• 한국통신학회논문지
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• 제24권10B호
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• pp.1986-1994
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• 1999

본 논문에서는, 동영상에서 의미 있는 객체 영역을 추출하기 위해서, 첫 장의 영상 분할은 사람에 의해서 주어진 것으로 가정하고, 그 다음 프레임부터는 사람의 도움 없이 객체를 추적해 가는 반자동 방식의 이동체 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 계층적인 구조를 가지며, 각각의 계층에서는 seed 추출, watershed 알고리즘을 이용한 영상 분할, 영역 구분의 단계를 거쳐 영상 분할을 수행한다. 영역 구분 단계에서는, 순방향으로 추정된 움직임 벡터장으로부터 영역 분할의 판단 기준을 만들고 이를 이용하여 각각의 영역을 '객체 영역', '배경 영역', '불확실 영역'으로 구분한다. 이때, '불확실 영역'으로 구분된 영역들에 대해서는 좀 더 낮은 계층에서 위의 단계들을 반복하여 다시 수행하게 한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 모의실험을 통해서 'Claire', 'Miss America', 'Akiyo', 'Mother and daughter'의 영상에서 바람직한 추적 결과를 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.538-540
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• 1998

본 논문은 고개를 상/하로 끄덕이거나 좌/우로 가로 저어서 긍정과 부정을 구별하기 위한 것이다. 다시 말해서, 마우스나 키보드 대신에 머리의 움직임을 사용해서 '예/아니오'를 인식한다. 본 논문에서는 정규화된 칼라 공간(chromatic color space)과 조도(illumination)를 이용하여 얼굴 영역을 찾고 분할하는 자동 얼굴 영역 찾기와 영상차의 위치 비교와 움직임 량을 이용하여 우선 순위를 갖는 단순한 방향성을 구별하는 자동 의사 인식의 두 단계로 구성되어 있다. 이러한 단순한 방향성의 조합으로 '예/아니오'를 구분한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.426-429
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• 2011

영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.75-81
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• 2010

연골 영역화는 골관절염의 진단이나 치료를 위해 중요하지만, 모양이 얇고 의료영상 내에서 주변 조직과의 명암 차이가 크지 않기 때문에 현재까지 전문가가 많은 시간과 노력을 들여 수동으로 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 3차원 자기공명(Magnetic Resonance : MR)영상 내에서 연골을 자동으로 영역화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전문가에 의해 수동으로 영역화된 소수의 의료영상을 학습 데이터베이스로 하여 우선 연골을 지역적인 부분(local patch)들로 분할하여 부분별로 영역화한 후, 부분별 결과들을 취합하고 정제하는 과정으로 이루어진다. 연골 영역화를 위해 먼저 위치와 밝기 값의 외관정보 (appearance)를 이용하여 뼈와 연골의 경계(bone-cartilage interface)를 추출해내고, 이 경계를 기준으로 하여 연골이 포함되는 주변 영역을 일정한 크기의 패치로 분할한다. 다음, 분할된 패치들의 정보를 이용해, 패치마다 형상 사전지식(shape prior)과 외관 사전지식(appearance prior)을 얻어내고 두 사전지식 간의 비율을 적응적으로 결정한다. 이후 패치마다 사전지식 정보를 통해 에너지를 정의하고, 그래프 컷(Graph Cut) 기법을 통해 이 에너지를 최소화하는 최적의 영역화 결과를 도출한다. 마지막으로 지역적으로 얻어진 영역화 결과들을 모양 사전지식으로 하여 전체적인 연골에 대해 전역적 개선 과정을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안하는 자동 영역화 기법으로 임상적으로 유용한 영역화 결과를 얻을 수 있음을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.281-282
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• 2008

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.244-245
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• 2010

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.124-136
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• 2018

신경망을 이용하여 OCT 영상을 분석하고 다양한 망막 질환을 자동 진단하는 것에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구가 현실에 적용되기 위한 하나의 중요한 요건은 학습된 신경망이 학습에 사용된 데이터와는 다른 기기에서 생성된 데이터에 대해서도 성능의 큰 하락 없이 일반화될 수 있어야 한다는 것이다. 본 논문에서는 심층 CNN을 이용하여 OCT 영상으로부터 노년기황반변성(AMD)을 자동 진단하는 것을 다룬다. 하나의 OCT 기기로부터 획득한 데이터 셋을 이용하여 신경망을 학습시킨 후 다른 OCT 기기로부터 생산된 이미지를 테스트한 결과 상당한 성능의 하락을 관찰할 수 있었다. 이러한 성능의 하락을 방지하기 위해서 OCT 이미지를 정규화 하는 기법을 제안하고 실험을 통해 그 효과를 분석하였다. 제안한 기법은 OCT 이미지를 분할하여 망막에 해당하는 영역을 찾아낸 후 이미지 내에서 망막 영역이 수평에 가까운 기울기를 가지도록 정렬(align)하여 형태적인 측면에서 OCT 이미지를 정규화 하는 것을 목적으로 한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 이종의 기기에서 생성된 OCT 이미지로부터 AMD를 자동진단 하는데 있어서 상당한 성능의 향상을 달성함을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.97-100
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• 2001

In this paper, We propose a new semiautomatic segmentation method using spatio-temporal similarity. In the proposed scheme, segmentation is performed using gradual region merging and hi-direction at spatio-temporal refinement. Simulation results show the efficiency of the proposed method in semantic object extraction.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권2호
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• pp.57-62
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• 1999

점확산 함수(point spread function: PSF)의 정확한 주정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주체중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 새로운 알로리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 완전 디지털 자동초점 시스템을 제안한다. 자동초점시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 에지 분류을 통한 PSF측정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상을 다수의 소 영상 혹은 블록으로 분할한 뒤, 에지를 포함하고 있는 블록들로부터 단위계단응답을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 영상복원을 수행함으로써 맞는 영상을 구한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.409-415
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• 2017

본 논문은 watershed를 이용한 차도 분할 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 차량과 차선 정보를 이용해 차도 마커와 배경 마커를 자동 생성하는 automatic marked watershed를 이용한 영역 분할 알고리즘이고 이는 지나치게 많은 영역이나 마커를 위한 수작업 같은 watershed 기반 영역 분할의 문제점들을 해결할 수 있다. 차도 마커는 차선은 포함되나 차량은 배제되는 순수한 차도 영역을 위한 속성을 포함하고 배경 마커는 차량과 배경을 포함하는 나머지 영역을 위한 속성을 포함하고 있다. 실제 도로 영상에 적용된 영역 분할 결과들은 제안된 알고리즘은 다양한 환경에서 적절한 마커들을 생성할 수 있고, 주행 차로와 양옆 차로를 포함한 필수 차도 영역을 적절하게 분할할 수 있는 것을 보여주고, 성능 면에 있어서는 제안된 알고리즘은 수작업으로 생성된 마커를 사용한 기존 알고리즘과 대등함을 보여준다.