• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.2
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• pp.124-131
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• 2001

복부 CT 영상에서 위의 자동적인 추출에 대하여 연구하였다. 복부 CT 영상에서 여러 장기가 비슷한 명암 값을 나타내며 분포 해 있다. 본 논문에서는 복부 CT 영상의 여러 장기 가운데 위를 자동적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 위는 움직이는 장기이며, 음식물로 채워진 부분과 공기로 채원진 부분으로 나뉘어져 있다. 이를 바탕으로 히스토그램 분석을 통한 명암 값 정보와 위치 정보를 이용하여 위를 탐색하고, 주변 다른 장기를 제거하는 다듬기 과정으로 완전한 위 추출 알고리즘을 완성하였다. 또한 돼지 실험에서 추출된 위의 체적을 비교하여, 개발된 알고리즘의 정확성을 검증한 결과 약 95%의 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.519-521
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• 2015

세라믹 소재 영상에서 결함 영역이 다른 영역보다 명암도가 밝게 나타나는 정보를 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 Blurring 기법을 적용하여 미세 잡음을 제거한다. 미세 잡음이 제거된 ROI 영역에서 Median Filter기법을 적용하여 임펄스 잡음을 제거한다. 임펄스 잡음이 제거된 영역에서 Prewit Mask을 적용하여 수평과 수직 에지를 검출하고 검출된 에지에 윤곽선 추적 기법을 적용하여 결함 영역의 경계를 보정한다. 보정된 영상에서 Blob Labeling 기법을 적용하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법을 8mm와 10mm 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 제안된 검출 방법의 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.224-227
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• 2000

본 논문에서는 기준 영상으로부터 면의 반사특성을 검출하고, 구해진 반사특성을 임의의 물체에 적용하여 3매의 명암영상을 얻는다. 이 영상을 측광입체시법(photometric stereo method)에 적용하여 3차원 형상인식하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 목적으로 하는 물체의 반사특성은 난반사(diffuse reflection)성분과 전반사(specular reflection)성분이 혼합된 혼합 반사면(hybrid reflectance surface)을 그 대상으로 하며, 이러한 면의 반사특성은 Torrance-sparrow모델로 가정하여 문제를 해결해 나간다. 본 연구에서 목적으로 하는 대상 물체는 동일한 재질로 이루어졌다는 가정 하에서 몇개의 표본점들을 취해 반복수치 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 각 표본점들로부터 계산된 면특성 파라메터들의 평균값을 취해서 다시 Torrance-sparrow모델에 적용함으로써 측광입체시법의 해석을 가능토록 한다. 즉, 3차원 형상인식 과정시 계산된 면특성 파라메터를 사용해 생성한 참조표와 명암영상과의 비교에 의해 빠른 면방향 복구를 행할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.473-476
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• 2015

본 논문에서는 영상의 명암도 분포도를 효과적으로 조정하기 위해 개선된 퍼지 스트레칭 기법을 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 스트레칭이 적용된 영상에서 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지영상에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집 크기에 대한 소속도와 중심과 흠집간의 거리에 대한 소속도를 구한 후에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집이 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM와 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확히 추출되고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.216-218
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• 2010

본 논문에서는 기존의 퍼지 필터링 알고리즘의 문제점을 개선한 퍼지 필터링 기법을 제안한다. 제안된 퍼지 필터링 알고리즘은 컬러 영상에서 R, G, B 채널을 각각 분리한다. 분리된 각 채널에서 마스크 정보를 추출하여 채널에 대한 평균값과 중간값의 명암도를 제안된 퍼지 기법의 소속 함수에 적용하여 소속도를 구한 뒤, 추론 규칙에 적용한다. 그리고 R, G, B 각각의 소속도 값을 이용하여 잡음 가능성 여부를 판별한다. 제안된 퍼지 기법에서 소속 함수 구간은 세 개 구간으로 설정하였다. 잡음이라고 판단되는 경우에는 그 잡음 정도에 따라 중간값이나 평균값을 해당 픽셀 값으로 설정하여 잡음을 제거한다. 제안된 기법을 컬러 영상에 적용한 결과, 제안된 기법이 기존의 퍼지 필터링 기법보다 잡음 제거에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.414-416
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• 2012

본 논문에서는 X-선 혈관 조영 영상 내 심혈관의 추출 방법을 제안한다. 본 방법은 불균일 조명 보정 필터를 사용함으로써 X-선 영상 내에서 나타나는 일정하지 않은 contrast, 낮은 명암도 및 불균일 조명 문제를 해결한다. 또한 영상의 지역적인 밝기 값의 변화의 특징을 고려하면서 분할 대상영역의 각 픽셀들의 2 차 미분((second partial derivation)을 행렬의 요소(element)로 갖는 Hessian 행렬의 고유치 (eigenvalue)를 영역확장의 문턱치 결정에 이용하여 전역적인 밝기값(intensity)만을 사용하는 분할의 단점을보완하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.93-95
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• 2016

본 논문에서는 초음파 영상에서 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 명암 대비가 낮은 초음파 영상에서도 정확히 추출하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 개선하여 명암 대비를 강조한 후에 ROI 영역을 추출한 후, 추출된 ROI 영역에 대해 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역에서 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출한다. 추출된 결절종의 후보 영역 중에서 면적이 가장 크거나 타원 형태를 가진 영역을 라벨링 기법을 적용하여 최종적으로 결절종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 결절종 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결절종 추출 방법보다 제안된 방법이 결절종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.577-580
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• 2010

This paper proposes a new algorithm for flicker reduction. Flicker is defined as unwanted luminance fluctuation in the image sequences. As the flicker degrades the performance of motion estimation or segmentation of the objects, it should be corrected before further processing. In this paper, we model the flicker effects as a linear system with gain and offset parameter and propose the new algorithm for flicker reduction. The proposed algorithm considers gain and offset parameter separately, and stabilizes the luminance fluctuation based on these parameters. We show the performance of the proposed method by testing on the sequence with artificially added luminance flicker and real sequence with object motion.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.550-555
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• 2007

초음파 영상은 초음파 펄스를 이용하여 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우 잡음이 발생하며 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석과정에서 육안으로 인지하고 진단하는데 어려움이 있다. 특히 근골격계 검사를 위한 초음파 영상에서 근육 영역의 진단에 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상에서 영상처리 기법을 이용하여 근육 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서의 근육 영역검출은 피하지방층과 기타 영역 그리고 근육을 둘러싸고 있는 근육막 후보 영역을 검출한 후, 위치 정보와 형태학적 특징을 이용하여 최종적으로 근육막 내부 영역인 근육 영역을 검출한다. 제안된 방법의 근육막 후보 영역의 검출 과정은 개선된 히스토그램 스트레칭과 Mutiple연산으로 대비 차를 향상시키고 반복 이진화 기법을 적용한 후, 잡음에 의해 손실되거나 끊어진 근육막 영역을 거리 및 방향 분석을 이용하여 연결한 후에 근육막 후보 영역을 검출한다. 검출된 근육막 후보 영역의 형태학적 특징과 위치 정보를 이용하여 피하지방층과 기타 영역을 분류 한 후, 최종적으로 근육 영역을 검출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 제안된 근육 검출 방법을 적용하여 검출된 근육 영역과 전문의가 분석한 근육 영역을 비교한 결과, 제안된 근육 검출 방법이 전문의가 육안으로 분석한 근육영역과 근접하게 검출되어 본 논문에서 제안한 근육 영역 검출 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.1
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• pp.658-665
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• 2015

In the production of medical images, noise reduction and contrast enhancement are important methods to increase qualities of processing results. By using the edge-based denoising and adaptive nonlinear histogram stretching, a novel medical image enhancement algorithm is proposed. First, a medical image is decomposed by wavelet transform, and then all high frequency sub-images are decomposed by Haar transform. At the same time, edge detection with Sobel operator is performed. Second, noises in all high frequency sub-images are reduced by edge-based soft-threshold method. Third, high frequency coefficients are further enhanced by adaptive weight values in different sub-images. Finally, an adaptive nonlinear histogram stretching method is applied to increase the contrast of resultant image. Experimental results show that the proposed algorithm can enhance a low contrast medical image while preserving edges effectively without blurring the details.