• 제목/요약/키워드: 영상분석기법

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불특정 애니메이션 영상을 위한 지능형 압축알고리즘의 구현 (Implementation of Intelligent Compression System For Animation Image Data)

  • 정선이
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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    • pp.159-162
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    • 2000
  • 현재 대부분의 영상 압축 기법들은 영상의 특징에 따라 최적화된 전용 압축기법을 사용한다. 본 논문에서는 입력영상에 대한 특징 정보를 사전에 가지고 있지 않더라도 입력되는 영상의 Histogram을 자동 인식하고, 추출된 Histogram 특성에 따라 각 영상의 특징에 맞는 적응적 압축기법을 적용할 수 있도록 히스토그램특성 분석기준을 제안하였으며, 이를 구현하였다.

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DBSCAN과 FCM 기반 2-Layer 클러스터링을 이용한 초음파 영상에서의 결절종 추출 (Extracting Ganglion in Ultrasound Image using DBSCAN and FCM based 2-layer Clustering)

  • 박태언;송재욱;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.186-188
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    • 2021
  • 본 논문에서는 초음파 영상에서 DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)과 FCM 클러스터링 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초음파 영상 촬영 시 좌우 상단의 지방층 영역과 하단 영역의 명암도가 어두운 영역을 잡음 영역으로 설정한다. 그리고 초음파 영상에 퍼지스트레칭 기법을 적용하여 잡음 영역을 최대한 제거 한 후에 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 밀도 분포를 분석하기 위하여 히스토그램을 분석한 후에 DBSCAN을 적용하여 초음파 영상에서 결절종 후보에 해당되는 명암도를 추출한다. 추출한 후보 명암도를 대상으로 FCM 클러스터링 기법을 적용한다. FCM을 적용하는 단계에서 결절종의 저에코 혹은 무에코의 특징을 이용하여 클러스터 중심 값이 가장 낮은 클러스터를 양자화 한 후에 라벨링 기법을 적용시켜 결절종의 후보 객체를 추출한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해 전문의가 결절종 영역을 표기한 초음파 영상과 표기되지 않은 초음파 영상 120쌍을 대상으로 DBSCAN, FCM, 그리고 제안된 방법 간의 성능을 비교 분석하였다. 제안된 방법에서는 120개의 초음파 영상에서 106개 결절종 영역이 추출되었고 FCM 기법에서는 80개가 추출되었고 DBSCAN에서는 36개가 추출되었다. 따라서 제안된 방법이 결절종 추출에 효율적인 것을 확인하였다.

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SOM 기법을 이용한 초음파 영상에서의 지방간 분류 (Fatty Liver Classification of Ultrasonography Images using SOM Method)

  • 박하실;한민수;김영훈;김광백
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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    • pp.419-422
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    • 2014
  • 본 논문에서는 환자와 검사자에게 초음파 영상의 객관화된 정보를 정확하게 제공하기 위해 간과 신장의 초음파 영상에 SOM 기법을 적용하여 지방간 농도 수치를 분류하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에서 촬영정보나 눈금자 등과 같이 필요 없는 부분을 잡음으로 간주하여 제거한 Region Of Interest(ROI) 영상을 추출하고, 추출된 ROI 영상에서 명암대비를 강조하기 위해 Fuzzy Stretching 기법을 적용한다. Stretching된 영상에 Enhanced Average Binary와 Labeling 기법으로 적용하여 얻은 Contour 정보를 분석하여 잡음을 제거한 후, 지방간의 측정 영역을 추출한다. 추출된 간과 신장의 측정 영역에 SOM 기법을 적용하여 명암도 값을 분류한 후, 간과 신장의 실질 영역의 대표 명암도를 각각 추출하여 비교 분석한다. 제안된 방법을 초음파 영상에 적용한 결과, 효율적이고 객관적으로 간의 지방도를 분류할 수 있는 가능성을 확인하였다.

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신경망 기반 독립성분분석에 의한 단일영상들의 특징추출 (Feature Extraction of Single Images by Using Independent Component Analysis Based on Neuarl Networks)

  • 조용현;민성재;김아람;오정은
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.370-373
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    • 2002
  • 본 논문에서는 단일영상들에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하기 위하여 신경망 기반 독립성분분석기법의 이용을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 ?ㄱ습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 512x412 픽셀의 L둠 영상과 480x225 픽셀의 지폐영상 각각에서 선택된 1,000개의 영상패치들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16x16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상과 지폐영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.

움직임 벡터의 정규화 및 에지의 패턴 분석을 이용한 복수 영상 기반 초해상도 영상 생성 기법 (Multi-Frame-Based Super Resolution Algorithm by Using Motion Vector Normalization and Edge Pattern Analysis)

  • 권순찬;유지상
    • 한국통신학회논문지
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    • 제38A권2호
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    • pp.164-173
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    • 2013
  • 본 논문에서는 움직임 벡터의 정규화 및 윤곽선(edge)의 패턴 분석을 이용한 새로운 복수영상 기반의 초해상도(super resolution) 영상 생성 기법을 제안한다. 기존의 복수영상 기반의 초해상도 기법의 경우 입력 동영상을 구성하는 각 영상 간 부화소(sub-pixel) 단위의 움직임과 병진이동(global translation)만이 발생한다고 가정하여 기법의 적용이 제한적이다. 또한 이러한 제한에 강한 단일영상 기반의 초해상도 영상 생성 기법의 경우 보간 시 사용할 수 있는 정보량이 제한적이라는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 기법의 단점인 부화소 단위의 움직임에 대한 제한을 움직임 벡터의 정규화 기법을 통해 해결하고, 윤곽선 패턴 분석을 기반으로 한 2*2 블록 단위의 움직임 추정을 통해 병진이동에 대한 제한을 해결하였다. 또한 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존의 이중선형(bi-linear)보간법, 단일영상과 복수영상 기반 초해상도 기법보다 우수하다는 것을 확인하였다.

KOMPSAT 영상을 활용한 SLIC 계열 Superpixel 기법의 최적 파라미터 분석 및 변화 탐지 성능 비교 (Optimal Parameter Analysis and Evaluation of Change Detection for SLIC-based Superpixel Techniques Using KOMPSAT Data)

  • 정민경;한유경;최재완;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_3호
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    • pp.1427-1443
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    • 2018
  • 객체 기반 영상 분석은 영상의 복잡도를 낮추는 동시에 영상의 특성을 유지한다는 점에서 픽셀 기반 영상 분석보다 높은 효율성과 정보 활용 가능성을 지닌다. Superpixel은 일반적인 영상 분할보다 작은 영상 단위로 영상을 과분할함으로써 영상 내의 경계를 보다 잘 유지할 수 있다. 이 가운데 SLIC(Simple linear iterative clustering) superpixel 기법은 기존의 기법들보다 높은 품질의 영상 분할 결과를 제시하는 것으로 알려져 있다. 이러한 SLIC 기법의 입력 파라미터인 superpixel의 개수는 영상 분할 결과에 큰 영향을 미침에도 이에 대한 연구는 선행 연구에서 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT 영상을 이용하여 변화 탐지 활용 연구를 위한 SLIC 계열 superpixel 기법의 최적 파라미터 분석 및 변화 탐지 성능 비교를 수행하였다. 사용된 superpixel 기법은 SLIC, SLIC0(SLIC의 무변수 버전), SNIC(Simple non-iterative clustering) 의 세 가지 기법으로, $5{\times}5$(픽셀)에서 $50{\times}50$(픽셀)의 superpixel 크기 범위에 대해서 superpixel 개수를 지정하여 superpixel 분할 영상을 생성하고 변화 탐지 참조 영상에 대한 재현율을 분석하였다. 이를 통해 얻어진 최적 superpixel 크기를 바탕으로 변화를 탐지하고자 하는 두 영상의 차 영상을 분할한 후 일정 크기의 객체로 clustering하였다. 두 시기(bi-temporal) 영상으로부터 얻어진 공통된 영상경계는 전후 영상에 각각 적용함으로써 각 superpixel의 feature(Lab 색상 차이) 변화를 탐지하였다. 최종적인 변화 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능이 분석하였으며, 영상의 과분할 정도가 높지 않더라도 규칙적인 크기와 형태의 superpixel을 통해 높은 변화 탐지 성능을 달성할 수 있음을 확인하였다.

위성영상 융합방법의 적합성 분석 (Suitability Analysis of Satellite Image Fusion Methods)

  • 한승희;이용욱
    • 한국측량학회:학술대회논문집
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    • 한국측량학회 2002년도 추계학술발표회 논문집
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    • pp.209-214
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    • 2002
  • 다양한 형태의 영상들을 합성하는 것은 하나의 영상에서 얻을 수 없는 다른 정보들을 함께 얻을 수 있는 장점을 가지고 있으므로 다양한 영상을 합성하는 합성방법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 고해상도 영상의 공간정보와 multi-spectral 영상의 분광정보를 융합하는 기법들을 모듈화 하여 다양한 형태의 영상들을 합성하는데 여러 영상융합 기법을 적용시켜 봄으로서 각각의 영상융합법의 장단점을 구분하고 분광정보를 갖고있는 저해상도 영상의 공간해상도를 높여서 좀 더 분석하기 쉬운 영상을 만드는 시스템을 개발하는 것이다.

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프랙탈 차원을 이용한 Hyperion 초분광 영상의 자동 노이즈 밴드 제거 (Automatic Noise Band Elemination of Hyperion Hyperspectral Image using Fractal Dimension)

  • 장안진;김용일
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.219-223
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    • 2008
  • 초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 파장대의 영상을 취득하기 때문에 다양한 분야의 연구에 이용되고 있다. 하지만 밴드별로 취득하는 파장대가 짧고 밴드수가 많아, 밴드간의 높은 상관관계 및 노이즈 밴드가 존재한다. 이로 인해 기존에 알려진 분석기법의 적용결과가 제대로 도출되지 않는다. 따라서 초분광 영상을 이용할 경우, 노이즈가 많이 포함된 밴드를 제거한 후 영상분석을 하는 것이 보다 효율적이다. 본 연구에서는 초분광 영상(Hyperspectral Image)의 전처리 과정 중 노이즈 밴드 제거에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 프랙탈 차원을 이용하였다. 프랙탈 차원 측정방법 중 삼각기둥 표면적 기법을 이용하였다. 프랙탈 차원을 측정하고, Continuum Removal 기법을 이용하여 경향을 살펴보았다. 경험적으로 구한 임계값을 통해 상대적으로 정보량이 적은 밴드를 노이즈 밴드로 판단하여 제거하였다. 실험 영상으로는 EO-1 위성에서 취득되는 Hyperion 초분광 영상을 사용하였다. 실험 결과 프랙탈 분석을 통해 Hyperion 초분광 영상의 노이즈 밴드를 자동으로 추출하여 제거할 수 있음을 확인하였다.

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EM기반 관계기법을 이용한 의료영상 분석 (Analysis of Medical Images Using EM-based Relationship Method)

  • 김형일
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권12호
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    • pp.191-199
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    • 2009
  • 의료영상에 대한 영상정보와 진단정보를 공유하는 환경으로 사용되는 의료영상 시스템은 효과적인 진단 보조 도구로 활용된다. 대규모 의료기관과 협력기관들은 통합 의료정보 시스템이 구축되어 영상정보와 진단정보를 공유할 수 있다. 그러나 통합 의료정보 시스템은 단순히 정보의 저장과 전송만을 제공한다. 이러한 문제점을 해결하고 진단 활동의 효율성을 높이기 위해서는 의료영상 분석 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안한 관계기법은 속성 생성을 위해 의료영상을 분석하고, 본 기법 하에 의료영상은 여러 개의 객체로 분할되며, 의료영상 속성들은 분할된 영상에서 추출된다. 추출된 속성들은 의료영상 분석을 위해 관계기법에 적용된다. 몇 가지 실험 결과를 통해 제안 기법의 효과를 확인하였다.

웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상을 이용한 위성영상 자료의 분류 정확도 향상 연구 (The Classification Accuracy Improvement of Satellite Imagery Using Wavelet Based Texture Fusion Image)

  • 황화정;이기원;권병두;류희영
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.103-111
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    • 2007
  • 지금까지 위성영상 정보 처리 분야에서는 분광정보를 이용한 영상분석과 시각적 해석 및 자동 분류에 대한 연구가 주로 수행되었으나, 최근에는 영상자료에서 시각적으로 나타나지 않는 특성이나 공간정보의 추출을 위한 여러 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정보의 특성 추출기법인 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 변환을 연계하여 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상에 대한 연구를 수행하였다. 또한 이러한 영상이 분류 정확도에 어떻게 기여하는 가를 분석하기 위한 적용 사례로 도심지 공간분석과 칼데라 주변지역의 지질학적 구조분석을 수행하였다 영상 분석 시 공간정보 활용을 위한 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상 생성기법을 사용하면 원본영상만을 사용하였을 때보다 높은 분류정확도를 보였다. 고해상도 영상을 사용한 도심지의 경우 원본영상에 텍스처영상과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상을 모두 활용한 경우의 분류정확도가 가장 높은 값을 보였다. 이는 상세화소의 변화가 매우 중요한 도심지의 특성상, 세밀한 공간정보가 최대로 활용되었기 때문으로 해석되어진다. 또한 중 저해상도 영상을 사용한 지질학적 구조분석의 경우 원본영상에 텍스처 영상만을 활용한 경우가 가장 높은 분류정확도를 보였다. 이는 칼데라를 중심으로 한 비교적 크기가 큰 지질학적 구조 분석 시 고도변화와 지열분포 등의 정보가 적당히 단순화 될 필요가 있었기 때문인 것으로 해석된다. 따라서 이러한 기법들을 실제 연구에 적용하기 위해서는 연구의 목적과 위성영상의 해상도 등의 정보를 모두 고려하여 적절한 기법을 잘 적용하는 것이 중요하다.