• 전자공학회논문지CI
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• 제45권1호
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• pp.11-24
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• 2008

효율적인 저차원의 인덱싱을 제공하기 위해 이미지를 유사한 성질을 갖는 영역으로 나누고, 나누어진 영역에 대해 유사성을 비교하는 영역 기반 이미지 검색이 제안되었다. 그러나 영역 기반 이미지 검색은 이미지를 유사한 영역으로 나누기 위한 이미지 세그멘테이션 기술이 추가적으로 필요하다. 일반적인 칼라 자연 이미지의 경우 다양한 칼라와 질감 성분을 갖는 영역으로 나누는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 자동적인 칼라 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 제안한다. 제안하는 세그멘테이션 방법은 양자화를 통해 칼라수를 줄이고 양자화 된 이미지를 Fisher의 클래스 선형 판별식을 이용하여 이미지의 전체적인 에지를 보여주는 그레이 레벨 이미지를 생성한다. 이렇게 얻은 그레이 레벨 에지 이미지를 지역적 임계치 비교를 통해 이진 에지 이미지로 변환하고 이진 에지의 끊어진 부분을 찾아내어 인접 에지에 연결하여 영역을 생성한다. 마지막으로 나누어진 영역간의 유사성을 비교하고 유사한 영역을 병합하여 최종 세그멘테이션 결과 이미지를 생성한다. 본 논문에서는 세그멘테이션 알고리즘을 이용한 영역 기반 이미지 검색 시스템을 구현하였으며, 다양한 실험에 의하면 제안한 세그멘테이션 방법이 다양한 이미지에 대하여 양질의 세그멘테이션 결과를 보이는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.1-13
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• 2009

개념 기반 이미지풍경 분류 기법은 데이터베이스에 있는 대량의 이미지 를 카테고리별로 구분하는 많이 적용되는 응용분야이다. 풍경이 속하는 카테고리를 알면 데이터베이스에서 해변, 산, 숲, 필드와 같은 필요한 풍경사진을 찾고자 할 때 불필요한 이미지를 필터링하여 신속하고 정확하게 찾을 수 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 시멘틱 모델링 기반의 적응 세그멘테이션 기법을 제안 한다. 잔디, 물, 하늘과 같은 시멘틱 개념에 따른 이미지를 서브구역으로 나누어 세그멘테이션을 한다. 세그멘테이션은 에지탐색을 이용하고 또한 K-Nearest(K-NN)를 이용하여 세그멘테이션을 한다. 세그멘테이션 과정에서 이미지의 복잡도에 따라 적응적으로 서브구역으로 나눈다. 실험에서는 Vosel과 schiele가 제안한 방법과의 비교를 통해서 정확도면에서 제안된 연구의 우수성을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.223-229
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• 2018

본 논문에서는 이미지에서 검출된 각 연결성분들의 위상적 지속구간 정보를 그래프 기반 이미지 세그멘테이션에 결합하여 보다 안정적인 이미지 세그멘테이션 기법을 제안한다. 이미지의 밝기 또는 색상정보 등을 이용하여 모스 함수를 정의하고 이의 레벨세트로부터 각 연결성분의 위상적 지속구간을 구한다. 각 연결성분이 생성되고 긴 지속구간을 갖는 연결성분에 적절히 병합되는 과정을 영 차원 호몰로지 군의 관점에서 설명한다. 다양한 특성을 갖는 이미지들에 대하여 짧은 지속구간을 갖는 연결성분들을 지속구간이 긴 인근 성분에 적절히 병합시키는 과정을 통하여 보다 안정적인 이미지 세그멘테이션 결과들 얻을 수 있음을 실험으로 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.198-199
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• 2016

컴퓨터 비젼 분야에서 이미지 세그멘테이션은 객체 분리, 객체 추적, 의학 영상처리 등 다양한 분야에서 사용된다. 이전의 이미지 세그멘테이션은 사람의 개입이 없이 정확한 객체를 분리하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문은 인접한 슈퍼픽셀을 트리를 활용하여 개층적으로 슈퍼픽셀을 통합하는 새로운 세그멘테이션 방법을 소개한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 기존의 슈퍼 픽셀 알고리즘을 사용하여, 각 슈퍼픽셀의 센터를 노드로 설정하고 들로네 삼각화를 수행한다. 각각의 인접한 노드는 순차적으로 유사도 측정하여 슈퍼픽셀을 통합한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 과분할 세그멘테이션을 제거하였으며 영상의 중요한 정보를 잘 보존하는 것을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.233-237
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• 2013

이미지 인식은 패턴인식의 중요한 한 연구 분야이다. 본 논문은 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 소개하고, 이의 응용으로 도로 Sign 인식시스템에 적용하여 그 결과를 고찰하였다. 본 논문에서, 우리는 이미지 프로세싱 기술의 도움으로 도로 Sign 의 체계적인 연구를 하였고, 이에 해당하는 알고리즘을 만들었다. 도로 Sign을 인식하기 위하여, 본 논문은 이미지 세그멘테이션 알고리즘 파트와 이미지 인식파트의 두 부분으로 나누어서 기술하였다. 인식실험은 도로 Sign 인식 알고리즘 모델이 스마트 폰에 유용하게 사용될 것과, 그 외 여러분야에 사용될 수 있음을 보여 준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.13-20
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• 2024

본 논문은 영상에서 특정 원통형 약통을 식별할 수 있는 모델 이미지 생성 방식을 제시하고 데이터 수집에 대한 기술을 연구한다. 기존 연구들은 객체 인식과 특정 객체 식별이 분리되어 있어 이미지 스티칭(image stitching) 자동화에 적용하기 어려웠으며, 좌표 기반 이미지 추출 방식이 이미지 스티칭 과정에서 객체 영역 외의 정보도 모델 이미지에 포함시키는 문제를 갖고 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 최근에 출시된 YOLOv8(You Only Look Once)의 세그멘테이션(segmentation)기법을 수직축 회전하는 약통 영상에 적용하고 특징점 매칭 알고리즘인 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)를 활용하여 모델 이미지 생성을 자동화하였다. 연구 결과, 세그멘테이션 기법을 적용할 경우 특정 약통 식별시 인식률이 향상되었으며 특징점 매칭 알고리즘으로 생성된 모델 이미지는 특정 악통을 정확하게 식별해 낼 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.677-684
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• 2016

이미지와 같은 멀티미디어 정보들의 증가로 저수준의 시각 정보에서 고수준의 의미 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이러한 정보를 자동으로 생성하는 다양한 기술들이 연구되고 있다. 일반적으로 이미지 검색에 있어서 색상과 모양 등의 유사도를 이용하여 검색하는 경우가 많다. 색상과 모양이 비슷하다고 하여 의미까지 같은 이미지를 검색하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이미지에서 객체를 인식하기 위해 중간 계층 기술값을 이용하여 중간 계층의 의미 값으로 변환하며, 세그멘테이션의 성능을 높이기 위해 K-means알고리즘을 이용하여 각각의 이미지에 적합한 K값을 구하는 방법을 제안한다. 이렇게 세그멘테이션을 이용한 저수준 특징을 이용하여 객체를 추출하고, 온톨로지를 이용하여 의미관계를 추론한다. 제안하는 방법은 사용자가 생각하는 의미적으로 유사한 이미지를 보다 효율적으로 검색할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.85-92
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• 2023

X-ray, Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI)과 같은 의료데이터에서 딥러닝을 활용해 질병 유무 판별 태스크와 같은 문제를 해결하려는 시도가 활발하다. 대부분의 데이터 기반 딥러닝 문제들은 높은 정확도 달성과 정답과 비교하는 성능평가의 활용을 위해 지도학습기법을 사용해야 한다. 지도학습에는 다량의 이미지와 레이블 세트가 필요하지만, 학습에 충분한 양의 의료 이미지 데이터를 얻기는 어렵다. 다양한 데이터 증강 기법을 통해 적은 양의 의료이미지와 레이블 세트로 지도학습 기반 모델의 과소적합 문제를 극복할 수 있다. 본 연구는 딥러닝 기반 갈비뼈 골절 세그멘테이션 모델의 성능 향상과 효과적인 좌우 반전, 회전, 스케일링 등의 데이터 증강 기법을 탐색한다. 좌우 반전과 30° 회전, 60° 회전으로 증강한 데이터셋은 모델 성능 향상에 기여하지만, 90° 회전 및 ⨯0.5 스케일링은 모델 성능을 저하한다. 이는 데이터셋 및 태스크에 따라 적절한 데이터 증강 기법의 사용이 필요함을 나타낸다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.358-360
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• 2020

본 팀은 웹캠으로 촬영한 영상에서 원하는 물체를 선택하여 텍스처를 선택한 이미지의 스타일로 변환하는 프로젝트를 수행했다. 영상을 세그멘테이션하고 원하는 물체만을 원하는 텍스처로 변환하여 최종 아웃풋을 얻는다. 제안하는 네트워크는 물체를 다양한 스타일로 바꾸는 것이 가능한데, 이 중에서 이미지에 명화의 화풍을 입히는 것을 중점으로 하여 데모를 구현했다. 빠른 속도로 네트워크를 실행하기 위해 기존 연구들에 비디오 처리의 관점을 접목했다. 여러 프레임을 묶어 옵티컬 플로우를 생성하고, 첫 번째 프레임을 인스턴스 세그멘테이션한 후 마스크를 추출했다. 이후 마스크 영역만 뽑아낸 이미지를 새로운 입력으로 하여 스타일 트랜스퍼를 거치고, 이 첫번째 프레임과 나머지 프레임들의 옵티컬 플로우로 나머지 프레임들의 세그멘테이션과 스타일 트랜스퍼를 예측하여 다시 비디오 프레임으로 만들어 주었다. 본 알고리즘은 옵티컬 플로우 설정으로 네트워크의 계산량을 줄이며 속도를 개선했다. 빠른 데이터 처리로 사용자가 원하는 물체의 텍스쳐가 바뀔 수 있게 되었고, 이는 현실 세계가 실제로 바뀐 듯한 느낌을 들게 한다. 또한, 컴퓨터 비전에서 활발하게 연구되었던 분야를 AR로 끌어와 두 분야의 융합 가능성을 열었다. 현재 코로나의 영향으로 집에서 취미생활을 즐기는 인구가 많아졌다. 본 연구를 통해 많은 사람에게 집에서 쉽게 명화의 감성을 즐기고 느낄 수 있는 양질의 콘텐츠를 제공해주려 한다. 또한, 박물관과 미술관 등의 기관에서도 이 기술이 활용될 수 있다. 명화를 느낄 수 있는 다양한 콘텐츠를 이용하여 박물관이나 미술관의 홍보 효과도 기대할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제12권4호
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• pp.5-13
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• 1993

본 연구에서는 조직 이미지 프로세싱에서 로칼 조직의 주파수 성분과 방향각을 효과적으로 평가할 수 있는 점근적 2-D FPSS QPS 필터의 커널쌍 구성에 대하여 논의하고 이를 아용한 오리엔테이션 필터의 설계와 응용을 고찰한다. 설계된 필터 특성은 필터 길이가 주어지는 경우 대역폭, 감쇄 정수, 방향각, 그리고 변이 정수에 의존하므로 특성 제어가 용이하다. 4개의 커널쌍으로 구성된 오리엔테이션 필터에 의한 방향각 측정 오차는 최대 2.5°이며 세그멘테이션 결과도 효과적임을 보였다. 그리고 단일 방향각을 갖는 오리엔테이션 필터에 의해 조직 이미지의 특성 성분의 추출이 용이함을 보였다.