최근 생명공학(BT)에 대한 관심이 집중되면서, 새로운 생리활성 물질을 찾거나 유전자 정보를 분석하기 위한 목적으로 전기영동 젤의 영상 분석 기술에 대한 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 젤 영상의 레인에서 각 밴드의 위치와 양을 정확히 측정해야 한다. 기존 연구에서는 주로 레인의 프로파일에서 피크를 탐색하는 접근방법을 사용하는데, 이 피크의 위치는 밴드에 있는 최대 자기 화소의 위치도 아니고 더욱이 밴드 무게중심의 위치도 아니기 때문에 밴드의 대표 위치로 인정하기 어렵다. 또한, 피크 추출을 쉽게 하기 위해 다양한 영상 향상 처리를 적용하기 때문에 밴드의 양을 측정하기에는 부적절한 경우가 많다. 본 논문에서는 영상의 상대적인 밝기를 변화시키지 않으면서 먼저 밴드의 영역을 추출한 후, 밴드 영역의 밝기 합으로 양을 구하고 이의 무게중심을 밴드 위치로 정하는 방식을 채택한다. 실제로, 먼저 젤 영상 히스토그램에 엔트로피기반 임계치를 설정하여 레인을 추출한 후, 밴드 영역 추출을 위해 서로 다른 세 가지 방법을 시도한다. 첫째, 추출된 레인을 이등분하는 중심선을 탐색하여 피크와 밸리를 찾고, 피크의 상하 밸리를 각 밴드의 최소 포함 박스영역으로 지정하는 방법(MER), 둘째, 앞의 방법에서와 같이 구한 피크를 영역 성장의 시드로 사용하여 이웃하는 밴드와의 중첩을 해결하면서 밴드 영역을 추출하는 방법(RG-1), 셋째, 이와 달리 레인을 삼등분하는 두 탐색선에서 피크를 찾고 동일한 밴드에 속하는 피크 쌍을 결정한 후 영역을 성장하는 방법(RG-2)을 제안한다. 이상의 세 방법을 비교하기 위해 밴드의 위치 및 양을 측정한 결과, 밴드 위치의 평균 오차는 레인의 길이를 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 6%, RG-1 방법이 3%, RG-2 방법이 1%로 나타났다. 또한, 밴드 양의 평균 오차는 레인 내 밴드들의 양의 합을 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 8%, RG-1 방법이 5%, RG-2 방법이 2%로 나타났다. 결과적으로, RG-2 방법이 밴드의 위치 및 양 추출에 있어서 정확도가 가장 높은 것으로 판명되었다.
An antibiotic 'P', which is one of the products of the Gist Brocades N. V. is being tested by its research department as fungicide on seed-potatoes. For this testing they designed experiments, with two control groups, one competitor's product, eight formulations of the antibiotic to be tested in different concentrations and one mercury treatment which can not be used in practice. The treated potatoes were planted in three different regions, where bifferent conditions prevail. After several months the harvested potatoes are divided in groups according to their diameter, potato illness is analysed and counted. These data were summarised in percentage and given to us for Analysis. We approached and analysed the data by following methods: a. Computation of the mean and standard deviation of the percenage of good results in each size group and treatment. b. Computation of the experimental errors by substraction of each treatment mean from observed data. c. Description of the frequency table, plotting of a histogram and a normal curve on same graph to check normality. d. Test of normality paper and chi-sqeare test to check the goodness of fit to a normal curve. e. Test for homogeneity of variance in each treatment with the Cochran's test and Hartley's test. f. Analysis of Variance for testing the means by one way classifications. g. Drawing of graphs with upper and lower confidence limits to show the effect of different treatments. h. T-test and F-test to two Control mean and variance for making one control of Dunnett's test. i. Dunnett's Test and calculations for numerical comarision of different treatments wth one control. In region R, where the potatoes were planted, it was this year very dry and rather bad conditions to grow potatoes prevailed during the experimental period. The results of this investigation show us that treatment No.2, 3 and 4 are significantly different from other treatments and control groups (none treated, just like natural state). Treatment no.2 is the useless mercury formulation. So only No. 3 and 4, which have high concentrations of antibiotic 'P', gave a good effect to the potatoes. As well as the competitors product, middle and low concentrated formulations are not significantly different from control gro-ups of every size. In region w, where the potatoes got the same treatments as in region R, prevailed better weather conditions and was enough water obtainable from the lake. The results in this region showed that treatment No. 2, 3, 4, and 5 are Significantly different from other treatments and the control groups. Again No.2 is the mercury treatmentin this investigation. Not only high concentrated formulation of antibiotic 'P', but also the competitor's poroduct gave good results. But, the effect of 'P', was better than the competitors porduct. In region G, where the potatoes got the same treatments as in the regions R and w. and the climate conditions were equal to region R, the results showed that most of the treatments are not significantly different from the control groups. Only treatment no. 3 was a little bit different from the others. but not Significantly different. It seems to us that the difference between the results in the three regions was caused by certain conditions like, the nature of the soil the degres of moisture and hours of sunshine, but we are not sure of that. As a conclusion, we can say that antibiotic 'P' has a good effect on potatoes, but in most investigations a rather high concentration of 'P' was required in formulations.
어두운 장면에 대해 획득된 영상의 대비 향상을 위해 일반적으로 사용하는 히스토그램 평활화나 감마 커브 보정 기법들은 영상의 전반적인 대비 향상에는 효과적이나 부분적인 영역에 대한 영상 화질 저하를 유발한다. 이러한 점을 해결하기 위해 최근 주변의 평균 밝기 값을 이용하여 대비를 향상시키는 다중 Retinex 알고리즘이 제안되었다. 그러나 칼라 영상에서 채널별 지역적 평균 밝기 값을 추정할 때, 영상 내에 단색의 채도가 높은 물체가 존재 할 경우 물체의 색도가 영향을 미쳐 색이 왜곡되는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 다중 Refiner 알고리즘에서 사용되는 채널별 주변의 평균 밝기 값을 보정하기 위해 영상의 주색도 값을 추정한다. 영상의 평균 색도는 광원의 색도 정보를 포함하고 있기 때문에 이를 제거하기 위하여 영상의 밝은 영역에서 광원의 색도 값을 추정하고 이를 평균 색도 값에 나누어주어 영상의 주색도 값을 추정한다. 또한 다중 Retinex 알고리즘의 결점인 낮은 채도를 CIELAB 표준 색 공간에서 색상을 유지하면서 보정하였다.
본 논문에서는 서로 다른 두 개의 영상, 특히 위성영상을 정합하기 위한 방안을 제안 하였다. 일반적인 영상 정합 분야에서는 하나의 영상을 크기와 영상이 포함하고 있는 내용 그리고 밝기가 같지 않은 다른 영상과 비교하게 된다. 만일 비교하고자 하는 영상내에 잡음이 없다면, 즉 두 개의 영상이 동등한 화소값을 갖거나 에지의 변화가 없다면 단순히 화소단위의 비교가 될 것이다. 그러나 많은 응용분야에서 정합을 위해 사용되는 대부분의 영상은 상당히 다른 특성을 갖게 된다. 본 논문에서는 취득 시기가 서로 다른 위성영상을 정합하기 위한 효율적인 방법을 제안하다. 이 방식은 GCP chip을 원 영상과 정합하여 기하보정 된 영상을 얻기 위해 사용될 수 있다. 제안한 방식은 웨이브렛 변환에 기반을 두고 있으며, 기존의 다른 방식과는 달리 영상분석이나 히스토그램 평활화와 같은 전처리를 필요로 하지 않는다.
영상의 화질을 개선하는 방법은 색 사상 방법과 레티넥스 방법으로 나누어진다. 색 사상 방법의 대표적인 예는 히스토그램을 기반으로 영상의 화질을 개선하는 방법이다. 본 논문에서는, 영상 품질 향상을 위한 색 사상 기반 실시간 광역역광보정 알고리즘의 하드웨어 설계를 제안한다. 제안하는 방법은 영상을 밝기 영역과 색 영역으로 나눈 후, 밝기 영역의 변화량을 기초하여 색 영역을 개선한다. 또한, 고품질의 영상을 원하는 흐름에 맞추어, 12bit로 확장된 신호를 사용하며, 기존의 8bit 신호와도 호환이 가능하게 설계하였다. 시뮬레이션 결과로 영상의 화질의 개선됨을 확인 하였으며, 하드웨어 설계 결과 최대 138.26MHz로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
We propose an enhanced version of the local binary pattern (LBP) operator for texture extraction in images in the context of image retrieval. The novelty of our proposal is based on the observation that the LBP exploits only the lowest kind of local information through the global histogram. However, such global Histograms reflect only the statistical distribution of the various LBP codes in the image. The block based LBP, which uses local histograms of the LBP, was one of few tentative to catch higher level textural information. We believe that important local and useful information in between the two levels is just ignored by the two schemas. The newly developed method: gradual locality integration of binary patterns (GLIBP) is a novel attempt to catch as much local information as possible, in a gradual fashion. Indeed, GLIBP aggregates the texture features present in grayscale images extracted by LBP through a complex structure. The used framework is comprised of a multitude of ellipse-shaped regions that are arranged in circular-concentric forms of increasing size. The framework of ellipses is in fact derived from a simple parameterized generator. In addition, the elliptic forms allow targeting texture directionality, which is a very useful property in texture characterization. In addition, the general framework of ellipses allows for taking into account the spatial information (specifically rotation). The effectiveness of GLIBP was investigated on the Corel-1K (Wang) dataset. It was also compared to published works including the very effective DLEP. Results show significant higher or comparable performance of GLIBP with regard to the other methods, which qualifies it as a good tool for scene images retrieval.
오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어 데이타베이스에 대한 효율적인 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 게다가 영상과 같은 비 문자형태의 데이타에 대한 사용자들의 내용기반 검색욕구 증가로 인해 비디오 인덱싱에 대한 관심은 더욱 고조되고 있다. 따라서 본 논문에서는 우선적으로 분할된 샷 경계면에서 추출된 대표 프레임과 정지 영상 데이타베이스로부터 유사 영상과 유사 대표 프레임을 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 우선적으로 영상에 의한 질의는 기존에 주로 사용되어온 색상 히스토그램방식을 탈피하여 본 논문에서 제안하는 CS와 GS방식을 이용하여 색상 및 방향성 정보도 고려하도록 설계하였다. 또한 얼굴에 의한 질의는 대표 프레임으로부터 얼굴 영역을 추출해 내고 얼굴의 경계선 값 및 쌍 직교 웨이블릿 변환에 의해 얻어진 2개의 특징값을 이용하여 유사 인물이 포함된 대표 프레임을 검색해 내도록 설계하였다. Abstract There is a rapid increase in the use of digital video information in recent years, it becomes more important to manage multimedia databases efficiently. There is a big concern about video indexing because users require content-based image retrieval. In this paper, we first propose query-by-image system environment which allows to retrieve similar images from the chosen representative frames or images from the image databases. This algorithm considers not only the discretized color histogram but also the proposed directional information called CS & GS method. Finally, we designe another query environment using query-by-face. In this system , user selects a people in the representative frame browser and then system extracts a face region from that frame. After that system retrieves similar representative frames using 2 features, edge information and biorthogonal wavelet transform.
HCI 분야에서 대표적인 손 제스처 인식은 IT기기의 개발과 더불어 사용자와 기기 간의 상호작용 및 정보교환을 위한 방법으로 주목받고 있다. 영상 처리를 통한 손 제스처 인식에서 손바닥 영역 검출은 처리속도 및 인식률 향상에 기여하는 핵심 처리 과정이다. 본 논문에서는 손바닥 영역 검출(palm area detection)을 위해 손과 손목을 영상 분할(image segmentation) 하는 새로운 방법을 제안한다. 손의 해부학적 특성으로 가장 넓은 폭이 발생하는 엄지와 소지의 장골 간격을 손 영상의 수평 투사 히스토그램으로 계산 후 이 간격을 지름으로 하는 원을 그려 손바닥 영역을 검출한다. 이 방법의 우수성을 검증하기 위하여 다단 형판정합(multiple stage template matching)을 사용해 10가지 손 제스처에 대해 기존 방법 4가지와 인식 성능을 비교 평가한다. 손 제스처 인식에 관련한 연구가 다양하나 손바닥 영역 검출에 특화된 성능 비교 문헌이 저조함을 강조한다.
현재 지형공간정보체계의 기본지도 자료 층을 생성하는 방법으로 기존도면을 수치화 하는 방법과 감지기로부터 영상을 취득하여 전산기로 자료편집을 하는 해석도화방법이 사용되고 있다. 그러나, 해석도화방법과 기존도면을 디지타이징하는 방법은 기술적으로 훨씬 복잡하고, 사용장비 및 작업공정면에서 많은 비용과 시간이 소요되는 단점을 가진다. 본 연구에서는 광양지역을 촬영한 항공사진에서 주거지와 교외의 농경지로 구분하여 대상지역을 선정하였으며, 항공사진 촬영축척은 1/6,000이었다. 항공사진을 스캐너로 주사하여 수치항공영상을 생성한 후, 히스토그램 균등화의 영상처리기법을 적용하여 영상의 질을 개선하고, 개선된 영상에 임케값 방법과 경계추출기법을 적용하므로써 지형공간정보체계 자료기반의 자료층을 자동갱신하는 방법을 개발하였다. 또한, 영상분할기법을 이용하여 얻은 영상, 원 영상 및 히스토그램의 처리결과로 얻은 영상의 특성들을 비교 분석하였다. 본 연구를 통한 영상분할기법으로 지형공간정보체계의 자료기반에 관한 자료층 제작의 연산법을 정립하므로써 지형공간정보체계를 신속하고 경제적으로 처리할 수 있음을 입증할 수 있었다.
본 논문은 그레이 명암도 변화와 HSl 컬러 모형의 Hue 정보를 함께 이용한 번호판 영역 추출 방법을 제안한다. 차량 이미지에서 차량 번호판 추출은 명암도 변화를 이용하여 번호판 후보 영역을 추출하고 후보 영역에 대해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 실제 번호판 영역을 결정한다. 추출된 번호판 영역으로부터 문자를 포함하는 특징 영역 추출은 각 문자들에 대한 히스토그램을 이용하여 추출한다. 그리고 Yager의 합접속 연산자를 이용하여 경계 변수 값을 동적으로 변화시키는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하고 번호판의 개별 문자 인식에 적용한다. 또한 개선된 ART2와 지도 학습 방법을 통합한 SOSL 알고리즘을 제안한다. 100개의 실제 차량 이미지를 이용한 실험 결과를 통해 제안된 번호판 영역 추출 방법이 단일 컬러 모형을 적용한 기존 추출 방법보다 추출률이 향상되었고, 개선된 알고리즘들이 기존의 ART2 알고리즘과 오류 역전파 알고리즘 보다 더 높은 인식률을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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