• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.531-533
• /
• 2017

본 논문에서는 퍼지 영상처리 기법을 이용하여 손뼈의 X-Ray 영상에서 손뼈의 윤곽선을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 전 처리 단계로써 감마 상관관계를 이용하여 X-Ray 영상에서 손뼈를 제외한 피부층을 제거한다. 피부층이 제거된 영상에서 손뼈를 뚜렷하게 만들기 위해 샤프닝 기법을 사용한다. 샤프닝 기법이 적용된 영상에서 손뼈의 명암대비를 선명하게 하기 위해 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching 기법을 적용한다. 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching 기법을 적용한 영상에서 Canny Edge 기법을 적용하여 손뼈의 윤곽선을 추출한다. 제안된 추출 방법을 20개의 실험 영상을 대상으로 실험한 결과, 16개의 실험 영상에서는 손뼈의 윤곽선이 정확히 추출되었고 4개의 실험 영상에서는 손뼈의 윤곽선이 손실된 상태로 추출되었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.411-414
• /
• 2001

목표물 인식(Target Recognition)에 사용되는 대표적인 특징 정보에는 밝기 (Intensity) 정보와 윤곽선(Boundary) 등의 모양(Shape) 정보가 있다. 그러나, 일반적으로 영상에서 바로 추출한 밝기 정보나 윤곽선 정보는 환경 변화에 의한 많은 오차 요인들을 포함하고 있기 때문에, 이들 특징 정보를 개별적으로 인식에 사용하는 것은 높은 인식 성능을 기대하기 어렵다. 따라서, 밝기 정보와 모양 정보를 인식에 함께 사용하는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 밝기 정보와 윤곽선 기반의 모양 정보를 합성하여 동시에 인식에 사용하는 3단계 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 밝기 정보 추출에 는 PCA (Principal Component Analysis)기법을 사용하고 , 윤곽선 정보 추출에는 PDM(Point Distribution Model) 에 기반한 영역 분할(Segmentation) 기법과 Algebraic Curve Fitting기법을 사용하였다 추출된 밝기 정보와 윤곽선 정보는 FLD(Fisher Linear Discriminant) 기법을 통해 결합(integration)되어 인식에 사용 된다. 제안한 기법을 적외선 자동차 영상을 인식하는 실험에 적용한 결과, 기존기법에 비해 인식 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.4 no.4
• /
• pp.34-39
• /
• 1999

In this paper, boundary extraction algorithm is suggested by removing boundary noises efficiently and simplifying object shape in binary image. To remove boundary noises, $2{times}2$ mask boundary extraction algorithm is modified . Proposed method is designed to generate a symmetric path for the parasitic branch noise and to analysis traced features on end point of noise. It can extract more simplified object boundary but preserve original object shape by combining white background color extraction result with foreground extraction result. The usefulness of the proposed method was proved through experiments with various binary images.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.93-96
• /
• 2002

불연속선에 의해 생성된 기하학적 착시에서 특징 점들을 추출하는 시각 모델을 제안한다. 기하학적 착시는 선이나 원으로 구성된 것으로서 인간의 정보처리 경로를 통해 발생하는 인지현상중의 하나이다. 이러한 인지 현상은 외부 세계에 존재하는 동일한 강도의 물리적 에너지를 주변자극의 영향 때문에 실제와 다르게 해석하는 현상이다. 착시 그림들로부터 착시 윤곽을 이루는 특징 점을 추출하는 시각 모델을 제안한다. 제안된 인식 모델은 윤곽 추출, 시각 특징 추출, 시각특징 복원, 유도 자극 추출, 이미지 복원 및 이미지 연산 단계로 구성된다. 제안된 모델은 불연속적인 선에 의해 나타나는 착시 윤곽에서 특징 자극들을 추출한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2001.06a
• /
• pp.142-145
• /
• 2001

본 논문에서는 얼굴추출을 하는데 있어서 빠른 속도로 얼굴의 구성요소들을 분할하고 추출한다. 효율적인 분할과 추출물 위해서 3가지의 정보를 사용한다. 첫 번째는 얼굴의 색상정보로써 배경 속의 얼굴을 찾는데 이용한다. 두 번째는 얼굴의 윤곽선 정보로 얼굴의 구성요소를 추출해 내는데 사용한다. 세 번째는 얼굴의 구조적인 정보를 이용하여 색상 및 윤곽선 정보를 이용하여 추출된 요소에 대해 얼굴의 다른 구성요소를 추출하는데 이용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.589-591
• /
• 2003

영상에 추출된 윤곽선(Edge)은 물체의 핵심적인 형태정보를 포함하고 있어서 영상인식과 분석의 근간이 되고 있다. 따라서 정확한 윤곽선 검출을 위한 많은 연구가 진행되고 있으며 그 응용분야도 다양하다. 그러나 정작 추출된 윤곽선 정보를 효율적으로 표현하고 활용하기 위한 표준화된 자료구조에 대한 연구는 많지 않아서 연구결과의 공유를 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 검출된 윤곽선을 효율적으로 표현, 관리, 검색, 조작하기 위한 자료클래스를 설계구현 함으로서 윤곽선검출 알고리즘의 표준화와 재사용을 촉진시키고 검출된 다양한 응용을 가능하게 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.4 no.8
• /
• pp.309-314
• /
• 2015

One of typical methods for extracting facial features from face images may be snake. Although snake is simple and fast, performance is very much affected by the initial contour and the shape of object to be extracted. In this paper, the enhanced snake is proposed to extract better facial features from 6 lip and mouth images as snake point is added to the midpoint of snake segment. It is shown that RSD of the proposed method is about 2.8% to 5.8% less than that of Greedy snake about 6 test face images. Since lesser RSD is especially obtained for contours with highly concavity, the contour is more accurately extracted.

• Geophysics and Geophysical Exploration
• /
• v.2 no.3
• /
• pp.154-158
• /
• 1999

This paper introduces a partial edge detection technique, that improves the processing time of an automatic change tracking system for multi-temporal images. In the conventional change tracking systems for multi-temporal images, the edge detection is performed over the whole image. In the proposed method, however, the necessary portions for the edge detection is selected first and the edge detection is performed over the selected parts only. As a consequence, the improvement in the processing time could be achieved. The proposed change tracking system is expected to be utilized as a very efficient tool to configure changes in large data set such as remotely sensed satellite imagery or geophysical time laps images.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.9 no.6
• /
• pp.712-717
• /
• 2003

A novel multi-snake is proposed for efficient extraction of multi-object contours from a natural scene. An NTGST(noise-tolerant generalized symmetry transform) is used as a context-free attention operator to detect and locate multiple objects from a complex background and then the snake points are automatically initialized nearby the contour of each detected object using symmetry map of the NTGST before multiple snakes are introduced. These procedures solve the knotty subjects of automatic snake initialization and simultaneous extraction of multi-object contours in conventional snake algorithms. Because the snake points are initialized nearby the actual contour of each object, as close as possible, contours with high convexity and/or concavity can be easily extracted. The experimental results show that the proposed method can efficiently extract multi-object contours from a noisy and complex background of natural scenes.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.3 no.5
• /
• pp.195-200
• /
• 2014

Typical methods of active contour model for object contour extraction are snake and level. Snake is usually faster than level set, but has limitation to compute topology of objects. Level set on the other hand is slower but good at it. In this paper, a new object contour extraction algorithm to use advantage of each is proposed. The algorithm is composed of two main steps. In the first step, snake is used to extract the rough contour and then in the second step, level set is applied to extract the complex contour exactly. 5 binary images and 2 natural images with different contours are simulated by a proposed algorithm. It is shown that speed is reduced and contour is better extracted.