Cataract Extraction and Analysis of Pet Image by Using Enhanced FCM

개선된 FCM 기법을 이용한 애견 영상에서의 백내장 추출 및 분석

  • Lee, Jae-min (Dept. of Computer Engineering, Silla University) ;
  • Kim, Min-Seok (Dept. of Computer Engineering, Silla University) ;
  • Yu, Seung-Won (Dept. of Computer Engineering, Silla University) ;
  • Lee, Hae-Ill (Dept. of Computer Engineering, Silla University) ;
  • Kim, Kwang Beak (Dept. of Computer Engineering, Silla University)
  • 이재민 (신라대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김민석 (신라대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 유승원 (신라대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이해일 (신라대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김광백 (신라대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2016.10.27

Abstract

본 논문에서는 클러스터의 개수를 다양하게 설정하여 누적된 변화율이 가장 작은 변화율을 가진 클러스터 개수를 동적으로 설정하는 방법을 제안하여 백내장 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 백내장 추출 방법은 애견 안구 영상에서 관심 영역을 ROI 영역으로 설정한다. 설정된 ROI 영역에 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 픽셀의 상한 값과 하한 값을 조정한다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에서 FCM 알고리즘을 적용하여 클러스터 소속 행렬의 중심 값의 변화율이 가장 적은 개수를 최적의 클러스터 개수로 설정하여 ROI 영역을 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역에서 침식 및 팽창 기법을 적용하고 ROI 영역의 면적을 기준으로 1/5보다 적은 면적을 가진 객체를 잡음으로 간주하여 제거한다. 잡음이 제거된 ROI 영역에서 ROI 면적의 3/5이상인 영역을 가진 안구 객체를 백내장 영역으로 추출한다. 제안된 방법의 효율성을 분석하기 위해서 애견 안구 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 FCM을 적용하여 ROI 영역을 양자화 하는 처리 시간보다 제안된 클러스터 수 설정 기반 FCM을 적용한 양자화 방법이 처리 시간이 적게 소요되고 객체들을 정확히 분류하는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

Keywords