• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• v.2 no.1
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• pp.17-25
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• 2015

Purpose In this paper, we propose a robust 3D vessel tracking algorithm by utilizing an active contour model and unscented Kalman filter which are the two representative algorithms on segmentation and tracking. Materials and Methods The proposed algorithm firstly accepts user input to produce an initial estimate of vessel boundary segmentation. On each Computed Tomography Angiography (CTA) slice, the active contour is applied to segment the vessel boundary. After that, the estimation process of the unscented Kalman filter is applied to track the vessel boundary of the current slice to estimate the inter-slice vessel position translation and shape deformation. Finally both active contour and unscented Kalman filter are inter-operated for vessel segmentation of the next slice. Results The arbitrarily shaped blood vessel boundary on each slice is segmented by using the active contour model, and the Kalman filter is employed to track the translation and shape deformation between CTA slices. The proposed algorithm is applied to the 3D visualization of chest CTA images using graphics hardware. Conclusion Through this algorithm, more opportunities, giving quick and brief diagnosis, could be provided for the radiologist before detailed diagnosis using 2D CTA slices, Also, for the surgeon, the algorithm could be used for surgical planning, simulation, navigation and rehearsal, and is expected to be applied to highly valuable applications for more accurate 3D vessel tracking and rendering.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.8
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• pp.3654-3659
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• 2012

Active contour model or snake is widely used for segmentation method in the area of the image processing and computer vision. The main problem in the active contour model is that results are very dependent to the closet points of the numbers and the location in initial step. Especially, in case of balloon-like active contour model, the small region which consist of intial closet points are expanded until the edge is reached. It is a serious problem because the considered region are huge with limited points. To solve this problem, in this paper, we propose the method that the number of closet points could be change based on the distance between points.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2396-2398
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• 2001

Active contour로 알려져 있는 snake는 반복적인 계산으로 이미지상에서 찾고자 하는 물체의 외곽선에 수렴하는 contour로 이미지 상의 물체의 외곽선으로부터 발생하는 외부 에너지(external energy)와 contour 자체로부터 기인하는 내부 에너지(internal energy)를 최소화하는 방향으로 움직인다. 그러나 물체의 윤곽선으로부터 발생하는 외부 에너지는 찾고자 하는 물체뿐만 아니라 주위의 다른 물체로부터도 발생하므로 만일 추적하고자 하는 물체의 주변에 다른 물체들이 존재한다면 snake은 올바르게 동작하지 않게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 물체의 색상정보를 이용하는 방식을 제안하였다. 물체의 색상 정보는 물체의 고유한 특성 중의 하나로 본 논문에서는 색상정보를 이용하여 원래의 이미지를 찾고자 하는 물체의 색상과 얼마나 유사한가를 나타내는 확률 이미지로 변환하였다. 이렇게 변환된 확률 이미지 상에서 snake 알고리즘을 적용함으로써 배경의 다른 물체로부터 발생하는 외부 에너지를 효과적으로 제거할 수 있다. 또한 본 논문에서는 물체가 이동함에 따라 변화하는 색상 정보를 지속적으로 갱신함으로써 물체의 추적이 효과적으로 이루어지도록 하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05b
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• pp.531-534
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• 2012

본 논문에서는 Active Contour 기반의 영역 분할에서 이미지의 초점값을 이용하여 분할된 영역 사이의 경계를 생성하여 기존의 Active Contour에서 발생할 수 있는 중첩 객체의 동일 객체 인식을 방지하는 기법을 제안한다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽을 검출하여 윤곽을 기준으로 영상을 분할하지만 중첩되거나 근접한 객체에서의 분할이 정확하게 이루어지지 않아 동일 객체로 인식하는 단점이 있다. 이러한 객체에서의 분할을 위해 영상의 초점값을 이용하여 영상 내에 존재하는 객체의 유사 경계 영역을 생성하고 Active Contour의 결과에 적용하여 경계를 생성한 뒤 초점값 적용으로 인해 생성될 수 있는 홀 영역을 hole filling 과정을 수행하여 보완함으로써 보다 정확한 객체를 추출하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.5 no.3
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• pp.575-591
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• 2011

We present a novel active contour-based two-pass approach to extract smooth feature regions from a triangular mesh. In the first pass, an active contour formulated in level-set surfaces is devised to extract feature regions with rough boundaries. In the second pass, the rough boundary curve is smoothed by minimizing internal energy, which is derived from its curvature. The separation of the extraction and smoothing process enables us to extract feature regions with smooth boundaries from a triangular mesh without user's initial model. Furthermore, smooth feature curves can also be obtained by skeletonizing the smooth feature regions. We tested our algorithm on facial models and proved its excellence.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.215-218
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• 2002

영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 영상분할에 대한 연구는 일반적으로 픽셀중심, 에지기반, 영역기반 그리고 모델기반의 영역에서 이루어져왔다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 에지기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 그라디언트 함수 기반의 영상추출은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 객체를 검출하는데는 그 한계를 보이고 있다. 이런 한계를 극복하고자 제안된 방법이 Mumford-Shah equation과 Lipshitz 함수를 이용한 Chan과 Vese의 Active Contour Model이다. 그런데 이 모델은 잡영이 많고 경계선이 뚜렷하지 않은 영상을 분할하는데는 효과적이나, 불균형적 조명이 있는 영상에서 객체를 분리해 내는데는 한계를 보이고 있다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 불균형적인 영상을 균일화하는 방법을 Chan과 Vese의 Active Contour 방식을 적용하기 전에 적용 시켜 영상 내 객체를 보다 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.4 no.1
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• pp.31-40
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• 1998

Active Contour Model(ACM) is an efficient method for segmenting an object. The main shortcoming of ACM is that its result is very dependent on the shape and location of an initial contour. To overcome this shortcoming, a new segmentation algorithm is proposed in this paper. The proposed algorithm uses B-splines to describe the active contour and applies Simulated Annealing (SA) and Genetic Algorithm(GA) as energy minimization techniques. We tried to overcome the initialization problem of traditional ACM and compared the result of ACM using GA and that using SA with 2D synthetic binary images. CT and MR images.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2405-2407
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• 2001

In this paper, we apply and evolutionary computation(EC), probabilistic optimization algorithm, to active contour. A number of problems exist associated with such as algorithm initialization, existence of local minima, non-convex search space, and the selection of model parameters in conventional models. We propose an adequate fitness function for these problems. The determination of fitness function adequate to active contour using EC is important in search capability. As a result of applying the proposed method to non-convex object shape, we improve the unstability and contraction phenomena, in nature, of snake generated in deformable contour optimization.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.153-156
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• 2003

This paper proposes a video tracking method for a deformable moving object using an active contour model. In order to decide the convergent directions of the contour points automatically, a new energy function based on a frame difference map and an updating rules of the frame difference map are presented. Experimental results on a set of synthetic and real image sequences showed that the proposed method can fully track a speedy deformable object while extracting the boundary of the object exactly in every frame.