• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.4 s.107
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• pp.361-368
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• 2006

In this paper we present a snake-based scheme for efficiently detecting contours of objects with boundary concavities. The proposed method is composed of two steps. First, the object's boundary is detected using the proposed snake model. Second, snake points are optimized by inserting new points and deleting unnecessary points to better describe the object's boundary. The proposed algorithm can successfully extract objects with boundary concavities. Experimental results have shown that our algorithm produces more accurate segmentation results than the conventional algorithm.

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

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.891-894
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• 2001

본 논문에서는 NTGST (noise·tolerant generalized symmetry transform)와 snake를 이용하여 복잡배경으로부터 여러 물체의 윤곽선을 동시에 검출하는 방법을 제안하였다. 먼저 NTCST의 대칭도 맵(symmetry map)을 이용하여 복잡한 배경에 혼재하는 여러 물체들의 위치를 찾은 다음, 이들 각 물체에 snake의 초기 윤곽들을 자동 설정해 줌으로써 기존 snake 알고리즘의 초기 윤곽 설정의 어려움과 다중 물체 윤곽선 검출의 어려움을 동시에 해결하였다. 이때 NTGST의 대칭도 맵으로부터 설정된 snake의 초기 윤곽은 실제 물체의 윤곽선 가까이에 위치할 뿐만 아니라 물체의 형태를 잘 반영하므로 요철이 있는 물체의 윤곽선도 기존의 방법보다 적은 반복횟수로 정확하게 검출 할 수 있다. 다양한 합성 영상과 실영상에 적용한 결과 복잡배경으로부터도 다중 물체의 윤곽선을 효과적으로 추출함을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1867_1868
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• 2009

본 논문에서는 다양한 조명 조건 및 배경 조건하에서도 정확하게 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 입력영상은 조명 조건과 배경 조건에 따라 색상 분포나 에지의 분포가 다르기 때문에 정확한 윤곽선 검출을 위해서는 입력 영상 마다 얼굴 윤곽선을 검출하기 위한 기준을 설정하여야 한다. 이를 위해 입력 영상의 히스토그램을 분석하여 얼굴 후보 영역을 추출하기 위한 임계값을 계산하고 이들의 임계값을 사용하여 얼굴 윤곽선 영역을 검출하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법 보다 뛰어난 성능으로 얼굴 윤곽선을 검출함을 보여 주었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.385-386
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• 2009

활성 윤곽선 모델은 스네이크 모델이라고도 하며 영상에서 물체의 경계를 검출하기위한 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 윤곽선 문제와 효과적인 경계선 검출을 위해 다해상도 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 활성 윤곽선 모델을 제안한다. 입력영상의 해상도를 영상 피마리드 기법으로 저해상도로 축소시키고 초기 윤곽선을 설정한다. 설정된 윤곽선상의 연속된 두 좌표를 유전인자로 선택하고, 유전 연산자를 적용하여 물체의 경계를 찾아간다. 경계가 검출된 저해상도 영상을 단계적으로 확대하여, 보간될 영역의 국부적 활성 윤곽선 에너지를 계산하여 최소 에너지를 갖는 위치에 새로운 윤곽선 좌표를 삽입하여 경계를 형성한다. 제안된 방법은 초기 윤곽선의 위치에 상관없이 경계선을 검출했으며, 형태가 복잡한 물체의 경우에도 효과적으로 경계선을 검출하고 계산 복잡도를 감소시켰다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.254-256
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• 2002

기존의 윤곽선 검출윤곽선 검출방법과는 다른 본 논문에서는 효율적인 방법론을 이용해서 윤곽추출 및 잡음제거 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 전처리과정을 거친후 본 방법론을 적용함으로써 영상 윤곽추출률을 높이고자한다. 특히, 기존의 윤곽선 추출방법인 로버트와 라플라 시안방법을 사용한 후에 미디안 필터를 사용했으며, 제안한 방법은 기존의 윤곽선 추출 필터를 거친 후에 사용하였다. 구체적으로 서술하면 일정한 임계치를 초과하면 흰색으로 대치하고, 그렇치 않으면 검정색으로 대치한다. 기존의 잡음제거과정은 윤곽선 손실은 없었으나 잡음제거가 소량 이루어졌으며, 제안한 방법은 약간의 윤곽선 손실을 보였으나 완전하게 잡음을 제거시킬 수 있었다.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.8 no.2
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• pp.154-162
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• 1999

In this paper, we acquired EBT section images of lung parenchyma using fabricated spirometric gating device and proposed new energy function based on dynamic contour model in order to extracted the contour of the lung parenchyma in EBT images. In EBT images, gray level of the lungs is lower than other region. we extracted the lungs contour using the new energy function considering gray level and contour vector of the lung parenchyma region from EBT images. As we compared the proposed method with the conventional method, we confirmed that detection method using proposed energy function was valid.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.5
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• pp.375-380
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• 2010

Most of previous algorithms of object boundary extraction have been studied for extracting the boundary of single object. However, multiple objects are much common in the real image. The proposed algorithm of extracting the boundary of each of multiple objects has two steps. In the first step, we propose the fast method using the outer and inner products; the initial contour including multiple objects is split and connected and each of new contours includes only one object. In the second step, an improved active contour model is studied to extract the boundary of each object included each of contours. Experimental results with various test images have shown that our algorithm produces much better results than the previous algorithms.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.11
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• pp.281-288
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• 2014

A method for edge detection using K-means clustering is proposed in this paper. The method is performed through there steps. Histogram equalizing is applied to the image for the uniformed intensity distribution. Pixels are clustered by K-means clustering technique. Then Sobel mask is applied to detect edges. Experiments showed that this method detected edges better than conventional method.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.8 no.4
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• pp.38-45
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• 2003

This paper presents a meta-heuristic solution technique, Ant System (AS)algerian to solve edge detection problem. We define the quality of edge in terms of dissimilarity, continuity, thickness and length. We cast edge detection as a problem in cost minimization. This is achieved by the formulation of a cost function that inversely evaluates the quality of edge configuration. Twelve windows for enhancing dissimilarity regions based on the valid edge structures are used. The AS algorithm finds the optimal set of edge pixels based on the cost function. The experimental results show that the properly reduced set of edge pixels could be found regardless how complicated the image is.