• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.484-486
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• 2000

일러스트레이션은 물체를 표현하는 최소한의 특징만을 가지고 사물을 표현하는 방법이다. 이를 자동화한 많은 연구들은 주로 많은 스트록을 이용하여 실제와 유사한 일러스트레이션 결과를 생성하고자 하였다. 본 연구는 물체의 특징만을 표현할 수 있는 적은 스트록을 이용하여 일러스트레이션을 생성하는데 목적을 둔다. 이를 위해 우리는 이전 연구[1]에서 간단히 추출된 경계선과 두 가지 스트록 모핑기법을 제시하였다. 본 논문에서는 물체의 특징을 표현하기 위해 유용한 경계선 추출 방법을 제시한다. 정확한 경계선의 추출은 스트록과 더불어 최종 일러스트레이션 결과에 많은 영향을 미친다. 경계선 추출 방법과 이전 논문의 스트록 모핑 방법을 이용한 일러스트레이션 결과는 본 논문의 실험결과로 주어졌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.317-320
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• 2000

경계선 추출(edge detection)은 영상처리 및 인식 분야의 여러 응용분야에서 쓰이는 중요한 전처리과정 중 하나이다. 경계선이란 두 영역 사이의 경계에 위치한 점들[12]을 말하며, 경계선 추출은 영상 속에 위치한 이런 경계점들을 찾는 작업을 말한다. 경계선 추출 방법에 대해서는 많은 연구가 진행되어 왔지만 사물의 실제 경계선을 정확히 추출해내는 것은 여전히 어려운 문제로 남아있다. 이에 본 논문에서는 인간의 시각 정보처리 방법을 기존 문헌을 통해 분석하고 이를 기반으로 한 경계선 추출 모형을 제안한다. 제안된 모형은 기존의 수학적인 시각 모형에서 불가피하게 제외되는 시각 특징 및 인간의 시각기관의 특징을 포함할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.509-511
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• 1999

본 논문에서는 일반적으로 영역 기반형 분할방법보다 우수한 분할결과와 계산의 효율성을 가지는 경계선 기반형 방법의 하나인 scan line approximation 방법을 응용함으로써 경계선의 기하학적 해석이 가능하도록 하는 경계선 강도(edge intensity) 정보를 제공한다. 따라서 면 특성과 국부적인 면 특성인 면 법선과 면 곡률정보 없이 잡음에 강건하고 계산의 효율성에서 우수한 거리영상분할 방법을 제안한다. 합성 거리영상을 대상으로 scan line approximation 방법을 응용하여 얻어진 경계선을 경계선 그룹화의 영역 레이블링을 거쳐서 면 특징을 추출하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.865-871
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• 2022

본 논문에서는 전립선 초음파 영상에서 형태학적 특징을 이용하여 전립선 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 전립선 영역의 상단 경계선을 추출한다. 초음파 촬영으로 획득한 영상에서 히스토그램 정보를 이용해 명암대비를 조정하여 전립선 영역의 상단 경계선을 검출하기 위한 기준 객체들을 추출하고, 기준 객체들의 하단 경계선을 Monotone cubic spline 보간법을 적용하여 상단 경계선을 추출한다. 두 번째 단계에서는 전립선 초음파 영상에서 추출한 상단 경계선보다 아래에 위치한 영역에 대해 오츠 이진화를 적용하여 전립선 하단 경계선을 추출한다. 마지막으로 전립선 상단 경계선과 하단 경계선을 연결하여 전립선 영역을 추출한다. 수동으로 측정한 전립선 영역과 비교 분석한 결과, 전립선 초음파 영상이 갖는 형태학적 특징을 이용한 방법으로 전립선 영역을 추출할 수 있는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.967-970
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• 1998

본 논문에서는 스캔 영상의 외곽선을 추출하기 위해, 경계선 검출값들의 공간적 특성을 이용하여, 경계선 검출 값들을 계산하였다. 그리고 경계선 검출 값들의 편차 정도에 따라 임계값을 결정 한 다음 스캔 영상의 외곽선을 추출하는 방법을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.171-174
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• 2010

본 논문에서는 렌즈의 흠집을 추출할 수 있는 퍼지 기법을 이용한 렌즈 흠집 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 렌즈 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 캐니 마스크를 이용하여 렌즈의 경계선을 추출한다. 추출된 렌즈의 경계선에 대해 평균 이진화와 모폴로지를 이용하여 렌즈 경계선을 보정한다. 렌즈 경계선이 보정된 영상에서 Seed Fill 알고리즘을 적용하여 렌즈의 내부 영역만을 추출한다. 추출된 렌즈의 내부 영역에 해당하는 원 영상에서 소벨 마스크를 적용하여 렌즈 내부 영역의 에지를 추출한다. 렌즈 내부 영역에서 추출된 에지 객체들의 정보를 이용하여 흠집과 비흠집을 분류하는 퍼지 기법을 적용하여 흠집 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안된 렌즈의 흠집 검출 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM 시력 보정용 렌즈를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 흠집을 효과적으로 검출하는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.84-87
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• 2017

주변 픽셀간의 명도 차이가 작을수록 같은 경계를 구성하고 있을 가능성이 크다. 따라서 주변 픽셀간의 명도를 고려하여 경계 추출기를 활용한다면 보다 정확한 경계선 추출이 가능하다. 하지만 한가지의 히스토그램 평활화와 k-means 군집화를 사용하는 기존 알고리듬은 평활화에 의한 이미지 왜곡이나, 명도 차이가 큰 픽셀이 같은 그룹에 속하는 경우 혹은 명도 차이가 작은 픽셀이 각각 다른 그룹에 속하는 경우와 같이 그룹화의 오류가 있기 때문에 원본 이미지에 없던 불필요한 경계선이 발견되었다. 본 논문은 하나의 이미지에 대해서 여러 가지 히스토그램 평활화 방법으로 각각 다른 명도 분포를 얻어내어 적응적으로 경계선을 판단하는 알고리듬을 제안한다. 이는 기존 알고리듬에서 나타나는 불필요한 경계선을 제거하였으며 기본 경계 추출기의 효과를 향상시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.9-12
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• 2017

본 논문에서는 어깨 초음파 영상을 분석하여 인대 손상(Tear) 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에서 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 높인다. 명암 대비가 조정된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화가 적용된 ROI 영역에서 워터쉐드 기법을 적용하여 연골과 힘줄의 후보 영역들을 추출한다. 추출된 연골과 힘줄의 후보 영역들 중에서 위에서 아래로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역에 해당하는 힘줄 영역의 상단 경계선을 추출한다. 그리고 아래에서 위로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용하여 연골 영역의 상단 경계선을 추출한다. 힘줄 영역의 상단 경계선과 연골 영역의 상단 경계선 양 끝에 2차 함수 곡선을 적용하여 곡선 사이의 양자화할 영역을 추출한 후, SOM 기법을 적용하여 인대 손상 후보 영역을 양자화한다. 양자화된 인대 손상 후보 영역을 분석하여 어깨 힘줄의 손상 영역과 비손상 영역을 구분하고 인대 손상(Tear) 영역을 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 인대 손상(Tear) 영역이 비교적 정확히 추출되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.603-611
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• 2016

일반적으로 병원의 의사들은 눈으로 전립선 영상을 보고 수동으로 전립선과 배경의 경계를 구분하였다. 그러나 수동으로 자르는 과정은 너무 많은 시간을 소모하고 의사에 따라 다양한 경계가 추출되었다. 이런 문제를 줄이기 위해 자동 추출방식이 필요하게 되었지만, 전립선 경계의 정확한 추출은 작은 잡음이나 옅은 경계로 인하여 상당히 어려운 일이다. 지금까지 SVM, SIFT, 가버 텍스처 필터, 뱀형상 윤곽선 방법, 평균형상모델들과 같은 많은 연구가 진행되었다. 게다가, 2차원뿐만 3차원 영상, CT나 MRI 등에 관한 연구도 진행되었다. 하지만 아직까지 인간 전문가가 가진 경험을 뛰어 넘는 기술은 개발되지 않았으며, 많은 추가적인 연구를 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 전립선 영상의 경계의 평균적인 분포와 경계의 질감 특징을 예축하여 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 의사의 추출 방법과 유사한 경계를 얻을 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.233-239
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• 2007

현행 지적도에는 건물 위치가 표시되지 않아 지적도 활용 시 건물 위치 식별이 어렵고, 지적현황측량에 따른 비용과 시간의 소요와 불편을 격고 있으며, 지상 건물의 경계 침범으로 인한 분쟁과 소송이 일어나고 있다. 건축물 경계 추출에 관한 선행연구에서 수치정사사진과 LiDAR를 이용한 건물 경계를 추출은 원칙적으로 지적측량의 원리와 상이한 기준으로 실제 지상의 외벽 경계선이 아닌 건축물의 옥상층 경계선을 추출하였다. 따라서 본 연구에서는 건물등록을 위해 시도해 보지 않았던 건축도면을 이용하여, 기존연구에서 고려되지 못한 지붕선이나 처마선이 아닌 실제 지적측량에서 기준이 되는 외벽의 경계선을 등록하기 위해 건축도면을 활용하였으며, 등록하는 과정에서 ArcGIS 엔진을 이용하여 개발한 자동 등록 방법을 사용하였다. 지적도 필지 경계선과 건축도면의 필지 경계선을 기준으로 등록한 결과 지적현황측량 성과와 수치지역에서 연결오차로 RMSE가 0.10m, 도해지역에서 0.16m로 나타났다. 따라서 건축도면을 이용하여 지적도에 건축물의 경계를 등록함으로써 지상측량을 보완할 수 있으며, 3차원 지적구축을 위한 기반을 조성하고, 지적재조사사업에서 시간과 경비를 획기적으로 절감할 수 있을 것이다.