• Title/Summary/Keyword: 자동 영상 분할

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디지털 자동초점 시스템을 위한 초점 불완전 열화 추정과 복원 기법

  • 김상구;백준기
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1997.11a
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    • pp.139-143
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    • 1997
  • 본 논문에서는 점확산함수(point spread function; PSF)의 추정을 기반으로 한 완전한 자동초점 시스템을 제안한다. 초점이 맞지 않은 영상의 정확한 PSF의 추정을 위해서, 입력 영상을 부영상으로 분할하고, 에지를 가진 부영상들의 계수함수 응답의 평균을 취한다. 초점이 맞지 않은 열화로 발생하는 PSF는 보통 영상이 물체와 배경간에 선형의 경계를 가지고 있다는 가정하에 에지의 방향을 따라 평균되어진 계단함수 응답의 차이를 따라 추정되어진다. 이렇게 예측된 PSF를 사용하여 영상복원 필터는 제한적 최소 제곱의 접근방법을 통해 구현되어진다.

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Detection of Defects on Welding Area Using Image Processing (영상처리를 이용한 용접부 결함의 자동 검출)

  • Kim, Eun-Seok;Joo, Ki-See;Jang, Bog-Ju;Kang, Kyeang-Yeong
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.13 no.5
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    • pp.944-951
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    • 2009
  • In this paper, we use image processing algorithms to detect the defects existed on a welding area automatically. It is difficult to detect the welding defects because it is sensitive to lights and has irregular patterns. For this reason, images are captured with 2 kinds of illumination condition, and are processed by 2 different algorithms for each image. The first algorithm separates some ROI's from the captured image and compares the similarity of intensity between each divided region. The second algorithm extracts boundary information from the processed image by the first algorithm, and calculates the length of boundary, curvature and base line area based on boundary information. The proposed method showed high performance in detection and classification of defects.

Moving Object Segmentation Using Multiple Threshold Based Local Watershed Algorithm (다중 임계치 기반의 국부적 워터쉐드 알고리즘을 이용한 자동 객체 분할)

  • Lee, Ji-Ho;Yu, Hong Yeon;Hong, Sung-Hoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.691-694
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    • 2004
  • 본 논문에서는 실시간 처리에 적합한 효율적인 동영상 객체 분할 알고리즘을 제시한다. 제안된 동영상 객체 분할 알고리즘은 임계치 적용과 지역적 워터쉐드 알고리즘을 복합적으로 적용하였다. 첫째로 임계치 분할방법을 사용하여 초기 객체 마스크를 구성하였고 이러한 초기객체 마스크는 현재영상에서의 영역분할을 위한 입력으로 들어가게 된다. 최종적으로 지역적인 워터쉐드 분할방법을 초기 객체영역의 불명확한 지역에서만 다시 수행하여 최종적인 객체영역을 획득하여 기존 방식에 비해 분할시간을 줄였으며 분할성능을 높였다. 본 논문에서는 잡음환경에서 객체를 추출하기위해 복합적인 분할방식에 초점을 두었다. 이러한 복합적인 분할방법을 사용함으로써 객체 마스크 추출성능의 향상과 수행시간절약을 가져올 수 있었다.

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Automatic Segmentation of the Mandible using Shape-Constrained Information in Cranio-Maxillo-Facial CBCT Images (두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할)

  • Kim, Joojin;Lee, Min Jin;Hong, Helen
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.23 no.5
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    • pp.19-27
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    • 2017
  • In this paper, we propose an automatic segmentation method of the mandible using shape-constrained information in cranio-maxillo-facial CBCT images. The proposed method consists of the following two steps. First, the mandible segmentation based on the global shape information is performed through the statistical shape model generated using the MDCT images. Second, improvement of mandible segmentation is performed considering the local shape information and intensity characteristics of the mandible. To evaluate the performance of the proposed method, the proposed method was evaluated qualitatively and quantitatively based on the results of manual segmentation by expert. Experimental results show that the Dice Similarity Coefficient of the proposed method was 95.64% and 90.97%, respectively, in the mandible body region including the narrow region of large curvature and the condyle region with large positional variance.

Extraction of the Liver from Computed Tomography Using Co-occurrence Matrix (Co-occurrence Matrix를 이용한 CT 영상에서 간 영역의 추출)

  • 이성기
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.22 no.1
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    • pp.9-17
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    • 2001
  • 의료영상 처리는 의료 전문가들이 의료영상을 이용한 진단, 치료, 및 연구를 함에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 많은 영상 분할 방법들이 의료영상 처리분야에서 성공적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 CT 영상에서 간 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 간 영역을 추출하기 위해 co-occurrence matrix를 적용하였고, 추출된 영역에서 뼈와 근육, 신장 영역을 제거하였다. 제안된 방법은 의료 전문가가 추출한 결과와 비교하여 좋은 결과를 보여주었다.

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Survey of Image Segmentation Algorithms for Extracting Retinal Blood Vessels (망막혈관 검출을 위한 영상분할기법)

  • Kim, Jeong-Hwan;Seo, Seung-Yeon;Song, Chul-Gyu;Kim, Kyeong-Seop
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.01a
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    • pp.397-398
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    • 2019
  • 망막혈관 영상에서(retinal image) 혈관의 모양 또는 생성변화를 효과적으로 검진하기 위해서 망막혈관을 자동적으로 분리하는 영상분할 기법의 개발은 매우 중요한 사안이다. 이를 위해서 주로 망막혈관영상의 잡음을 억제하고 또한 혈관의 명암대비도(contrast)를 증가시키는 전처리 과정을 거쳐서 혈관의 국부적인 화소값의 변화, 방향성을 판별하여 혈관을 자동적으로 검출하는 방법들이 제시되어왔으며 최근에는 합성곱 신경망(CNN) 딥러닝 학습모델을 활용한 망막혈관 분리 알고리즘들이 제시되고 있다.

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Image Recognition using Bright-Contrast Transform on Fused Segmentation Image (Fused 분할 영상에서 Bright-Contrast 변환을 이용한 영상 인식)

  • 김진용;이원호;황치정
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.491-493
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    • 1998
  • 영상인식은 최근 시각정보의 중요성과 영상을 취득장비의 발달, 처리기술의 향상으로 여러 분야에서 그 중요성과 활용도가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 도심지 항공 영상에서 자동표적인식에 관한 문제에서 탐색 물체 주변에 건물들이 밀집되어 있고, 배경이 존재하는 경우에서 fused 분할 방법을 이용하여 기존의 에지 기준 방법인 허프 변환, 에지연결 등에서 발생하는 군집화 문제점을 해결하다. 취득환경의 차이에 다른 농도치 차이를 BCT 방법으로 정규화하여 유사도 기준치로 편차오차를 계산하여 인식하였다. 실험에서는 다양한 탐색물체를 대상으로 회전, 이동, 신축 등의 복합적인 변형에 대하여 불변적으로 인식한 결과를 보였으며, 영상 정합, 컴퓨터 비전, 영상 분석, 영상 이해등의 분야에 적용 가능성을 제시하였다.

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Automatic Conversion of Large Comic Pictures on Mobile Devices (모바일 단말기를 위한 만화 영상 자동 변환)

  • Han, Eun-Jung;Chun, Sung-Kuk;Jung, Kee-Chul
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.640-642
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    • 2005
  • 모바일 기술의 발전으로 인쇄 매체가 아닌 온라인 매체로 만화 콘텐츠를 제공받는 수요층이 늘어나고 있고, 모바일 단말기의 작은 화면 위에 기존 오프라인 만화를 브라우징하기 위한 새로운 기술에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 큰 만화 콘텐츠를 영상의 의미 정보(배경이 아닌 모든 부분: 사람, 중요한 오브젝트, 문자)의 손실을 최소화하여, 기존의 오프라인 만화 콘텐츠를 모바일 단말기에 맞게 자동 변환 시스템 (Automatic Comics Conversion System: ACCS)을 제안한다. ACCS는 기존 만화 콘텐츠 영상의 각 페이지를 프레임 단위로 자르고 잘라진 프레임을 분할, 확대, 축소 등을 통해 모바일 단말기 화면 크기에 맞게 자동으로 변환한다.

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An automatic fault correction technique in the scene change detection by the key frame extraction includes multiple features (다중 특징을 포함한 키 프레임 추출에 의한 장면 전환 검출 오류 자동 수정 기법)

  • Yoon, Ju-Hyun;Youm, Sung-Ju;Kim, Woo-Saeng
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.187-190
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    • 2002
  • 본 논문은 다중 특징을 포함한 대표 키 프레임을 추출을 통해 장면 전환 검출 시 발생할 수 있는 검출 오류를 자동으로 인식하고 수정함으로써 빠르고 신뢰성 있는 장면 분할을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위해 개선된 고속 장면 전환 검출 기법에 의해 샷을 분할 하고 분할 된 샷으로부터 대표 키 프레임과 그것에 포함된 후보 키 프레임들의 다중 정보를 포함시킴으로써 샷의 전반에 대한 정보를 보다 잘 표현할 수 있도록 한다. 그리고 다중정보를 포함한 대표 키 프레임의 비교를 통해 샷 검출 오류를 자동으로 인식하여 적절히 수정할 수 있는 기법을 제안하며 실세계 동영상 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안하는 기법에 의해 효율적으로 샷이 분할 될 수 있음을 보인다.

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3D Modeling of Cerebral Hemorrhage using Gradient Vector Flow (기울기 벡터 플로우를 이용한 뇌출혈의 3차원 모델링)

  • Seok-Yoon Choi
    • Journal of the Korean Society of Radiology
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    • v.18 no.3
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    • pp.231-237
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    • 2024
  • Brain injury causes persistent disability in survivors, and epidural hematoma(EDH) and subdural hematoma (SDH) resulting from cerebral hemorrhage can be considered one of the major clinical diseases. In this study, we attempted to automatically segment and hematomas due to cerebral hemorrhage in three dimensions based on computed tomography(CT) images. An improved GVF(gradient vector flow) algorithm was implemented for automatic segmentation of hematoma. After calculating and repeating the gradient vector from the image, automatic segmentation was performed and a 3D model was created using the segmentation coordinates. As a result of the experiment, accurate segmentation of the boundaries of the hematoma was successful. The results were found to be good even in border areas and thin hematoma areas, and the intensity, direction of spread, and area of the hematoma could be known in various directions through the 3D model. It is believed that the planar information and 3D model of the cerebral hemorrhage area developed in this study can be used as auxiliary diagnostic data for medical staff.