• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제9권3호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.83-92
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• 2009

본 논문에서는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하기 위해 컬러 분산 에너지를 이용하는 확장 스네이크 알고리즘을 제안한다. 기존 스네이크 알고리즘은 영상 내에 존재하는 다양한 에너지들을 정의하여 영상을 관심 객체와 배경으로 분할한다. 스네이크의 성능은 구성하는 에너지의 특성에 따라 주로 좌우된다. 능동 윤곽선 모델인 일반적인 스네이크 알고리즘은 적용이 쉽고 분석이 용이한 영상의 밝기 정보를 주요 에너지로 사용한다. 그러나 영상밝기의 미분연산이나 에지검출과 관련된 에너지는 잡음에 민감하고 배경이 복잡해지면 성능이 좋지 않은 단점을 가지고 있다. 제안하는 알고리즘은 분할 영역의 컬러 분산을 스네이크의 영상 에너지에 추가함으로써 복잡한 배경에서도 관심객체를 효율적으로 분할한다. 제안하는 확장 스네이크 알고리즘의 성능을 단순한 배경과 복잡한 배경을 갖는 컬러 영상에서 관심객체를 분할하는 다양한 실험을 통해서 입증하였다. 그 결과 정확도 면에서 약 12.42 %의 향상된 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.361-368
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• 2006

본 논문에서는 스네이크 기반의 객체 윤곽선 검출 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 스네이크 에너지 함수의 제약으로 오목한 윤곽을 갖는 복잡한 모양의 객체에 대해서는 윤곽선 검출의 정확도가 떨어지고, 고정된 스네이크 포인트 수를 이용하기 때문에 효율적으로 객체 윤곽을 표현하는데 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스네이크 포인트의 추가 및 제거를 통해 객체의 윤곽을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 크게 두 단계로 구성된다. 먼저, 제안하는 스네이크 모델로 초기 관심객체의 윤곽을 검출하고, 두번째 단계로 부족한 포인트는 추가하고 잉여 포인트는 제거하여 객체의 윤곽선을 잘 검출할 수 있게 한다. 제안한 방법은 복잡한 윤곽을 갖는 객체에 대해 윤곽선 검출이 기존의 방법보다 좋은 결과를 보이는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.838-846
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• 2004

카메라와 목표물이 함께 움직이는 작업환경에서는 영상의 배경이 연속적으로 바뀌고 다른 움직이는 물체와 겹치기 쉽다 스테이크 알고리즘은 다양하게 변형되어 목표물을 추적하는데 사용되어 왔지만, 물표물의 형태의 변형이 심하거나 추적물체의 윤곽선과 스네이크 사이의 거리인 바이어스(bias)가 큰 상황에서는 적용되기 어렵다. 이런 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 윤곽선검출에서 가지는 스네이크 알고리즘의 장점을 활용하는 확장 스네이크 모델(extended snake model)을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 닫힌 스네이크(closed snake)의 면적 변화율을 면적에너지로 변환하여 스네이크 에너지에 추가하고, 새로운 영상이 입력될 때마다 이전에 검출된 윤곽선을 목표물의 새로운 템플릿으로 정의하는 적응 템플릿(adaptive template) SSD(sum of square difference) 알고리즘을 이용한다. 면적에너지는 새로 입력된 영상에서 얻어지는 윤곽선의 면적이 일정범위를 벋어나지 않도록 제약하며 적응 템플릿 SSD 알고리즘은 목표물의 속도를 고려하여 목표물의 위치를 예측함으로써 윤곽선 검출의 속도와 정확도를 향상시킨다. 제안된 알고리즘의 우수성은 실험을 통해 검증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.115-122
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• 2013

최근 의료영상을 이용한 질병 진단법에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 관절경화증은 경동맥의 동맥을 좁게 하여 뇌로 들어가는 혈류의 일부 또는 전체를 차단하는 원인이 된다. 뇌로 흘러가는 혈류가 차단되는 경우 심각한 뇌졸중을 야기하기도 한다. 만일 초기에 경동맥 플라크를 발견하고 이를 치료하면 심각한 뇌졸중을 예방할 수 있다. 본 논문에서는 경동맥의 동맥 초음파 영상에서 경동맥 플라크를 쉽게 발견하기 위한 능동적 윤곽선 추출기법에 기반을 둔 자동 분할기법을 제안한다. 실험에서 사용되는 초음파 영상은 자동 분할기법을 적용하기 전에 적절히 정렬되어있다고 가정한다. 경동맥의 동맥 초음파 영상에 대하여 스네이크 모델을 이용하여 자동분할 방법과 수동분할 방법을 질적 비교한 결과 제안된 방법이 성공적으로 적용되었음을 보여준다. 실험결과 제안된 방법은 방사선사들이 플라크를 쉽게 찾는데 도움을 줄 수 있는 자동화 방법이 될 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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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.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권11C호
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• pp.1088-1097
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• 2003

본 논문에서는 능동윤곽모델(active contour model)로 잘 알려져 있는 스네이크(snakes)알고리즘을 MPEG-4 기반의 스테레오 영상의 객체분할에 적용하는 방법을 제안한다. 일반적으로 2차원 영상에 적용하는 기존 스네이크 알고리즘은 객체의 윤곽이 아닌 주변의 영향으로 만족할 만한 결과를 얻지 못한다. 따라서 관심 객체의 윤곽선에 가까이 초기 스네이크 포인트를 사용자가 직접 설정해야 한다. 본 논문에서는 스테레오 영상의 변이(disparity)정보를 이용하여 객체의 윤곽선 주위의 영향을 줄여 객체분할의 성능을 개선하였고, 사용자가 영역설정을 통해 초기 스네이크 포인트를 자동으로 설정할 수 있게 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권5호
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• pp.195-200
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• 2014

능동 개체 윤곽 추출의 대표적인 방법은 스네이크(Snake)와 레벨 셋(Level Set) 기술이다. 일반적으로 스네이크는 속도는 빠르나 개체 위상을 처리하는 데 제약이 있다. 그러나 레벨 셋은 속도는 느리지만 개체 위상에 관계없이 잘 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 빠르고 복잡한 위상을 처리하기 위해 두 방법의 장점을 이용한 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 스네이크를 사용하여 빠르게 개체의 대략적인 윤곽을 추출한 후 레벨 셋을 두 번째 적용하여 복잡한 개체 윤곽을 정확하게 추출한다. 제안한 알고리즘은 다양한 위상을 갖는 5개의 이진영상 및 2개의 자연영상에 적용하여 속도 및 윤곽 추출이 개선된 것을 보여 준다.