• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.3
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• pp.297-303
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• 2007

In this paper, the stroke-based text extraction algorithm for digital video is proposed. The proposed algorithm consists of four stages such as text detection, text localization, text segmentation and geometric verification. The text detection stage ascertains that a given frame in a video sequence contains text. This procedure is accomplished by morphological operations for the pixels with higher possibility of being stroke-based text, which is called as seed points. For the text localization stage, morphological operations for the edges including seed points ate adopted followed by horizontal and vortical projections. Text segmentation stage is to classify projected areas into text and background regions according to their intensity distribution. Finally, in the geometric verification stage, the segmented area are verified by using prior knowledge of video text characteristics.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.11
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• pp.1698-1705
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• 2010

In this paper, we propose a fast liver segmentation method from magnetic resonance(MR) images. Our method efficiently divides a MR image into a set of discrete objects, and boundaries based on the normalized gradient magnitude information. Then, the objects belonging to the liver are detected by using 2D seeded region growing with seed points, which are extracted from the segmented liver region of the slice immediately above or below the current slice. Finally, rolling ball algorithm, and connected component analysis minimizes false positive error near the liver boundaries. Our method was validated by twenty data sets and the results were compared with the manually segmented result. The average volumetric overlap error was 5.2%, and average absolute volumetric measurement error was 1.9%. The average processing time for segmenting one data set was about three seconds. Our method could be used for computer-aided liver diagnosis, which requires a fast and accurate segmentation of liver.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.11
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• pp.188-194
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• 2013

In this paper, we proposed a new method for pulmonary vessels image segmentation and refinement from pulmonary image. Proposed method consist of following five steps. First, threshold estimation is performed by polynomial regression analysis of histogram variation rate of the pulmonary image. Second, segmentation of pulmonary vessels object is performed by density-based segmentation method based on estimated threshold in first step. Third, 2D connected component labeling method is applied to segmented pulmonary vessels. The seed point of both side diaphragms is determined by eccentricity and size of component. Fourth step is diaphragm extraction by 3D region growing method at the determined seed point. Finally, noise cancelation of pulmonary vessels image is performed by 3D connected component labeling method. The experimental result is showed accurately pulmonary vessels image segmentation, the diaphragm extraction and the noise cancelation of the pulmonary vessels image.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.275-278
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• 2001

영상 분할은 임상에서의 진단과 분석 및 3차원 가시화하는데 있어 선행되어야 할 필수적인 과정이다. 본 논문에서는 심혈관계 영상의 분할을 위한 Wave-front SRG방법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 슬라이스 영상에서 사용자에 의한 씨앗점(seed front)을 입력으로 받아 그 이웃한 슬라이스들에 wave-front를 만들어 영역 성장법에 의해 3차원 volume을 확장시킨다. 이때 다음으로 성장할 wave-front voxel의 mean gradient 값을 사용하여 밝기값의 변화가 심한 심혈관계 영상을 분할하였으며, Wave-front voxel의 size를 계산하여 혈관분할 시 발생할 수 있는 작은 채널에서의 새나감을 방지하였다. 제안된 방법을 컴퓨터 단층촬영으로 얻은 심혈 관계 영상의 분할에 적용한 결과, 밝기값의 변화가 심한 심혈관계 영상을 성공적으로 분할했으며, 작의 채널의 새나감이 없이 분할을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.525-526
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• 2011

복부 MRI 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술 방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 따라서 본 논문은 복부 MRI 영상에서 이러한 간 영역과 간의 혈관을 자동으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 1단계로 Region Growing의 개선된 방법으로 초기 설정된 간 영역의 외곽선 정보를 이용하여 씨앗점을 설정해 간 영역을 초기 분할한다. 2단계로 분할된 영역 경계선의 지역적 최소값을 이용하여 경계선의 보정 작업을 수행한다. 이후 3단계로 추출된 간 영역을 기반으로 영상 개선 후, 인페인팅(In-painting) 기법을 활용하여 간 영역 내부의 혈관 부분을 검출하게 된다. 제안 알고리즘의 평가는 전문의의 수작업 결과와 비교하였고, 결과 82.5%의 평균 정확도를 보여 제안 알고리즘의 효과적인 간혈관 검출을 확인하였다. 향후 본 연구의 확장으로 검출된 혈관 영역의 3D Volume Rendering 연구를 수행할 예정이다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.22 no.2
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• pp.127-132
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• 2001

의료 영상에서 관심 있는 부위를 3차원으로 재구성하여 보는 것은, 정확한 진단을 위해서 매우 중요하다. 이러한 3차원 재구성을 위해서는 관심 있는 영역의 분할이 필수적인 선행작업이다. 본 논문에서는 관도계 기관의 분할을 위해서 슬라이스 영상의 정보를 이용한 3차원 영역 성장법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 슬라이스 영상에서 영역 성장법에 의해 영역을 확장시키고, 그 이웃한 슬라이스들에 씨앗점을 전달하여 재귀적으로 3차원 체적을 확장하여 영상을 분할한다. 이때, 이웃한 슬라이스간의 영역의 크기의 제약을 이용하여 새나감을 방지한다. 제안된 방법을 기관지의 분할에 적용한 결과, 새나감 없이 뾰족한 가지들까지도 성공적으로 분할했으며, 튜브의 중심 축이 고차원 곡선인 경우에도 성공적으로 분할했다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.37 no.2
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• pp.1-14
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• 2000

The rosette-scan seeker, mounted on the infrared guided missile, is a device that tracks the target It can acquire the 2D image of the target by scanning a space about target in rosette pattern with a single detector Since the detected image is changed according to the position of the object in the field of view and the number of the object is not fixed, the unsupervised methods are employed in clustering it The conventional ISODATA method clusters the objects by using the distance between the seed points and pixels So, the clustering result varies in accordance with the shape of the object or the values of the merging and splitting parameters In this paper, we propose an Array Linkage Clustering Algorithm (ALCA) as a new clustering algorithm improving the conventional method The ALCA has no need for the initial seed points and the merging and splitting parameters since it clusters the object using the connectivity of the array number of the memory stored the pixel Therefore, the ALCA can cluster the object regardless of its shape With the clustering results using the conventional method and the proposed one, we confirm that our method is better than the conventional one in terms of the clustering performance We simulate the rosette scanning infrared seeker (RSIS) using the proposed ALCA as an infrared counter countermeasure The simulation results show that the RSIS using our method is better than the conventional one in terms of the tracking performance.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.80-80
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• 2010

유리기판위에 큰 결정입자를 갖는 실리콘 (폴리 실리콘) 박막을 제조하는 것은 가격저가화 및 대면적화 측면 같은 산업화의 높은 잠재성을 가지고 있기 때문에 그동안 많은 관심을 가지고 연구되어 오고 있다. 다양한 방법을 이용하여 다결정 실리콘 박막을 만들기 위해 노력해 오고 있으며, 태양전지에 응용하기 위하여 연속적이면서 10um이상의 큰 입자를 갖는 다결정 실리콘 씨앗층이 필요하며, 고속증착을 위해서는 (100)의 결정성장방향 등 다양한 조건이 제시될 수 있다. 다결정 실리콘 흡수층의 품질은 고품질의 다결정 실리콘 씨앗층에서 얻어질 수 있다. 이러한 다결정 실리콘의 에피막 성장을 위해서는 유리기판의 연화점이 저압 화학기상증착법 및 아크 플라즈마 등과 같은 고온기반의 공정 적용의 어려움이 있기 때문에 제약 사항으로 항상 문제가 제기되고 있다. 이러한 관점에서 볼때 유리기판위에 에피막을 성장시키는 방법으로 많지 않은 방법들이 사용될 수 있는데 전자 공명 화학기상증착법(ECR-CVD), 이온빔 증착법(IBAD), 레이저 결정화법(LC) 및 펄스 자석 스퍼터링법 등이 에피 실리콘 성장을 위해 제안되는 대표적인 방법으로 볼 수 있다. 이중에서 효율적인 관점에서 볼때 IBAD는 산업화측면에서 좀더 많은 이점을 가지고 있으나, 박막을 형성하는 과정에서 큰 에너지 및 이온크기의 빔 사이즈 등으로 인한 표면으로의 damages가 일어날 수 있어 쉽지 않는 방법이 될 수 있다. 여기에서는 이러한 damage를 획기적으로 줄이면서 저온에서 결정화 시킬 수 있는 cold annealing법을 소개하고자 한다. 이온빔에 비해서 전자빔의 에너지와 크기는 그리드 형태의 렌즈를 통해 전체면적에 조사하는 것을 쉽게 제어할 수 있으며 이러한 전자빔의 생성은 금속 필라멘트의 열전자가 아닌 Ar플라즈마에서 전자의 분리를 통해 발생된다. 유리기판위에 다결정 실리콘 씨앗층을 제조하기 위하여 전자빔을 조사하는 방법과 Al을 이용한 씨앗층 제조법이 비교되어 공정 수행이 이루어진다. 우선, 전자빔 조사를 위해 DC 및 RF 스퍼터링법을 이용하여 ${\sim}10^{20}cm^{-3}$이상의 농도를 갖는 $p^+^+$ 비정질 실리콘 박막을 제조한다. Al의 증착은 DC 스퍼터링법을 이용하여 제조하고 그 두께는 실리콘 박막의 두께와 동일한 조건(350nm)으로 제조한다. 제조된 샘플은 E-beam gun이 달린 챔버로 이동하여 1.4keV의 세기를 가지고 각각 10, 20, 50, 100초를 조사한 후 단면의 이미지를 SEM으로, 결정화 정도를 Raman으로, 결정화 방향 등에 대한 조사를 XRD로 분석 측정한다. 그리고 Hall effect를 통해 전자빔의 조사 전후의 캐리어 농도, 이동도 및 비저항 등에 대한 조사가 이루어진다. 동시에 Al을 촉매로 한 layer교환에 대하여 마찬가지로 분석을 통하여 최종적으로 비교분석이 이루어 진다. 전자빔을 조사한 샘플에 대하여 빠른 시간 및 캐리어농도 제어 등의 우수성이 보이며, 특히 ~98%이상의 결정화율을 보일 것으로 예상된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.12
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• pp.63-70
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• 2012

In medical image processing field, object recognition is usually processed based on region segmentation algorithm. Region segmentation in the computing field is carried out by computerized processing of various input information such as brightness, shape, and pattern analysis. If the information mentioned does not make sense, however, many limitations could occur with region segmentation during computer processing. Therefore, this paper suggests effective region segmentation method based on R2-map information within the magnetic resonance (MR) theory. In this study, the experiment had been conducted using images including the liver region and by setting up feature points of R2-map as seed points for 2D region growing and final boundary correction to enable region segmentation even when the border line was not clear. As a result, an average area difference of 7.5%, which was higher than the accuracy of conventional exist region segmentation algorithm, was obtained.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.39 no.1
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• pp.49-60
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• 2002

We propose an algorithm for extracting the boundary of a desired object with shape information obtained from sample images. Considering global shape obtained from sample images and edge orientation as well as edge magnitude, the Proposed method composed of two steps finds the boundary of an object. The first step is the approximate segmentation that extracts a rough boundary with a probability map and an edge map. And the second step is the detailed segmentation for finding more accurate boundary based on the SEEL (seed-point extraction and edge linking) algorithm. The experiment results using IR images show robustness to low-quality image and better performance than conventional segmentation methods.