• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.683-686
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• 2010

본 논문은 영상 내에서 영역을 분할하여 영상 잡음을 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 잡음 영상을 영역 분할 경우 잡음부분까지 영역 분할되는 문제가 발생하기 때문에 잡음 영상을 저대역(Low-pass) 필터를 통과함으로써 잡음을 최소화한다. 저대역 필터를 통과한 영상에서 에지를 추출하여 비정상적인 에지의 추출을 방지함으로써 영상이 가진 근본적인 에지를 정확하게 추출한다. 획득한 에지 정보를 바탕으로 각 영역간의 히스토그램의 평균 오차를 이용하여 영역을 분할한다. 분할된 영역은 각 영역별로 저대역(Low-pass) 필터를 통과시킴으로써 영역에 맞는 잡음 제거를 통해서 더욱 빠르고 효과적으로 제거한다. 본 논문의 방법은 기존의 학습을 통한 잡음 제거 방법과 다르게 학습 시간이 요구되지 않으며, Non-local Means의 방법과 다르게 큰 연산량을 요구하지 않기 때문에 유사한 성능으로 빠른 잡음 제거를 할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권5호
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• pp.518-528
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• 2001

본 논문에서는 먼저 영역 기반 부호화를 위한 새로운 결합 분할 척도를 정의하고 이를 이용한 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 결합 분할 척도는 기존의 밝기 분할 척도, 움직임 분할 척도 및 제안한 변화 검출기로부터 정의되는 변화 분할 척도의 가중 합으로 구성된다. 변화 분할 척도는 기존의 변화 검출기의 결과 영상에 포함되어있는 많은 부정확한 요소들을 제거하기 위하여 수리 형태학에 기반한 녹임 필터링된 영상으로부터 한 화소와 이와 인접한 화소간의 변화 차의 절대값으로 정의된다. 변화 분할 척도는 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 정차한 분할을 하는데 있어서 효과적인 분할 척도로 사용될 수 있다. 그러므로 제안한 결합 분할 척도는 영역 기반 영상압축의 영상 분할과정에서 추정된 움직임 정보가 부정확하고, 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 경계 부분에서의 밝기가 유사하더라도 이들간의 경계를 정확히 분할할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.271-274
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• 2001

미국의 National Library of Medicine에서 제공하는 Visible human 컬러영상을 이용하여, 신체 장기의 3차원 모델링 및 가시화 하기 위한 영역 분할 방법 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 다른 신체 장기 분할에 비해 뼈분할은 주위의 영역들과 모호한 경계를 지니고 있어 컬러영상만을 가지고 구분해 내기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Visible human CT영상을 가지고 뼈 영역을 분할하고 분할 된 뼈 영역의 경계를 추출하여 그 경계를 컬러영상의 최적화된 위치로 변환해 최종적인 뼈 영역 분할을 시도한다. 제안된 방법은 Visible human 단면영상의 머리부분에 적용하여 좋은 결과를 얻음을 실험을 통해 효율성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.21-28
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• 1996

2차원 의료 영상의 3차원 재구성 및 가시화에 있어서 영상 분할은 필수적인 단계이다. 그러나 의료 영상 자체가 가지고 있는 복잡성 때문에 일반적인 분할 기법만으로는 신뢰할 만한 결과를 기대하기 어렵고, 분할을 위한 전문가의 사전 파라미터 추정이 필요하다. 본 논문에서는 스케일에 따른 영상 정보를 추출하는 스케일 스페이스 필터링을 이용, 의료 영상 영역 분할을 위한 분할될 영역의 수, 범위, 그리고 각 영역의 대표값을 추정하였다. 실험으로는 무릎부위 자기공명 2차원 및 3차원 영상과 흉부 자기 공명 2차원 및 3차원 영상을 대상으로 영역 분할 파라미터를 추정하였고, 이를 분할에 적용시켜 각 영역 분할 파라미터 추정 결과와 분할 결과 영상을 제시하였다. 본 논문의 결과, 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었고 전문가가 직접 추정하려할 때 소모되는 시간과 노력을 줄일 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.225-230
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• 2011

본 논문에서는 깊이정보에 기반한 watershed와 영역병합 알고리즘을 이용한 얼굴영역 분할 방법을 제안하였다. 얼굴영역 검출은 영역 분할 단계, 초기 화소 영역 검출 단계, 영역 병합의 세 단계로 구성된다. 입력된 컬러 영상은 제안된 알고리즘에 의해 균일한 작은 영역들로 분할된다. 색도정보와 에지 구속 조건을 사용하여 균일한 영역들을 결합함으로써 얼굴영역을 검출한다. 제안한 알고리즘은 색도정보나 에지정보만을 사용하는 기존 방법에서의 문제점을 해결하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 정확한 얼굴 영역을 분할할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.643-646
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• 2000

의료 영상에서 관심 있는 부위를 3차원으로 재구성 하여 보는 것은, 정확한 진단을 위해서 매우 중요하다. 이러한 3차원 재구성을 위해서는 관심 있는 영역의 분할이 필수적인 선행작업이다. 본 논문에서는 3차원적 정보를 이용한 영상 분할 방법으로 슬라이스 기반의 3차원 영역 확장법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 슬라이스 영상에서 영역 성장법에 의해 영역을 확장시키고, 그 이웃한 슬라이스들에 씨앗을 전달하여 재귀적으로 3차원 영역을 확장하여 영상을 분할한다. 이때, 이웃한 슬라이스 간의 영역의 크기를 이용하여 새나감을 방지한다. 제안된 방법을 튜브 형태의 기관의 분할에 적용한 결과, 새나감 없이 뽀족한 가지들까지도 성공적으로 분할 했으며, 튜브의 중심 축이 고차원 곡선인 경우에도 성공적으로 분할했다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.244-245
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• 2006

기존의 전력 계통에서 전기적인 거리는 서로 다른 두 모선 사이의 물리적인 관계를 추정하여 분할하는 방법으로서, 인접한 영역의 상호작용을 최소화하여 분할하는 방법을 사용하였다. 그러나 영역 간 상호 작용의 최소화를 고려했음에도 인접한 영역에 더 큰 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을, 파이션을 이용해서 분석하였고, 인접한 영역간의 상호 작용을 고려하여 기존의 전력계통 분할 방법 보다 향상된 분할 방법을 파이션을 사용하여 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.472-475
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• 2003

본 논문에서는 칼라맵 인덱스와 Hue 정보를 이용하여 반복적 병합을 통해 분할하는 칼라 영상 분할 방법을 제안하였다. 먼저 영상을 벡터 양자화 한 후 양자화 칼라맵 인덱스를 이용해 초기 영역을 설정한다. 초기 영역으로 선택된 영역들은 Hue 정보를 이용하여 영역을 병합하였고 그 후 미소영역을 병합하였다. 이때 반복처리로 인해 수행시간이 많이 소요되는 것을 개선하기 위해 Hue 정보를 이용한 영역 병합 처리에서 두 개의 테이블을 이용하여 속도를 개선하였다. 후처리에서는 과분할된 영역을 제거하기 위해 RGB 칼라 성분의 유클리디언 거리를 이용하여 주변유사 영역에 병합하였다. 제안 방법은 다수의 칼라 영상에 적용하여 좋은 분할 결과와 빠른 처리속도를 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.143-146
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• 2000

본 논문에서는 다수의 실내 영상으로부터 영상을 촬영한 카메라의 속성정보와 실내 환경에 대한 기하정보를 추출하는 방법을 제안한다. BSP-Tree를 이용하여 주어진 실영상을 각각의 부분 영역이 실제로도 평면 영역에 해당되도록 분할하였으며, 특징점 대응을 통해 각 분할된 영역의 영상간 대응을 찾고 이로부터 각 분할 영역의 homography를 계산하였다 또한 간단한 가정을 통해 계산된 homography로부터 각 분할영역에 대응된 평면의 방정식과 각 영상을 촬영한 카메라의 속성을 찾아낼 수 있믐을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 현재 본 연구팀이 구현 중인 영상기반 모델링 시스템에서 핵심적인 기능을 수행하리라 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.63-70
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• 2012

의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. 컴퓨팅 분야에서의 이러한 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리된다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력 정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map 정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map의 특징점들을 2차원 영역성장법의 씨앗점으로 설정한 후, 검출된 영역의 최종 경계선 보정작업을 통해 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과, 평균 7.5%의 평균 영역 차이로 기존의 대표 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.