In this study, an efficient removal algorithm for specular reflections in a tooth color image is proposed to minimize the artefact interrupting color image segmentation. The pixel values of RGB color channels are initially reversed to emphasize the features in reflective regions, and then those regions are automatically detected by utilizing perceptron artificial neural network model and those prominent intensities are corrected by applying a smoothing spatial filter. After correcting specular reflection regions, multiple seeds in the tooth candidates are selected to find the regional minima and MCWA(Marker-Controlled Watershed Algorithm) is applied to delineate the individual tooth region in a CCD tooth color image. Therefore, the accuracy in segmentation for separating tooth regions can be drastically improved with removing specular reflections due to the illumination effect.
본 논문에서는 분할기반 영상 부호화를 위한 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 움직임과 밝기 정보에 기반한 새로운 유사성 척도를 사용한다. 그리고 하나의 분할 단계 내에 밝기와 움직임 정보가 함께 결합된다. 영상 분할은 분수령 알고리즘에 기반한 영역 확장법을 통해 이루처지며, 연속된 프레임에 대한 분할은 분할결과가 시간축으로 일관성을 유지하도록 추적방법을 통해 이루어진다. 모의실험결과, 제안된 방법이 통계적 척도만을 사용한 방법과는 달리, 물체의 경계를 결정하는데 효과적임을 보였다.
In this paper, we propose a fast hierarchical image segmentation using mathematical morphology. The proposed segmentation method is composed of five basic steps; multi-thresholding, open-close by reconstructing, mode operation, marker extraction, and region decision. In the multi-thresholding, an input image is simplified by Lloyd clustering algorithm. The multi-thresholded image then is more simplified by open-close by reconstruction and mode operating. In the region decision, to which region each uncertainty pixel belongs finally is decided by a watershed algorithm. Experimental results show that the quality of the segmentation results by the proposed method is not inferior to that by the conventional method and the average times elapsed by the proposed method can be reduced by one tghird of those elapsed by the conventional method.
본 논문은 여러개의 복합호우 자료로써 선형계획법에 의한 대표단위도를 유도하는 앨고리즘을 제공한다. 주어진 한 유역에서 종전의 방법은 여러 호우사상에 대해서 각각 단위도를 유도하여 첨두유량 및 시간에 대한 특성치 평균법을 썼다. 본 연구에서 사용한 LP모형은 Mays 등이 제안한 모형을 다음과 같이 수정하였다. 목적 함수는 가중치를 부여한 잔차의 합의 최소화로 설계하였고, Mays 논문에서 실제로는 적용하지 않은 부등호 제약보다 더 적극적인 2점 이동평균에 의한 부등식 제약조건을 두어 하강부의 진동을 제거하였다. 또한 Diskin이 지적한대로 강우 행렬의 구성을 개선하여 행렬의 차원을 줄였다. LP접근법은 대표값을 나타내는 우월성에도 불구하고 기저유출과 손실우량 분리의 정도에 매우 민감하였다. 유효우량 및 직접 유출량 분리를 위해 몇가지 방법을 적용하였으나 뚜렷이 우월한 방법은 없었다. 이것은 유역과 강우의 특성을 고려하여 판단할 문제였다. 본 연구의 앨고리즘을 낙동강 지류 위천에 적용하여 대표단휘도를 유도하였다. 기존의 IHP 성과와 비교할 때, 최적화된 대표단위 유량도의 첨두유량은 상대적으로 작고, 발생시간은 빨라졌으며, 하강부의 진동은 이동 평균법의 제약 조건에 의하여 성공적으로 소거할 수 있었다.
섬유복합재료의 우수한 인장 성능은 섬유가 매트릭스의 균열 면에서 가교작용을 함으로써 발현되기 때문에 섬유의 분포 특성이 복합재료의 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 그러나 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 경우 PVA 섬유와 매트릭스 사이의 낮은 명암비와 PVA의 비전도성 특징으로 인하여 섬유의 위치 및 분포특성을 정량적으로 평가히는 방법은 연구가 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 섬유 분포 특성 등을 평가할 때 가장 중요한 과정인 섬유의 검출에 대하여 검출 성능을 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 형광 현미경을 사용하여 얻은 섬유 이미지를 유형별로 분류하고, 분류된 분류된 섬유 이미지의 특성에 따라 분수령 알고리즘 (watershed algorithm)과 형태학적 재구성 (morphological reconstruction)을 이용하여 보다 정확히 섬유를 검출하는 과정으로 구성된다. 이 과정에서 섬유 이미지를 총 5가지 유형으로 분류하였으며, 인공신경회로망(ANN)을 분류기로 활용하기 위하여 형상 특성을 나타내는 5가지 특징값 즉, $F_s$, $F_c$, $F_p$, $F_l$과 $F_{rl}$을 추출하였다. 추출된 특징값에 대한 데이터베이스를 구축하여 ANN을 학습하여 분류기를 구축함으로써 섬유의 유형을 자동으로 분류할 수 있도록 하였다. 또한 5가지 섬유 이미지 유형 중에서 잘못 검출된 섬유이미지를 분수령 알고리즘과 형태학적 재구성을 통하여 섬유를 정확히 검출할 수 있는 기법을 제안하였다.
본 연구에서는 다방향 흐름 분배 알고리듬과 실시간 보정 알고리듬을 개발하여 분포형 강우-유출 모형에 적용하였다. 개발된 알고리듬의 적용과 분포형 모형 적용상의 약점인 계산시간 개선을 위해 비교적 간단한 수문과정 지배 방정식들을 이용하여 분포형 강우-유출 모형을 작성하였다. DEM(Digital Elevation Model)를 이용하여 공간해상도 변화에 따른 지형정보와 흐름정보의 변동성을 파악하였다. 모의수행 전처리 과정으로 가용한 고해상도 DEM 자료를 사용하여 공간해상도 변화에 따른 흐름정보의 손실을 최소화하고 상세흐름정보를 저해상도 흐름정보에 반영시키는 다방향 흐름분배 알고리듬을 개발하였다. 또한 실시간으로 유역상태량을 보정하는 실시간 보정 알고리듬을 개발하다. 개발된 모형은 저해상도 모의에서 유출 과정의 실제적 거동 정보를 유지할 수 있다. 그러므로 예측 정확도 향상 및 계산시간의 개선이 기대된다.
본 논문에서는 영역 기반 부호화를 위해 수리형태학 연산자를 이용한 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 수리형태학을 이용한 영상 분할은 단순화, 마커 추출, 영역 결정의 세 단계로 구성된다. 단순화 단계는 분할을 용이하게 하기 위하여 영상의 복잡한 부분들을 제거하는 단계이고, 마커 추출단계는 단순화 과정을 거친 영상으로부터 각 영역의 초기 기준 영역을 찾는 과정이다. 영역 결정단계는 추출된 마커로부터 각 영역의 경계를 결정하는 단계이다. 단순화를 위해 기존 평탄면 필터를 효과적으로 개선한 크기와 대조를 고려한 효과적인 Connected Operator를 사용한다. 마커 추출 과정에서 원영상으로 복원된 영역은 제외시키고 나머지 부분에서 크기와 대조가 일정값 이상인 영역을 마커로 결정한다. 생성된 모든 마커와 Hierarchical Watershed algorithm을 이용하여 초기 영상 분할을 하고 영역 병합과정에서는 영역 수에 대한 화질의 저하를 최소로 하는 영역 병합 알고리즘을 제안한다. 동시에, 시각적 특성을 고려하여 일정 대조 이상인 영역 쌍은 병합에서 제외시킨다. 실험 결과에서 제안된 마커 추출 방법이 화질을 많이 저하시키지 않는 범위 내에서 적은 수의 마커를 추출하며, 영역 병합과정을 통해 많은 불필요한 영역들을 병합할 수 있음을 보인다.
In this paper, we present a method to automatically quantify the three-dimensional (3D) volume of red blood cells (RBCs) using off-axis digital holographic microscopy. The RBCs digital holograms are recorded via a CCD camera using an off-axis interferometry setup. The RBCs' phase image is reconstructed from the recorded off-axis digital hologram by a computational reconstruction algorithm. The watershed segmentation algorithm is applied to the reconstructed phase image to remove background parts and obtain clear targets in the phase image with many single RBCs. After segmenting the reconstructed RBCs' phase image, all single RBCs are extracted, and the 3D volume of each single RBC is then measured with the surface area and the phase values of the corresponding RBC. In order to demonstrate the feasibility of the proposed method to automatically calculate the 3D volume of RBC, two typical shapes of RBCs, i.e., stomatocyte/discocyte, are tested via experiments. Statistical distributions of 3D volume for each class of RBC are generated by using our algorithm. Statistical hypothesis testing is conducted to investigate the difference between the statistical distributions for the two typical shapes of RBCs. Our experimental results illustrate that our study opens the possibility of automated quantitative analysis of 3D volume in various types of RBCs.
일 단위 강우-유출 모형인 SIMHYD와 TANK를 소양강댐과 영천댐 유역에 적용하여 유출을 예측하였다. 7개의 매개변수를 가진 SIMHYD와 17개의 변수를 가진 TANK모형을 국내 유역에 적용하여 모형의 적용성을 비교 평가하였다. 두 모형에 세 가지 목적함수를 달리하여 세 가지의 최적화 방법(유전자 알고리즘, Pattern Search MUlti-Start, Shuffled Complex Evolution Algorithm)을 적용하여 모형과 목적함수에 따른 관측 유출량에 대한 모의유출량의 모의 효율을 비교하였다. TANK모형의 모의 효율이 SIMHYD 모형의 모의 효율에 비해 높게 나타났다. 목적함수를 달리할 경우는 무차원 함수인 Nash-Sutcliffe 계수를 비교하는 것이 모델의 적용성을 평가하는데 적합한 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 제주도의 한천 유역을 대상으로 유역모델링 기법으로 많이 활용되고 있는 SWAT 모형을 이용하여 실시간 관측되고 있는 하천유량의 신뢰성과 활용성을 평가하였다. 평상시 거의 건천의 형태를 나타내는 간헐하천 특성을 고려하기 위하여 기존 연구에서 검증되었던 간헐하천모의 알고리즘을 적용하였으며, 2008~2013년을 대상으로 유역별 관측사상과 모의사상을 비교 분석하였다. 모형효율과 결정계수를 통해 모형 적용성을 평가한 결과, 보정기간에 대해 모형효율(ME) 0.88, 결정계수($R^2$) 0.93, 검증기간에 대해서는 각각 0.79와 0.89로서 매우 양호한 것으로 분석되었다. 모의치와 관측치의 차이가 크게 나타나는 일부 사상들에 대한 검토 결과, 강수량에 비해 관측유출률이 너무 크거나 낮은 경우가 있었는데 이는 기존 호우시 유출률 및 모델링 결과와 비교할 때 관측유량의 계측 및 수위-유량 산정과정에서의 오류의 가능성을 예상할 수 있었다. 이러한 관측유량에 대한 보완을 위해 모의자료를 이용하여 강수량과 유출량 간의 회귀관계를 도출하였으며, 2009~2010년을 대상으로 회귀식을 적용한 결과 유역모델링에 의한 모의유량과 잘 일치하는 것으로 나타났다. 따라서, 모델링 결과가 충분한 신뢰성을 보장한다는 가정 하에, 유도된 회귀식을 활용하여 신뢰성 있는 유출량을 간편하게 예측할 수 있으며, 관측자료의 결측치나 이상치를 즉각적으로 검증하는 데에도 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서와 같이 관측자료의 검증 및 결측치에 대한 보완을 통하여 모형 적용시 보정과정에서의 오류를 최소화함으로써 제주도 지역의 독특한 유출 특성을 고려한 정교한 모델링과 물수지 분석에 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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