• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.419-421
• /
• 1999

본 논문은 자궁경부암 검사를 위한 전처리 과정인 자궁경부암 세포 영상분할 문제 연구의 결과이다. 자궁경부암 세포 영상은 배경과 세포질 및 세포핵의 구별이 어렵다. 게다가 자궁경부암 검사 시스템은 짧은 시간동안 많은 영상을 처리해야 하기 때문에, 영상의 분석 속도가 빠르고 강력한 영상 분할 기법이 필요하다. 이를 위하여 우리는 thresholding 기법을 연구하였다. 먼저 세포 영상의 각 화소의 명암의 분포를 조사하여 히스토그램을 구하였다. 히스토그램은 0~255 사이에 존재하게 되는데, 0~255의 전 영역에 존재하기 보다는 그 중 일부분에만 존재한다. 우리는 히스토그램이 존재하는 영역을 백분율로 나누고 세포핵 및 세포질이 존재하는 영역의 분포를 구하여 global threshold를 찾았고, 이를 기준으로 각 점을 thresholding 할 때에 주위의 평균값을 보정값으로 두어 local thresholding을 수행하였다. 결과 영상은 핵의 영역을 탐색하기 위한 seed로 사용하기에 적합하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
• /
• pp.255-257
• /
• 2008

본 논문에서는 최근 IT 기술의 발전에 따라 무수히 양산되고 있는 멀티미디어 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 방법을 제안한다. 영상 검색 시스템에 사용되는 데이터베이스(DB) 영상들에 존재하는 각 객체들의 존재 영역을 기반으로 질의 영상 (query image)의 객체 영역을 추정해서 검색에 활용하는 것이다. 이는 질의 영상의 전체 영역으로부터 객체를 추정하는 것보다 데이터베이스 영상들로부터 추출한 통계적 객체 분포 범위를 기반으로 추정하기 때문에 빨리 객체 추출이 가능하도록 한다. 따라서 객체를 추출하기 위한 배경 지식이나, 사용자 입력이 전혀 필요 없다. 이렇게 추출된 객체 영역의 영상들로부터 GLCM 알고리즘을 이용해서 객체 영역의 특성이 잘 반영된 질감 특징 값을 바탕으로 검색에 활용 할 경우 원본 영상의 질감 특징을 활용한 경우보다, 객체의 질감 특징을 더 잘 반영한다는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.533-535
• /
• 1999

자궁경부진 세포인식 시스템에 있어서 가장 중요한 것이 영상처리를 이용하여 세포핵과 세포질을 추출하여 세포의 형태적인 정보를 알아내는 과정이다. 기존의 전역 thresholding 기법이나 region growing의 경우는 pap smear 검사를 통해 얻어진 세포 영상을 분할할 수 있는 region growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold 개념을 도입하여 seed의 검출을 고르게 하고, 2가지 확장 조건을 사용하여 영역을 확장한다. 첫 번째 확장 조건은 비정상 세포나 artifact가 많아서 어둡게 나타나는 영상이나 세포질과 배경의 경계가 뚜렷하지 않아서 세포질의 구별이 어려운 영상의 영역 분할이 가능하도록 그 특성을 반영하고, 두 번째 조건은 세포가 흡수하는 빛의 양이 일정하다는 가정으로 영상에서의 지역 특성(gray level, color 등을 반영한다. 제안된 기법은 정상세포 영상뿐만 아니라 비정상 세포 영상에 대하여 over-segment나 under-segment하는 경우를 줄여서 영역 분할에 좋은 결과를 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제26권2호
• /
• pp.284-296
• /
• 1999

문자 인식 및 영상 인식 분야의 대부분의 연구들은 이진영상(binary image)을 바탕으로 이루어진다. 하지만, 입력영상에서 보다 많은 정보를 얻기 위해 명도영상(grayscale image) 으로 입력받아 필요한 정보를 추출한후 이진영상으로 변환하여 처리하는 방법도 많이 사용되고 있다. 이런 경우, 명도영상으로부터의 보다 깨끗한 이진영상의 획득 여부는 시스템의 성능과도 밀접한 관계가 있다. 본 논문에서는 기존의 대부분의 이진화 방법과는 달리, 실제 이진화를 수행하기 이전에 여러 가지 필터링 기법을 사용하여 영상의 질을 개선시키는 영상개선기법을 사용한후, 기존의 이진화방법을 사용하여 명도영상을 이진화하는 방법을 제안하고자 한다. 영상의 질을 개선시키기 위해서 BM 필터링, 경게선 개선 필터링, Erosion필터링 방법을 사용하였으며 , 기존의 이진화방법으로는 전역적 이진화 방법중 하나로써 클래스간 분산을 이용한 Ostu 방법[1]을 사용하였다. 다양한 종류의 문서를 대상으로 실험하였는데 평가실험에 사용된 영상은 문서 특성에 따라 균일하지 않은 배경을 가진 영상, 순수하게 텍스트로만 구성된 영상, 선성분이 많으며 명도값이 다양하게 나타나는 영상, 텍스트와 선성분이 함께있는 영상 등 크게 4가지 부류로 구분하였고, 평가대상 영상에 대해 매개변수의 개수, 끊어진/잃어버린 /뭉게진 물체가 적은 정도, 실행속도, 매개변수 결정의 용이성, 잡영이 적은 정도를 평가기준으로 선정한 후, 정량적인 평가가 어려운 항목에 대해서는 9개의 등급으로 나누어 이진화 된 영상의 특성을 분석, 평가하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제32권6호
• /
• pp.551-566
• /
• 2016

위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 특히 이러한 질 저하는 도시 지역과 같은 조밀한 구조를 가지는 scene으로부터 관측된 영상 자료의 분석에 더욱 영향을 끼친다. 본 연구는 고해상도 범색 영상 자료의 질 저하 현상을 개선시켜 영상이 포함하고 있는 복잡한 구조에 대한 자세한 분석의 정확성을 제고하기 위한 다중 단계 영상 복원 과정을 제안한다. 본 연구는 질 저하 현상을 모형화 하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성, 중심 화소와 이웃 화소 간의 거리에 비례하는 번짐을 가정하였다. 본 연구는 잡음 완화와 번짐 제거를 위해 Point-Jacobian Iteration Maximum A Posteriori (PJI-MAP) 추정 법을 제안한다. 그리고 화소 연결 후 지역 확장을 통한 영상 분할을 사용하였다. 본 연구는 지역 확장을 위하여 동질성과 대조성을 동시에 고려하는 비유사 계수를 제안하고 있다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 정량적 평가를 실시하였으며 2 개의 고해상도 범색 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1 m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat -2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역에서 수집된 KOMPSAT3 자료이다. 실험 결과는 제안된 다중 단계 복원 과정이 고해상 자료의 복잡한 구조의 자세한 분석에서 정확성 향상에 기여할 수 있다는 것을 보여주고 있다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
• /
• 제40권4호
• /
• pp.595-603
• /
• 2017

본 연구는 파킨슨질환의 진행 정도를 평가할 수 있는 선조체를 모사한 brain 팬텀을 직접 제작하여, PET-CT검사 시 최적의 영상의 질을 유지하면서 CT 스캔에 의한 brain 선량 저감을 위한 가능성을 평가하였다. 팬텀의 hot sphere와 background (radi oacti vi ty rati o 3:1)에 $^{18}F$ FP-CIT를 주입하고, 관전압(100, 120 kVp)과 관전류(80, 140, 200 mAs)의 조건을 변화시키며 CT 스캔을 실험하였다(기준조건; 120 kVp, 140 mAs). 각 조건에 따라 예상유효선량을 conversion factor를 적용해 계산하였고, SNR과 CRChot의 영상평가 인자를 설정하여 영상의 질을 평가하였다. 실험결과 CT 촬영 기준조건 이하에서의 예상유효선량은 최소 10%에서 최고 60% 정도 감소하였고, 기준조건 이상에서의 예상유효선량은 40% 증가하였다. 또한 PET 영상의 SNR과 CRChot의 유의한 차이는 없었으므로, 관전압과 관전류의 감소에 따라 brain 선량이 감소함을 확인하였다. 이와 동시에 스캔 조건의 변화에도 불구하고 SNR과 CRChot 측면에서의 영상의 질에는 유의한 변화가 없었다. 이러한 사실은 낮은 선량 조건으로도 기존의 선량 조건으로 획득한 영상의 질 수준을 얻을 수 있었으므로, 추후 brain PET-CT 스캔의 선량감소와 동시에 영상의 질 향상에 관한 연구의 기초자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2583-2585
• /
• 2002

본 논문에서는 다양한 크기와 왜곡을 함유한 질의 얼굴 영상이 들어 왔을 때에도 적용 가능한 동적 링크 구조상에서 얼굴 인식에 관한 것이다. 기존의 동적 링크 구조상에서의 얼굴 인식 기술이 얼굴의 크기와 상관없이 일정한 크기의 그래프가 적용이 되기 때문에 얼굴의 크기가 다른 경우에는 인식을 하지 못하였다. 이러한 단점을 보완하고자 질의 영상의 얼굴 타원 정보를 이용하여 고정된 그래프에 맞게 얼굴 크기를 보정함으로써 기존의 우수한 성능을 유지함과 동시에 동적 링크상에서 다양한 크기와 왜곡을 가진 질의 얼굴 영상을 인식할 수 있도록 한 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
• /
• pp.222-225
• /
• 2011

영상 매칭은 컴퓨터 비전에서 중요한 기초 기술 중에 하나이다. 하지만 스케일, 회전, 조명, 시점변화에 강인한 대응점을 찾는 것은 쉬운 작업이 아니다. 이러한 문제점을 보안하기 위해서 스케일 불변 특징 변환(Scale Invariant Feature Transform) 고속의 강인한 특징 추출(Speeded up robust features) 알고리즘등에 제안되었지만, 시점 변화에 있어서 취약한 문제점을 나타냈다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해서 시점 변화에 강인한 알고리즘을 제안하였다. 시점 변화에 강인한 영상매칭을 위해서 원본 영상과 질의 영상간 유사도 높은 특징점들의 호모그래피 변환을 이용해서 질의 영상을 원본 영상과 유사하게 보정한 뒤에 매칭을 통해서 시점 변화에 강인한 알고리즘을 구현하였다. 시점이 변화된 여러 영상을 통해서 기존 SIFT,SURF와 성능과 수행 시간을 비교 함으로서, 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 입증 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
• /
• pp.39-42
• /
• 2011

본 논문에서는 영상들의 특징들을 추출하여 특징 값들의 비교를 통하여 질의 영상의 유사 영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상들의 색상 히스토그램으로 색상 특징 값들을 추출하고 질감 정보인 에지 정보와 이웃화소간의 공간 관계를 분석하여 질감 특징 값들을 추출하여 저장한 후 질의 이미지의 색상과 질감 특징들을 구하여 비교를 통하여 유사도를 분석하고 결과 영상을 보여준다. 또한 색상과 질감을 혼합하여 사용할 때 적응적으로 가중치를 부여함으로써 가중치가 적합하지 않아 발생하는 오 검출될 현상을 피할 수 있게 되었다. 실험을 통하여 기존의 방법과의 성능을 비교분석하였고 본 방법의 우수성을 입증하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
• /
• pp.161-164
• /
• 2001

본 논문에서는 배경과 색 정보를 이용하여 얼굴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 영상에서의 얼굴 추출에 관한 방법에는 칼라 영상을 가정한 방법, 농담 영상을 가정한 방법, 얼굴의 회전에 덜 민감한 방법, 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법 등이 연구되어 있다. 본 논문에서는 배경생성을 통해 물체를 구분하고 칼라 정보(HSI 칼라 모델)를 이용하여 얼굴을 추출한다. 배경생성은 각 픽셀 위치에서의 밝기 값을 장시간 평균하거나 혹은 장시간 누적된 밝기 값들 중 최빈 값을 사용하는데 이 방법은 영상 내 물체의 이동이 정체가 별로 없이 원활한 곳에서는 질 좋은 배경을 생성 할 수 있다. 하지 만 배경의 밝기 값을 누적하는 과정에서 물체의 정지상황이 장시간 반영될 경우 배경 영상의 질이 낮아지는 난점이 있다. 따라서, 배경생성 과정에 하이레벨 정보인 물체의 탐지 결과를 이용하여 움직임이 없는 부분에 대해서만 배경생성에 반영함으로써 좀 더 나은 배경을 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 배경을 이용해서 입력 영상과의 배경차이를 하게되면 영상 내에서 배경이 아닌 모든 물체를 추출할 수 있다. 물체를 추출 한 후 얼굴 색깔과 유사한 칼라 영역을 분리하고 추출된 물체의 윗 부분에 얼갈이 위치한다는 가정 하에 일괄을 추출한다.