본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 방법으로서 JSEG 영상 분할 기법을 통한 영역 기반의 영상 인덱싱 및 검색 기법을 제안한다. JSEG은 영상을 색상 분류에 따라 양자화하고 이에 영역 윈도우를 적용시켜 J-image를 만든 다음, 세부 분할된 영역의 성장과 병합을 통하여 영상을 효과적으로 분할하는 방법이다. 제안하는 영상 검색 시스템은 JSEG에 의해 분할된 영상을 사용자에게 질의 영상으로 주고, 사용자로 하여금 분할 영상에서 관심 영역군(群)을 선택하게 한다. 그리고 나서, 사용자 질의에 의해 선택된 영역의 MBR을 구하고 이 영역의 중심을 기준으로 다중 윈도우 마스크를 생성하여 적용시킴으로써 특정 관심 영역을 중심으로 한 영상의 전역적인 특징을 추출한다. 최종적으로 추출된 특징의 성능 비교를 위한 기술자로는 누적 히스토그램을 이용하였다. 제안된 방법은 특정 영역에서의 특징과 전역 특징을 동시에 추출하여 검색에 이용함으로써 보다 빠르고 정확하게 사용자가 원하는 영상을 제공할 수 있다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 방법이 영상 기반의 검색 기법과 비교하여 더 효과적임을 보여준다.
지구 온난화로 인해 홍수나 집중 호우와 같은 자연 재해들이 증가하고 있다. 이러한 자연 재해들이 미리 그리고 효과적으로 인지될 수 있다면 재해로 인한 많은 피해들을 미리 막을 수 있을 것이다. 최근 비주얼 센서기술의 발전을 바탕으로 재해를 예방하기 위해 하천을 포함한 다양한 자연환경을 감시하는데 비주얼 센서 기술을 적용하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이 논문에서는 비주얼 센서 네트워크 기술을 이용한 하천 감시시스템에 적용 가능한 하천 영상에서 강물 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 최소 신장트리 알고리즘을 이용하여 영상을 세밀하게 분할한다. 그리고 강물 영역과 배경 영역에 대한 사전 정보를 이용하여 초기 영역을 설정하고 유사한 영역을 병합하여 각 영역을 확장함으로써 강물 영역을 분리한다. 실험결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 강물 영상에서 강물 영역을 분리하는 것을 보여준다.
Nam Sang Yep;Choi Young Kyoo;Kwon Yun Jung;Lee Sung Chang
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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pp.814-818
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2004
Off-line handwritten character recognition is in difficulty of incomplete preprocessing because it has not dynamic and timing information besides has various handwriting, extreme overlap of the consonant and vowel and many error image of stroke. Consequently off-line handwritten character recognition needs to study about preprocessing of various methods such as binarization and thinning. This paper considers running time of watershed algorithm and the quality of resulting image as preprocessing For off-line handwritten Korean character recognition. So it proposes application of effective watershed algorithm for segmentation of character region and background region in gray level character image and segmentation function for binarization image and segmentation function for binarization by extracted watershed image. Besides it proposes thinning methods which effectively extracts skeleton through conditional test mask considering running time and quality. of skeleton, estimates efficiency of existing methods and this paper's methods as running time and quality. Watershed image conversion uses prewitt operator for gradient image conversion, extracts local minima considering 8-neighborhood pixel. And methods by using difference of mean value is used in region merging step, Converted watershed image by means of this methods separates effectively character region and background region applying to segmentation function. Average execution time on the previous method was 2.16 second and on this paper method was 1.72 second. We prove that this paper's method removed noise effectively with overlap stroke as compared with the previous method.
영상 분할은 영상을 의미 있는 영역들로 분할하기 위한 기법으로 컴퓨터 비전과 영상 처리 분야에서 중요하게 다루어져 왔다. 또한 영상 분할은 MPEG-4 비디오 표준과 같은 객체 기반 동영상 압축 분야에서도 영상에서 객체 영역을 분할하기 위해 많이 사용된다. 보다 정확한 영역 경계를 얻기 위해 Watershed 알고리즘이 많은 분야에서 적용되고 있다. 그러나 Watershed 알고리즘은 영상내의 경계선 잡음에 매우 취약하고 과분할된 결과가 나타난다고 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)을 사용하여 잡음에 강인한 분할 특성을 가지면서 다중해상도 접근 방식을 통해 효율도 향상시키는 영상 분할 기법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 인접 영역의 레이블을 사용한 영역 투영법과 영역 인접 그래프(Region Adjacency Graph : RAG)를 사용한 영역 병합법도 사용하였다. 제안된 기법을 잡음이 포함된 영상의 분할에 적용시킨 결과 과분할을 감소시키고 분할 효율이 개선됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 프레임차 에너지의 전위차를 이용한 비용으로 비디오 객체를 추출하는 영역 기반 분할 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 파티션의 영역 내에 비디오 객체의 윤곽이 포함되지 않도록 공간적인 밝기 값을 이용하여 동질한 영역들로 세밀하게 분할을 한다. 이렇게 세밀하게 분할된 파티션은 두 번째 단계인 시공간 분할의 초기 파티션이 된다. 시공간 분할에서는 각각의 인접한 영역들의 동질성 비용을 두 영역의 프레임차 에너지 중에서 작은 에너지를 가지는 영역의 프레임차 에너지와 두 영역에 의하여 만들어지는 윤곽상에 존재하는 프레임차 에너지로 계산한다. 다음에 동질성의 비용이 최소인 두 영역을 찾아서 병합하구 파티션을 새롭게 갱신한다. 이러한 반복적 병합은 프레임차 에너지의 전위차가 큰 윤곽들이 남을 때까지 수행한다. 마지막으로 후처리 단계에서는 객체 내부의 윤곽들을 제거하여 비디오 객체를 추출한다.
A velocity inhomogeneity, which is defined as a regional preponderence of either radial or tangential orbits, is searched with a new technique for the Coma cluster of galaxies. It is found within $\~2h^{-1}$ Mpc from the cluster center that the Coma shows conspicuous inhomogeneities in velocity and that the inhomogeneities are real at a $99\%$ level of confidence. Even in the central region (7' - 30' from the center), zones that are dominated by radial and tangential orbits are distinguishable. Defining the cluster's 'equator' as the direction defined by the Coma-A1367 supercluster, tangential orbits dominate the 'polar' zones in the central region. Galaxies that are located in 30'-100' also inhomogeneous in velocity in that the 'polar' zones are mostly radial while the rest is nearly homogeneous. These results indicate that the Coma galaxies are exceedingly more radial in orbit, implying that merging or infalls are either still going on or an earlier virialization is likely to have occurred preferentially near the 'equator'. Incorporating the velocity inhomogeneity into mass estimators, the most appropriate mass is turned out to be $0.4\times10^{15}h^{-1}M_\bigodot(R\;\leq\;0.6h^{-1} Mpc),\;and\;1.0\times10^{15}h^{-1} M_\bigodot(R\;\leq\;2.1h^{-1}Mpc)$. The corresponding mass to blue light ratio on the average is $\~$300h. These estimates are consistent with Merritt (1987) and Hughes (1989) and the MILE is seemed to favour the mass-follows-light models than the uniform spread of dark matter throughout the cluster.
하나의 객체 내에 존재하는 영역들이 상이한 칼라의 집합으로 구성되어 있다면, 해당 객체는 독립적인 영역들로 분할되기 때문에 객체의 의미가 상실된다. 따라서 영역에 대한 칼라 정보 외에 다른 지식 정보를 선택적으로 적용할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 영상을 구성하는 색상 정보 외에 입체감을 표현하기 위한 방법으로 명암의 등가를 연결한 등조선의 형태분석을 이용하고 있다. 그리고 분석된 정보를 통해 영역간의 독립, 종속 여부를 판단하여 객체의 의미 있는 영역 정합을 통한 객체 분리의 방법을 제시하고 있다.
We firstly present the unified Far-UV continuum map of the Taurus-Auriga-Perseus (TPA) complex, one of the largest local associations of dark cloud located in (l, b)=([152,180], [-28, 0]), by merging both FIMS and GALEX. The FUV continuum map shows that dust extinction correlate well with the FUV around the complex. It says strong absorption in the dense Taurus cloud and Auriga cloud. Although the column density of Perseus and California cloud is similar to Taurus' and Auriga's, Perseus and California cloud do not show strong absorption in FUV because they are more distant than Taurus and Auriga cloud. We also present the dust scattering simulation based on Monte Carlo Radiative Transfer technique. Through the result of Monte-Carlo dust scattering simulation and comparing the result with FIMS-GALEX unified map we gain deeper understanding related to the spatial dust distribution of TPA region. As a preliminary result of the simulation we present the most probable front face, thickness, albedo, and asymmetry factor in this region, respectively. Through this work we can show a certain inclination of the spatial dust distribution. During this study we have developed the FUV dust scattering simulation code using Monte-Carlo method. We expect that it will be generally used to simulate dust scattering in the Galaxy.
This paper proposes a novel formation algorithm of identical robots based on object tracking method using omni-directional images obtained through fisheye lenses which are mounted on the robots. Conventional formation methods of multi-robots often use stereo vision system or vision system with reflector instead of general purpose camera which has small angle of view to enlarge view angle of camera. In addition, to make up the lack of image information on the environment, robots share the information on their positions through communication. The proposed system estimates the region of robots using SURF in fisheye images that have $360^{\circ}$ of image information without merging images. The whole system controls formation of robots based on moving directions and velocities of robots which can be obtained by applying Lucas-Kanade Optical Flow Estimation for the estimated region of robots. We confirmed the reliability of the proposed formation control strategy for multi-robots through both simulation and experiment.
Homogeneous but distinct visual objects having low-contrast boundaries are usually merged in most of the segmentation algorithms. To alleviate this problem, an efficient image segmentation algorithm based on a bottom-up approach is proposed by using spatial domain information only. For initial image segmentation, we adopt an efficient marker extraction algorithm conforming to the human visual system. Then, two region-merging algorithms are successively applied so that homogeneous visual objects can be represented as simple as possible without destroying low-contrast real boundaries among them. The resultant segmentation describes homogeneous visual objects with few regions while preserving semantic object shapes well. Finally, a size-based region decision procedure may be applied to represent complex visual objects simpler, if their precise semantic contents are not necessary. Experimental results show that the proposed image segmentation algorithm represents homogeneous visual objects with a few regions and describes complex visual objects with a marginal number of regions with well-preserved semantic object shapes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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