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결함 추적과 정량화를 위한 Level Set 방법
Level Set Method for Defect Tracking and Quantification 원문보기

비파괴검사학회지 = Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing, v.33 no.3 = no.137, 2013년, pp.293 - 298  

김노유 (한국기술교육대학교 메카트로닉스공학부)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 노이즈가 많은 영상에서 정보를 찾아내거나 최적화 설계, 로보틱스의 경로 추적, 전산유체역학, 의료영상 진단 등에서 활발히 연구되고 있다. 원래 level set 방법은 부피가 존재하는 3차원 형상에 대해 개발되고 활용되고 있지만 크랙과 같이 부피가 없는 결함에 대해서도 적용이 가능한 것으로 알려져 있기 때문에 본 원고에서는 우선 기공과 같은 2차원 면적이나 3차원 부피를 가지는 불연속(결함)에 대한 level set 방법의 기본적인 개념과 활용사례를 소개한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
곡선이나 평면의 변화를 기술하는 방법에는 무엇이 있는가? 곡선이나 평면의 변화를 기술하는 방법으로 명시적 방법(explicit)과 암시적 방법(implicit)이 있는데 명시적 방법은 곡선의 각 포인트들을 모두 정의하고 이 점들이 경계조건에 따라 변화하는 것을 시간에 따라 추적하여 새로운 곡선의 형태를 생성한다[1,2]. 그 예로써 그림 1의 왼쪽과 같은 직선이 시간에 따라 새로운 직선으로 변화한다면 명시적 방법의 경우에는 새로운 점들을 t=0에서의 점들로부터 계산하여 결정한다.
level set 방법에 의한 이미지분할이란? 이 방법은 1980년대 UCLA와 UC버클리 대학의 Osher와 Sethian이 개발한 방법으로서 경계면이 연속적으로 움직일 수 있는 함수를 정의하고 이 함수를 외부의 경계조건(외력이나 속도)에 따라 변화시킴으로서 건전부와 결함부 영상이 혼재해 있는 이미지로부터 특정한 부분(segment), 즉 비파괴검사의 경우에는 결함부만을 추출하는 기술이다. 따라서 노이즈가 많은 영상에서 정보를 찾아내거나 최적화 설계, 로보틱스의 경로 추적, 전산유체역학, 의료영상 진단 등에서 활발히 연구되고 있다.
level set 방법에 의한 이미지분할은 누가 개발한 방법인가? 이 방법은 1980년대 UCLA와 UC버클리 대학의 Osher와 Sethian이 개발한 방법으로서 경계면이 연속적으로 움직일 수 있는 함수를 정의하고 이 함수를 외부의 경계조건(외력이나 속도)에 따라 변화시킴으로서 건전부와 결함부 영상이 혼재해 있는 이미지로부터 특정한 부분(segment), 즉 비파괴검사의 경우에는 결함부만을 추출하는 기술이다. 따라서 노이즈가 많은 영상에서 정보를 찾아내거나 최적화 설계, 로보틱스의 경로 추적, 전산유체역학, 의료영상 진단 등에서 활발히 연구되고 있다.
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참고문헌 (7)

  1. J. Chan and L. A. Vese, "Active contours without Edges," IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 10, No. 2, pp. 266-277 (2001) 

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  2. J. Chan and L. A. Vese, "A level set algorithm for minimizing the Mumford-Sha H algorithm for minimizing the Mumford-Shah functional in image processing," IEEE Workshop on Variational and Level Set Methods in Computer Vision, Vancouver, Canada, pp. 161-170 (2001) 

  3. Qianying Hong, "Image segmentation based on level set method," Applied Seminar Material, Department of Mathematics, University of Georgia (2011) 

  4. S. Youn, "Limited data tomography: level set approach," Ph.D. thesis, Stanford University (2008) 

  5. Stanley Osher and James A. Sethian, "Fronts propagating with curvature dependent speed: Algorithms based on Hamilton-Jacobi formulations," J. Comput. Phys. 79, pp. 12-49 (1988) 

    상세보기 crossref

  6. Stanley J. Osher and Martin Burger, "A survey on level set methods for inverse problems and optimal design," Euro. Jnl of Applied Mathematics, European Journal of Applied Mathematics, Vol. 16, No. 02, pp. 263-301 (2005) 

  7. S. Y. Wang, K. M. Lim, B. C. Khoo and M. Y. Wang, "An extended level set method for shape and topology optimization," Journal of Computational Physics 221, pp. 395-421 (2007) 

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