대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimodal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 포함되어 있으므로 스케치 특징점 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매 모호함이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 영상에 대해 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 구하여 최소 밝기값과 최대 밝기 값을 설정하고 삼각형의 소속 함수에 적용한다. 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut 을 적용하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법보다 제안된 퍼지 이진화 방법이 효율적인 것을 알 수 있었다.
대부분 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위해 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명암 차이가 큰 경우는 분할을 위해 양봉 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것으로도 양호한 임계치를 찾을 수 있지만 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 이 문제점을 개선하기 위해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화 하는 퍼지 이진화 방법이 제안되었다. 퍼지 이진화 방법은 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 기존의 퍼지 이진화 방법은 a-cut값을 경험적으로 설정하기 때문에 다양한 영상을 이진화하는 과정에서 정보 손실이 많이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 퍼지 이진화 방법의 a-cut값을 동적으로 설정하여 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 영상에 적용한 결과, 배경과 물체의 명암도 차이가 크게 나지 않는 영상의 경우에는 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 상태로 이진화되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 영상에서 객체들의 정보 손실을 최소화한 상태에서 영상을 이진화하기 위해 ${\alpha}-cut$을 동적으로 설정하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 소속 함수에서 소속도를 구한 후, 영상을 이진화 하기 위해 최대 밝기 값에서 중간 밝기 값을 나눈 값을 ${\alpha}-cut$값으로 설정한 후에 구간 임계치를 이용하여 영상을 이진화 한다. 제안된 퍼지 이진화 방법의 효율성을 확인하기 위해 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 객체와 배경 사이의 명암도가 한쪽에 치우친 분포를 가진 영상과 넓게 분포된 영상에서 모두 객체들의 정보의 손실이 적은 상태에서 이진화되는 것을 확인할 수 있었다.
현재 경동맥 내막절제술 시행을 위한 경동맥 협착증의 정도 측정에는 디지털감산조영술(DSA), 회전조영술(rotational angiography), 컴퓨터단층조영술(CTA) 및 자기공명조영술(MRA)로부터 얻어진 경동맥의 투영 영상을 이용하여 북미, 유럽 표준 및 총경동맥 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 기계적인 측경기를 이용하는 전형적인 경동맥 협착 측정 방법의 단점을 극복하고, 측정자간의 변화율을 최소화하기 위해 자기공명조영술의 단면 영상을 사용하고 컴퓨터화한 새로운 협착증 정도 측정 방법을 개발하였다. 영상 분할에 사용되는 방법중 가장 널리 사용되고 효율적인 명암값 임계치 방법을 사용하여 경동맥 및 동맥의 내강을 분할하였다. 또한, 각 증례의 측정된 총경동맥의 혈관두께를 사용하여 분할된 경동맥으로부터 혈관을 제거 하였고, 혈관이 제거된 경동맥을 혈류 영역과 플라그 영역으로 분할하였다. 각 단면 영상에서의 경동맥 협착증 정도 측정은 (분할된 플라그 영역/혈류영역 및 플라그를 합한 면적) * 100% 식으로 계산된다.
제안된 연구에서는 조영제를 사용한 복부 CT 영상에 대한 특성을 분석함으로써 간에 대한 자동추출을 시행하였다. 영상에 나타난 명암값을 지형적 고도정보로 해석하는 침수실험에 근거하여 영역을 분리하였고 임계값에 의하여 장기 내부의 국부최대점들을 제거함으로써 장기에 해당하는 부분들을 합병하였다. 임계값은 장기를 구성하는 각 명암값의 비율에 의하여 생성된 메쉬영상으로부터 결정되었고 간과 노이즈 영역의 분리에 사용되었다. 장기의 외곽선추출을 위해서는 장기의 전반적인 형태를 나타내는 템플리트를 생성한 후 이진 영상에서 서브트랙션하는 방법을 사용하였다. 템플리트의 생성과정에서는 처리시간이 긴 기존의 오프닝 방법을 사용하지 않고 8-연결성에 의한 방법을 사용함으로써 처리속도를 단축하였다. 추출된 장기의 면적을 토대로 체적계산을 시행하였고 동물실험을 통하여 임상 실험치를 제시하였다.
본 논문에서는 비디오의 자동분류를 지원하기 위한 기반기술로서. 변형된 $x^{2}$-테스트와 자동 임계치 결정 알고리즘을 이용한 장면전환 검출 방법을 제안하였다. 변형된 $x^{2}$-테스트는 기존의 컬러 히스토그램과 각 채널 공간(RGB)에 NTSC표준에 따른 명암도 등급을 따로 계산하여 채널의 차이 값을 보다 세분화 할 수 있으며, 두 프레임사이의 상대적인 컬러 값 차이를 강조하는 기존의 $x^{2}$-테스트를 결합하여 보다 강건한 장면전환을 검출할 수 있다. 자동 임계치 결정 알고리즘은 연속된 프레임들로부터 변형된 $x^{2}$-테스트를 이용하여 추출된 차이 값을 이용한다. 먼저, 주어진 전체 차이 값들로부터 평균과 표준편차를 구하며, 이 평균값을 만족하는 차이 값들로부터 다시 평균과 표준편차를 계산하며, 이러한 연속적인 평균값 및 표준편차의 계산으로부터 표준편차가 가장 큰 시점에서의 평균값을 기준으로 임계치를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 다양한 비디오 데이터에서 실험되었으며, 실험결과 제안된 방법은 자동 임계치 결정에 효율적이며, 신뢰할만한 장면들을 검출하였다.
본 논문에서는 비디오 시퀀스의 자동분류를 지원하기 위한 기반기술로서, 변형된 $\chi^2$-테스트와 자동 임계치-결정 알고리즘을 이용한 장면전환 검출 기법을 제안하였다. 변형된 $\chi^2$-테스트는 기존의 컬러 히스토그램에서 컬러의 각 채널공간(RGB)에 NTSC표준에 따른 명암도 등급을 따로 계산하여 채널의 차이 값을 보다 세분화 할 수 있으며, 인접한 두 프레임사이의 상대적인 컬러 값의 차이를 강조하는$\chi^2$- 테스트를 결합하여 보다 강건한 장면전환 곁출을 시도하고 있다. 자동 임계치-결정 알고리즘은 변형된 $\chi^2$-테스트를 통하여 획득된 인접한 프레임들 사이의 차이 값들을 이용한다. 먼저, 차이 값들에 대한 전체 평균값을 계산한 후, 이 평균값을 만족하는 차이 값들만을 이용하여 다시 평균값을 계산하며, 이러한 평균값의 연속적인 계산 및 누적을 통하여 분산된 차이 값들로부터 가장 최적의 중간 평균값을 취하여 임계치로 설정하는 방법이다. 실험결과 제안된 장면전환 검출 방법과 자동 임계치-결정 알고리즘은 기존의 접근방법보다 효과적이며, 그 우수성을 보여주었다.
본 논문에서는 연속된 프레임들의 차이 값으로부터 획득된 평균과 표준편차를 이용한 새로운 자동 임계치-결정 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 연속된 프레임사이의 차이 값들에 대한 계산은 기존의 컬러 히스토그램과 ${\chi}^2$-테스트를 병합한 변형된 ${\chi}^2$-테스트 알고리즘을 이용하였다. 변형된 ${\chi}^2$-테스트는 각 컬러공간에 명암도 등급에 따른 가중치를 적용하여 보다 세분화된 값들에 의한 장면전환 검출을 시도할 수 있는 장점이 있다. 제안된 자동 임계치 결정 알고리즘은 획득된 전체 차이값들의 분포로부터 1차 평균과 표준편차를 구한 후, 이를 다시 주어진 차이 값들에 적용하여 1차 평균을 만족하는 차이 값들로부터 2차 평균과 표준편차를 구하며, 이러한 연속적인 평균과 표준편차의 계산으로부터 표준편차가 최대지점으로부터 작아지는 시점의 평균을 기준으로 임계치를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 다양한 비디오 데이터에서 실험되었으며, 실험결과 자동 임계치 결정에 효율적이며, 신뢰할만한 장면들을 검출하였다.
본 논문은 컴퓨터단층촬영 영상에서의 자동화된 결절성 폐암의 추출 및 체적계산을 수행하였다. 배경으로부터의 흉부 분리 및 흉부로부터 폐영역으로의 분리를 위해 명암값 임계치 방법이 사용되었고, 폐 경계선 주위에 위치하는 폐암을 폐영역으로 포함시키기 위해 스캔닝-볼(Scanning-Ball) 알고리즘을 사용하였다. 폐영역으로부터 높은 명암값을 가진 부분만을 추출하는데, 이는 폐암, 혈관 또는 부분볼륨중의 하나이다. 추출된 폐암 후보자중에서 폐암을 구별하기 위해 크기, 솔리드(Solid) 형태, 평균값, 표준편차, 픽셀의 빈돗수와 명암값과의 상관계수가 사용되었으며, 식별된 폐암의 체적 및 원형율을 계산하였으며, 이를 내림차순으로 분류하였다. 19개 케이스, 총 621개 영상에 적용한 결과, 95%의 폐암추출 민감도를 가진다.
본 논문에서는 소동물 양전자방출단층촬영 영상(Positron Emission Tomography, PET) 내 종양영역을 자동분할하고 분할된 윤곽선주변의 기하학적 위험구간에 따른 종양의 형태특성을 분석하기 위한 방법을 제시한다. PET 영상내 검출된 종양영역의 신뢰성을 위해 위음성(False negative, FN) 및 위양성(False positive, FP)의 위험구간을 같이 제공하는 것이 필요하다. 따라서, 방사선 특이적 특성이 반영된 명암값을 기반으로 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링을 수행하여 종양영역을 자동 분할한다. 분활된 종양영역의 위험구간은 클러스터 간 공유되는 영역의 소속값을 이용하여 위음성, 위양성을 계산한다. 또한, 임의의 소속값 임계치 변화를 통해 위험구간의 변화에 따른 종양의 형태적 특성변화를 관측한다. 이러한 지역적 변화의 관측을 통해 위험구간의 형태학적 위치를 판단할 수 있어 위험구간에 따른 추가적인 잔여 암의 위치 및 형태 파악을 용이하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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