• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.9 no.3
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• pp.1-5
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• 2003

3차원 메쉬에서 특징을 추출하는 것은 메쉬 에디팅이나 메쉬 모핑 등의 여러 가지 메쉬 처리에 있어서 중요한 일이다. 특징을 추출하는 방법 중에서 사용자가 지정한 부근의 특징을 자동적으로 찾아주는 방법은 이미지 처리 분야에서는 오래 전부터 사용되어 왔는데 이미지 스네이크 알고리즘이 그것이다. 최근에는 그러한 이미지 스네이크 알고리즘이 3차원 메쉬에 적용되어 기하학적인 스네이크 알고리즘으로 탄생하였다. 본 논문은 기하학적 스네이크의 새로운 알고리즘을 제시하고, 찾고자 하는 특징의 모양에 따라 스네이크 곡선의 위상이 자유롭게 변화하는 기하학적 스네이크 모델을 제안한다. 본 논문에 사용된 알고리즘은 이미지 스네이크 알고리즘의 동적 프로그래밍 방법을 3차원 메쉬에 응용한 것으로 스네이크 포인트들이 메쉬의 에지를 따라 3차원 상에서 직접 이동을 하면서 에너지가 최소가 되는 지점을 찾아 가는 방식이다. 스네이크 곡선은 메쉬상의 이웃한 정점들의 순차적인 연결선으로 이루어지며 찾고자 하는 특징의 모양과 크기에 따라 스네이크 포인트의 개수가 자동으로 조절된다. 또한 주변의 다른 스네이크 포인트와 만났을 때 합쳐지거나 반대로 여러 스네이크 곡선으로 나뉘어 질 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.196-198
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• 2003

본 논문에서는 스네이크 모델의 에너지 최소화 알고리즘을 개선하여 속도와 정확도에 대한 문제를 해결한다. 개선된 알고리즘은 스네이크를 이루는 정점들의 적합성에 따라 탐색 윈도우를 가변적으로 확장시킴으로써 빠르고 정확하게 윤곽선을 추출한다. 또한 정점의 정렬과정을 통해 정점이 지역적 최소점에 빠지는 것을 방지하며 스네이크의 연속성과 완만성을 보존한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.10
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• pp.83-92
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• 2009

In this paper, an extended snake algorithm using color variance energy is proposed for segmenting an interest object in color image. General snake algorithm makes use of energy in image to segment images into a interesting area and background. There are many kinds of energy that can be used by the snake algorithm. The efficiency of the snake algorithm is depend on what kind of energy is used. A general snake algorithm based on active contour model uses the intensity value as an image energy that can be implemented and analyzed easily. But it is sensitive to noises because the image gradient uses a differential operator to get its image energy. And it is difficult for the general snake algorithm to be applied on the complex image background. Therefore, the proposed snake algorithm efficiently segment an interest object on the color image by adding a color variance of the segmented area to the image energy. This paper executed various experiments to segment an interest object on color images with simple or complex background for verifying the performance of the proposed extended snake algorithm. It shows improved accuracy performance about 12.42 %.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.4 s.107
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• pp.361-368
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• 2006

In this paper we present a snake-based scheme for efficiently detecting contours of objects with boundary concavities. The proposed method is composed of two steps. First, the object's boundary is detected using the proposed snake model. Second, snake points are optimized by inserting new points and deleting unnecessary points to better describe the object's boundary. The proposed algorithm can successfully extract objects with boundary concavities. Experimental results have shown that our algorithm produces more accurate segmentation results than the conventional algorithm.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.7
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• pp.838-846
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• 2004

In the case where both a camera and a target are moving at the same time, the image background is successively changed, and the overlap with other moving objects is apt to be generated. The snake algorithms have been variously used in tracking the object, but it is difficult to be applied in the excessive overlap with other objects and the large bias between the snake and the target. To solve this problem, this paper presents an extended snake model. It includes an additional energy function which considers the temporal variation rate of the snake's area and a SSD algorithm which generates the template adaptive to the snake detected in the previous frame. The new energy function prevents the snake from over-shrinking or stretching and the SSD algorithm with adaptively changing template allows the prediction of the target's position in the next frame. The experimental results have shown that the proposed algorithm successfully tracks the target even when the target is temporarily occluded by other objects.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.17 no.1
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• pp.115-122
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• 2013

Disease diagnostics based on medical imaging is getting popularity day by day. Presence of the atherosclerosis is one of the causes of narrowing of carotid arteries which may block partially or fully blood flow into the brain. Serious brain strokes may occur due to such types of blockages in blood flow. Early detection of the plaque and taking precautionary steps in this regard may prevent from such type of serious strokes. In this paper, we present an automatic image segmentation technique for carotid artery ultrasound images based on active contour approach. In our experimental study, we assume that ultrasound images are properly aligned before applying automatic image segmentation. We have successfully applied the automatic segmentation of carotid artery ultrasound images using snake based model. Qualitative comparison of the proposed approach has been made with the manual initialization of snakes for carotid artery image segmentation. Our proposed approach successfully segments the carotid artery images in an automated way to help radiologists to detect plaque easily. Obtained results show the effectiveness of the proposed approach.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.57-60
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• 2002

본 논문에서는 능동윤곽모델(active contour model)의 잘 알려져 있는 스네이크(snake) 알고리즘을 스테레오영상에 적용하여 좌 우 영상의 disparity 정보를 이용 객체의 경계선을 찾는 알고리즘을 제안한다. 스네이크는 객체의 경계를 얻기 위해 에지정보를 사용하는데 실제 이미지에서 객체의 경계가 아닌 인접한 주위의 강한 애지(edge)에 대해서도 영향을 받게 되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스테레오영상의 disparity 정보를 이용하여 이를 개선하고 disparity 측정에 사용되는 블록매칭(block matching)방법을 스네이크 알고리즘에 적용시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.103-105
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• 2022

본 논문에서는 스네이크 알고리즘에서 복잡한 배경으로 인해 어긋난 윤곽선을 개선하는 방법을 제안한다. 스네이크 알고리즘은 능동 윤곽선 모델(active contour model)중 하나로, 사전 정의한 영역에서 시작하여 점진적으로 강한 변화가 감지되는 방향으로 윤곽선을 수정하는 방법이다. 그러나 이러한 방법은 강한 기울기 성분이 나타나는 배경에 취약하고, 대상의 불필요한 영역이 포함되거나, 필요한 영역이 포함되지 않는 문제가 발생한다. 제안하는 방법은 이미지에 원근 변환을 기반으로 한 스네이크 알고리즘을 반복적으로 적용하여 대상의 윤곽선을 온전히 추출한다. 이는 실험 데이터에서 평균 IoU가 약 11.5% 이상 증가한 것을 통해 올바른 윤곽선을 찾는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.11C
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• pp.1088-1097
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• 2003

In this paper, we propose a method that improves the snakes algorithm well known as previously active contour model. Generally, the previous snakes algorithm applied to the 2-D images doesn't get the good results due to the influences about other objects adjacent to contour of object to be extracted. Users directly set the initial snakes points near to the contour of the object to get better results. In this paper, using the disparity information of the stereo images, a new algorithm of the object segmentation is proposed to reduce the influences adjacent to the contour of object. Users can establish initial snakes points automatically from the setting of the interested regions.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.5
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• pp.195-200
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• 2014

Typical methods of active contour model for object contour extraction are snake and level. Snake is usually faster than level set, but has limitation to compute topology of objects. Level set on the other hand is slower but good at it. In this paper, a new object contour extraction algorithm to use advantage of each is proposed. The algorithm is composed of two main steps. In the first step, snake is used to extract the rough contour and then in the second step, level set is applied to extract the complex contour exactly. 5 binary images and 2 natural images with different contours are simulated by a proposed algorithm. It is shown that speed is reduced and contour is better extracted.