• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권6호
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• pp.651-659
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• 2000

의료영상에서 심장 영역을 추출하는 것은 심장의 질환 진단 및 삼차원 가시화를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 EBT (electron beam tomography) 의료 영상에서 심장 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제시한다. EBT 영상에서 심장 영역을 추출하는 과정은 대비를 이용한 이진화, 해부학적 지식과 수학적 형태학을 이용하여 대략적인 심장 영역을 추출하고, active contour model (snake)을 사용하여 정확한 심장영역을 추출하였다. 특히 대비를 이용한 이진화 방법은 EBT 영상과 같이 복잡한 영상에서 좋은 결과를 보인다. 자동으로 추출한 심장 영역의 결과를 의학 전문가의 추출 결과와 비교하여 분석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.507-509
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• 2015

본 논문에서는 지방종 초음파 영상에서 지방종을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에 Monotone Cubic Spline 보간법을 이용하여 ROI영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후, ART2 알고리즘과 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거한 후에 지방종의 후보 영역을 추출한다. 추출된 지방종의 후보 영역 중에서 형태학적으로 타원 형태를 띠거나 가장 큰 후보 영역의 정보를 이용하여 Labeling 기법을 적용하여 최종적으로 지방종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 지방종 초음파 영상에 실험한 결과, 지방종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.346-351
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• 2002

본 연구에서는 차량 번호판에서 추출된 문자영역의 DCT(Digital Cosine Transform) 계수와 LVQ (Learning Vector Quantization) 신경회로망을 이용하여 차량 번호판 인식 시스템을 구성하였다. 입력된 차량영상의 RGB 칼라정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 추출된 번호판의 히스토그램과 문자의 상대적 위치정보를 병합하여 문자영역을 추출하였다. 이렇게 추출된 문자영역의 명암도 영상에 DCT를 적용하여 얻은 특징 벡터는 LVQ 신경회로망의 입력으로 사용되어 인식 과정을 수행한다. 제안된 시스템의 검증을 위하여 다양한 환경에서 촬영된 109대의 자가용 차량영상에 대하여 실험하여 상대적으로 높은 번호판 영역 추출율과 인식률을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.179-182
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• 2010

본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 이용하여 효과적으로 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2000년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.137-142
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• 2000

많은 정보를 포함하고 있는 영상 자료에서 빠른 검색과 분류를 위해서 색깔이나 질감 등의 특징을 나타내는 기술자가 필요하다. 또한 한 영상 안에서도 각 영역별로 다른 특징을 나타내고 있기 때문에 영역별 검색과 분류를 위한 영역 단위의 특징 추출이 중요하다. 본 논문에서는 색깔 특징으로 영역화된 영상의 각 영역에서 색깔 특징 벡터와 질감 특징 벡터를 추출하고 추출된 특징 벡터를 다른 영역에서 추출된 특징 벡터와의 거리를 이용하여 비슷한 특징을 보이는 영역을 검색한다. 기존의 전체 영상의 색깔이나 질감 어느 하나만을 이용한 검색과 달리 이러한 특징을 공간적 위치와 색깔, 질감을 조합하여 검색함으로써 보다 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.467-473
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• 2004

비디오내에서의 자막은 비디오 내용을 전달하는 중요한 역할을 수행한다. 기존의 자막 영 역 추출방법들은 잡음에 민감하여 배경에서 자막 영역의 추출이 어려웠다. 본 논문에서는 다중 프레임 병합과 영역 최소 사각형을 이용하여 스포츠 비디오에서 자막 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 전처리과정으로서 명암 대비 스트래칭과 Othu Method를 이용하여 적응적 임계치를 추출할 수 있다. 다중 프레임 병합에 의하여 자막 프레임 구간을 추출하고, 자막 영역은 미디언 필터링, 형태학적 불림, 영역 레이블링, 후보 문자영역 필터링, 영역 최소 사각형 검출에 의하여 효율적으로 추출된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.478-481
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• 2017

본 논문에서는 기존의 삼각형 타입의 퍼지 스트레칭을 개선한 사다리꼴 형태의 퍼지 스트레칭 기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 결절종 추출방법은 결절종 영역과 그 외의 영역 간의 명암 대비를 강조하기 위해 사다리꼴 형태의 퍼지 스트레칭 기법을 적용한 후에 Monotone Cubic Spline 기법을 적용하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에 대해 FCM 기반 양자화 기법을 적용하고 양자화된 결과를 이용하여 ROI 영역을 이진화한다. 결절종이 타원 형태와 명암도가 낮은 값을 가진다는 형태학적 특징을 이용하기 위해서 이진화 ROI 영역에 팽창 기법을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음 영역이 제거한다. 잡음이 제거된 결절종 후보 영역에서 최종 결절종 영역을 추출하기 위해 라벨링 기법을 적용한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해서 20명의 환자를 대상으로 20장을 실험한 결과, 기존의 방법보다 TPR(Ture Positive Rate)이 높게 나타나는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.1131-1146
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• 1992

본 논문은 이미 출판된 문서를 대상으로 문서의 영역을 분리하고, 문서의 구성요소와 레이아웃 정보를 추출하는데 새로운 알고리즘을 제안한다. 먼저 300 dpi로 입력된 문서에서 문서를 이루는 각 요소를 영역화 하기 위하여 레이 블링과 블럭화 작업을 행한다. 둘째로 블럭화된 문서의 각 요소를 대상으로 부분영역으로 분리를 수행한다. 셋째로 추출된 부분영역에서 그림영역을 추출하고 문자영역에 대해서는 문자열 추출 및 개변 문자 추출을 한다. 마지막으로 이렇게 추출된 정보로 문서의 레이아웃 인식을 위한 정보를 추출하였다. 실험은 어느정도의 형식을 가진 학회 논문지를 대상으로 하였으며, 문자와 그림 영역의 분류 및 문자열 추출에 대해서 98.5%의 성공율을 얻고, 레이아웃 인식을 위한 정보의 추출에서도 98%의 성과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.725-728
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• 2002

얼굴은 주변의 조명이나 카메라의 위치, 사람의 자세에 따라 가변적이기 때문에 인식에 많은 어려움이 따른다. 이러한 어려움을 극복하기 위한 방법에는 신경망을 이용하여 얼굴의 영역 정보를 가지고 데이터베이스를 구축하여 얼굴영역을 탐색하는 방법과 얼굴의 대칭성을 이용한 대칭 영역 탐색이 있다. 신경망을 이용하는 방법은 사전 정보를 가져야만 하며, 대칭성을 이용한 방법은 계산 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 대칭성의 계산 속도 개선 및 데이터베이스 구축없이 얼굴 영역을 추출할 수 있도록 축소 영상에서 대칭 영역 탐색을 이용해 대칭성을 파악한 후 이러한 대칭성을 이용하여 원영상에 적용 한 후 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 축소영상에서의 추출된 영역에서 대칭 영역 탐색을 하여 얼굴영역을 찾아내는 방법이다. 정면, 안경이 있는 영상에 실험해본 결과 얼굴 인식에 적합한 얼굴영역을 추출 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.322-326
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• 2006

본 논문에서는 내시경 영상에 대해 위암 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 내시경 영상을 획득하는 과정에서 발생하는 조명에 의한 잡음과 굴곡에 의해 발생하는 그림자에 의한 잡음 부분을 해결하기 위해서 HSI의 채도와 밝기 값을 이용하여 잡음 영역을 제거한다. 그리고 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb값을 이용하여 전자 내시경 영상에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역으로 분할한다. 분할된 영역들 중에서 RGB의 각 채널과 헤모글로빈 색소가 높게 나타나면 후보 영역으로 설정한다. 설정된 후보 영역 중에서 위암 영역의 형태학적인 특징 정보를 이용하여 위암 영역을 추출한다. 실제 전문의가 제공한 20개의 내시경 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 위암 추출 방법으로 17개가 정확히 추출되었고 3개의 내시경 영상에서는 위암 영역이 정확히 추출되지 않았다.