• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.18-25
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• 2011

이미지로부터 중요 객체를 추출하는 것은 추적, 분할, 적응적 압축, 내용기반 검색과 같은 멀티미디어 처리에 있어서 매우 중요한 부분이며, 현재 이에 관한 많은 연구가 진행 되고 있다. 중요 객체 추출을 위한 방법으로 Saliency Map을 이용한 방법이 있다. 이 방법에서는 일반적으로 이진화된 Saliency Map을 이용하여 어떤 화소가 중요 객체 내부인가 아닌가를 표시한다. 따라서 이 방법은 이진화를 위한 임계값의 선택이 성능에 매우 중요한 영향을 끼친다. 기존 연구에서는 일반적으로 휴리스틱 방법을 이용하여 임계값을 결정하거나 매개변수로 임계값을 조정하는 방법이 사용되었다. 그러나 하나의 임계값 적용은 이미지 안의 다수의 객체가 포함되어 있는 경우 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선할 수 있는 Otsu 임계값을 이용한 전역적인 최적 임계값을 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 Otsu 임계화 방법은 단일-계층에 적용할 수 있는 Otsu 방법과 이를 확장하여 다중-계층에도 적용할 수 있는 Otsu 방법이다. 제안한 방법을 기존의 Saliency Map 모델에 적용한 결과 성능이 개선되었음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.163-174
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• 2004

치과 분야에서는 치아교정이나 수술 시뮬레이션을 위해서 각 치아를 개별적으로 조작할 수 있는 3차원 치아모델이 필요하다. 치아 CT 영상으로부터 이러한 치아모델의 재구성을 위해서는 각 치아를 이웃한 치아나 치조골로부터 정확하게 분리할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 치아 영역을 효과적으로 분리하기 위한 영상정규화 방안과 최적임계화방안을 제안한다. 제안된 방법은 연속적인 CT 영상 슬라이스들에서 치아영역의 형태와 밝기는 점진적으로 변한다는 사실을 근거로 이전 슬라이스에서 추정된 임계치를 이용하여 현 슬라이스의 임시치아경계를 결정하고 이것을 바탕으로 보다 정확한 임계치를 계산한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.133-140
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• 2004

최근 치과 분야의 정보화는 환자자료와 진단영상의 취득과 관리 등을 포함하는 통합 정보화시스템으로써 급속히 발전되었다. 이러한 시스템이 성공하기 위해선 의사가 정확하게 질환을 진단하고 치료하도록 양질의 정보를 제공하며 환자들에게 필요한 고가의 치료를 효과적으로 설득할 수 있는 기능이 확보되어야 한다. 이러한 측면에서 치과분야 시뮬레이션이 가능한 3차원 재구성된 치아모델이 필요하다 치과분야의 치아조작은 대부분 개별 치아 단위로 이루어진다. 따라서 3차원 치아 재구성 시스템은 개변치아의 영역분할과 치아에 맞는 재구성기술이 요구된다. 본 논문에서 적응 최적 임계화를 사용한 치아단위 영역분할 방안과 분할된 경계를 사용한 윤곽선 기반방식의 치아 재구성방안을 제안한다. 즉, 연속된 CT영상에서 개별치아 영역을 정확히 분할하기 위해 슬라이스마다 적응적으로 결정된 최적의 임계치를 사용하여 각 치아를 인접한 이웃 치아와 치조골로부터 분리한다. 분할결과는 3차원 재구성되어 개별 치아를 조작하는 사용자의 입력에 따라 3차원 공간상에서 치아의 이동, 발거 동작을 바탕으로 치과 진료의 시뮬레이션을 가능하게 한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.738-744
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• 2016

In this paper, a robust visual odometry system has been proposed and implemented in an environment with dynamic illumination. Visual odometry is based on stereo images to estimate the distance to an object. It is very difficult to realize a highly accurate and stable estimation because image quality is highly dependent on the illumination, which is a major disadvantage of visual odometry. Therefore, in order to solve the problem of low performance during the feature detection phase that is caused by illumination variations, it is suggested to determine an optimal threshold value in the image binarization and to use an adaptive threshold value for feature detection. A feature point direction and a magnitude of the motion vector that is not uniform are utilized as the features. The performance of feature detection has been improved by the RANSAC algorithm. As a result, the position of a mobile robot has been estimated using the feature points. The experimental results demonstrated that the proposed approach has superior performance against illumination variations.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.51-57
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• 1999

본 논문에서는 불균등 대비 영상에서 국소 영역별 대비개선과 문턱치 평면의 쌍선형 보간을 이용한 효과적인 적응 이진화 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저 영상을 국소 영역으로 나누고, 영역별로 흐리거나 대비가 낮은 부분의 명도차를 증대시켜 전체적으로 대비를 개선한 후, 대비 개선된 국소 영역별 명도 분포로부터 해당 영역의 최적 문턱치를 구하였다. 국소 영역간에 이웃하는 문턱치들을 쌍선형 보간하여 전역적으로 영역별 문턱치들간의 불연속성을 없앰으로써 불균등 대비 영상에 대해서도 관심 영역이나 문자 부분에서의 불연속을 줄이도록 하였다. 불균등 대비를 갖는 일반문서 및 PCB나 웨이퍼상의 문자 영상을 제안한 방법과 기존 방법으로 이진화한 영상들로부터 문자들을 추출하고, 동일 조건하에서 같은 역전파 신경회로망으로 인식 실험하여 제안한 방법의 실효성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.51-61
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• 2004

치과 분야에서 치아가 개별적으로 조작될 수 있는 3차원 치아 모델은 치과 치료와 시술 시뮬레이션을 위해 중요한 요소이다. CT영상으로부터 이러한 치아 모델을 재구성하기 위해서는 각 치아의 경계를 정확하게 분할할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 3차원 재구성 시스템에서 사용되는 임계화 방법은 치아들과 치아와 비슷한 밝기의 치조골이 서로 인접해서 나타나는 CT 영상열에서 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 CT영상에서 부드러운 치아 경계를 추출하기 위해 B-spline 곡선 적합을 이용한 치아 분할 방법을 제안한다. 성공적인 적합을 위해서 이전 슬라이스의 분할정보와 적응 최적 임계화 방법을 기반으로 한 초기경계 생성방법을 제안한다. 그리고 적합과정에서 이웃한 유사한 물체에 적합되는 것을 줄일 수 있는 유전자 알고리즘을 이용한 B-spline 적합방법을 제안한다. 평가결과 제안된 알고리즘은 개별치아의 경계를 성공적으로 검출하였으며 이를 이용하여 시술과 치료 과정의 시뮬레이션을 위한 치아의 3차원 모델을 정확하고 부드럽게 생성할 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.35-41
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• 2018

In this paper, we propose a swarm-based possibilistic c-means(PCM) algorithm in order to overcome the problems of PCM, which are sensitiveness of clustering performance due to initial cluster center's values and producing coincident or close clusters. To settle the former problem of PCM, we adopt a swam-based global optimization method which can be provided the optimal initial cluster centers. Furthermore, to settle the latter problem of PCM, we design an adaptive thresholding model based on the optimized cluster centers that yields preliminary clustered and un-clustered dataset. The preliminary clustered dataset plays a role of preventing coincident or close clusters and the un-clustered dataset is lastly clustered by PCM. From the experiment, the proposed method obtains a better performance than other PCM algorithms on a simulated magnetic resonance(MR) brain image dataset which is corrupted by various noises and bias-fields.

• 한국정보컨버전스학회:학술대회논문집
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• 한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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• pp.145-150
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• 2008

This thesis explores the problem of reconstructing a three-dimensional(3D) scene given a set of images or image sequences of the scene. It describes efficient methods for the 3D reconstruction of static and dynamic scenes from stereo images, stereo image sequences, and images captured from multiple viewpoints. Novel methods for image-based and volumetric modelling approaches to 3D reconstruction are presented, with an emphasis on the development of efficient algorithm which produce high quality and accurate reconstructions. For image-based 3D reconstruction a novel energy minimisation scheme, Iterated Dynamic Programming, is presented for the efficient computation of strong local minima of discontinuity preserving energyy functions. Coupled with a novel morphological decomposition method and subregioning schemes for the efficient computation of a narrowband matching cost volume. the minimisation framework is applied to solve problems in stereo matching, stereo-temporal reconstruction, motion estimation, 2D image registration and 3D image registration. This thesis establishes Iterated Dynamic Programming as an efficient and effective energy minimisation scheme suitable for computer vision problems which involve finding correspondences across images. For 3D reconstruction from multiple view images with arbitrary camera placement, a novel volumetric modelling technique, Embedded Voxel Colouring, is presented that efficiently embeds all reconstructions of a 3D scene into a single output in a single scan of the volumetric space under exact visibility. An adaptive thresholding framework is also introduced for the computation of the optimal set of thresholds to obtain high quality 3D reconstructions. This thesis establishes the Embedded Voxel Colouring framework as a fast, efficient and effective method for 3D reconstruction from multiple view images.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제1권1호
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• pp.37-40
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• 2014

Purpose For living donor liver transplantation, liver segmentation is difficult due to the variability of its shape across patients and similarity of the density of neighbor organs such as heart, stomach, kidney, and spleen. In this paper, we propose an automatic segmentation of the liver using multi-planar anatomy and deformable surface model in portal phase of abdominal contrast-enhanced CT images. Method Our method is composed of four main steps. First, the optimal liver volume is extracted by positional information of pelvis and rib and by separating lungs and heart from CT images. Second, anisotropic diffusing filtering and adaptive thresholding are used to segment the initial liver volume. Third, morphological opening and connected component labeling are applied to multiple planes for removing neighbor organs. Finally, deformable surface model and probability summation map are performed to refine a posterior liver surface and missing left robe in previous step. Results All experimental datasets were acquired on ten living donors using a SIEMENS CT system. Each image had a matrix size of $512{\times}512$ pixels with in-plane resolutions ranging from 0.54 to 0.70 mm. The slice spacing was 2.0 mm and the number of images per scan ranged from 136 to 229. For accuracy evaluation, the average symmetric surface distance (ASD) and the volume overlap error (VE) between automatic segmentation and manual segmentation by two radiologists are calculated. The ASD was $0.26{\pm}0.12mm$ for manual1 versus automatic and $0.24{\pm}0.09mm$ for manual2 versus automatic while that of inter-radiologists was $0.23{\pm}0.05mm$. The VE was $0.86{\pm}0.45%$ for manual1 versus automatic and $0.73{\pm}0.33%$ for manaual2 versus automatic while that of inter-radiologist was $0.76{\pm}0.21%$. Conclusion Our method can be used for the liver volumetry for the pre-surgery planning of living donor liver transplantation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.697-705
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• 2014

본 논문에서는 비전기반 물체의 폭 측정과 그 응용을 위해 광절단법을 이용한 측정방법에 대해 제안한다. 측정 대상은 트레드이며 자동차 타이어의 가장 바깥쪽 면을 의미한다. 전체 시스템은 두 개의 과정으로 구성되는데 교정과정과 검출과정으로 구성된다. 교정과정에서는 카메라 평면과 레이저 평면간의 변환 관계를 규명하고 왜곡 파라미터를 추출한다. 이때 정교하게 제작된 테스트패턴인 지그가 필요하다. 검출과정에서는 레이저가 비추는 영역을 추출하기 위해 배경영역의 화소 분포에 따라 적응식 임계방법을 적용한다. 다음으로 검출된 영역에 세선화 알고리즘을 적용하여 트레드의 숄더와 끝을 검출한다. 최종적으로 숄더와 전체 폭은 호모그래피와 왜곡계수를 이용하여 폭을 계산한다.