• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.3
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• pp.298-304
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• 2001

Markov 랜덤 필드(MRF)를 이용한 질감 영상의 영역분할을 각 영역을 기술해줄 수 있는 제대로 된 파라미터들을 찾는 것이 가장 중요하다. 종래에는 입력영상의 질감 영역의 수와 그 형태 등을 초기에 적당히 가정하여 파라미터를 찾는 방법을 써왔는데 실제 영상에는 잘 맞지 않았다. 최근에 완화법(Relaxation)을 이용하여 MRF의 파라미터를 찾는 방법이 제안[8]되었는데 오직 일반화된 Ising 모형에서만 사용가능 하였다. 본 논문에서는 비교적 자연영상에 적합한 자기이항 모형(Auto-binomial Model)에 변형된 완화법을 적용시켜 파라미터를 추정하고 질감 영상을 분할해 보았다. 그 결과 이전의 Ising 모형으로는 어려웠던 자연영산의 분할에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.113-116
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• 2010

본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 영상내의 허프 변환을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3 레벨로 구분하여 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역을 분리한다. 보도블럭이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 낮과 밤 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 검증하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.4
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• pp.441-449
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• 2007

In clustering for image segmentation, large amount of computation and typical segmentation errors have been important problems. In the paper, we suggest a new method for minimizing these problems. Markers in marker-controlled watershed transform represent segmented areas because they are starting-points of extending areas. Thus, clustering restricted by marker pixels can reduce computational complexity. In our proposed method, the markers are selected by Gabor texture energy, and cluster information of them are generated by FCM (fuzzy c-mean) clustering. Generated areas from watershed transform are merged by using cluster information of markers. In the test of Brodatz' texture images, we improved typical partition-errors obviously and obtained less computational complexity compared with previous FCM clustering algorithms. Overall, it also took regular computational time.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.1B
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• pp.156-166
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• 2000

A rate-distortion based segmentation using recursive merging is presented, which considers texture as a homogeneity by adopting the procedure of a generalized texture approximation. The texture in a region is approximated by SA-DCT and a set of two uniform quantizers with fixed step sizes, one for DC and another for AC. Using the approximated texture, we calculated the rate-distortion based cost. The segmentation using recursive merging is performed by using the rate-distortion based cost. Experimental results for 256$\times$256 Lena show that the region-based coding using the proposed segmentation yields the PSNR improvements of 0.8~ 1.0 dB and 1.2~1.5 dB over that using the rate-distortion based segmentation with DC approximation only and JPEG, respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.422-424
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• 1999

본 논문에서는 질감 특징과 신경회로망을 이용한 유방암조직영상의 분할 방법을 제안한다. 신경회로망의 입력 노드에 사용될 질감 특징을 얻기 위해 10개의 영상에 대해 각 영역(양성세포핵, 음성세포핵, 배경)에서 10개씩의 화소를 선택하고, 그 화소를 중심으로 하는 5$\times$5 영역 30개를 획득, 총 300개의 영역에 대해 R, G, B 각각의 밴드에서 18개의 질감특징을 추출한다. 54개의 입력노드, 28개의 은닉노드, 3개의 출력노드의 구조를 가진 신경회로망을 구성하고, 역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 최대오차율이 10-3보다 작을 때까지 학습시킨다. 학습에 의해 획득되어진 분류기를 이용하여 유방암 조직 세포영상을 양성세포핵, 음성세포핵, 배경부분으로 자동 분할한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.10
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• pp.1347-1359
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• 2005

We propose an efficient block classification of the document images using the second-order statistical texture features computed from spatial gray level dependence matrix (SGLDM). We studied on the techniques that will improve the block speed of the segmentation and feature extraction speed and the accuracy of the detailed classification. In order to speedup the block segmentation, we binarize the gray level image and then segmented by applying smoothing method instead of using texture features of gray level images. We extracted seven texture features from the SGLDM of the gray image blocks and we applied these normalized features to the BP (backpropagation) neural network, and classified the segmented blocks into the six detailed block categories of small font, medium font, large font, graphic, table, and photo blocks. Unlike the conventional texture classification of the gray level image in aerial terrain photos, we improve the classification speed by a single application of the texture discrimination mask, the size of which Is the same as that of each block already segmented in obtaining the SGLDM.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.271-276
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• 2000

본 논문은 칼라 성분들간의 차분 영상과 휘도 영상을 이용하여 산출한 색차 휘도합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행하여 객체의 형상 정보를 추출함으로써 분할 특성을 개선한 블록 기반 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정하화된 색차합 영상의 하위 6비트를 결합하여 색차 휘도합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 색차 휘도합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 자연스러운 형상 정보를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방범은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있으나, 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성온 갖는 영상들에 전역적인 파라미터들사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, 색차 휘도합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.9
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• pp.77-85
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• 2011

In this paper, we propose an region segmentation and texture based feature extraction method which split the pavement and roadway from the camera which equipped to the visually impaired person during a walk. We perform the hough transformation method for detect the boundary between pavement and roadway, and devide the segmented region into 3-level according to perspective. Next step, split into pavement and roadway according to the extracted texture feature of segmented regions. Our walking assistance system use rotation-invariant LBP and GLCM texture features for compare the characteristic of pavement block with various pattern and uniformity roadway. Our proposed method show that can segment two regions with illumination invariant in day and night image, and split there regions rotation and occlution invariant in complexed outdoor image.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.5
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• pp.1123-1131
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• 1996

Several improved quadrature polar separable (QPS) filters have been proposed and applied in texture processing since Knutsson proposed the QPS filter. They include a Knutsson's cosine function or oan exponential attenuation function, as the orientational function, and a Knutsson's exponential function or a finite prolate spheroidal sequence (FPSS) or an asymptotic FPSS, as the radial weighting functions. They represent different properties in terms of the generation of texture images, the orientational estimation, and the segmentation of synthetic texture image. In this paper, we have constructed several kernal functions for the 2-D QPS filter and analyzed their properties. A series of experiments have been carried out in order to estimate the frequency components and orientational angles of a local texture in Fourier domain. finally some problems encountered in applying QPS filters to feature description and segmentation are considered. Experimental results show that the improved Knutsson's filter and the asymptotic FPSS filter are useful in terms of the orientational estimation and the sementation of synthetic texture image.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.6
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• pp.692-704
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• 2002

In this paper, we present am image retrieval method based on color-spatial features using quadtree and texture information extracted from object MBRs in an image. Tile proposed method consists of creating a DC image from an original image, changing a color coordinate system, and decomposing regions using quadtree. As such, conditions are present to decompose the DC image, then the system extracts representative colors from each region. And, image segmentation is used to search for object MBRs, including object themselves, object included in the background, or certain background region, then the wavelet coefficients are calculated to provide texture information. Experiments were conducted using the proposed similarity method based on color-spatial and texture features. Our method was able to refute the amount of feature vector storage by about 53%, but was similar to the original image as regards precision and recall. Furthermore, to make up for the deficiency in using only color-spatial features, texture information was added and the results showed images that included objects from the query images.