• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1153-1158
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• 2006

자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링 한다. 클러스터링된 각 각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.923-935
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• 2022

본 논문에서는 스마트팜 시스템에서 재배 중인 식물 잎의 질병을 검출하고, 질병 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 영상으로부터식물 잎의 컬러 정보와 질병 유형의 형태 정보를 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 이용하여 학습한다. 1단계에서는 입력된 영상의 컬러분포를 분석하여 질병 존재 여부를 판단한다. 1단계의 질병 존재 가능성이 높은 영상에 대하여 2단계에서는 Mean shift clustering을 이용하여 작은 영역으로 분할하고, 각 분할된 영역 단위로 컬러 정보를 추출하여 제안한 Color Network에 의하여 질병 여부를 판별한다. 컬러 분할된 영역이 Color Network에 의하여 질병으로 판별되면, 3단계에서는 그 영역의 형태 정보를 추출하여 제안한 Shape Network를 이용하여 질병의 유형을 분류한다. 사과나무 잎과 서양 양상추(Iceberg)에서 발생하는 두 가지 대분류 유형의 질병에 대하여, 제안한 기법은 작은 영역 단위로는 92.3%의 잎 질병 검출률을 보였으며, 보통 2개 이상의 질병 영역이 존재하는 한 장의 영상 단위로는 99.3% 이상의 검출률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 스마트팜 환경에서 잎 식물의 질병 여부를 조기에 발견할 수 있으며, 대상 식물에 따른 추가 학습 없이 다양한 식물과 질병 유형으로 확대 적용이 가능하다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.151-159
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• 2013

건물은 3차원 도시 모델링, 지형분석, 생활정보, 항법시스템 및 LBS(Location Based Service) 등 응용목적에 따라 정보의 최신성이 특히 중요시 되는 객체로써, 해당정보의 빠른 수집과 갱신에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 HSI 컬러모델을 활용하여 항공정사영상 및 항공 LiDAR 자료로부터 도심지 건물에 대한 3차원 공간정보를 추출하기 위한 시스템 개발을 목적으로 하고 있다. 특히 HSI 컬러모델, 재귀적 역행 알고리즘 및 미로찾기 알고리즘을 활용하여 영상으로부터 특정 건물의 외곽선을 추출하고 건물폴리곤을 생성하는 영상정보처리 알고리즘을 제시하였고 영상분할에 있어 HSI 컬러모델의 효용성을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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• pp.216-217
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• 2007

• 방송공학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.91-100
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• 2003

본 논문에서는 MPEG-7 영상 디스크립터 중 에지 히스토그램 디스크립터(EHD), 컬러 레이아웃 디스크립터(CLD), 그리고 호모니어스 텍스쳐 디스크립터(HTD)로 구성된 각각의 영상 데이터베이스를 조합하여 렐러번스 피드백을 적용한 영상 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용한 에지 히스토그램 디스크립터는 영상의 국부적인 방향성 에지 분포를 표현한 것으로서 영상에 대하여 그 내용물의 형태를 잘 표현하는 디스크립터이다. 컬러 레이아웃 디스크립터는 구조적인 단순함과 빠른 동작 속도에 의해 영상 검색에 넓게 사용되어지며 컬러의 공간적 분포로 표현된다. 호모지니어스 텍스쳐 디스크립터는 영상의 질감에 대하여 정밀한 통계상의 분할로 서술된다. 앞에서 언급한 디스크립터들은 각각의 특징을 반영한 영상 검색에 적용되어 진다. 렐러번스 피드백은 영상 검색에 있어 사용자가 요구하는 정보를 반영할 수 있어 영상의 검색 효율을 높일 수 있다. 제안한 방법은 사용자가 렐러번스 피드백으로 결정한 영상의 특징 정보가 각각의 디스크립터들에 새로운 가중치를 부여한다. 따라서, 사용자의 선택적 요구가 반영된 특징 정보 갱신을 통해 검색 효율을 높인다. 자연 영상에 대한 실험 결과로 제안한 방법이 검색 성능을 향상시켜주는 것을 확인할 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.151-157
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• 2014

최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 무인항공기는 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 GPS 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 위한 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 알고리즘을 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 혼합 모델을 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 분류 성능을 낼 수 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 영상으로부터 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 및 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 영역을 실시간으로 분류하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.435-440
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• 2003

본 논문에서는 실시간 출입통제시스템에 적용이 가긍한 복잡한 배경에서의 다중 얼굴 영역 검출과 추적을 통한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 배경영상과 입력된 연속적인 프레임간의 차영상을 적용함으로써 물체의 움직임을 감지한 후. IISI컬러 좌표모델을 이용하여 얼굴의 1차 후보 영역을 검출하고, 잡음제거를 위해 모폴로지 연산을 수행하였다 또한 Line Projection을 이용한 객체 분할법(Object Segmentation)으로 객체를 분할함으로써 다중 얼굴 영역을 추출하였다. 또한 추출된 얼굴영역에서 눈 영역 검출을 통해 각각의 얼굴 영역들을 검증하였으며 검증된 얼굴들의 최외각 4개의 좌표를 이용하여 얼굴 추적율을 높였다. 마지막으로 얼굴 인식은 추출된 얼굴 영역으로부터 주성분 분석(PCA ： Principle Component Analysis)방법을 이용함으로써 97～98％의 높은 인식율을 보였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권2호
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• pp.30-38
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• 2006

본 논문은 비디오 객체에서 사용자의 조작 없이 실시간적으로 원하는 영상 부분을 분할해 검출할 수 있도록 MPEG-7에서 제시한 컬러 공간 분포 HMMD 모델을 이용하였다. 여기서, 얼굴 이외의 부분을 잡음으로 간주하여, 제거하기 위해 웨이브렛 형태학을 적용하였으며, 러프 집합을 통하여 최적의 합성을 하였다. 본 논문에서 제안된 비디오 객체 검출 시스템은 다양한 크기의 영상에 적용하여 얼굴 객체를 기존의 알고리즘보다 정확하게 검출함으로서 우수함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.634-638
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• 2018

안개는 전자광학센서를 활용한 탐지, 추적, 인식 등의 다양한 영상처리 알고리즘 성능을 저하시키는 요인이다. 실외 환경에서 사용되는 전자광학센서 기반 무인 시스템의 안정적인 작동을 위해서는 안개를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 필요하다. 단일 전자광학센서의 영상을 이용한 안개 제거 방법으로는 전자광학센서의 통계적 속성을 활용한 dark channel prior가 가장 널리 알려져 있다. 기존의 방법들은 dark channel prior를 활용하여 전달량을 구할 때 정방형 필터를 사용하였다. 정방형 필터 사용 시 필터의 크기가 커질수록 안개 제거의 효과가 작아지며, 필터의 크기가 과도하게 작아질 경우 과포화가 발생하여 영상의 색 정보가 손실된다. 필터의 크기가 알고리즘의 성능에 크게 영향을 끼치기 때문에, 일반적으로는 비교적 큰 크기의 필터를 사용하거나 영상에 따라 과포화가 일어나지 않는 범위에서 작은 크기의 필터를 사용한다. 본 논문에서는 컬러영상분할을 활용한 향상된 안개 제거 방법을 제안하였다. 컬러영상분할의 파라미터를 영상의 정보 복잡도에 따라 자동으로 조정하고, 이를 바탕으로 전달량을 추정하여 과포화 현상은 일어나지 않으며 뛰어난 안개 제거의 성능을 확보하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.287-294
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• 2006

대량 주문 생산은 의류 시장에서 고속으로 성장하는 분야이다. 의류 대량 주문 생산 분야에서 2D 가상 착의 시스템은 생산하기 전에 의류를 판매하는 것을 가능하게 해주고 제품 개발과 제조와 관련된 시간과 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 비주얼 도구들 중 하나이다. 본 논문은 2D 실사 기반 가상 착의 시스템의 직물 컬러 매핑 방법에 관한 것이다 제안된 방법은 의류 모델 영상에서 영역 성장 기법을 통해 원하는 의류 형상을 분할한 후, 분할된 의류 형상 영역의 명도 차분 맵에 기반하여, 사용자가 선택한 새로운 직물 컬러를 해당 의류 형상 영역에 매핑시킨다. 2D 가상 착의 시스템에서 제안된 방법을 이용할 경우, 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이, 선택된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 직물 컬러를 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체 차림새를 위한 다양한 직물 컬러 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다.