• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권5호
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• pp.457-467
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• 2000

본 논문에서는 active contour model과 유전 알고리즘을 이용하여 의료영상에서 해부학적 객체의 경계선을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. active contour model의 성능은 active contour model의 에너지를 최적화 하는 방법에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 active contour model의 에너지를 최적화 하는 방법을 제안한다. 본 방법을 대퇴골두 의료영상에 적용하여 실험하였으며, active contour model의 초기화에 관계없이 성공적인 결과를 얻었음을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.155-160
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• 2001

대부분의 자동 영상분할 방법은 한 화면에서 개별 객체를 추출하기가 어렵고, 비디오 객체의 명확한 모델이 없어 자동분할 방법에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 Active contour를 이용한 반자동 영상분할 방법을 제안한다. 일반적인 Active Contour 알고리즘은 유한개의 제어점을 설정하고 그 차이로 곡선의 특성을 묘사하므로 곡선 위의 제어점 사이의 모양 정보를 표현하는데 불충분하다 또한, 대부분의 Active Contour 알고리즘은 단순한 배경을 갖는 객체에는 잘 적용되도록 설계되었으나, 복잡한 배경을 갖는 객체에는 부적절한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 B-Spline을 이용하여 곡선을 표현하고, 복잡한 영상에서도 좋은 성능을 갖도록 곡의치 외부 에너지는 SUSAN 연산자를 이용하여 추출하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.303-311
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• 2003

MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 우선 자연영상으로부터 비디오 객체론 분리하는 영상분할(Segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(Automatic Segment값ion)과 반자동 영상분할(Semi-automatic Segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 모델을 수학적으로 제시하기 어려우므로 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 기하학적인 Active Contour를 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 매개변수 방식의 Active Contour와 달리, 기하학적인 Active Contour는 곡선의 변화론 Level Set 방법을 이용하여 기술하기 때문에 초기 곡선의 모양을 객체의 모양과 무관하게 그릴 수 있다. 평탄화된 영상으로부터 경계함수를 생성하기 위해 이진화된 3차원 확산 모델을 사용하여 LUV 벡터 공간에서 비등방형 확산을 수행한다. 본 논문에서는 흐름 벡터장(Advection Vector Field)에서 곡선을 수축하고, 움직임 정보를 이용하여 곡선 확장하는 방법을 이용하여 동영상에서 객체를 분리하는 방법을 제안한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문에서는 다중필터와 축지적 활성 윤곽선 (geodesic active contour) 알고리즘을 이용하여 용접 비드 검출 및 용접 품질 판단 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전단의 히스토그램 평활화와 가우시안 필터를 적용하여 용접 비드의 영상의 대비향상과 함께 영상을 부드럽게 하며, 영상의 잡음을 줄인다. 후에 활성 윤곽선 세그멘테이션과 형태학적 필터를 적용하여 용접 비드 영역을 검출하게 된다. 축지적 활성 윤곽선 영역화에서 매개변수인 팽창 힘을 이용하여 윤곽선을 팽창하거나 또는 축소시켜서 좀 더 정확하게 용접 비드를 검출하도록 한다. 용접 비드 영역을 검출한 후에 비드 영역의 유효 길이와 유효 폭의 비율을 이용하여 해당 용접의 품질 정오를 판단하는 방법을 제시한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 재현율 0.990, 정밀도 0.967, F-측정 0.978, IOU 0.896의 성능을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 용접 비드 분할에 주로 사용되는 기존의 알고리즘들을 이용하여 비교 분석하였다. 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였으며 용접 비드의 분할 및 평가 시간은 최대 0.6초가 걸렸다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.31-40
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• 1998

활성외곽선모델(active contour model)은 물체의 경계를 분할하기 위한 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 그런데, 기존 활성외곽선모텔에서는 초기곡선을 분할하고자하는 물체의 경계면에 위치시키고 지역적으로 에너지를 최소화 함에 따라 결과가 초기 곡선의 위치와 형태에 따라 달라지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 활성외곽선모델을 B-Spline 곡선에 의해 표현하고, 에너지 최소화 과정에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)과 시뮬레이티드 어닐링 (Simulated Annealing : SA)을 적용함으로써 기존 활성외곽선모델이 갖는 초기 곡선에 대한 제약성을 개선하고자 했으며, 두가지 방법에 따른 분할 결과와 문제점을 비교하고자 하였다. 제안한 방법의 성능비교를 위하여 이진 합성 영상과 CT 영상, MR 영상을 대상으로 실험을 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.84-92
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• 2011

바이오 영상에서 세포 영역의 자동 분할 기술은 생물학자들이 복잡한 세포의 기능을 이해하는데 도움을 주고, 수작업을 통해 세포를 분석하던 일들을 자동적으로 처리해주는 매우 중요한 기술이다. 기존의 멀티채널 영상으로부터 세포핵 및 세포를 분할하는 방법은 DNA 채널을 이용하여 세포핵을 검출하고, 이를 초기 윤곽으로 하여 Actin 채널에서 밝기 기반의 Active Contour 모델을 통해 세포를 분할하는 2 단계의 과정을 거친다. 그러나 세포 분할 과정에서 채널 간 상관성으로 인해 발생하는 세포 내 불균일한 밝기 문제를 고려하지 않은 채, 밝기 기반의 Active Contour 모델을 적용하여 분할의 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNA 와 Actin 채널 간 상관성을 고려하여, DNA 채널 정보를 통해 Actin 채널 내부의 밝기를 균일하게 보정함으로써 밝기 기반의 Active Contour 모델이 세포 분할에 잘 적용 될 수 있는 전처리 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안 전처리 과정을 거친 세포 분할 방법의 성능이 기존 방법에 비해 객관적, 주관적으로 크게 향상됨을 증명한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.209-215
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• 2020

본 논문에서는 에지 향상과 활성 윤곽선을 이용한 용접 비드 영상의 영역화 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 에지 향상을 위하여 고주파 필터링과 대비개선을 수행하며, 이후 활성 윤곽선 방법을 적용하면 용접비드만의 영역을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 고주파 필터링을 통하여 에지를 검출하며, 대비 개선을 이용하여 검출된 에지를 강화한다. 이렇게 에지 정보를 향상시킨 후에 활성 윤곽선 방법을 적용하여 용접비드 영역을 추출할 수 있다. 제안 알고리즘은 용접 비드 영역화를 위한 기존의 방법들 보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 알고리즘의 객관적 신뢰성을 위해 기존의 다양한 고주파 필터링 방법들과 비교하여 용접 비드 영역화가 우수함을 확인하였다. 제안된 방법은 영역화된 용접 비드에 대해 추가적인 절차를 통하여 용접 비드의 품질 평가를 하는데 있어 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.295-298
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• 1995

We performed a research to improve the performance of active bar model which is used in tracking algorithm. Active bar model is a simplified model of snake model. If we used the sctive bar model, the numerical procedure for real time tracking problem can be carried out faster than snake model. However the demerit of active bar algorithms is that we can't used the provious image data because each time it has to reconstruct the active bar. In this paper we proposed advanced algorithm for active bar model. The proposed model can improve tracking abilities by preserving the active bar during the process and changing the energy functional.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권11C호
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• pp.1088-1097
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• 2003

본 논문에서는 능동윤곽모델(active contour model)로 잘 알려져 있는 스네이크(snakes)알고리즘을 MPEG-4 기반의 스테레오 영상의 객체분할에 적용하는 방법을 제안한다. 일반적으로 2차원 영상에 적용하는 기존 스네이크 알고리즘은 객체의 윤곽이 아닌 주변의 영향으로 만족할 만한 결과를 얻지 못한다. 따라서 관심 객체의 윤곽선에 가까이 초기 스네이크 포인트를 사용자가 직접 설정해야 한다. 본 논문에서는 스테레오 영상의 변이(disparity)정보를 이용하여 객체의 윤곽선 주위의 영향을 줄여 객체분할의 성능을 개선하였고, 사용자가 영역설정을 통해 초기 스네이크 포인트를 자동으로 설정할 수 있게 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권5호
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• pp.195-200
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• 2014

능동 개체 윤곽 추출의 대표적인 방법은 스네이크(Snake)와 레벨 셋(Level Set) 기술이다. 일반적으로 스네이크는 속도는 빠르나 개체 위상을 처리하는 데 제약이 있다. 그러나 레벨 셋은 속도는 느리지만 개체 위상에 관계없이 잘 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 빠르고 복잡한 위상을 처리하기 위해 두 방법의 장점을 이용한 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 스네이크를 사용하여 빠르게 개체의 대략적인 윤곽을 추출한 후 레벨 셋을 두 번째 적용하여 복잡한 개체 윤곽을 정확하게 추출한다. 제안한 알고리즘은 다양한 위상을 갖는 5개의 이진영상 및 2개의 자연영상에 적용하여 속도 및 윤곽 추출이 개선된 것을 보여 준다.