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형태학적 연산에 기반한 해수면 온도 분포 추정 알고리즘
구은혜(Eun-Hye Gu),조웅호(Woong-Ho Cho),박길흠(Kil-Houm Park) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.2
원거리의 표적을 탐지하기 위한 IRST시스템에서 표적은 배경영역에 포함된 많은 클러터로 인하여 검출이 매우 어렵다. 특히 해상환경에서 획득된 영상의 경우, 불균일한 해수면 온도 분포는 원거리에서 접근하는 소형 표적의 검출을 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 형태학적 연산을 기반으로 하는 불균일한 해수면 온도 분포를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 정확한 해수면 온도 분포 추정을 위하여 상한 분포와 하한 분포로 나누어 추정하고, 추정된 결과의 평균값으로 최종 해수면 온도 분포를 도출한다. 또한 형태학적 연산을 적용함으로써 발생하는 서브샘플링 효과 문제를 해결하기 위하여 다앙한 크기의 구조요소를 이용하는 다중 가중치(multi-weight) 기법을 적용한다. 제안 방법의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 환경에서 획득된 해수면 영상에 대한 해수면 온도 분포 추정 결과를 기존 알고리즘과 비교 검증하였다. Target detection is very difficult with complex clutters in IRST(Infrared Search and Track) system for a long distance target. Especially sea-clutter and ocean-surface with with non-uniform temperature distribution make it difficult to detect incoming targets in images obtained in sea environment. In this paper, we propese a nevel method based on morphological method for estimation of ocean surface with non-uniform temperature flow. In order to estimate the exact ocean surface temperature flow, we divided it into upper and lower bound flow. And after estimating it, the final ocean surface temperature flow is derived by a mean value of the estimated results. Also, we apply the munti-weighted technique with a variety of sizes of structure elements to overcome sub-sampling effect by using morphology method. Experimental results for ocean surface images acquired from many different environments are compared with results of existing method to verify the performance of the proposed methods.
밝기 차, 유사성, 근접성을 이용한 적응적 표적 검출 알고리즘
이은영(Eun-young Lee),구은혜(Eun-hye Gu),유현정(Hyun-jung Yoo),박길흠(Kil-houm Park) 한국통신학회 2013 韓國通信學會論文誌 Vol.38 No.8(통신이론)
적외선 탐색 및 추적 시스템에서 원거리에 표적이 존재할 경우 표적의 크기가 매우 작고, 해무와 같은 클러터와 다양한 센서 잡음으로 인해 표적의 검출이 매우 어렵다. 특히 표적의 화소 값과 유사한 잡음이나 클러터가 존재하는 경우 일반적인 임계화 기법을 적용하는 경우 표적의 오검출 위험이 매우 높다. 이러한 이유로 본 논문에서는 영상의 밝기 정보와 표적에 대한 사전 정보를 이용하여 최적의 표적 검출 결과를 도출하기 위한 적응적 임계화 기법을 제안한다. 소형 표적을 강조하기 위하여 인간 시각 시스템을 반영한 CSF(Contrast Sensitivity Function)를 적용하고, 표적이 강조된 영상에서 영상의 밝기 정보와 거리 정보를 이용하여 표적을 검출한다. 다양한 환경 조건에서 획득된 적외선 영상에 대한 실험 결과들은 제안 알고리즘의 견실한 성능을 보여준다. In IRST(infrared search and track) system, the small target detection is very difficult because the IR(infrared) image have various clutter and sensor noise. The noise and clutter similar to the target intensity value produce many false alarms. In this paper. We propose the adaptive detection method which obtains optimal target detection using the image intensity information and the prior information of target. In order to enhance the target, we apply the human visual system. we determine the adaptive threshold value using image intensity and distance measure in target enhancement image. The experimental results indicate that the proposed method can efficiently extract target region in various IR images.
증례보고 : 복직근의 통증 유발점에 의해 발생한 복부 통증
김현정 ( Hyun Jung Kim ),구은혜 ( Eun Hye Gu ),오혜란 ( Hye Ran Oh ),공명훈 ( Myoung Hoon Kong ),이미경 ( Mi Kyung Lee ),최상식 ( Sang Sik Choi ) 대한마취과학회 2006 Korean Journal of Anesthesiology Vol.51 No.2
Three cases of the abdominal pain, which are derived from the rectus abdominis, were presented. The abdominal pains of unknown origin are frequently misdiagnosed as arisen from visceral sources. That brings inappropriate diagnostic tests and unsatisfactory treatments. If patients have no intraabdominal cause, we must pay attention to the possibility that patients with abdominal pain may suffer from this presumed nerve entrapment syndrome or myofacial pain syndrome. Rectus abdominis syndrome is causes by entrapment of an anterior cutaneous branch of one or more thoracic intercostal nerves. Myofacial pain syndrome is defined as the sensory, motor and autonomic symptoms caused by the myofacial trigger points. The authors report three cases of abdominal pain caused by trigger point in the rectus abdominis muscle. On physical examination, trigger points in the rectus abdominis muscle were found, and abdominal pain was successfully treated by trigger point injections. (Korean J Anesthesiol 2006; 51: 243~5)
이희열(Hee-Yul Lee),이은영(Eun-Young Lee),구은혜(Eun-Hye Gu),최일(Il Choi),최병재(Byung-Jae Choi),류강수(Gang-Soo Ryu),박길흠(Kil-Houm Park) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.2
본 논문은 GrabCut 알고리듬을 기반으로 적외선(infrared; IR) 영상에서 물체를 배경으로부터 분할하는 방법을 제안한다. GrabCut 알고리듬은 관심 있는 물체를 둘러싸는 윈도우가 필요하며, 이는 사용자가 설정한다. 그렇지만 이 알고리듬을 영상 시이퀀스에서 물체인식에 적용하려면 윈도우의 로케이션이 자동으로 결정되어야만 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 Otsu 알고리듬으로 한 영상에서 관심은 있으나 알져지지 않는 물체를 적당히 분할하고 블랍 해석을 통해 윈도우를 자동으로 로케이션한다. 그랩 컷 일고리듬은 관심있는 물체와 배경의 확률분포를 추정해야한다. 이 경우에 관심 있는 물체의 확률분포는 자동으로 로케이션된 윈도우 내부의 화소들로부터 추정하고, 배경의 확률 분포는 물체의 윈도우를 둘러싸고 면적은 동일한 영역으로부터 추정한다. 다양한 IR 영상에 대한 분할 실험을 통해 제안한 분할 방법이 IR 영상의 분할에 적합함을 보이고, 기존의 IR 영상 분할 방법과의 비교 및 분석을 통해 제안 알고리듬이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다. This paper proposes a method for segmenting objects from the background in IR(Infrared) images based on GrabCut algorithm. The GrabCut algorithm needs the window encompassing the interesting known object. This procedure is processed by user. However, to apply it for object recognition problems in image sequences. the location of window should be determined automatically. For this, we adopted the Otsu' algorithm for segmenting the interesting but unknown objects in an image coarsely. After applying the Otsu' algorithm, the window is located automatically by blob analysis. The GrabCut algorithm needs the probability distributions of both the candidate object region and the background region surrounding closely the object for estimating the Gaussian mixture models(GMMs) of the object and the background. The probability distribution of the background is computed from the background window, which has the same number of pixels within the candidate object region. Experiments for various IR images show that the proposed method is proper to segment out the interesting object in IR image sequences. To evaluate performance of proposed segmentation method, we compare other segmentation methods.