$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 포아송 방정식을 이용한 컨벡스 모양의 형태 기반 분할
Decomposition based on Object of Convex Shapes Using Poisson Equation 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.14 no.5, 2014년, pp.137 - 144  

김선종 (부산대학교 IT응용공학과) ,  김주만 (부산대학교 IT응용공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 2D 실루엣 영상을 컨벡스 형태의 중첩으로 분할시키는 방법을 제안한다. 컨벡스 형태는 2D 실루엣 영상을 분해하기 위한 기본적인 구조를 제공하는데 사용된다. 컨벡스 형태를 얻기 위하여 포아송 방정식을 이용하였다. 연속적인 포아송 방정식을 적용시킴으로써 다양한 형태의 컨벡스 형태를 얻을 수 있으며, 전 실루엣 영역으로 확장하여 여러 개의 컨벡스 형태를 얻을 수 있다. 얻어진 컨벡스 형태를 중첩시키면 원래의 실루엣 영상을 얻을 수 있다. 알고리즘은 분해, 머징, 필터링 및 타협 과정을 통하여 순서적으로 실행된다. 제안된 알고리즘은 다양한 실루엣 영상에 적용하여 그 타당성을 알아보았다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 복잡한 형태를 갖는 영상을 단순한 컨벡스 형태의 조합으로 분해시킬 수 있어서 영상을 표현하는데 유용하게 사용될 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a novel procedure that uses a combination of overlapped basic convex shapes to decompose 2D silhouette image. A basic convex shape is used here as a structuring element to give a meaningful interpretation to 2D images. Poisson equation is utilized to obtain the basic shapes for e...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • This paper introduces an efficient method for shape decomposition using Poisson equation to present a meaningful shape from convex parts. Each shape is represented by either independent or overlapped convex shapes.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (21)

  1. D. Zhang and G. Lu, "Review of shape representation and description techniques," Pattern Recognition, vol. 37, pp. 1-19, 2004. 

  2. Pitas, I. and Venetsanopoulos A. N., "Morphological shape decomposition," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 12, pp. 38-45, Jan. 1990. 

  3. L. J. Latecki and R. Lakamper, "Convexity rule for shape decomposition based on discrete contour evolution," Computer Vision and Image Understanding, vol.73, no.3, March, pp. 441-454, 1999. 

  4. Q. Huang, M. Wicke, B. Adams, and L. Guibas, "Shape decomposition using modal analysis," EUROGRAPHICS, vol. 28, no.2, 2009. 

  5. L. Gorelick, M. Galun, E. Sharon, R. Basri, and A. Brandt, "Shape representation and classification using the Poisson equation," Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2, pp. 61-67, 2004. 

  6. B. Schachter, "Decomposition of polygons into convex sets," IEEE Transaction on Computers, vol. 27, no. 11, pp. 1078-1082, Nov. 1978. 

  7. A. Ion, S. Peltier, Y. Haxhimusa, and W. G. Kropatsch, "Decomposition for efficient eccentricity transform of convex shapes," LNCS, vol. 4673, pp. 653-660, 2007. 

  8. S. B. Tor and A. E. Middleditch, "Convex decomposition of simple polygons,"ACM Transactions on Graphics, vol. 3, no.4, Oct. 1984. 

  9. R. Juengling and M. Mitchell, "Combinatorial shape decomposition," LNCS, vol. 4842, pp. 183-192, 2007. 

  10. J. Zeng, R. Lakaemper,X. Yang and X. Li, "2D shape decomposition based on combined skeleton-boundary features," LNCS, vol.5359, pp. 682-691, 2008. 

  11. Proefschrift, Shape Decomposition and Retrievals, ISBN 90-393-3944-9, 2005. 

  12. J.-M. Lien and N. Amato, Simultaneous shape decomposition and skeletonization, Technical Report TR05-015, Texas A&M University, Dec. 2005. 

  13. H. Ying, J.-Y. Song, "Recognition model of road signs using image segmentation algorithm" The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, vol. 13 no. 2 pp. 233-237, 2013.4. 

  14. S.-O. Choi et al, "Smart Mobile Blackbox DVR in Car Environment" The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, vol. 13, no. 5, Oct. 2013. 

  15. X. Bai, "Skeleton-based shape classification using path similarity," International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, vol. 22, no.4, pp.733-746 .2008. 

  16. S.-J. Kim and S.-C. Lee, "Development of inspection system for surface of a shock Aasorber rod using machine vision" Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society(JKAIS), vol. 15, no. 6, pp. 3416-3422, 2014. 

  17. J.-M. Lien and N. M. Amato, "Approximate convex decomposition of polygon," Special Issue on the 20th ACM Symposium on Computational Geometry, pp. 100-113, 2006. 

  18. S.-J. Kim, J.-M. Kim, and S. Belkasim, " Overlapped decomposition of convex shapes for shape representation", ICCPND, pp. 1- 4, July 2014. 

  19. H. Jabori, M. Rahmati and A. Mirzaei, "Shape recognition by clustering and matching of skeletons," Journal of Computers, vol. 3, no.5, May 2008. 

  20. C. B. Barber, D. P. Dobkin, and H. Huhdanpaa, "The quick hull algorithm for convex hulls," ACM Transactions on Mathematical Software(TOMS), vol. 22, pp. 469-483, Dec. 1996. 

  21. B. L. Buzbee, F. W. Dorr, J. A. George and G. H. Golub, "The direct solution of the discrete Poisson equation on irregular regions," SIAM Journal on Numerical Analysis, vol. 8, no. 4, pp. 722-736, Dec. 1971. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로