• 전기전자학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.191-197
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• 2011

직관적 퍼지 c-평균 군집화 모델을 이용하는 자기공명 영상의 분할 방법이 본 논문에서 제안되었다. 본 논문에서 채택하는 fuzzy c-means with intuition (FCM-I)은 잡음의 영향을 줄이기 위하여 직관이라는 척도를 사용한다. 실제적 자기 공명 영상에 대해 영상 분할의 실험을 수행하고 기존의 몇몇 군집화 알고리즘과 성능을 비교하였다. 기존의 모델들과 성능을 비교한 결과, FCM-I 기반의 분할 방법은 잡음과 필요한 계수의 선택에 대해 상대적으로 강인하여, 영상 분할에 유용한 모델이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.15-21
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• 2012

초음파 영상 진단 장치에서 획득한 데이터로부터 진단 객체를 추출하기 위한 영상 분할은 질병의 효과적인 진단을 위하여 필수적인 전처리 과정으로 인식되고 있으며, 지금까지 많은 분할 기법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 혈관 초음파 영상의 다양한 응용 및 진단법 개발을 위하여 기초 전처리과정으로서 graph cut 알고리즘에 의한 상호적인 영상분할법을 제시한다. 일반영상 및 혈관 초음파 영상에 대하여 전경(foreground)과 배경(background)의 제약조건을 주고 영상분할 처리하여, 원하는 object에 대한 분할 결과를 얻었다. 향후, 이러한 일련의 처리 과정이 실시간으로 처리되면 새로운 초음파 진단법으로 발전시켜 나갈 수 있을 것으로 사료된다.

• 로봇학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.8-15
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• 2018

This paper proposes a convolutional neural network model for distinguishing areas occupied by obstacles from a LiDAR image converted from a 3D point cloud. The channels of a LiDAR image used as input consist of the distances to 3D points, the reflectivities of 3D points, and the heights of 3D points from the ground. The proposed model uses a LiDAR image as an input and outputs a result of a segmented LiDAR image. The proposed model adopts refinement modules with skip connections to segment a LiDAR image. The refinement modules with skip connections in the proposed model make it possible to construct a complex structure with a small number of parameters than a convolutional neural network model with a linear structure. Using the proposed model, it is possible to distinguish areas in a LiDAR image occupied by obstacles such as vehicles, pedestrians, and bicyclists. The proposed model can be applied to recognize surrounding obstacles and to search for safe paths.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.265-270
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• 2011

본 논문에서는 이진화기반 영역분할을 이용한 3D입체영상의 밝기 보정방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 좌우 3D입체영상 중 우 영상을 이진화를 통한 영역분할을 하고 크기가 작은 영역들은 제거한다. 다음 우 영상의 각 영역들에 대해 대응되는 좌 영상내의 영역을 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 정합을 통해 추출한다. 영역단위의 매칭을 할 때 영역들 간의 겹침을 방지하기 위하여 모폴로지 필터로 영역경계에 인접한 일정부분을 제거한다. 그리고 좌우 영상의 영역 간 히스토그램 명세화를 수행함으로써 우 영상의 밝기 보정을 한다. 실험에서 좌 영상으로부터 블록단위 움직임보상으로 우 영상을 생성했을 때 제안한 방법이 블록평균 정합오차가 가장 작은 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.345-346
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• 2009

The segmentation of vessel including portal vein, hepatic vein and artery, from Computed Tomography (CT) images plays an important role in the therapeutic strategies for hepatic diseases. Representing segmented vessels in three dimensional spaces is extremely useful for doctors to plan liver surgery. In this paper, proposed method is focused on smoothing technique of segmented 3D liver vessels, which derived from 3D region growing approach. A pixel expand algorithm has been developed first to avoid vessel lose and disconnection cased by the next smoothing technique. And then a binary volume filtering technique has been implemented and applied to make the segmented binary vessel volume qualitatively smoother. This strategy uses an iterative relaxation process to extract isosurfaces from binary volumes while retaining anatomical structure and important features in the volume. Hard and irregular place in volume image has been eliminated as shown in the result part, which also demonstrated that proposed method is a suitable smoothing solution for post processing of fine vessel segmentation.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권3호
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• pp.283-290
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• 1999

Mr(Magnetic Resonance ) 영상은 인체 기관의 상태에 관한 많은 정보를 가지고 있어 이것을 분석하여 가시화하면 의료 진단에 유용하게 이용될 수 있다. MR 영상의 가시화는 영상의 획득, 전처리, 조직 분류, 보간, 렌더링의 단계로 이루어진다. 이 단계 중 Mr 영상의 불완전성 때문에 현재 조직 분류 및 보간이 문제로 되어 있다. 본 논문에서는 머리 MR 영상을 대상으로 조직 분류 및 보간에 대한 기법을 제안하고 제안된 기법을 바탕으로 뇌를 3차원 가시화한다. 조직 분류 기법에서는 뇌조직 성분 구성 등 임상 실험에 의해 밝혀진 뇌에 대한 구조적인 지식을 단계적으로 이용한다. 보간 기법은 오목 윤곽선에 사용할 수 있게 동적 탄성 보간기법을 개선하였다. 제안한 구조적인 분류 기법 및 보간 기법을 다른 기법과 비교 평가한다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.II
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• pp.1615-1618
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• 2005

In this paper, implementation of object-based multiview 3D display using object segmentation and adaptive disparity estimation is proposed and its performance is analyzed by comparison to that of the conventional disparity estimation algorithms. In the proposed algorithm, firstly we can get segmented objects by region growing from input stereoscopic image pair and then, in order to effectively synthesize the intermediate view the matching window size is selected according to the extracted feature value of the input stereo image pair. Also, the matching window size for the intermediate view reconstruction (IVR) is adaptively selected in accordance with the magnitude of the extracted feature value from the input stereo image pair. In addition, some experimental results on the IVR using the proposed algorithm is also discussed and compared with that of the conventional algorithms.

• 로봇학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.118-129
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• 2011

In this paper, we suggest a new camera capturing and synthesizing algorithm with the multi-captured left and right images for the better comfortable feeling of 3D depth and also propose 3D image capturing hardware system based on the this new algorithm. We also suggest the simple control algorithm for the calibration of camera capture system with zooming function based on a performance index measure which is used as feedback information for the stabilization of focusing control problem. We also comment on the theoretical mapping theory concerning projection under the assumption that human is sitting 50cm in front of and watching the 3D LCD screen for the captured image based on the modeling of pinhole Camera. We choose 9 segmentations and propose the method to find optimal alignment and focusing based on the measure of alignment and sharpness and propose the synthesizing fusion with the optimized 9 segmentation images for the best 3D depth feeling.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.59-68
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• 2005

본 논문에서는 3차원 영상의 압축 전송을 위하여 3차원 영상에 대해 3차원 DCT를 수행하고 원 영상과의 비교에 따라 영상의 3차원 블록들을 계층적으로 분할하여 각 블록에 대해 유한상태 벡터 양자화를 수행하는 알고리듬을 제안한다. 3차원 DCT의 계수 특징을 이용하여 영상을 크기가 큰 배경 블록과 크기가 작은 윤곽선 블록으로 계층적으로 분할하고, 블록 계층분할 정보를 전송한다. 각 계층에 속한 블록들에 대해 따로 부호책을 설계하고 부호 비트 수를 줄이기 위해 유한상태 벡터양자화를 이용하여 부호단어의 인덱스를 계층 분할 정보와 함께 전송한다. Small Lobster와 Head 영상에 대하여 본 알고리듬으로 부호화했을 때 기존의 HFSVQ를 이용한 알고리듬보다는 각각 1.91 dB과 1.47 dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.1013-1020
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• 2000

In this paper, we propose an algorithm which segments hierarchically blocks of image using discrete cosine transform(DCT) and execute finite-state vector quantization (FSVQ) for each block. Using DCT coefficient feature, image is segmented hierarchically to large smooth block and small edge block, then the block hierarchy informations are transmitted. The codebooks are respectively constructed for each hierarchical blocks, the encoder transmits codeword index using FSVQ for reducing encoded bit with hierarchical segmentation. Compared with side match VQ(SMVQ) and hierarchical FSVQ(HFSVQ) algorithm, about Zelda and Boat image, the new algorithm shows better picture quality with 1.97dB and 2.85 dB difference as to SMVQ, 1.78dB and 1.85dB diffences as to HFSVQ respectively.