• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.93-96
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• 2000

In this paper, we suggest a feature points selection method using block-based watershed segmentation and polygon approximation for preprocessing of MPEG-4 mesh generation. 2D natural image is segmented by 8$\times$8 or 4$\times$4 block classification method and watershed algorithm. As this result, pixels on the watershed lines represent scene's interior feature and this lines are shapes of closed contour. Continuous pixels on the watershed lines are selected out feature points using Polygon approximation and post processing.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.7
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• pp.612-624
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• 2005

In this paper, we propose a surface-based registration using a gaussian weighted distance map for PET-CT brain image fusion. Our method is composed of three main steps: the extraction of feature points, the generation of gaussian weighted distance map, and the measure of similarities based on weight. First, we segment head using the inverse region growing and remove noise segmented with head using region growing-based labeling in PET and CT images, respectively. And then, we extract the feature points of the head using sharpening filter. Second, a gaussian weighted distance map is generated from the feature points in CT images. Thus it leads feature points to robustly converge on the optimal location in a large geometrical displacement. Third, weight-based cross-correlation searches for the optimal location using a gaussian weighted distance map of CT images corresponding to the feature points extracted from PET images. In our experiment, we generate software phantom dataset for evaluating accuracy and robustness of our method, and use clinical dataset for computation time and visual inspection. The accuracy test is performed by evaluating root-mean-square-error using arbitrary transformed software phantom dataset. The robustness test is evaluated whether weight-based cross-correlation achieves maximum at optimal location in software phantom dataset with a large geometrical displacement and noise. Experimental results showed that our method gives more accuracy and robust convergence than the conventional surface-based registration.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.813-816
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• 2018

X-ray 진단에서 그리드 하드웨어의 사용은 산란선에 의한 영상의 왜곡을 보정할 수 있는 장점이 있는 반면, 반복되는 라인 형태의 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이러한 그리드 라인을 제거하는 방법론으로서 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용 하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인의 특성은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 갖는다. 이에 본 연구에서는 동적으로 재구성되는 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고 개별 영역별로 필터전달함수를 최적화하는 방법을 채택하였다. 추출된 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필러(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중 영상으로부터 경계선 부분의 픽셀값을 결정하는 방법론을 제안하였다. 제안된 이론에 대하여 실제 영상을 사용한 실험결과로부터 그 타당성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.382-384
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• 2001

본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 접근 방법으로서, 웨이블릿 기반의 다해상도 분석 기법을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 입력장치인 카메라로부터 획득된 사람의 눈 영상에서 처리 대상인 홍채영역 만을 분리 추출한 후, 홍채 특징을 압축적이고 효과적으로 표상하기 위하여 2D 다해상도 웨이블릿 변환을 홍채영상에 적용하는 기법과 실제적인 응용을 위하여 등록된 데이터와 미지의 데이터 사이의 유사도를 측정하는 효율적인 기법을 연구한다. 이러한 기법들을 홍채 인식 시스템에 적용함으로써 처리속도 및 인식률 향상 등으로 고성능의 홍채인식시스템을 구현할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1098-1100
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• 2019

영상 처리를 기반으로 하는 발굴 유물(고배) 도면 자동 생성 모델의 성능향상을 위한 투창 영역 자동 검출과 투창 영역의 영상 정보의 특성을 반영한 윤곽선 검출을 통한 고배 유물 도면화 성능 향상 모델을 제안하고 실험결과를 통해 투창 영역의 윤곽선 정확도가 향상되었음을 보인다. 투창 영역은 형태적 특성상 고배 유물의 도면 자동 생성 과정에서 왜곡된 윤곽선 검출의 가능성이 높은 부분이어서 투창 영역 윤곽선의 정확도를 높이는 것이 중요한 요소이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.577-579
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• 2021

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.9
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• pp.2994-3001
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• 2000

In this paper. a method for color image segmentation using region merging is proposed. A inhomogeneity which exists in image is reduced by smoothing with non-linear filtering. saturation enhancement and intensity averaging in previous step of image segmentation. and a similar regions are segmented by non-uniform quantization using zero-crossing information of color histogram. A edge strength of initial region is measured using high frequency energy of wavelet transform. A candidate region which is merged in next step is selected by doing this process. A similarity measure for region merging is processed using Euclidean distance of R. G. B color channels. A Proposed method can reduce an over-segmentation results by irregular light sources et. al, and we illustrated that the proposed method is reasonable by simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.229-232
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• 2005

본 논문에서는 새로운 HAC(Histogram Area Calculation)방법과 영상의 객체분할 방법을 소개한다. 히스토그램을 이용한 영상은 색상 공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하여 빛의 강도에 따라 유사성이 저하되는 경우가 있다. 또한 공간적 정보를 가지고 있지 않아, 전혀 다른 모양의 영상일지라도 칼라 분포가 같은 영상으로 볼 수 있다. 이 논문에서 제안한 방법은 히스토그램 영역을 임의의 영역으로 나눠, 영역들의 유사성을 매칭(matching) 시킨다. 2차 검색방법으로 원 영상에서의 색상 질감 정보가 동일한 영역을 군집화 하여, 영상 분할된 객체들을 이용하여 검색하는 방법이다. 실험 결과, 제안한 방법이 전통적인 히스토그램 방법보다 검색 성능이 효율적인 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.554-556
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• 2011

The occurrence of various vascular diseases due to the need for accurate and rapid diagnosis was emphasized. Several limitations to the presence of pulmonary vascular angiography for chest CT imaging was aware of the need for diversity in medical image processing with Insight Toolkit(ITK) suggested pulmonary vascular division. In this paper, by contrast, based on the value of a two-step partitioning of the lungs and blood vessels to perform the process of splitting. Lung area segmentation of each stage image enhancement, threshold value, resulting in areas of interest cut image acquisition and acquired pulmonary vascular division in lung area obtained by applying the fill area. Partitioned on the basis of pulmonary vascular imaging to obtain three-dimensional visualization image of the pulmonary vascular analysis and diagnosis of a variety of perspectives are considered possible.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.713-716
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• 2000

본 논문에서는 프레임간 압축 영상의 열화 과정의 모델과, 동영상에 존재하는 블록화 현상을 제거하는 방법을 제안한다 BDCT기반으로 압축된 정지영상은 DCT계수를 양자화 하는 과정이 블록별로 처리되기 때문에, 블록 경계에 불연속이 발생한다. 동영상의 경우 블록 경계에서 불연속이 발생 할 뿐만 아니라 움직임 보상과정이 합쳐진 혼성 구조로 되어 있어서 블록 내부에서도 불연속이 존재하게 된다. 블록 영계만을 생각한 기존의 처리방법은 동영상의 처리에 있어 적합하지 못하다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 블록화 현상 제거를 위해, 양방향 움직임 보상과 반화소 정밀도를 이용한 새로운 평활화 제약조건을 구성하고 차분 영역에서의 정규화 방법을 이용한 알고리듬을 제안한다.