stereoimage optical topometer(SOT) system. Methods: Using a 5mm diameter biopsy punch, four circular wounds were created on abdominal area of a diabetic mouse. Photographs were taken using SOT system at baseline, 5th day and 10th postoperative day. The wound margin was traced on a digitalized photo and evaluated the area and the volume of the wound by SOT system. Results: The SOT system calculated a mean wound surface of $15.93{\pm}0.29mm^2$ and volume of $827.50{\pm}88.86$ intensity/pixel${\times}$area(I/PA) immediately after wounding. On the 5th day after the operation wound surface declined by $10.73mm^2$ and on the 10th day declined by $5.95mm^2$. The wound volume also declined from 827.50 I/PA to 161.75 I/PA and 30.50 I/PA on 0, 5th and 10th day, respectively. Conclusion: The SOT system described in this study represents a reliable, simple, practical, and non-invasive technique to accurately monitor and evaluate wound healing.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.344-347
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2008
Ocean surface waves may be modified by ocean current and their observation may be severely distorted if the observer is on a moving platform with changing speed. Tidal current near a sill varies inversely with the water depth, and results spatially inhomogeneous modulation on the surface waves near the sill. For waves propagating upstream, they will encounter stronger current before reaching the sill, and therefore, they will shorten their wavelength with frequency unchanged, increase its amplitude, and it may break if the wave height is larger than 1/7 of the wavelength. These small scale (${\sim}$ 1 km changes is not suitable for satellite radar observation. Spatial distribution of wave-height spectra S(x, y) can not be acquired from wave gauges that are designed for collecting 2-D wave spectra at fixed locations, nor from satellite radar image which is more suitable for observing long swells. Optical images collected from cameras on-board a ship, over high-ground, or onboard an unmanned auto-piloting vehicle (UAV) may have pixel size that is small enough to resolve decimeter-scale short gravity waves. If diffuse sky light is the only source of lighting and it is uniform in camera-viewing directions, then the image intensity is proportional to the surface reflectance R(x, y) of diffuse light, and R is directly related to the surface slope. The slope spectrum and wave-height spectra S(x, y) may then be derived from R(x, y). The results are compared with the in situ measurement of wave spectra over Keelung Sill from a research vessel. The application of this method is for analysis and interpretation of satellite images on studies of current and wave interaction that often require fine scale information of wave-height spectra S(x, y) that changes dynamically with time and space.
신경계 영상 해석의 목적은 움직이는 미토콘드리아들을 추적하여 그 속도와 이동 방향 등을 추출하는 것인데, 미토콘드리아의 움직임은 축삭돌기 상에서만 이루어지는 특징이 있다. 축삭돌기 추출 작업은 일반적으로 수작업을 동반한 처리 과정을 통해 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 자동화된 축삭돌기 추출 기법을 제안한다. 우선 전체 비디오 프레임 영상에서 각 픽셀의 최대값을 취해 통합영상을 구한다. 통합 영상에서 축삭돌기는 능선 구조를 보이는데, 능선을 검출하기 위해 본 연구에서는 능선 강화 필터링과 피크 검출 과정을 적용하였다. 또한 검출된 능선점에서 나타난 오류를 제거하기 위해 대해 각 능선점 주위에서 신뢰도 함수를 사용한 필터링을 적용한다. 실제 영상을 이용한 실험을 통해 제안된 방식은 높은 검출률과 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.
Objective: The primary objective of this study was to quantitatively analyze the bone parameters (thickness and density) at four different interdental areas from the distal region of the canine to the mesial region of the second molar in the maxilla and the mandible. The secondary aim was to compare and contrast the bone parameters at these specific locations in terms of sex, growth status, and facial type. Methods: This retrospective cone-beam computed tomography (CBCT) study reviewed 290 CBCT images of patients seeking orthodontic treatment. Cortical bone thickness in millimeters (mm) and density in pixel intensity value were measured for the regions (1) between the canine and first premolar, (2) between the first and second premolars, (3) between the second premolar and first molar, and (4) between the first and second molars. At each location, the bone thickness and density were measured at distances of 2, 6, and 10 mm from the alveolar crest. Results: The sex comparison (male vs. female) in cortical bone thickness showed no significant difference (p > 0.001). The bone density in growing subjects was significantly (p < 0.001) lower than that in non-growing subjects for most locations. There was no significant difference (p > 0.001) in bone parameters in relation to facial pattern in the maxilla and mandible for most sites. Conclusions: There was no significant sex-related difference in cortical bone thickness. The buccal cortical bone density was higher in females than in males. Bone parameters were similar for subjects with hyperdivergent, hypodivergent, and normodivergent facial patterns.
항공관측으로 얻어지는 디지털 영상은 지리정보로써의 가치를 가지기 위해서는 정밀하게 정사보정되어야 한다. 항공영상의 자동 정사보정을 위해 카메라와 함께 설치된 GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) 자료와 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 지표고도 자료를 이용하였다. 본 연구에서 635개 항공영상이 생산되고 LIDAR 자료는 정사보정에 적용하기 위하여 격자영상 형태로 변환되었다. 영상 전체적으로 일정한 명도를 가지기 위해서, flat field 수정을 영상에 적용하였다. 영상은 내부방위와 GPS/INS를 이용한 외부방위를 계산하여 기하보정되고, LIDAR 지표고도 영상을 이용하여 정사보정되었다. 정사보정의 정도는 임의의 5개 영상과 LIDAR 반사강도 영상에서 50개 지상기준점을 수집하여 검증되었다. 검정된 결과로써 RMSE (Root Mean Square Error)는 화소 해상도의 단지 2배에 해당하는 0.387 m를 도출하였다. 높은 정도를 가진 자동 항공영상 정사보정 방법은 항공영상 산업에 적용 가능할 것이다.
이 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 정확한 움직임 정보탐색을 위하여 세 가지 부분으로 구성된다 : (1) Modified Edge-based Line Average(MELA) 기법, (2) 연속된 5개의 필드에서의 움직임 탐색, 그리고 (3) 블록기반의 지역적 특성을 포함한다. 움직임 검출부분에서는 FIR 필터를 이용한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일 수 있는 향상된 기법을 이용함으로써 계산 할 수 있다. 검출된 움직임의 정도에 따라서 가중치를 구하여 공간적 기법과 시간적 기법을 결합시킨다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.
해안에서 입사파향은 일반적으로 실측 파랑자료로부터 생성한 파향 스펙트럼 분석을 통하여 구하지만, 파향의 실측기법은 현장 계기설치시 많은 인력과 비용이 소요되기 때문에 전 쇄파지역에 걸쳐 입사파향을 관측하기에는 어려움이 따른다. 이러한 이유로, 본 연구는 해안 디지털 비디오 자료에 나타나는 입사파의 파봉선을 이용하여 쇄파지역에서 입사파의 변화를 관측하는 기술을 제안한다. 파봉선은 이미지 상에서 선인식 기법을 이용하여 이미지 강도가 큰 픽셀들을 추적해 나감으로써 추출한다. 입사파향은 추출된 파봉선의 일차미분값, 즉, 실제 평면좌표 공간에서 파봉선의 기울기를 계산하여 구한다. 비디오 자료로부터 입사파향의 측정결과는 실측 파랑자료의 파향 스펙트럼으로부터 구한 파향 계산결과와 비교적 잘 일치한다.
에지는 영상에서 객체와 객체 사이의 경계를 나타내는 중요 정보로서 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 등의 미분 연산자에 기반한 다양한 에지 검출 기법이 있다. 그러나 이러한 기법들은 밝기값 변화가 완만한 부분에서의 에지 검출에는 둔감하며, 한 픽셀의 두께로 이루어진 에지의 경우 2중 에지를 검출하는 문제점이 있다. 또한 에지를 검출하기 위해서는 효과적 에지 검출 연산자뿐만 아니라 적절한 임계값이 필수적이다. 그러나 적절한 임계값을 찾는 것은 매우 까다로운 문제이다. 본 논문에서는 기존의 미분 연산자에 기반한 에지 검출 기법의 문제점을 극복하기 위해서 픽셀간의 미분값이 아니라 영역과 영역의 분할정도를 기반으로 에지를 검출하는 기법과 이에 대한 임계값 결정 기법을 제안한다. 그리고 기존의 미분 연산자에 기반한 에지 추출 기법과 제안한 기법을 시험 영상에 적용하여 얻어진 결과를 통하여 제안한 기법의 효용성을 보인다.
본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 먼저, 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정하고 픽셀값의 차를 이용하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한 후 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 둘째, 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 마지막으로, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI(Hue Saturation Intensity) 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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