• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.2
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• pp.99-106
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• 2007

In this paper, we present an AAW(Adaptive Attention Window) based cell image segmentation method. For semantic AAW detection we create an initial Attention Window by using a luminance map. Then the initial AW is reduced to the optimal size of the real ROI(Region of Interest) by using a quad tree segmentation. The purpose of AAW is to remove the background and to reduce the amount of processing time for segmenting ROIs. Experimental results show that the proposed method segments one or more ROIs efficiently and gives the similar segmentation result as compared with the human perception.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.10
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• pp.581-586
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• 2003

In this paper, we propose a region-based deinterlacing algorithm which is computationally efficient and shows effective visual performance. Computer simulation results indicate that the proposed algorithm shows better visual performance than conventional deinterlacing algorithms.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.219-223
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• 1998

본 논문에서는 움직임 필드를 분할하고, 이를 바탕으로 가변 보간율을 이용한 새로운 비디오 보간기법을 제시한다. 움직임 필드의 분할은 수리형태학적 필터링 및 영역별 움직임 추정을 이용하여 구성된다. 구성된 움직임 필드는 각각의 움직임 특성을 바탕으로 배경 또는 정지 영역, 움직임 영역, 드러난 영역, 가려진 영역 둥의 분류에 바탕을 둔다. 제시된 보간기법은 움직임이 복잡하거나 비선형적일 때, 보간율을 적게 하며, 움직임이 적거나 선형적일 때 보간율을 높게 함으로써 일정한 화질을 유지할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.161-163
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• 2022

본 논문에서는 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 효율적인 결합을 통해 기존의 패치매치 기반의 방법들이 낮은 깊이값 추정 정확도를 보인 영역들인 텍스처가 부족한 영역과 기존의 분할 기반 방법들이 깊이값 추정에 한계를 보인 세밀한 영역에서의 깊이값 추정 정확도를 동시에 높이고 고품질의 조밀 깊이지도를 얻는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제안한 방법에서는 신뢰지도를 바탕으로 패치매치 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도와 분할 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도의 초기 결합 깊이지도 및 초기 결합 노말지도를 생성한다. 이후 각 픽셀에서 원래 픽셀과 주변 픽셀에서의 깊이값, 노말값들로 업데이트를 위한 후보들을 만든다. 이후 각각의 후보들에 대해서 깊이값, 노말값, 컬러값들을 바탕으로 비용을 계산한다. 이후 가장 최적의 비용을 가지는 후보값으로 각 픽셀의 깊이값과 노말값을 업데이트한다. 이를 통해 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 장점을 합친 결합 조밀 깊이지도를 생성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.904-906
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• 2005

본 논문에서는 뇌 CT 혈관조영영상에서 슬라이스 정보를 이용한 뇌 분할 방법을 제안한다. 뇌 분할 과정은 현재 슬라이스와 이전 슬라이스 간 분할 영역의 크기 정보를 가지고 영역 성장 단계와 전파 단계로 구분하여 수행된다. 영역 성장 단계에서는 이차원 영역성장법을 통해 뇌 분할을 수행하고 누출이 발생하는 슬라이스에 대하여 방사선 투과 기법을 통해 영역보정을 수행한다. 전파 단계에서는 이전 슬라이스에서 분할된 뇌 영역을 현재 슬라이스로 전파함으로써 장벽을 생성하고 장벽 내에서 이차원 영역성장법을 수행함으로써 누출을 최소화한다. 또한 뇌 영역과 유사한 밝기값을 형성하고 있는 미세 요소들을 제거하기 위해 이차원 연결화소군 레이블링 기법을 통해서 최종적으로 뇌 분할을 수행한다. 본 논문의 실험을 위하여 뇌 CT 혈관조영영상을 사용하여 정확한 뇌분할 결과를 얻었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.2 s.46
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• pp.47-52
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• 2007

Conventional pixel based region segmentation methods have problems of long processing time and incorrect region split on account of performing region split through comparison of neighboring pixels. In this paper, we propose the method which segments a large size of satellite image effectively using modified centroid linkage method. This method is a sort of region split and merge. The proposed method merges pixels and makes them as a new region through only two directional comparing the current positioning pixel with neighbor ones, if they are satisfied with given conditions. Therefore, this method has less comparing time than the cases of previous ones. The experimental result shows that the proposed method is very efficient because of having less processing time and more exact segmented regions than the previous ones.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.665-668
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• 1998

본 논문에서는 초저속 동영상 부호화에 관한 것으로, 움직임 추정 효율을 개선하기 위해 분할된 영역별로 움직임 정보를 추정하여 부호화를 수행할 뿐만 아니라 분할된 영역중 의미있는 부분을 선택적으로 부호화할 수 있는 영역분할 기반 영상부호화 기법에 관한 것이다. 첫째로, 움직임 추정은 분할된 영역 정보를 이용한 가변 탐색 영역 설정을 통해 전역 탐색 움직임 추정시 소모되는 많은 연산량을 줄이고, 둘째로, 움직임 추정 후 추정된 움직임 정보를 이용해 영역의 재분할 과정을 통해 분할된 영역별로 움직임 정보를 부호화 함으로써 개선된 부호화 효율을 보이며, 셋째로, 분할된 영역 중 얼굴과 같은 의미를 갖는 영역을 선택적으로 부호화하고 전송하기 위한 인식 기법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.371-373
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• 2012

본 논문에서는 컬러 영상 기반에서 배경에 강인한 피부 영역 검출 기법을 제안하고 손 인식기법을 활용한 응용프로그램을 제안한다. 코드북 모델[1]을 이용하여 배경/전경을 분리하고, 분리된 전경에서 피부색정보를 이용하여 관심영역을 도출한다. 피부 영역을 검출하기 위한 단계에서는 YCbCr, HSV, LUV 색상 모델의 혼합하여 피부색 후보 영역에 대한 임계구간을 통해 강인한 피부 영역을 분할한다. 분할된 영역을 관심영역으로 설정하고 Kalman filter를 이용하여 영역을 추적한다. 결과적으로 복잡하고 고정된 배경에서 조명에 강인한 피부 영역 분할 및 추적이 가능하며 이를 응용한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.272-276
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• 2002

본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라 영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경계선 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 칼라 영상을 과분할 한다. 그리고 영역 간의 색상 차를 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험결과에서 제안된 칼라 영상 분할 기법은 다양한 칼라 영상에 대하여 적은 개수의 영역으로 동일한 색상을 가지는 영역의 경계선을 유지하는 효율적인 분할을 보임을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.31 no.5
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• pp.317-331
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• 2012

In this paper, we develop a multichannel blind source separation algorithm based on a beamspace transform and the multichannel non-negative matrix factorization (NMF) method. The NMF algorithm is a famous algorithm which is used to solve the source separation problems. In this paper, we consider a beamspace-time-frequency domain data model for multichannel NMF method, and enhance the conventional method using a beamspace transform. Our decomposition algorithm is applied to audio source separation, using a dataset from the international Signal Separation Evaluation Campaign 2010 (SiSEC 2010) for evaluation.