• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2697-2704
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• 2011

조직 공학에서는 하이드로 젤 내 3차원 세포 배양 과정에서 세포와 세포간의 공생관계를 관찰하게 되는데, 시간이 경과함에 따라 세포들의 증가나 상호작용, 분화, 사멸되는 과정들을 고배율 공초점 현미경을 이용하여 단층 촬영하고, 촬영된 이미지들로부터 세포의 공생 메커니즘이나 변화 과정을 관찰 및 분석하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 하이드로 젤 내 3차원 세포 배양 과정에서 단층 촬영된 세포 이미지로부터 클러스터 경계선 정보를 추출하기 위한 수준별 잡음 제거 방법과 클러스터 경계선 추출 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안된 방법은 하이드로젤로 인한 좁쌀 모양의 잡음에 뛰어난 잡음 제거 성능을 보여 줄 뿐만 아니라 복잡한 클러스터들에 대해서 도 정확한 클러스터 경계선을 추출함을 보여 주었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.21-29
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• 2007

본 연구에서는 경동맥 B-모드 초음파영상에서 내막-중막 두께(IMT : Intima-Media Thickness)의 자동측정을 위해 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming)을 이용하여 내막과 중막의 경계선을 자동 추출하는 알고리즘을 제안하고 실험결과를 보여준다. 혈관 인터페이스의 픽셀 값과 기울기 등의 영상특징과 연속성의 기하학적 특징을 고려한 평가항(cost term)들을 포함하는 평가함수(cost function)를 계산하여 그 값이 최소가 되는 최적의 위치를 결정하기 위해 다이나믹 프로그래밍 방법을 적용하였다. 또한 스페클(speckle), 드랍아웃(dropout)과 같은 잡음과 약한 에지로 인한 거친 추출 결과에 대해 B-spline을 적용하여 더욱 부드러운 경계선을 유지하도록 함으로써 경계선의 연속성을 향상시켰다. 제안한 방법은 다중영상특징(multiple image features)을 고려함으로써 일반적인 에지 알고리즘보다 더욱 정확하고 재생산 가능한 경계선을 추출하였고 수동측정 시 발생하는 측정자 내, 측정자 간의 추출결과 변이성과 비효율성의 문제점을 해결하여 편리한 자동측정이 가능하게 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2203-2212
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• 1998

본 논문에서는 정규화 과정을 통해 2차원 물체를 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 우선 입력 영상에 톨이론을 적용하여 화상구조를 파악함으로써 임계치 선정없이 잡음 제거와 경계 추출을 행한다. 그 후 추출된 경계선에 Hough 변환을 이용하여 직선과 원을 추출하여 여기에 프리미티브의 안정성에 기초하여 물체를 이루는 프리미티브에 대한 분리를 행한다. 최종적으로 분리된 프리미티브들로부터 모양 정도를 계산하고 디지털화 과정을 통해 인식 과정을 수행한다. 끝으로 본 논문의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.167-174
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• 2008

공초점 현미경(confocal microscopy) 기술의 적용은 살아있는 세포를 고배율로 관찰하는 것을 가능하게 하였다. 알츠하이머나 파킨슨 질환 같은 퇴행성 뇌질환의 경우 뇌세포의 수상돌기의 형태학적 변화가 연관되어 있음이 알려져 있다. 따라서 공초점 현미경 영상으로부터 이러한 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 그러나 공초점 현미경 영상은 명암도 분포가 고르지 않고, 구조의 경계 부분의 번짐 현상 등으로 인해 구조 추출에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 이러한 문제를 극복하고 관심 구조에 대한 특성을 추출할 수 있는 영상처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 뇌세포의 수상돌기 공초점 현미경 사진으로부터 구조정보를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 첫째, 미세 분기 구조의 경계를 향상시키는 비선형 확산 필터링을 적용한다. 둘째, 관심구조를 반복적 역치 선택 방법을 이용해 분할한다. 셋째, 분할된 구조의 분석을 위해 구조의 중심축과 경계선을 추출하기 위한 패스트 마칭 방법(Fast Marching Method)에 기반을 둔 골격화를 수행한다. 본 논문에서 제안된 방법은 기존의 방법들과는 달리 주변 잡음에 덜 민감하였으며 거친 경계선에 영향을 훨씬 적게 받음으로써 보다 정확하고 사실적인 중심축 추출 결과를 보였다.

• 토지주택연구
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• 제14권4호
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• pp.95-102
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• 2023

도시 지역에서 객체를 탐지하기 위해 드론 고해상도 영상에 기계 학습 알고리즘을 적용하는 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 대부분의 차량 추출 연구는 인스턴스 세그멘테이션 대신 경계 박스로 차량을 탐지하여 차량의 방향이나 정확한 경계를 알 수 없다는 한계점이 있다. 인스턴스 세그멘테이션은 개별 개체를 훈련하기 위한 노동 집약적인 레이블링 작업을 필요로 하므로, 차량 추출을 위해 자동 무감독 인스턴스 세그멘테이션을 수행하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 드론 영상의 차량 경계 박스에 대해 무감독 SVM 분류 기반의 차량 추출 기법을 제안하였다. 연구 결과, 차량을 89% 정확도로 추출할 수 있음을 확인하였으며 차량 내의 분광 특성이 크게 다른 경우에도 차량을 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.535-537
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• 2000

본 논문에서는 정지영상의 색상을 이용하여 객체의 영역 및 경계선을 추출하고, 각각의 추출된 정보의 정점을 혼합하여 보다 정확한 객체를 추출할 수 있는 Hybrid method를 제안한다. 그리고 이 방법을 사용하여 추출된 독립영력간의 연관관계(포함, 인접)를 파악하여 사용자가 원하는 객체를 보다 쉽게 추출하는 객체 추출 시스템을 개발한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.19-25
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• 2005

최근에는 LiDAR시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 된 연구는 LiDAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 건물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터 링, 중간값 필터링, 최소값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.55-60
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• 2003

심장 질환의 정량적 분석을 위해서 자기공명 심장 영상에서 좌심실의 경계를 추출하는 것이 중요하다. Snake 또는 active contour 모델은 좌심실 경계 추출을 위해서 사용되어 왔다. 그러나 이 모델을 사용하는데 있어서 좌심실의 경계선이 좌심실 내부에 생긴 결절 때문에 경계선이 지역최소값으로 빠져서 원하는 경계선에 수렴하지 못 할 수도 있다. 그러므로 본 논문에서는 active contour 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 k 평균 군집화와 병합 알고리즘을 이용한 전처리 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 지역 최소값 수렴 문제를 해결함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.940-942
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• 2005

혈관내부의 초음파는 혈관 벽(vessel wail) 전체를 관찰할 수 있는 단면적 영상(cross-sectional image)으로부터 혈관 벽의 서로 다른 층을 평가할 수 있다. IVUS(Intravascular Ultrasound)영상은 잡음에 매우 민감하고 해상도가 낮기 때문에 혈관 벽의 서로 다른 층을 구분된다. IVUS영상이 내강, 혈관 벽, 외막을 둘러싸는 영역으로 구성되어있다고 가정하면 내부와 외부의 두 경계선으로 구분할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IVUS영상을 웨이블릿 변환하여 주파수 공간에서 관상동맥 벽의 두 경계선을 추출한다. 실험결과를 통하여 관상동맥 벽의 두 경계선이 잘 추출되는 것을 확인할 수 있다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.438-442
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• 1999

제스처 인식은 직관적일 뿐 아니라, 몇 가지의 기본 구성요소에 의하여 코드화(code)가 용이하여, 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)에 있어서 폭넓게 사용되고 있다. 본 논문에서는 손의 모양이나 크기와 같은 개인차 및 조명의 변화나 배율과 같은 입력환경의 영향을 최소화하여, 특별한 초기화 과정이나 모델의 준비과정 없이도 제스처를 인식할 수 있고, 적은 계산량으로 실시간 인식이 가능한 제스처 인식 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 논문에서는 손에 부착하는 센서나 마커 없이, CCD 카메라에 의하여 입력된 컬러영상에서, 컬러정보 및 동작정보를 이용하여 손영역을 추출하고, 추출된 손의 경계선 정보를 이용하여 경계선-중심 거리 함수를 생성했다. 그리고, 손가락의 끝 부분에서는 경계선-중심 거리가 극대점을 이룬다는 원리를 이용하여 생성된 함수의 주파수를 분석하여 극대점을 구함으로써 각각의 손가락 끝 위치를 찾고, 손의 자세를 인식하여 제스처를 인식했다. 또한 본 논문에서 제안된 제스처 인식 방법은 PC상에서 구현되어 그 유용성과 실효성이 증명되었다.