• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.358-363
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• 2009

자연이미지로부터 텍스트 영역 검출은 다양한 응용분야에 활용됨으로 이 분야의 많은 연구가 필요하다. 최근의 연구 방법은 에지 및 연결요소 기반 방법을 결합하는 다양한 알고리즘을 이용하여 텍스트 영역을 검출하고 있다. 그러므로 본 논문은 이러한 결합방법으로 에지 및 국부적 최소/최대 변환 방법을 이용하여 텍스트 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 명도 이미지로부터 에지 및 국부적 최소/최대 연결성분을 검출하고, 에지 및 국부적 최소/최대 연결성분을 레이블화한다. 레이블된 영역을 분석하여 텍스트 후보 영역을 검출하고, 검출된 각각의 텍스트 후보 영역을 결합하여 단일 텍스트 후보 이미지를 생성한다. 텍스트 후보 개별문자의 인접성 및 유사도를 비교하여 검증함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 알고리즘은 에지 요소 및 국부적 최소/최대 연결요소 검출 방법을 결합하여 자연 이미지로부터 텍스트 영역 검출의 정확도 및 재현률을 향상할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.942-952
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• 2006

본 논문에서는 흉부 CT 영상의 밝기값 정보를 사용하여 폐 구조물을 자동 분할하기 위한 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 다섯 단계로 구성된다. 첫 번째, 영상의 밝기값 차이를 이용하여 폐 구조물을 분할하기 위해 최적 임계값 기법을 사용하여 임계값을 계산한다. 두 번째, 흉부 CT 영상에 2차원 영역성장법의 역 연산을 사용하여 배경으로부터 흉부를, 흉부로부터 기관지 및 폐를 단계적으로 분할한다. 이 때, 밝기값이 비슷한 다른 영역들을 3차원 연결화소군 레이블링을 통해 제거한다. 세 번째, 흉부 CT 영상에 3차원 분기 기반 영역성장법을 적용하여 기관과 좌우 기관지를 분할한다. 네 번째, 기관지 및 폐에서 기관지를 영상 감산함으로써 정확한 폐 영역을 얻는다. 마지막으로, 히스토그램 분석을 통해 임계값을 계산하고 기관지 및 폐에 밝기값 기반 임계값 기법을 적용하여 폐혈관을 분할한다. 제안방법의 정확성을 검증하기 위해 폐, 기관지, 폐혈관의 분할 결과에 대해 육안평가를 수행한다. 제안한 3차원 분기 기반 영역성장법을 통한 기관지 분할 결과를 평가하기 위해 기존 영역성장법으로 분할한 결과와 비교한다. 실험 결과는 제안 분할 방법이 폐, 기관지, 폐혈관을 자동으로 정확하게 추출함을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.75-81
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• 2012

고해상도 위성영상에 내재된 도로 영역의 추출에 있어서 이진화, 잡음 제거, 색처리 등의 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대한 도로 영역 식별 작업은 가장 중요한 과정이다. 따라서 본 논문에서는 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대해서 대뇌 시각영역에서 발견되는 신경 세포(Neuron cell)의 방향-선택적 인지 기능을 계산 모델화한 공간필터(Orientation-selective spatial filter)를 적용하여 도로 영역을 식별하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 결과 고립된 연결 성분으로 라벨링 된 각각의 도로후보 영역에 대해서 신경 세포형 방향 필터를 적용한 후, 강한 방향 성분이 인지된 영역을 도로 영역으로 식별한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서는 위성영상으로부터 추출된 도로 후보 영역에 대해서 도로, 비도로 부류의 혼동 행렬(Confusion matrix)을 이용한 식별 정확 및 오류율을 측정하여 보인다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방향 선택적 필터 기반의 방법은 추출된 도로 후보 영역에 대해서 92% 이상의 도로 식별 정확성을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.173-181
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• 2014

본 논문은 흉부 CT에서 폐, 기관지 및 폐혈관을 자동으로 분할 할 수 있는 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 방법은 3단계로 진행된다. 첫째는 최적 임계값과 3차원 레이블링을 통한 영역성장법으로 폐 및 기관지를 분할한다. 둘째는 기관지의 형태학적 정보를 활용하여 기관지의 첫 번째 분기점(용골)까지는 차감연산으로, 이후부터는 가변적 임계값 기법을 적용하여 기관지를 분할한다. 셋째는 폐에 대한 복원 과정으로 좌/우측 폐를 분리하고, 개선된 롤링 볼 알고리즘을 적용하여 폐 외곽의 이상 유무를 확인하며, 이상이 발견되면 그 부분을 제거하고, 2차 다항식 형태로 폐 외곽을 연결시킴으로서 정상적인 폐로 복원한다. 마지막으로 폐혈관은 임계 값 기법의 3 차원 레이블링과 3 차원 영역성장법을 적용하여 분할하였다. 시뮬레이션 결과 폐 주변조직의 손실 없이 정확하게 분할됨을 확인 할 수 있었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권4호
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• pp.195-204
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• 2014

This paper presents the depth evaluation for object detection by automated assembling robots. Pattern distortion analysis from a structured light system identifies an object with the greatest depth from its background. An automated assembling robot should prior select and pick an object with the greatest depth to reduce the physical harm during the picking action of the robot arm. Object detection is then combined with a depth evaluation to provide contour, showing the edges of an object with the greatest depth. The contour provides shape information to an automated assembling robot, which equips the laser based proxy sensor, for picking up and placing an object in the intended place. The depth evaluation process using structured light for an automated electronics assembling robot is accelerated for an image frame to be used for computation using the simplest experimental set, which consists of a single camera and projector. The experiments for the depth evaluation process required 31 ms to 32 ms, which were optimized for the robot vision system that equips a 30-frames-per-second camera.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권12C호
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• pp.1157-1164
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• 2006

본 논문에서는 마이크로 BGA의 패키지와 볼의 정확한 위치와 사이즈를 측정하기 위한 방법을 제안하였다. 정확하게 BGA의 결함을 찾아내기 위해, 패키지와 볼의 위치를 찾아내는데 중점을 두었다. 라벨링한 후, 특징 파라미터를 이용하여 패키지와 볼 성분만을 검출하였다. 패키지 부분을 검출한 후, 패키지에 대한 정보를 입력 파라미터로 사용하여 사각형 모델로 패키지의 사이즈를 측정하였다. 또한 볼 부분을 검출한 후, 볼 부분에 대한 정보를 입력 파라미터로 사용하여 원형 모델로 볼의 위치와 지름을 측정하였다. 실제 길이를 측정하기 위하여 landmark에 근거한 calibration을 수행하였으며 SEM으로 볼을 측정한 데이터를 기준으로 측정치와 비교하였다. 위의 실험으로부터 제안 기법에 의한 볼의 반지름 측정값의 정확도가 평균 94%가 되는 사실을 확인하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.92-98
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• 2022

This paper proposes a new method of the traffic signal detection and the recognition in an HSI color model. The proposed method firstly converts a ROI image in the RGB model to in the HSI model to segment the color of a traffic signal. Secondly, the segmented colors are dilated by the morphological processing to connect the traffic signal light and the signal light case and finally, it extracts the traffic signal light and the case by the aspect ratio using the connected component analysis. The extracted components show the detection and the recognition of the traffic signal lights. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. The system was fixedly installed in a moving vehicle, and it recorded a video like a vehicle black box. Each frame of the recorded video was extracted, and then the proposed method was tested. The results show that the proposed method is successful for the detection and the recognition of traffic signals.

• 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.

• 동력기계공학회지
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• 제20권4호
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• pp.32-37
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• 2016

This paper proposes two measurement methods for injured rate of fish surface using color image segmentation method based on K-means clustering algorithm and Otsu's threshold algorithm. To do this task, the following steps are done. Firstly, an RGB color image of the fish is obtained by the CCD color camera and then converted from RGB to HSI. Secondly, the S channel is extracted from HSI color space. Thirdly, by applying the K-means clustering algorithm to the HSI color space and applying the Otsu's threshold algorithm to the S channel of HSI color space, the binary images are obtained. Fourthly, morphological processes such as dilation and erosion, etc. are applied to the binary image. Fifthly, to count the number of pixels, the connected-component labeling is adopted and the defined injured rate is gotten by calculating the pixels on the labeled images. Finally, to compare the performances of the proposed two measurement methods based on the K-means clustering algorithm and the Otsu's threshold algorithm, the edge detection of the final binary image after morphological processing is done and matched with the gray image of the original RGB image obtained by CCD camera. The results show that the detected edge of injured part by the K-means clustering algorithm is more close to real injured edge than that by the Otsu' threshold algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.255-262
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• 2002

윤곽선 시퀀스는 임의 형상을 간단하면서도 정확하게 표현할 수 있는 좋은 표현법이 될 수 있다. 그러나, 형상을 구성하는 화소로부터 쉽게 구할 수 있는 면적, 무게중심, 오리엔테이션 방향, 투영 히스토그램 등과 같은 형상 특징들을 윤곽선 시퀀스로부터 직접 구하기는 어렵기 때문에, 윤곽선 시퀀스를 임의 형상에 대한 표현법으로 잘 사용하지 못하였다. 본 논문에서는 형상 내부의 연속된 화소들로 구성된 수직(또는 수평)의 라인 세그먼트를 의미하는 크로스 섹션 개념을 이용하여, 윤곽선 시퀀스로부터 형상 특징들을 쉽게 구할 수 있음을 보인다. 윤곽선 시퀀스를 한번 순차적으로 탐색함으로써 크로스 섹션을 효율적으로 구할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 이진 영상으로부터 여러 형상의 윤곽선 시퀀스를 자동으로 추출할 수 있는 효율적인 방법도 함께 제안한다. 제안된 방법들은 형상 내부에 홀(hole)이 있는 경우에도 적용할 수 있다. 결과적으로, 윤곽선 시퀀스가 임의 형상 영역에 대한 매우 효과적인 표현이 될 수 있음을 밝힌다.