In this paper, we propose a semi-automatic segmentation method which can be used to generate video object plane (VOP) for object based coding scheme and multimedia authoring environment. Semi-automatic segmentation can be considered as a user-assisted segmentation technique. A user can initially mark objects of interest around the object boundaries and then the selected objects are continuously separated from the un selected areas through time evolution in the image sequences. The proposed segmentation method consists of two processing steps: partially manual intra-frame segmentation and fully automatic inter-frame segmentation. The intra-frame segmentation incorporates user-assistance to define the meaningful complete visual object of interest to be segmentation and decides precise object boundary. The inter-frame segmentation involves boundary and region tracking to obtain temporal coherence of moving object based on the object boundary information of previous frame. The proposed method shows stable and efficient results that could be suitable for many digital video applications such as multimedia contents authoring, content based coding and indexing. Based on this result, we have developed objects based video editing system with several convenient editing functions.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.2
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pp.196-204
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2016
World Health Organization reported that heart-related diseases such as coronary artery stenoses show the highest occurrence rate which may cause heart attack. Using Computed Tomography angiography images will allow radiologists to detect and have intervention by creating 3D roadmapping of the vessels. However, it is often complex and difficult do reconstruct 3D vessel which causes very large amount of time and previous researches were studied to segment vessels more accurate automatically. Therefore, in this paper, Region Competition, Geodesic Active Contour (GAC), Multi-atlas based segmentation and Active Shape Model algorithms were applied to segment aortic root from CTA images and the results were analyzed by using mean Hausdorff distance, volume to volume measure, computational time, user-interaction and coronary ostium detection rate. As a result, Extracted 3D aortic model using GAC showed the highest accuracy but also showed highest user-interaction results. Therefore, it is important to improve automatic segmentation algorithm in future
본 논문에서는 열화된 이미지상에서의 자동 패턴 분할을 위해 농담 정규화 정합(NGC)법과 다중 템플레이트를 이용하여 검사 이미지내의 각 문자의 정합 계수치 합을 이용한 문자나 패턴을 자동으로 분할(segmentation)하는 알고리즘을 제안한다. 전통적인 NGC를 사용하는 검사 알고리즘은 기준 패턴의 기하학적인 level 값에 의해 계산되어 지기 때문에 검사 이미지의 획득이 불완전하다면 정합의 부독율(reject rate)은 높아진다. 제안한 알고리즘은 가시화가 좋지 않은 영상 회득 시 문자부와 배경부를 효과적으로 자동으로 분류하며 이미지 영역내의 정보와 정규화 된 상관관계를 이용하여 실제 영상에 적용시켜 제안된 알고리즘의 검증을 목표로 한다.
자동으로 분할된 영상에서 각각의 영역들은 동질의 특징을 가지는 성분들로 구성되어 있다. 그러나 대부분의 경우 하나의 영역만으로는 특정한 혹은 의미 있는 오브젝트를 정확히 표현 할 수 없다. 이 중에서 하나 이상의 영역 즉 비슷한 특징을 갖는 몇몇 영역들의 집합이 사용자에게 있어서 의미 있는 오브젝트를 구성한다고 볼 수 있다 이를 전제로 본 논문에서는 분할된 영상 내에 존재하는 기저 영역들의 모멘트 추출을 기반으로 하는 객체 매칭 기법을 제안한다. 제안된 매칭 방법에서는 자동 영상 분할된 각 영역들로부터 모멘트를 추출하고 이 정보를 이용하여 조합된 영역에 대한 모멘트를 계산하게 되고, 다시 이들 조합된 영역의 모멘트를 이용하여 그 영역의 쉐입(shape) 특징 벡터를 추출한다. 이를 통하여 사용자가 찾고자 하는 영역과 분할영상내의 모든 영역의 조합에 대해서 초기에 추출된 정보만을 이용하여 매칭할 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.547-550
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2003
본 논문에서는 멀티미디어 방송 및 인터넷 등에서 객체기반 멀티미디어 방송 서비스를 제공하기 위한 영상 객체 추출 및 편집 부호화 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 연속된 영상에서 객체추출을 위해 카메라로부터 입력되는 영상에 대한 자동분할과 사용자의 조력에 의한 반자동분할 기능을 가지고 있다. 또한 추출된 객체를 기존의 저장매체에 저장되어 있는 객체 흑은 배경 영상과 합성하는 편집 기능을 제공하고, 합성된 영상을 국제표준인 MPEG튿 영상부호화 방식을 이용하여 부호화를 수행한다. 따라서 구현한 시스템은 비디오 정보 제공자가 편리하게 객체를 분할하고 편집할 수 있으며 비디오 정보를 단기간에 효율적으로 비디오 정보 사용자에게 공급할 수 있는 기능을 제공한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.759-762
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2002
본 논문에서는 건축물의 안전 진단에 최우선 요소로 고려되는 크랙(Crack : 갈라진 틈)을 영상 처리에 의해 자동 검출하고 크랙의 여러 가지 특징들을 자동으로 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이는 우선 카메라로 입력한 건축불의 영상에서 전처리과정을 통해 잡음제거를 행하고 이에 경계 추출과 세선화 과정을 통해 크랙의 영역을 검출한다. 이후 크랙들의 특징을 추출하기 위해 크랙들을 분할하며 분할된 크랙들에 대해 곡선 적합을 통해 크랙들의 방향과 길이 등과 같은 특징들을 추출해 낸다. 본 논문에서 개발코자 하는 시스템은 크랙들의 특징들을 자동으로 추출해 냄으로써 기초적인 건축물의 안전 진단을 자동으로 행하는 시스템이 되리라 여겨진다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.532-534
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1998
본 논문에서는 칼라공간상의 거리와 이웃정보를 이용한 클러스터링을 통한 칼라영상 분할 방법을 제안한다. 영상의 픽셀들을 이웃관계를 유지하여 칼라공간으로 매핑한다. 칼라공간상에서 이웃하는 픽셀들을 클러스터링하여 영상의 세그먼트들을 찾는다. 클러스터링 방법으로서 인력을 모방하는 클러스터링(gravitational clustering)을 사용하였다. 이 방법으로 클러스터의 중심값과 클러스터 수를 미리 정해주지 않아도 자동적으로 결정할 수 있는 장점이 있다. gravitational 클러스터링에서 찾은 클러스터 수를 가지고 다른 클러스터링 방법에 입력으로 주어 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 이웃관계를 따라 클러스터링하는 것이 정확한 경계선을 찾는데 효과적임을 보여준다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.4
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pp.9-21
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2004
The current paper proposes a genetic algorithm (GA)-based segmentation method that can automatically extract and track moving objects. The proposed method mainly consists of spatial and temporal segmentation; the spatial segmentation divides each frame into regions with accurate boundaries, and the temporal segmentation divides each frame into background and foreground areas. The spatial segmentation is performed using chromosomes that evolve distributed genetic algorithms (DGAs). However, unlike standard DGAs, the chromosomes are initiated from the segmentation result of the previous frame, then only unstable chromosomes corresponding to actual moving object parts are evolved by mating operators. For the temporal segmentation, adaptive thresholding is performed based on the intensity difference between two consecutive frames. The spatial and temporal segmentation results are then combined for object extraction, and tracking is performed using the natural correspondence established by the proposed spatial segmentation method. The main advantages of the proposed method are twofold: First, proposed video segmentation method does not require any a priori information second, the proposed GA-based segmentation method enhances the search efficiency and incorporates a tracking algorithm within its own architecture. These advantages were confirmed by experiments where the proposed method was success fully applied to well-known and natural video sequences.
Moving object segmentation is a fundamental function for content-based application. Moving object edges are produced by matching the detected moving edges with the current frame edges. But we can often experience the object edge disconnectedness due to coincidence of similarity between the object and background colors or the decrease of movement of moving object. The edge disconnectedness is a serious problem because it degrades the object visual quality so conspicuously That it sometimes makes it inadequate to perform content-based coding. We have solved this problem by developing a robust and comprehensive edge linking algorithm. And we also developed an automatic moving object segmentation algorithm. These algorithms can produce the completely linked moving object edge boundary and the accurate moving object segmentation. These algorithms can process CIF 30 frames/sec in a PC. These algorithms can be used for the MPEG-4 content-based coding.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.443-446
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2011
본 연구는 컴퓨터 단층촬영 영상 (CT, Computed Tomography Image)에서 치열궁 (Dental Arch)을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 3차원 컴퓨터 단층촬영 영상을 입력 받고 영역 확장법을 이용하여 하악을 분할 한 후 하악의 단면에서 전체적인 치아의 영역을 분할을 한다. 치아의 영역에서 세선화 작업을 거친 후 곡선 정합법을 이용하여 최종 치열궁을 검출한다. 실험 데이터로 두개골 컴퓨터 단층 촬영 데이터를 사용하였다. 본 연구는 치과 영상 데이터로부터 파노라마 영상을 얻는데 이용 될 수 있고 치과 분야의 질병 진단 및 진찰에 이용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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