• 제목/요약/키워드: 자동 영상 분할

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마모그래피 적응적 임계화 방법 기반 미세석회화 분할 (Mammography-Adaptive Threshold Method Based Microcalcification Segmentation)

  • 전재현;엄원용;노용만
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.14-17
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    • 2012
  • 현재 유방암으로 인한 사망률이 급증하고 있다. 이러한 유방암의 위험성을 줄일 수 있는 치료 방법으로 수년간 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 마모그래피의 연장 선상이라 할 수 있는 CAD 시스템의 개발에 대한 연구가 진행 중에 있다. 미세석회화 검출에 적합한 CAD 시스템의 구현을 위해서 미세석회화를 분할하는 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 기존의 미세석회화 분할 방법들 중에서 마모그램 영상에서 그레이 레벨 또는 컨트라스트를 임계화하는 방법을 많이 사용하고 있다. 이 방법은 간단하고 빠르다는 장점을 가지지만, 관찰하는 사람에 따라 변동성이 높다. 변동성이 크다는 단점으로 인해 다양한 마모그램 영상들에서 최적의 성능을 얻어내는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 관찰자에 의해서 컨트라스트 임계값을 정하는 방법이 아닌, 마모그램 영상에 따라 적응적으로 임계값을 자동적으로 설정하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 보면 기존의 임계화 방법은 마모그램 영상마다 적합한 컨트라스트 임계값 변동이 크다. 그러나 제안된 방법은 마모그램 영상에 적합한 임계값을 찾아준다.

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기준 템플릿의 자동 생성 기법을 이용한 물체 영역 분할 알고리즘 (Region Segmentation Algorithm of Object Using Self-Extraction of Reference Template)

  • 이균정;이동원;주재흠;배종갑;남기곤
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.7-12
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    • 2011
  • 본 논문은 자체 생성된 기준 히스토그램 템플릿을 이용하여 잠망경으로부터 획득되는 영상에 존재하는 관심 물체영역을 배경영역으로부터 분할하는 기법을 제안한다. 먼저, 수평선을 추출하고, 추출된 수평선을 기준으로 하여 하늘과 바다 영역으로 분할한다. 분할된 각각의 영역에서 배경 영역을 대표할 수 있는 영역의 블록들을 지정하여 기준 히스토그램 템플릿으로 설정한다. 여기서 전체 영상을 동일한 크기의 블록들로 나누어, 이미 설정된 기준 히스토그램 템플릿과의 멀티 정합을 통해 물체 영역과 배경 영역으로 분할한다. 본 연구에서 제안한 물체 영역 분할 알고리즘은 배경이 하늘과 바다인 환경에서 물체가 존재하는 다양한 영상에 대해 적용되었고, 사전에 주어진 학습영상이 없는 상태에서도 영상 분할이 원활하게 수행됨을 확인하였다. 또한 입력 영상에서 수평선의 기울기와 수평선에 대한 물체의 위치에 상관없이 물체 영역을 적절히 분할함을 확인하였다.

블럽 컬러링을 이용한 CT영상에서 간 영역 자동 추출 (Automatic Segmentation of the Liver Region in CT Images Using Slob Coloring)

  • 임옥현;김진철;박성미;이배호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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    • pp.760-762
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    • 2004
  • 본 논문에서 CT영상에서 간 영역을 자동적으로 분할할 수 있는 방법을 제안한다. 밝기의 특성을 이용하여 초기 관심 영역을 추출하기 위해 ATI(Automatic Threshold Intensity)기법을 사용하였다. 간 영역을 최종적으로 추출하기 위해 블럽 컬러링 기법을 사용하였다 기존 블럽 컬러링의 연산속도를 개선하기 위해서 Recoloring table을 이용하였다 제안된 방법을 이용하여 실험한 결과로 간 영역 추출의 성공률 90%를 얻었다.

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혈관 내 초음파 영상에서 내강 경계면 자동 분할 (Automatic Identification of the Lumen Border in Intravascular Ultrasound Images)

  • 박준호;고병철;박희준;남재열
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제19B권3호
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    • pp.201-208
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    • 2012
  • 혈관 내 초음파 영상(IVUS: Intravascular ultrasoundimages)에서 내강(Lumen) 경계 영역을 검출하는 것은 환자의 심혈관 상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 심혈관계 질환을 예측하고 진단할 수 있다. 따라서 정확하게 내강 경계를 분할하는 것은 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 비모수적 확률 밀도 함수와 스무딩 함수를 사용하여 자동으로 내강 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 각각의 혈관내 초음파 영상들을 극좌표 이미지로 변환 후 웨이블릿 변환을 적용하여 초기 관심 점들을 검출한다. 초기 관심점들 중에서 잡음과 칼슘에 의해 발생된 튀는 점들을 제거하기 위해 비모수적 밀도 함수와 스무딩 함수를 이용하여 튀는 점들을 제거하고 경계면에 해당하는 중요 관심 점만을 남긴다. 마지막으로, 다항곡선 접합(Polynomial curve fitting) 함수를 정의하고 다항식과 실제 내강 경계선에 접합된 관심 점을 이용하여 자연스러운 내강 경계면을 추정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 초음파 영상에 대해 실험한 결과, 기존에 제안된 방법 보다 정확하게 경계면을 검출함을 알 수 있었다.

컬러 영상 분석을 통한 백반증 영역 분할 (Color Image Segmentation of Vitiligo Region)

  • 신승원;김경섭;이세민;김정환
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.2037-2038
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    • 2011
  • 피부에 나타나는 난치성 질환인 백반증은 심리적인 위축감을 주어 정상적인 생활에 지장을 줄 수 있는 질병이다. 이에 따라서 본 연구에서는 피부에 나타나는 백반증의 진행 상태를 판단하기 위하여 L*a*b* 컬러 공간으로 변환된 피부 영상에 Otsu 임계값 설정 기법을 적용하여 백반증의 발병 영역을 자동으로 판별하는 알고리즘을 제안하였다.

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다중레벨(Multi-Level) 분할 매칭을 이용한 뮤직비디오 자동 생성 (Automatic Music Video Generation using the multi-level temporal segment matching)

  • 윤종철;이인권
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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    • pp.94-96
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    • 2006
  • 뮤직 비디오란 주어진 음악과 비디오가 동기화 된 형태의 창작물을 뜻한다. 기존의 뮤직비디오 제작방식에서는 만들어진 음악을 위해 영상 촬영에 전문적인 촬영 기술을 요구하였다. 본 논문에선 보다 쉬운 뮤직비디오 생성을 위하여 비디오와 음악의 특성을 분석하여 자동적인 뮤직비디오 생성시스템을 소개한다. 두 개체의 연속성을 보장하는 비교를 위해 우리는 각각의 객체의 흐름을 분석하고, 흐름의 유사성을 기준으로 분할하는 기법을 제시한다. 분할된 영상과 음악의 특성 비교를 통한 최적화된 매칭기법 을 비롯하여 보다 다양한 조각 생성을 위한 다중 레벨(multi-level)분할 기반의 매칭 기법을 소개한다. 본 논문의 기술을 사용하여, 일반인이 홈비디오 등을 사용하여 손쉽게 뮤직비디오를 제작할 수 있다.

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모발 정밀검사에서 탈모 진단을 위한 머리카락 검출 방법 (Method of Hair Detection for Diagnosis of Hair loss in Phototrichogram)

  • 김보민;민재은;박병철;최상일
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.221-222
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    • 2022
  • 본 논문에서는 모발 정밀검사(Phototrichogram)를 통해 일정 간격을 두고 촬영된 환자의 모발 두피 사진을 이용하여 머리카락 검출 및 머리카락의 개수 변화 추이에 따른 환자의 탈모 진단에 도움을 줄 방법을 제안하였다. 모발 정밀검사를 진행하여 촬영된 환자의 모발 사진으로부터 딥러닝 기반의 영상 분할 기법(Image Segmentation)의 하나인 DetectoRS 모델을 활용하여 머리카락을 자동 검출한다. 실험 결과 DetectoRS 모델의 분할 성능은 74.74%로 효과적으로 머리카락을 검출하였음을 확인할 수 있었다.

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복부 컴퓨터 단층촬영영상에서 다중 확률 아틀라스 기반 형상제한 그래프-컷을 사용한 신실질 자동 분할 (Automatic Segmentation of Renal Parenchyma using Graph-cuts with Shape Constraint based on Multi-probabilistic Atlas in Abdominal CT Images)

  • 이재선;홍헬렌;나군호
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.11-19
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    • 2016
  • 본 논문에서는 복부 CT 영상에서 다중 확률 아틀라스 기반 형상제한 그래프-컷을 사용한 신실질 자동 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음의 세 단계로 구성된다. 첫째, 신실질의 다양한 형상정보를 이용하기 위해 피질기반 유사정합을 통한 다중 확률 아틀라스를 생성한다. 둘째, 최대사후확률 추정을 통해 그래프-컷의 초기 씨앗을 추출하고, 형상제한 그래프-컷을 통해 신실질을 분할한다. 셋째, 확률 아틀라스의 정합 오차를 줄이고 분할 정확도를 높이기 위해, 정합 및 분할을 반복적으로 수행한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 정성적 평가 및 정량적 평가를 수행하였다. 실험결과 제안방법이 신실질과 유사한 밝기값을 갖는 주변 영역으로의 누출을 방지하여 개선된 분할 정확도를 보여준다.