• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.6
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• pp.1281-1285
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• 2013

In this paper, we propose a method to extract the area of appendix from ultrasonographic image via computational vision. A series of image processing techniques such as Ends-in search stretching for enhancing the brightness contrast, block binarization, grassfire algorithm for extracting lower part of fascia, and fuzzy sigma binarization method to finalize the appendix area are used to achieve our goal. The strength of this paper is using fuzzy sigma binarization instead of other binarization technique to handle the sensitivity of extracting the target area from regio hypogastrica. The experiment verifies the efficacy of the proposed method successfully.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.5
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• pp.19-23
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• 2013

TIn this paper, we propose a novel fuzzy stretching method that adopts a triangle type fuzzy membership function to control the highest and lowest brightness limit dynamically. As an essential procedure to enhance the brightness contrast, stretching is an important procedure in color image processing. While popular Ends-in Search stretching method should be provided fixed minimum and maximum brightness threshold from experience, our proposed method determines them dynamically by fuzzy membership functions. The minimum and maximum limit is determined by computing the lowest and highest pixel value according to the membership degree of our designed triangle type membership function. The experiment shows that the proposed method result in far less skewed histogram than those of Ends-in Search stretching thus successfully verifies its effectiveness.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.368-370
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• 2013

본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 복부 근육을 추출하고 추출된 근육 영역에서 지방을 분석하는 방법을 제안한다. 복부 초음파 영상에서 밝은 명암도를 가지는 근막 영역과 어두운 명암도를 가지는 근육 영역의 명암 대비를 강조하기 위해서 앤드 인 탐색 스트레칭 방법과 Multiple 연산을 적용한다. 평균 명암도와 명암 대비가 강조된 복부 초음파 영상에서 수직 방향의 명암도가 200이상인 픽셀들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 외복사근 상단선을 추출한 후, 퍼지 이진화 기법이 적용된 영상과 합성한다. 합성된 영상에서 최종 근막 영역을 추출한다. 추출된 각각의 복부 근육 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 복부 근육 영역을 양자화한다. 양자화된 복부 근육 내의 영역을 분석하여 최종 지방 영역을 추출한다. 제안된 복부 근육 추출 및 지방 분석 방법을 실제 복부 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 추출된 복부 근육 영역에 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법을 적용하여 지방을 추출하는 것이 복부비만을 분석하는데 도움이 되는 것을 영상 의학과 전문의를 통해 확인하였다.