• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.111-114
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• 2007

워터쉐드 변환은 영역 분할 속도가 빠르고, 유연하여 이미지 분할 분야에서 많이 사용되고 있다. 그러나 워터쉐드 변환은 지역적 최소점을 이용하기 때문에 잡음에 민감하고 과분할되는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존 연구들은 그레이 스케일 이미지에 대해서만 워터쉐드를 적용하였다. 본 논문에서는 지역적 최소점에 민감한 워터쉐드 변환에 칼라 기울기 이미지와 모폴로지 기법을 적용하였다. 워터쉐드 변환 후의 분할된 영역은 영역 인접 그래프로 구성하였고, 인접 영역에 대하여 칼라 색상 유사도와 텍스쳐 유사도를 이용하여 영역 병합을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용할 경우 효과적인 이미지 분할이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.232-236
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• 1998

이미지가 전경과 배경으로 이루어져 있을 경우, 이미지에서 중요한 대부분의 정보는 전경의 영역에 집중하게 된다. 만약 이미지를 전경과 배경으로 구분할 수 있다면 영상 인식, 영상 합성, 영상 압축 등 여러 분야에 유용하게 활용할 수 있게 된다. 본 논문에서는 선명도 차이를 이용하여 이미지를 전경과 배경으로 분할하는 방법을 소개하고, 그 실험 결과를 보인다.

• Smart Media Journal
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• v.9 no.2
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• pp.9-15
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• 2020

In this paper, we propose a network model composed of Multi path Encoder-Decoder branches that can recognize each instance from the image. The network has two branches, Dot branch and Segmentation branch for finding the center point of each instance and for recognizing area of the instance, respectively. In the experiment, the CVPPP dataset was studied to distinguish leaves from each other, and the center point detection branch(Dot branch) found the center points of each leaf, and the object segmentation branch(Segmentation branch) finally predicted the pixel area of each leaf corresponding to each center point. In the existing segmentation methods, there were problems of finding various sizes and positions of anchor boxes (N > 1k) for checking objects. Also, there were difficulties of estimating the number of undefined instances per image. In the proposed network, an effective method finding instances based on their center points is proposed.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.193-196
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• 2000

최근 컴퓨터를 이용한 CAD 디자인 시스템이 날염디자인제도(textile printing design trace)에 널리 사용되고 있다 CAD를 이용한 날염디자인은 기존의 수작업에 비해 공정을 간편하게 하고, 상당히 많은 시간과 경비의 단축을 가능하게 하였다. 그러나 CAD를 이용한 날염디자인제도 역시 상당부분 숙련자들의 수작업을 요구하고 있다. 본 논문에서는 날염디자인제도에서의 컬러 분할 전처리 과정으로 원 이미지를 저주파 통과 필터링하고 컬러분할을 수행하였다. 이렇게 분할된 이미지의 윤곽선을 추출하고 스플라인(Spline)기법을 사용, 더 부드럽고 완만한 곡선을 생성하도록 하였다. 모든 과정은 Matlab을 사용하여 구현하였으며 분할된 이미지를 날염제도공정으로의 적용 가능성에 대해 검토하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.12
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• pp.1919-1925
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• 2022

In this paper, we propose an image-to-image translation approach based on the conditional generative adversarial network for semantic segmentation. Semantic segmentation is the task of clustering parts of an image together which belong to the same object class. Unlike the traditional pixel-wise classification approach, the proposed method parses an input RGB image to its corresponding semantic segmentation mask using a pixel regression approach. The proposed method is based on the Pix2Pix image synthesis method. We employ residual connections-based convolutional neural network architectures for both the generator and discriminator architectures, as the residual connections speed up the training process and generate more accurate results. The proposed method has been trained and tested on the NYU-depthV2 dataset and could achieve a good mIOU value (49.5%). We also compare the proposed approach to the current methods in semantic segmentation showing that the proposed method outperforms most of those methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.106-108
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• 2004

이미지의 유사도나 의미분석을 위해 주요 특징벡터인 색상, 경계선, 질감 등의 연구와 이들을 이미지 전역구간 및 관심영역에 적용하기 위해 데이터베이스에 저장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 특징벡터의 분할 방법을 유동적, 또는 크게 할 경우 알고리즘 복잡화로 인해 추출 및 검색시간과 오버헤드가 증가하게 되고, 적게할 경우 정확도가 감소한다. 따라서 본 논문은 색상 및 경계선 벡터를 사분트리 분할 인덱스 구조로 데이터 베이스에 저장하고, 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위한 방법을 제안한다. 이미지 전역구간을 사분노드로 분할하고, 관심영역의 색상정보를 비교하고, 추출된 전역적 경계분포 순위계수와 비교 알고리즘을 이용하여 이미지에 분포된 객체의 위치정보를 검색함으로써, 검색속도 및 정확성을 개선하였다

• School Mathematics
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• v.12 no.4
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• pp.563-584
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• 2010

This study is aimed at analysing the mathematical thinking processes based on image by the mathematically gifted. For this, the 'Splitting a Tetrahedron' Task was used and mathematical thinking of the two middle school students were investigated. One of them deduced how many tetrahedral and octahedral were there when a tetrahedra was splitted by the surfaces which were parallel to each face of the tetrahedra without using any physical material. The other one solved the task using physical material and invented new images. A concrete image, indexical image and symbolic image were founded and the various roles of images could be confirmed.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2006.08a
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• pp.183-189
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• 2006

이 연구에서는 색상 자질을 이용하여 이미지를 검색할 때 이미지를 분할하여 각 영역별로 색인하여 검색하는 것의 유용성을 알아보고 분할된 영역간의 유사도 산출 기법을 제안하였다. 실험결과, 질의 이미지의 특정 영역과 최대의 유사도를 갖는 검색 이미지의 영역을 이미지간 유사도 산출 방법으로 이용하고, 이미지 영역을 세분할수록 이미지 검색 성능이 향상되었다. 특히 검색 성능이 좋지 않은 질의 이미지의 경우, 이 연구에서 제안한 기법이 더욱 유용하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.12
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• pp.83-93
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• 2012

This paper proposes an image segmentation framework that modifies the objective function of Fuzzy C-Means (FCM) to improve the performance and computational efficiency of the conventional FCM-based image segmentation. The proposed image segmentation framework includes a locally weighted fuzzy c-means (LWFCM) algorithm that takes into account the influence of neighboring pixels on the center pixel by assigning weights to the neighbors. Distance between a center pixel and a neighboring pixels are calculated within a window and these are basis for determining weights to indicate the importance of the memberships as well as to improve the clustering performance. We analyzed the segmentation performance of the proposed method by utilizing four eminent cluster validity functions such as partition coefficient ($V_{pc}$), partition entropy ($V_{pe}$), Xie-Bdni function ($V_{xb}$) and Fukuyama-Sugeno function ($V_{fs}$). Experimental results show that the proposed LWFCM outperforms other FCM algorithms (FCM, modified FCM, and spatial FCM, FCM with locally weighted information, fast generation FCM) in the cluster validity functions as well as both compactness and separation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.82-84
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• 2005

본 논문에서는 기존의 멀티미디어 연관 규칙 알고리즘인 Max occur 알고리즘에서 추출한 빈발 항목 집합의 결과들에 대하여 빈발 항목 집합들끼리의 공간적인 연관 관계를 고려하기 위챈 공간 데이터 마이닝의 대표적인 공간 분할 방법인 그리드 셀 기반으로 곰간 분할 지수(spatial facotr)인 SF를 이용한 이미지 공간 연관 규칙 마이닝 방법을 제시한다. 또한 최소 공간 지지도를 적용하여 이미지 데이터에서 반복적으로 발생하는 항목과 항목간의 공간 관계를 통해 이미지 연관 규칙을 마이닝 하는데 보다 유효한 알고리즘을 제안한다.