• 제목/요약/키워드: 질감 영상

검색결과 315건 처리시간 0.028초

간 초음파영상에서 컴퓨터보조진단을 이용한 미만성 간질환의 영상분석 (Image Analysis of Diffuse Liver Disease using Computer-Adided Diagnosis in the Liver US Image)

  • 이진수;김창수
    • 한국방사선학회논문지
    • /
    • 제9권4호
    • /
    • pp.227-234
    • /
    • 2015
  • 본 연구는 간 초음파영상에서 통계적 속성 기반의 밝기 히스토그램에 기초한 픽셀 질감분석 파라미터(평균밝기, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)와 간과 콩팥실질의 밝기 차를 이용한 영상분석을 통해 미만성 간질환의 컴퓨터보조진단 적용 가능성을 알아보고자 하였다. 실험은 간 초음파영상(정상, 지방간, 간경화)에서 관심영역($50{\times}50$픽셀)을 설정하고 4가지의 픽셀 질감분석 파라미터와 간과 콩팥의 실질 밝기의 차를 이용하여 질환인식률을 평가하였다. 그 결과 평균밝기, 균일도, 엔트로피의 질환인식률은 100%, 왜곡도 96%로 높게 나타났으며, 간과 콩팥의 실질 밝기 차는 정상 $-1.129{\pm}12.410$, 지방간 $33.182{\pm}11.826$으로 뚜렷한 차이를 나타내었으나, 간경화의 경우 $-1.668{\pm}10.081$로 정상과는 다소 작은 차이를 나타내었다. 이러한 결과를 바탕으로 높은 질환인식률을 보인 픽셀 질감분석 파라미터와 실질 밝기 차를 이용한 컴퓨터보조진단은 미만성 간질환의 감별에 유용한 도구로써 임상적인 활용 가능성이 있으며, 판독 오류를 최소화하고 정확한 진단과 치료방향 제시에 도움이 될 것으로 기대된다.

질감과 깊이 특징 기반의 문자영역 추출 (Character Region Extraction Based on Texture and Depth Features)

  • 장석우;박영재;허문행
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제14권2호
    • /
    • pp.885-892
    • /
    • 2013
  • 본 논문에서는 3차원의 입체영상으로부터 질감과 깊이 특징을 활용하여 영상 내에 존재하는 문자를 효과적으로 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 문자 분할 방법은 크게 후보 문자영역 추출 단계, 문자영역 지역화 단계, 문자와 배경영역 분리 단계, 그리고 후보 문자영역 검증 단계의 네 가지 단계로 구성된다. 후보 문자영역 추출 단계에서는 입력된 영상에서 질감 특징을 이용해 문자영역이 존재하는 후보 영역을 분할하고, 문자영역 지역화 단계에서는 후보 문자영역 중에서 문자열만을 형성하는 영역을 추출한다. 그리고 문자와 배경 분리 단계에서는 지역화된 문자영역을 문자와 배경으로 분리하며, 후보 문자영역 검증 단계에서는 거리 특징을 활용하여 추출된 문자영역이 비 문자영역을 포함하지 않고 문자영역만을 포함하고 있는지를 최종적으로 검증한다. 실험에서는 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 보다 정확하게 문자영역을 추출함을 확인하였다.

Cylindrical metric을 사용한 블록기반 컬러 영상 분할 (Block-based Color Image Segmentation Using Cylindrical Metric)

  • 남혜영;김보람;김욱현
    • 대한전자공학회논문지SP
    • /
    • 제42권3호
    • /
    • pp.7-14
    • /
    • 2005
  • 본 논문에서는 잡음이나 질감특성에 의한 과분할과 긴 처리시간 등의 기존 영역분할 방법이 갖는 문제점을 해결하기 위해 Cylindrical metric을 사용한 블록단위의 컬러영상분할방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 일정 크기로 분할된 블록들로 이루어진 초기 영역들을 병합하기 위해 HSI 컬러값에 따라 분류된 채색(chromatic) 영역과 비채색(achromatic) 영역의 컬러특성과 질감특성을 고려하여 영역간의 유사도 함수와 병합조건을 새로이 정의하며, 영역 병합 후의 명확한 윤곽검출을 위해 영역간의 경계부분에 위치하는 외곽블록들을 추출하여 기존 영역에 병합하는 과정을 화소레벨까지 반복한다. 모의실험을 실시한 결과, 질감영역과 윤곽영역의 분할에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 것으로 나타났으며, 처리시간은 제안한 방법에서 2배 정도 단축됨을 알 수 있었다.

의료 영상 검색 시스템의 설계 및 구현 (Design of Medical Image Retrieval System)

  • 문형석;엄기현
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
    • /
    • pp.315-318
    • /
    • 2002
  • 대부분의 의료 영상 관리 시스템이 의료 영상의 저장, 전송 등의 기본적인 기능만 지원될 뿐 상위 응용 계층에서 내용기반 검색이 지원되지 않고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 내용 기반 검색 기능을 지원하는 의료 영상 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 의료 영상 검색 시스템은 질의 이미지의 내용기반 검색을 위해 색-공간, 질감, 모양 특징에 의한 유사 비교 기법을 사용하고 각각의 유사 비교 검색에 의해 생성된 결과 집합들을 통할하고 최종 결과 제시를 위해 복합 질의문 계획 생성 알고리즘을 제시한다.

  • PDF

객체 외형의 토큰 군집화를 통한 내용 기반 영상 검색 (Content based Image retrieval using Object Shape Token Clustering)

  • 정석현;김계영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
    • /
    • pp.880-882
    • /
    • 2005
  • 내용기반 영상 검색 시스템은 데이터베이스에 저장된 정지영상의 색이나, 질감, 형태 등의 특징을 이용한다. 본 연구는 실험 영상 집합에서 주요 객체를 추출하여, 객체들의 외형으로부터 분리된 토큰들을 군집화 한 후, 그 군집단위를 색인어로 사용하여 검색하는 방법이다. 기존의 내용기반 영상 검색 시스템에서 모양 정보는 그 표현과 색인 정합 등의 문제로 처리 방법이 명확하지 않았고, 회전, 크기 변화, 폐색 등에 민감했다. 따라서 기존 방법의 문제점을 해결하기 위해서 토큰을 이용한 색인을 이용하여 지역 정보와, 이들 지역 정보들의 관계에 의한 전역 정보를 복합적으로 이용한 방법을 제안한다.

  • PDF

초음파영상에서 갑상선 결절의 컴퓨터자동진단을 위한 Texture Features 알고리즘 응용 (Application of Texture Features algorithm using Computer Aided Diagnosis of Papillary Thyroid Cancer in the Ultrasonography)

  • 고성진;이진수;예수영;김창수
    • 한국콘텐츠학회논문지
    • /
    • 제13권5호
    • /
    • pp.303-310
    • /
    • 2013
  • 초음파영상은 갑상선 질병에서 결절성 갑상선 질병을 진단하는 검사로서 결절의 위치, 크기, 개수, 내부 에코 특성에 대한 정보를 제공하여 암의 가능성이 높은 고위험 결절을 선별하며, 세침흡인 검사 시 정확한 유도를 가능하게 한다. 갑상선 결절 중 악성으로 진단되는 경우는 5% 미만이지만 초음파에서 감별진단이 중요하다. 그러므로 본 연구에서는 병리학적으로 갑상선 유두암으로 진단된 증례를 실험 대상으로 하며, 영역을 묘사하는 알고리즘으로 그 질감을 정량화하는 방법으로 질감특징 분석(TFA)를 적용하여 컴퓨터자동진단의 검출 효율을 실험하였다. 초음파영상에서 관심영역을 설정하여 $50{\times}50$ 픽셀 크기, 히스토그램 평활화로 전처리하여 실험영상을 획득하였다. 전체영상 70증례에서 갑상선 유두암의 영상 35증례를 테스트 영상으로 하고, 고유영상 생성의 정상영상 35증례를 학습영상으로 실험하였다. 질감특징 분석 알고리즘을 적용한 실험결과 GLavg, SKEW, UN, ENT 4개 파라미터의 질병 검출 효율이 91~100%로 높게 나타났다. 이는 갑상선 결절 질병을 감별하는 컴퓨터자동진단의 응용을 나타내며, 갑상선 질병의 감별진단에 전처리 자동진단 가능성을 나타낸다. 향후 추가적인 관련 알고리즘의 연구가 계속 진행된다면 갑상선 질병의 컴퓨터자동진단의 실용화기반을 마련할 수 있을 것이고, 다양한 초음파영상의 질병에 대한 적용이 가능할 것으로 사료된다.

적외선영상에서 질감 특징과 신경회로망을 이용한 표적탐지 (Target Detection Using Texture Features and Neural Network in Infrared Images)

  • 선선구
    • 전자공학회논문지SC
    • /
    • 제47권5호
    • /
    • pp.62-68
    • /
    • 2010
  • 적외선영상에서 표적을 효율적으로 탐지하는 새로운 자동표적탐지 알고리즘을 제안한다. 이 연구의 목적은 실제 야지환경에서 획득된 적외선영상에서 낮은 오경보 확률로 표적의 위치를 정확히 찾는 것이다. 제안한 방법이 기존의 방법과 다른 점은 초기 탐지단계에서 사용되는 모폴로지 필터링 기법을 밝기정보를 갖고 있는 원래 입력 영상이 아닌 가버(Gabor) 응답 영상에 적용한 것과 표적과 클러터를 구분하기 위해 표적의 정확한 윤곽선 추출을 필요로 하지않는 것이다. 제안한 방법은 크게 3단계로 구성된다. 첫째로, 영상에서 돌출된 영역을 찾기 위해 입력영상으로부터 4 방향의 가버 응답을 구하고 픽셀별로 가버응답 합 영상을 구한다. 이 영상에 모폴로지 기법을 적용하여 돌출된 영역의 위치를 찾는다. 둘째로, 원래의 입력영상의 돌출된 영역에서 지역적인 질감특징 정보들을 찾는다. 마지막 단계로, 찾아진 지역적 특징 정보들이 신경회로망인 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron)으로 입력되어 학습된 훈련 데이터들과의 비교를 통해 실제 표적과 클러터를 구분한다. 실험에서는 제안한 방법을 군사용 적외선 영상장비를 사용하여 실제 야지 환경에 획득된 영상에 적용하여 우수성과 실용가능성을 확인한다.

저해상도 얼굴 영상의 해상도 개선을 위한 영역 기반 복원 방법 (Region-Based Reconstruction Method for Resolution Enhancement of Low-Resolution Facial Image)

  • 박정선
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
    • /
    • 제34권5호
    • /
    • pp.476-486
    • /
    • 2007
  • 본 논문에서는 영역 기반 복원 방법을 통하여 한 장의 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 예제 기반 복원과 얼굴 영상을 형태 정보와 질감 정보로 나누어 표현하는 변형 가능 얼굴 모형에 기반한다. 먼저, 예제 기반 복원 방법의 성능을 개선하기 위하여, 전역 복원 결과와 국부적 복원 결과를 결합하는 영역 기반 복원 방법을 제안한다. 또한, 변형 가능 얼굴 모형의 장점을 해상도 복원에 적용하기 위하여, 확장된 변형 가능 얼굴 모형을 정의한다. 제안된 모형에서 얼굴 영상은 저해상도 얼굴 영상, 보간법을 통해 개선한 고해상도 얼굴 영상, 그리고 원래의 고해상도 얼굴 영상의 쌍으로 구성되며, 이는 다시 확장된 형태 정보와 확장된 질감 정보로 나뉜다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 방법이 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 효과적으로 복원함을 입증하였으며, 이 방법을 사용하여 원거리 감시 시스템에서 획득된 저해상도 얼굴 영상을 고해상도 얼굴 영상으로 합성함으로써, 얼굴 인식 시스템의 성능을 높일 수 있는 가능성을 확인하였다.

Support Vector Machine 기반 지형분류 기법 (Terrain Cover Classification Technique Based on Support Vector Machine)

  • 성기열;박준성;유준
    • 전자공학회논문지SC
    • /
    • 제45권6호
    • /
    • pp.55-59
    • /
    • 2008
  • 야외 환경에서 무인차량의 자율주행에 있어서 효과적인 기동제어를 위해서는 장애물 탐지나 지형의 기하학적인 형상 정보외에 탐지된 장애물 및 지형 표면에 대한 재질 유형의 인식 및 분류 또한 중요한 요소이다. 영상 기반의 지표면 분류 알고리듬은 입력 영상에 대한 전처리, 특징추출, 분류 및 후처리의 절차로 수행된다. 본 논문에서는 컬러 CCD 카메라로부터 획득된 야외 지형영상에 대해 색상 및 질감 정보를 이용한 지형분류 기법을 제시한다. 전처리 단계에서 색공간 변환을 수행하고, 색상과 질감 정보를 이용하기 위해 웨이블릿 변환 특징을 사용하였으며, 분류기로서는 SVM(support vector machine)을 적용하였다. 야외 환경에서 획득된 실영상에 대한 실험을 통하여 제시된 알고리듬의 분류 성능을 평가하였으며, 제시된 알고리듬에 의한 효과적인 야지 지형분류의 가능성을 확인하였다.

니트소재의 영상정보 제시 방법에 따른 주관적 질감 비교 (The Comparison of Subjective Textures of Knit Fabric by Presentation Methods of Visual Images)

  • 주정아
    • 한국의류학회지
    • /
    • 제32권5호
    • /
    • pp.800-807
    • /
    • 2008
  • The purpose of this study is to compare the subjective texture of actual objects and their picture images on the Internet to find out a method to present visual images in order to supply information similar real objects. For this study, seven knit fabrics and four presentation methods of visual images including twice magnifications and two dimensions of 2D and 3D. The results of this study were as follows: There are significant differences among subjective textures evaluated by touching seven fabrics actually and we can verify the effects of fiber contents and loop length of knit on textures. We can find out differences of texture depending on presentation methods. In case of 2D evaluation of knits fabrics, visual images of real size present a little exact information on roughness and heaviness whereas those of twice magnification do roughness, wetness, softness and luster. And 3D images give us more exact information of textures on softness, heaviness and warmness, but rather twice enlarged 3D image can't supply an information of heaviness texture.