본 논문에서는 가상의 블루스크린(Virtual Blue Screens, VBS)을 이용한 반자동 영상분할 기법을 제안한다. 가상 블루스크린은 동영상에서 배경영역을 특정한 값으로 채워 만든 참조영상으로 정의한다. 반자동 영상 분할 기법은 크게 화면내 영상분할과 화면간 영상분할의 두 단계로 이루어진다. 화면내 영상분할은 VBS와 원영상의 형태학적 분할 기법을 사용하고, 화면간 영상 분할은 두개의 연속하는 화면에서 변화검출(Change Detection)로 이루어진다 [1]. 본 논문에서는 효과적인 변화검출을 위하여 제안된 VBS를 사용한다. VBS를 이용한 영상분할에서는 우선, 이전화면에서 만들어진 VBS를 참조하여 다음화면에서 움직임 영역을 예측한다. 이렇게 예측된 영상과 원영상에 대해 형태학적 분할 기법(Morphological Segmentation Technique)을 이용해서 각각에 대한 레이블 마스크(Label Mask)를 얻는다 [2]. 두개의 레이블 마스크 사이에는 서로 공통된 영역들이 존재하게 되는데, 이런 공통된 영역을 추출함으로써 움직임 객체를 검출한다. 현재화면에서 검출된 움직임 객체는 다음화면을 위한 가상의 블루 스크린을 만드는데 사용한다.
본 논문은 연속영상에서 non-rigid object를 자동으로 분할하고 알고리즘을 제안하였다. Non-rigid object는 형태의 변화가 일정하기 않은 object로서 기존의 분할 알고리즘과는 다른 새로운 분할 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 특히 구름이나 연기와 같이 형태의 변화가 큰 non-rigid object를 자동으로 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 공간분할, 시간분할, 그리고 공간분할과 시간분할의 결합의 세 가지 단계로 구성되어 있다. 공간분할은 영상에서 픽셀의 intensity를 마코프 랜덤 필드로 가정하고 에너지 최소화를 통해 영상을 분할한다. 시간분할은 속도벡터를 기반으로 하여 움직임이 있는 영역만을 분할한다. 마지막으로 공간분할과 시간분할을 결합하여 non-rigid object의 최종적인 분할을 수행한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 연속영상에서 non-rigid object를 자동으로 분할함을 확인할 수 있었다.
대부분의 자동 영상분할 방법은 한 화면에서 개별 객체를 추출하기가 어렵고, 비디오 객체의 명확한 모델이 없어 자동분할 방법에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 Active contour를 이용한 반자동 영상분할 방법을 제안한다. 일반적인 Active Contour 알고리즘은 유한개의 제어점을 설정하고 그 차이로 곡선의 특성을 묘사하므로 곡선 위의 제어점 사이의 모양 정보를 표현하는데 불충분하다 또한, 대부분의 Active Contour 알고리즘은 단순한 배경을 갖는 객체에는 잘 적용되도록 설계되었으나, 복잡한 배경을 갖는 객체에는 부적절한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 B-Spline을 이용하여 곡선을 표현하고, 복잡한 영상에서도 좋은 성능을 갖도록 곡의치 외부 에너지는 SUSAN 연산자를 이용하여 추출하였다.
본 논문은 점진적으로 변형되는 다수의 가상 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있는 2D 가상 헤어스타일의 컬러 영상 분할 및 반자동 필드 모핑에 관한 것이다. 제안된 방법에서는 2D 실사 영상에서 컬러 영상 분할을 통해 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상태에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행함으로써 여러 유형의 헤어스타일을 반자동적으로 생성할 수 있다. 제안된 방법은 사전에 준비된 그래픽 객체 외에도 실사 영상에서 직접 추출한 헤어스타일을 사용할 수 있고, 추출한 헤어스타일 외에도 다양한 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있는 이점이 있다. 또한, 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 작업자의 피로도를 경감시킴과 동시에 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 자연스러운 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 단일광자방출 전산화 단층촬영영사(SPECT)을 이용하여 심근의 기능을 보다 쉽고 정확하게 평가하기 위해 반자동 분할 및 정량적 데이터를 시각화하는 인터페이스를 구현하였다. 먼저 반자동 분할에서는 환자영상에서 보여지듯이 심근 기능이 저하되어 부분적으로 심근이 불연속적으로 나타나는 영상에서도 내.외벽의 외각을 연속성을 가지고 견고하게 분리할 수 있도록 사용자가 간단히 조작할 수 있는 반자동 분리 인터페이스를 구현하였다. 또한 내.외벽으로 분리된 외곽선들을 이용하여 측정한 지역적 모션 데이터를 사용자가 보다 이해하기 쉽도록 Bull's eye 그래프를 이용하여 가시화하였다. 본 논문에서 구현한 반자동 분할 및 정량적 데이터의 시각화 인터페이스는 환자의 심근에 대한 기능 영상처럼 분석이 어려운 영상에서도 보다 견고하고 정확한 평가를 할 수 있도록 해준다.
최근에 고속 genome-wide RNA 간섭 스크리닝 기술은 복잡한 세포 기능을 이해하는 생명공학 연구의 핵심적인 도구로 자리 잡고 있다. 그러나 관련 연구에서 발생되는 수많은 영상을 수작업을 통해 분석하는 것은 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 세포영상의 자동분석 기술은 매우 시급히 확보되어야 하는 기술이며, 그 중 영상 분할은 자동분석을 위한 첫 단계로서 가장 중요한 과정이라 할 수 있다. 세포영상의 자동분할에서는 영역의 겹침 현상과 영역별 모양의 다양성 및 영상 특성의 불균일성 등이 정확한 세포 분할을 어렵게 만드는 주원인으로 작용한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 영상 특징들의 국부적인 연속성과 특징 벡터 기반의 워터쉐드 알고리즘을 적용한 새로운 자동 세포 분할 알고리즘을 제안한다. 영상 특징들의 연속성을 국부적인 영역으로 제한함으로써 영역별 모양의 다양성 및 영상 특성의 불균일성에 따른 문제점을 극복할 수 있으며, 특징벡터의 사용을 통해 하나의 영상특징만을 고려한 경우 발생되는 겹침 영역에서의 분할 성능 저하를 개선할 수 있다. 세포영상 분석을 위한 소프트웨어 패키지인 Cellprofiler와의 비교/분석 실험을 통해 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
관상동맥 폐색증 환자들에 대해서 시술되는 stent 삽입 시술이나 관상동맥 우회로 시술 중에는 X-ray 등의 조영 영상이 시술의 기준이 되고 있다. 따라서 조영 영상에서 혈관을 빠르게 인식하는 것은 정확하고 효과적인 시술의 필수 조건이다. 이러한 시술 중 빠르고 정확한 혈관 인식을 위하여 본 논문에서는 심혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 형태를 자동적으로 영상분할하기 위한 방법을 제안한다. 우선 조영 영상에서 혈관을 분명하게 인식하기 위해서는 잡음을 제거하기 위한 필터링이 필요한 데, Anisotropic diffusion을 이용한 필터링은 이미지 내 물체의 경계선을 보존하고, 영역 내의 잡음을 제거하는 데 효과적이다. 정확한 영상분할을 수행하기 위해서는 대부분의 경우 사용자가 영상 내에 관심 영역을 지정하는 인터렉션이 필요하지만 이는 사용자에게 불편함을 줄 수 있다. 따라서 이러한 번거로움을 최소화하고, 정확한 결과를 유도하기 위해서 자동 씨드 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 따라서 조영 영상에 필터링을 적용한 후 추출된 씨드 영역과 추출된 에지와 Adaptive region-growing을 복합적으로 사용하는 영상분할을 수행하게 되면 보다 효과적인 관상동맥 영상 분할의 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 흉부 전산화단층촬영 영상에서 폐 영역을 자동으로 분할하는 알고리즘과 폐결절을 자동으로 검출하는 알고리즘에 관한 연구 내용을 담고 있다. 폐 분할 알고리즘은 gray-level thresholding과 morphologic 영상 처리기법을 이용하였고, 폐결절 자동 검출 알고리즘은 추출된 결절 후보의 size, compactness, mean of gray level 값을 분석하여 혈관과 결절을 구분하였다. 개발한 폐결절 자동 검출 시스템은 실험한 영상에 포함된 폐결절 117개 중 55%인 64개를 검출하였고, 3.4 False Positive/section이었다.
본 논문에서는 비등방성 확산 방법과 구조텐서를 이용한 유방 MR 영상에서 흉근을 자동 분할하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상에 포함되어 있는 잡음을 제거하기 위하여 비등방성 확산 방법을 적용한 후 영상의 국부적인 기울기 정보를 잘 나타내는 구조텐서를 이용하여 영상 진단 및 영상 정합 시불필요한 흉근 부분을 자동으로 분할하고자 한다. 실험결과에서 확인 할 수 있듯이 정확한 분할의 결과는 향후 컴퓨터 보조 진단 시스템에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
다중 물체 추적은 움직이는 물체를 추출하고 검출된 정보와 물체 정보를 이용하여 움직임 궤도률 추적하는 것이다. 따라서 정확한 움직임 추적이 수행되려면 효율적인 물체의 추출이 선행 되어 져야 한다. 일반적으로 영상 분할 알고리즘은 다양한 증류의 영상에 대한 물체의 수학적 모델이 찌대로 설정되어 있지 않기 때문에 물체를 정확하게 분리해 내기 어렵다. 그러나 물체의 추출에 주로 처리 속도가 빠른 배경영상을 이용한 차(difference) 영상 기법과 반 자동 영상분할인 Snake Model이 갖는 Active Contour 알고리즘과 같이 물체 추출 과정에서 물체의 정의니 semantic 정보를 부여 한다면 개선된 영상 분할의 결과를 얻을 수 있다. 따라서 차 영상 기법과 semantic 정보를 가진 영상분할 알고리즘은 동영상에서 움직임 물체의 VOP(Video Object Plane)를 생성하는 매우 현실적인 방법이다. 본 논문에서는 영상의 상위 레벨Semantic 정보를 이용하기 위해 변형 Snake Model를 이용한 영상분할 방법을 이용하여 영상을 추출한다. 추출된 물체는 윤곽선(곡선) 정보와 함께 에지 성분의 기울기에서 얻은 특징 점을 이용하여 물체를 추적해 나간다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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