• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.67-73
• /
• 2008

The most common method of pipeline inspection is to use a remote-controlled-machine equipped with a CCTV, which, however, has many limitations to accurately inspect pipeline condition. In case of a typical CCTV, since the camera looks at the end point of the pipe, the locations of the defects and distance-readings are often different. In addition, the quality and accuracy of the inspection is highly dependent on the operator's skill and experience. In this research a new system is developed by use of the image processing techniques and the lens combination. The image acquisition system is developed that acquires the front and the side view of the pipe simultaneously. Side view unwrapping and stitching technology using image process techniques are developed which delivers high resolution image data.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.669-679
• /
• 2011

In this paper, we propose a POCS based irregularly sampled image interpolation method exploiting non-local block-based wavelet shrinkage denoising algorithm. The method provides convex sets to improve the performance. The Delaunay triangulation interpolation is first applied to interpolate the missing pixels of the irregularly sampled image into the regular grids. Then, the non-local block-based wavelet shrinkage denoising algorithm is applied, and the originally observed pixels are enforced. After iteration is performed, the denoising algorithm for non-edge areas is applied to acquire the final result. The experimental results show that the proposed method outperforms the conventional methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10b
• /
• pp.526-530
• /
• 2006

논문은 CT영상에서 영역 확장 기법을 이용하여 인간의 장기 중 뇌와 간을 자동으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 뇌와 간이 CT영상에서 비교적 넓은 영역을 차지하고 있다는 사실에 기인하였으며, CT영상에서 특정 장기 영역을 추출하기 위해서 크게 초기 탐색 영역 결정 단계와 최종 장기 영역 단계로 나누어진다. 초기 탐색 영역은 CT영상 내에서 추출하고자 하는 장기 영역과 관계없는 부분을 제거하고 특정 장기 영역만을 남겨 관심 장기 영역의 검출률을 높이는 작업이다. 본 논문에서는 CT영상에서 비교적 높은 Gray Level을 가지고 있는 뼈영역인 두개골과 척추의 위치를 기반으로 하여 초기 탐색 영역을 결정하는 방법을 사용하였다. 특정 장기 영역의 추출은 ATID(Automatic Threshold Intensity Decision)를 이용한 이진화 단계, 모폴로지의 Opening 기법을 이용한 잡음제거 단계, Region Growing 기법을 이용한 특정 영역 추출 단계를 이용하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 Region Growing 기법을 거친 다음 각각의 그룹 중에서 크기가 가장 큰 부분을 최종 특정 장기 영역으로 결정하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 국립전남대학교 부속병원에서 수집된 각각 뇌영상 100장과 간영상 100장을 사용하여 실험하였고, 제안된 알고리즘을 통해 관심 장기 영역을 추출했을 경우 약 91%이상의 높은 추출률을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.4 no.3
• /
• pp.91-97
• /
• 2004

Difference image scheme is widely used for motion estimation in moving object tracking system. This scheme contains a binarization step which segments image into background and moving object regions, referring to threshold value. In this paper, we propose a decision algorithm of tracking the threshold value with a differential image. The key idea is analyzing the histogram of the differential image. In addition we evaluate the performance of this method in comparison with conventional scheme. As an experimental result with 60 images, it is found that threshold by the proposed algorithm is very close to optimal threshold selected manually.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.340-340
• /
• 2012

하천의 정밀한 유량관측은 수자원의 확보 및 효율적인 관리에 가장 기본적으로 수행되어야 하며 하천유량측정에 사용되는 기존의 방법으로는 유속계를 이용하여 평수기 때의 유속을 관측하는 방법과 홍수기시에 봉부자를 이용한 관측방법이 널리 이용되어 왔다. 하지만 기존의 관측방법은 경제성 및 효율성면에서 뒤떨어지기 때문에 새로운 측정방법을 개발하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 한국수자원공사에서 개발된 전자파표면유속계를 이용하여 홍수유량을 관측하는 방법과 영상처리기술을 이용하여 관측하는 방법들이 다양하게 이용되고 있으며 본 연구에서는 표면영상유속계(SIV, Surface Image Velocimertry)를 이용하여 유량을 관측하였으며 동시에 전자파표면 유속계를 이용하여 관측된 값과 비교 분석하였다. 표면영상유속계(SIV, Surface Image Velocimertry)는 동영상 카메라를 이용하여 강이나 하천의 표면 유동을 촬영하고, 영상을 초당 30프레임으로 분석하여 변위를 구한다음 영상들의 시간 간격을 이용하여 최종적으로 표면 유속을 구하는 방법이다. 여기에 표면 유속과 평균 유속의 관계(노영신, 2005)를 이용하고, 하천 횡단면을 적용하여 유량을 산정하는 기법이다. SIV 기법을 이용하여 제주도 한천유역에 적용하여 전자파표면유속계의 관측 값과 비교한 결과 2~3m/s의 유속 분포를 보이고 있으며 통상적으로 관측된 홍수 유출시의 유속과 근사한 값을 보이고 있다. 향후 다양한 유출 사상에 대하여 SIV 기법을 적용하여 검증하고 동시에 다양한 유량 관측 기법과 비교 검토한다면 제주도의 체계적인 유량 관측 기술을 확립할 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.57-69
• /
• 2001

This study propose a image processing system of unsupervised analysis. This system integrates low-level segmentation and high-level classification. The segmentation and classification are conducted respectively with and without spatial constraints on merging by a hierarchical clustering procedure. The clustering utilizes the local mutually closest neighbors and multi-window operation of a pyramid-like structure. The proposed system has been evaluated using simulated images and applied for the LANDSATETM+ image collected from Youngin-Nungpyung area on the Korean Peninsula.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2021.10a
• /
• pp.186-188
• /
• 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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.38C no.5
• /
• pp.409-419
• /
• 2013

Kinect released by Microsoft in November 2010 is a motion sensing camera in xbox360 and gives depth and color images. However, Kinect camera also generates holes and noise around object boundaries in the obtained images because it uses infrared pattern. Also, boundary flickering phenomenon occurs. Therefore, we propose a real-time virtual-view video synthesis algorithm which results in a high-quality virtual view by solving these problems. In the proposed algorithm, holes around the boundary are filled by using the joint bilateral filter. Color image is converted into intensity image and then flickering pixels are searched by analyzing the variation of intensity and depth images. Finally, boundary flickering phenomenon can be reduced by converting values of flickering pixels into the maximum pixel value of a previous depth image and virtual views are generated by applying 3D warping technique. Holes existing on regions that are not part of occlusion region are also filled with a center pixel value of the highest reliability block after the final block reliability is calculated by using a block based gradient searching algorithm with block reliability. The experimental results show that the proposed algorithm generated the virtual view image in real-time.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.34 no.4
• /
• pp.304-314
• /
• 2007

Content Based Image Retrieval (CBIR) is to store and retrieve images using the feature description of image contents. In order to support more accurate image retrieval, it has become necessary to develop features that can effectively describe image contents. The commonly used low-level features, such as color, texture, and shape features may not be directly mapped to human visual perception. In addition, such features cannot effectively describe a single image that contains multiple objects of interest. As a result, the research on feature descriptions has shifted to focus on higher-level features, which support representations more similar to human visual perception like spatial relationships between objects. Nevertheless, the prior works on the representation of spatial relations still have shortcomings, particularly with respect to supporting rotational invariance, Rotational invariance is a key requirement for a feature description to provide robust and accurate retrieval of images. This paper proposes a high-level feature named 8AB (8 Angular Bin) that effectively describes the spatial relations of objects in an image while providing rotational invariance. With this representation, a similarity calculation and a retrieval technique are also proposed. In addition, this paper proposes a search-space pruning technique, which supports efficient image retrieval using the 8AB feature. The 8AB feature is incorporated into a CBIR system, and the experiments over both real and synthetic image sets show the effectiveness of 8AB as a high-level feature and the efficiency of the pruning technique.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 1997.10a
• /
• pp.429-434
• /
• 1997

영상 평활화(Image Smoothing) 작업은 영상 신호 표본화, 정량화, 통신 이동과 같은 과정을 거치면서 잡음 등의 불필요한 신호가 포함된 디지털 영상의 잡음을 감소키는데 많이 이용되고 있다. 이와 같은 영상 평활화 작업에는 대부분 전역적인 공간 영역 혹은 주파수 영역의 전역적인 필터링 기법이 이용되고 있다. 그러나, 기존의 방법들은 왜곡된 잡음 픽셀들의 정보를 그대로 반영하기 때문에 잡음 제거 결과 복원 영상의 선명도는 크게 저해된다. 본 논문에서는 특히나 양자화 과정을 통해 잡음 정보의 변형이 극대화되어지는 압축 영상을 대상으로 하여 적절한 잡음제거 기법을 제안하고자 한다. 특히, 압축 영상의 잡음 추출은 1차 복호화 후의 공간 도메인에서, 추출된 잡음 제거는 주파수 도메인에서 수행함으로써 2차 복호화 후의 잡음제거 결과 영상은 압축 영상의 잡음 제거에 따른 본질적인 문제를 해결하였으며, 실험 결과 역시 다른 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 발휘하였다.