• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1377-1378
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• 2015

본 논문에서는 영상에서 움직임 물체의 손실된 영역 보정 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저, 입력 영상에서 차 영상기법을 이용하여 움직임 물체를 추출한다. 추출한 움직임 물체는 손실된 영역과 미세한 잡음을 포함하고 있어 모폴로지 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 손실된 영역을 보정하기 위해 차 영상에 사용한 입력 영상에서 히스토그램 평활화(Histogram equalization)를 통해 영상의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 Canny 에지를 추출한다. 추출한 에지 영상에서 차 영상을 이용해 추출한 움직임 물체의 위치를 기준으로 플러드 필 알고리즘을 적용한다. 플러드 필 알고리즘을 적용하면 손의 에지영역을 색으로 채울 수 있다. 마지막으로 움직임 물체의 손실된 영역과 플러드 필(flood fill) 알고리즘을 적용한 영상을 합 연산 하여 손실된 영역을 보정한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.475-477
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• 2001

본 논문에서는 버스에 설치되어 있는 비디오 카메라의 연속된 승차 영상과 추출해둔 배경 영상간의 영상차 분석을 통해 승객이 특정 구역을 통과하는 것을 감지하여 계수하는 방법을 연구하였다. 배경 영상은 운행 시와 같이 배경이 급변할 때는 연속된 두 프레임의 영상차를 이용하여 동적으로 배경 영상을 얻고 정차 시에는 배경 영상을 승차 영상과 비교하여 보정하여 주는 방법으로 최적화된 배경 영상을 얻어내었다. 본 시스템은 실제 상황에서 얻어진 비디오 영상에 적용하여 93.6%의 계수 성공률을 얻어내었다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.82 no.2
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• pp.435-439
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• 2021

While there is a high prevalence of patent foramen ovale in adults, paradoxical embolism via a patent foramen ovale is rare. Previous echocardiographic studies indicated that paradoxical embolism might only occur in patients with high-risk features of patent foramen ovale (i.e., large defect size, presence of a Eustachian valve, and high right atrial pressure). Here, we present a case of patent foramen ovale with high-risk CT features for paradoxical embolism.

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

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.234-239
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• 2002

영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 효과적인 특징 추출 통한 계층적인 내용 기반 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 영상내에 존재하는 형태 정보와 질감 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의 영상에서 에지 특징 정보를 추출하고 부분 영역으로 분할된 영상에서 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 영상의 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.3
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• pp.275-280
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• 2004

In this paper, we propose automatic subtraction radiography algorithms to overcome conventional subtraction radiography's defects by applying image processing technique. In order to reach these goals, this paper suggests the image alignment method that is necessary for getting subtraction image and ROI(Region Of Interest) focused on a selection method using the structure characteristics in target images. Therefore, we use these methods because they give accurary, consistency and objective information or data to results. According to the results, easily and visually we can identify fine difference int the affected parts wether they have problems or not.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.180-183
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• 2010

본 논문에서는 객체의 색상 정보와 차영상을 이용한 동영상 내 객체 추적 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 연속적은 프레임 간에 객체의 색상 정보의 변화가 크지 않다는 것을 가정하여 비슷한 색상 정보를 찾아 현재 프레임의 객체 영역을 얻는다. 입력한 이전 프레임의 초기 객체 정보를 사용하여 객체와 배경의 색상 히스토그램을 구한다. 또한 현재 프레임과 이전프레임의 차영상을 생성한다. 마지막으로 객체와 배경의 색상 히스토그램과 차영상을 사용하여 현재 프레임의 각 화소를 객체 또는 배경 영역으로 구분하여 현재프레임의 객체 영역을 얻는다. 생성된 현재 프레임의 객체 정보는 다음 프레임의 객체 추적에서 다시 사용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.455-457
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• 1998

동영상에서의 얼굴 영역 추출은 헤드 제스처 인터페이스를 위한 기본적이고 필수적인 기법이다. 얼굴 영역 추출을 위해서는 색상 정보와 차영상을 이용한 방법이 많이 사용되며, 색상 정보를 이용하는 방법에는 HSI의 H(hue)성분과 YIQ의 I(in-phase)성분이 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 먼저 얼굴 색상에 해당하는 각 색상 성분의 구간을 탐색하고, 다음으로 각 색상 정보를 이용한 얼굴 영역 검출의 정확도를 비교 실험한다. 또한, 색상 정보와 차영상을 결합한 방법에 대해서도 얼굴 영역 검출의 정확도를 비교한다. 실험 결과, YIQ의 경우 구간 130~150, HSI의 경우 구간 0~20에서 얼굴색을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 얼굴 영역 검출의 정확도 측면에서는, 색상 정보만을 이용한 실험의 경우 YIQ가 HSI에 비해 약 10%의 향상된 성능을 보였고, 색상 정보와 차영상을 결합한 경우에서도 YIQ가 약 5%의 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2004.06a
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• pp.33-33
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• 2004

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.85 no.3
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• pp.607-617
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• 2024

Purpose Recent studies have demonstrated the usefulness of diffusion-weighted MR neurography (DW MRN) for assessing nerve roots. This study aimed to evaluate the utility of DW MRN with a unidirectional motion-probing gradient (MPG) for the lumbar nerve roots at 1.5T MR. Materials and Methods Sixty-four lumbar spine MRI scans with DW MRN using anteroposterior unidirectional MPG were retrospectively analyzed. Any changes in the 512 lumbar spinal nerve roots from L3 to S1 were evaluated using T2-weighted imaging (T2WI), contrast-enhanced T1-weighted imaging (CE T1WI), and DW MRN, with agreement and correlation analysis. Results T2WI revealed compression of 78 nerve roots, and CE T1WI revealed 52 instances of nerve root enhancement. Sixty-seven nerve roots showed swelling and hyperintensity on DW MRN. A total of 42 nerve roots showed changes in the CE T1WI and DW MRN sequences. Moderate to substantial agreement and moderate positive correlation were observed between DW MRN and CE T1WI, as well as DW MRN and T2WI (κ = 0.59-0.65, ρ = 0.600-0.653). Conclusion DW MRN with unidirectional anteroposterior MPG can help evaluate neuritisrelated changes in spinal nerve roots and could serve as a sequence capable of complementing or substituting gadolinium CE imaging.