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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강현수
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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This thesis presents a method to extract objects in radiographic images where all the allowable combinations of segmented regions are compared to a target object using Fourier descriptor. In the object extraction for usual images, a main problem is occlusion. In radiographic images, there is an advantage that the shape of an object is not occluded by other objects. It is because radiographic images represent the amount of radiation penetrated through objects. Considering the property of no occlusion in radiographic images, the shape based descriptors can be very effective to find objects. After all, the proposed object extraction method consists of three steps of segmenting regions, finding all the combinations of the segmented regions, and matching the combinations to the shape of the target object. In finding the combinations, we reduce a lot of computations to remove unnecessary combinations before matching. In matching, we employ Fourier descriptor so that the proposed method is rotation and shift invariant. Additionally, shape normalization is adopted to be scale invariant. By experiments, we verify that the proposed method works well in extracting objects.
목차
I 서론 1II 푸리에 기술자 32.1 푸리에 기술자와 이동 변화의 관계 52.2 푸리에 기술자와 회전과의 관계 62.3 푸리에 기술자와 크기 변화와의 관계 7III 영역 추출 93.1 분수령 알고리즘 93.2 모폴로지 필터 11IV 제안 방법 154.1 제안된 영역 분할 164.2 영역 조합 및 고속화 알고리즘 204.3 푸리에 기술자를 통한 모델과의 정합 23V 실험 내용 및 결과 분석 245.1 인공 영상에의 실험 245.2 검색기 영상에의 적용 실험 28VI 결론 및 향후 연구 과제 34참고 문헌 35별첨 A. 인공 영상에서의 추출된 영역에 대한 조합 결과 38별첨 B. 회전 된 인공 영상 및 검색 결과 52별첨 C. 검색기 영상에서의 추출 된 영역들의 조합 결과 59
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