• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.410-414
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• 2003

본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.25 no.4
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• pp.21-28
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• 2024

In this study, a polyhedral domain decomposition method for Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) analysis is introduced. SPH which is one of meshless methods is a numerical analysis method for fluid flow simulation. It can be useful for analyzing fluidic soil or fluid-structure interaction problems. SPH is a particle-based method, where increased particle count generally improves accuracy but diminishes numerical efficiency. To enhance numerical efficiency, parallel processing algorithms are commonly employed with the Cartesian coordinate-based domain decomposition method. However, for parallel analysis of complex geometric shapes or fluidic problems under dynamic boundary conditions, the Cartesian coordinate-based domain decomposition method may not be suitable. The introduced polyhedral domain decomposition technique offers advantages in enhancing parallel efficiency in such problems. It allows partitioning into various forms of 3D polyhedral elements to better fit the problem. Physical properties of SPH particles are calculated using information from neighboring particles within the smoothing length. Methods for sharing particle information physically separable at partitioning and sharing information at cross-points where parallel efficiency might diminish are presented. Through numerical analysis examples, the proposed method's parallel efficiency approached 95% for up to 12 cores. However, as the number of cores is increased, parallel efficiency is decreased due to increased information sharing among cores.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.3
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• pp.167-172
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• 2012

This paper presents the technique separating objects on the single frame image from the background using region segmentation technique based on active contour. Active contour is to extract contours of objects from the image, which is set to have multi-search starting point to extract each objects contours for multi-object segmentation. Initial rough object segments are generated from binary-coded image using object specific contour information, and then the hole filling is performed to compensate internal segmentation caused by the change of inner object hole area and pixels. This procedure complements the problems caused by the noise from the region segmentation and the errors of segmentation near by the contour. The proposed method and conventional method is compared to verify the superiority of the proposed method.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.5 no.4
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• pp.257-263
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• 2004

This paper is related to the object-based stereo matching algorithm which makes it possible to estimate inner-region disparities for each segmented region. First, several sample points are selected for effectively representing the segmented region, Next, stereo matching is applied to the small area within segmented region which existed in the neighborhood or each sample point. Finally, inner-region disparities are interpolated using a plane equation with disparity of each selected sample. According to the proposed method, the problem of feature-based method that the depth estimation is possible only in the feature points can be solved through the propagation of the disparity in the sample point into the inside of the region. Also, as selecting sample points in contour of segmented region we can effectively suppress obscurity which is occurred in the depth estimation of the monotone region in area-based methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.34-36
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• 2006

데이타 중심 저장 방식의 센서 네트워크는 비슷한 값의 데이타를 같은 센서 노드에 저장한다. 따라서 센서 네트워크가 확장되고 비슷한 값의 데이타가 빈번히 발생 시 하나의 센서 노드에 저장이 집중되는 문제가 있다. 기존의 데이타 중심 저장 방식에서 센서 데이타 저장 기법들은 저장 데이타의 효율적인 관리에만 치우쳐 센서 네트워크의 확장 시 하나의 센서 노드에 저장이 집중되는 문제점을 고려하지 않았다. 본 논문은 센서 네트워크의 확장 시 다차원 센서 데이타 저장의 효율적인 scalability를 지원하는 비균등 분할 기법을 제안한다. 제안한 기법은 센서 네트워크를 센서 노드의 분포에 따라 같은 센서 노드 개수를 갖는 영역으로 분할하고 분할된 각 영역 내에서 측정된 센서 데이타를 해당 영역에서 저장 및 관리함으로써 센서 네트워크의 확장에 따른 저장 비용을 줄였다. 그리고, 생성한 영역 개수를 센서 네트워크의 크기와 센서 노드의 개수, 발생하는 데이타의 양에 따라 증가시킴으로서 전체 센서 노드의 에너지 소모가 분산되어 기존의 방식과 비교하였을 때 센서 네트워크의 수명과 scalability가 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.419-421
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• 1999

본 논문은 자궁경부암 검사를 위한 전처리 과정인 자궁경부암 세포 영상분할 문제 연구의 결과이다. 자궁경부암 세포 영상은 배경과 세포질 및 세포핵의 구별이 어렵다. 게다가 자궁경부암 검사 시스템은 짧은 시간동안 많은 영상을 처리해야 하기 때문에, 영상의 분석 속도가 빠르고 강력한 영상 분할 기법이 필요하다. 이를 위하여 우리는 thresholding 기법을 연구하였다. 먼저 세포 영상의 각 화소의 명암의 분포를 조사하여 히스토그램을 구하였다. 히스토그램은 0~255 사이에 존재하게 되는데, 0~255의 전 영역에 존재하기 보다는 그 중 일부분에만 존재한다. 우리는 히스토그램이 존재하는 영역을 백분율로 나누고 세포핵 및 세포질이 존재하는 영역의 분포를 구하여 global threshold를 찾았고, 이를 기준으로 각 점을 thresholding 할 때에 주위의 평균값을 보정값으로 두어 local thresholding을 수행하였다. 결과 영상은 핵의 영역을 탐색하기 위한 seed로 사용하기에 적합하다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.185-188
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• 2001

의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있다. 뇌 MR 영상에서의 질병 진단을 위한 전처리 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 영상 분할 단계이다. 본 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 뇌 영상 분할 방법을 제시한다. T2 강조 영상의 반전된 영상에서 원본 영상을 뺀 차이 영상의 결과로 회백질·뇌척수액·비정상 영역이 두드러지게 나타나는 점을 이용해 회백질 뇌척수액·비정상 영역과 백질 영역을 분리하는 방법을 제안한다. 또한 뇌척수액 영역의 위치 정보와 몇 가지 특징들을 정의하여 분할되어진 회백질·뇌척수액· 비정상 영역에서 뇌척수액 영역만을 분할하는 방법을 제시한다. 600 여 개의 T2 강조 영상에 대해서 실험을 행하러 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1853_1854
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• 2009

본 논문은 스네이크 에너지에 칼라분산 성분을 추가함으로써 스네이크 알고리즘을 이용하는 강인한 영상분할기법을 제안한다. 일반적인 스네이크 알고리즘은 영상의 밝기 값만을 고려하여 관심영역을 분할하기 때문에 인접하는 영역과 다른 칼라정보를 갖더라도 인접하는 물체와 유사한 밝기 값을 가지면 영상분할하기 어렵다. 제안하는 알고리즘은 복잡한 배경에서 인접하는 영역과 칼라성분이 다른 관심영역을 효율적으로 분할하기 위해, 기존의 snake 알고리즘에 칼라분산(color variance) 에너지 요소를 추가하였다. 특정 칼라 값을 갖는 물체들이 섞여있는 복잡한 배경 영상들의 실험을 통해 제안하는 칼라분산 기반 확장 스네이크 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.1
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• pp.7-12
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• 2011

In this paper, we propose the technique detecting interest object region effectively in the images from periscope of submarine based on self-generated template. First, we extract the sea-sky line, and divide it into sky and sea area from background region based on the sea-sky line. In each divided background region, the blocks which can be represented in each background region are set as a reference template. After dividing an image into several same size of blocks, we apply multi template matching to the divided search blocks and histogram template to divide the image into object region and background region. Proposed algorithm is adapted to various images in which objects exist in the background of sea and sky. We verified that proposed algorithm performed properly without given informmed prby prior learning.ropso, regardless of the slope of sea-sky line and the locmed p of object based on sea-sky line, we verified that the objects region was segmented effectively from the input image.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.10C
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• pp.990-999
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• 2007

In this paper, we propose the region-based image retrieval method using JSEG which is a method for unsupervised segmentation of color-texture regions. JSEG is an algorithm that discretizes an image by color classification, makes the J-image by applying a region to window mask, and then segments the image by using a region growing and merging. The segmented image from JSEG is given to a user as the query image, and a user can select a few segmented regions as the query region. After finding the MBR of regions selected by user query and generating the multiple window masks based on the center point of MBR, we extract the feature vectors from selected regions. We use the accumulated histogram as the global descriptor for performance comparison of extracted feature vectors in each method. Our approach fast and accurately supplies the relevant images for the given query, as the feature vectors extracted from specific regions and global regions are simultaneously applied to image retrieval. Experimental evidence suggests that our algorithm outperforms the recent image-based methods for image indexing and retrieval.