• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.261-264
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• 2019

경계선 추적을 통해서 결정된 영역의 내부를 래스터 스캔하면서 내부를 일정한 값으로 채워 넣는데 이를 '색칠하기(blob coloring)'라고 하며 보통은 '연결 성분 라벨링(Connected Region labeling)'라 부른다. 이 과정은 각 독립적인 영역들을 고유의 라벨 값으로 구분하여 표시하게 된다. 본 논문에서는 래스터 스캔 결과로 산출된 동치테이블을 동일한 라벨끼리 그룹화 하는데 수많은 그룹이 서로 얽혀서 복잡하므로 신속하고 간단하게 처리할 수 있는 개선된 알고리즘을 제안하고자 한다. 동치테이블 내에서 동일한 그룹으로 묶기 위한 이동 절차를 8단계 알고리즘으로 제시하고 이에 따른 수행 결과를 보여준다.

• Current Optics and Photonics
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• 제3권3호
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• pp.220-226
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• 2019

A novel speckle-shifting ghost imaging (SSGI) technique is proposed in this paper. This method can effectively extract the edge of an unknown object without achieving its clear ghost image beforehand. However, owing to the imaging mechanism of SSGI, the imaging result generally contains serious noise. To solve the problem, we further propose a simple and effective method to remove noise from the speckle-shifting ghost image with a connected-region labeling (CRL) algorithm. In this method, two ghost images of an object are first generated according to SSGI. A threshold and the CRL are then used to remove noise from the imaging results in turn. This method can retrieve a high-quality image of an object with fewer measurements. Numerical simulations are carried out to verify the feasibility and effectiveness.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제15권1호
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• pp.49-52
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• 2017

Ganglion cysts are benign soft tissues usually encountered in the wrist. In this paper, we propose a method to extract a ganglion cyst region from ultrasonography images by using image segmentation. The proposed method using the possibilistic c-means (PCM) clustering method is applicable to ganglion cyst extraction. The methods considered in this thesis are fuzzy stretching, median filter, PCM clustering, and connected component labeling. Fuzzy stretching performs well on ultrasonography images and improves the original image. Median filter reduces the speckle noise without decreasing the image sharpness. PCM clustering is used for categorizing pixels into the given cluster centers. Connected component labeling is used for labeling the objects in an image and extracting the cyst region. Further, PCM clustering is more robust in the case of noisy data, and the proposed method can extract a ganglion cyst area with an accuracy of 80% (16 out of 20 images).

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.625-635
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• 2005

본 논문에서는 흥부 CT 영상에서 폐 부위를 효율적으로 자동 분할하기 위한 하이브리드 접근기법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 2, 3차원 자동 씨앗 영역성장법과 저해상도 연결요소 레이블링을 통하여 폐와 기관지를 분할한다. 두 번째, 2차원 형태학적 연산을 반복 적용하여 폐와 기관지를 분리한 후 저해상도 연결요소 레이블링을 이용하여 폐만 분할한다. 세 번째, 영상차감 기법을 사용한 폐 영역 보정을 통해 보다 정확한 폐 영역을 얻는다. 실험에서는 5명의 환자로부터 얻은 10개의 흉부 CT 영상을 사용하여 제안방법의 정확성과 효율성을 평가한다. 제안한 자동 분할 기법의 적용 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교함으로써 정확성을 평가하고, 수행시간과 메모리 사용량을 분석하여 제안방법의 효율성을 평가한다. 제안한 저해상도 연결요소 레이블링을 사용했을 때 수행시간은 평균 31.4초, 최대 메모리 사용량은 평균 196.75MB가 단축된다. 본 제안방법은 혈관에 생기는 빈 공간을 막아주는 추가작업 없이 효율적으로 자동 폐 분할을 수행한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권5호
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• pp.95-107
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• 1994

A new efficient contour following algorithm for connected-component labeling processing is proposed. The basic idea of the algorithm is that the total number of downward chain codes is the same as one of upward chain codes along the closed contour. If the chain code direction is upward, then region start mark is assigned at the chain code departure pixel and if the chain code is downward, then region end mark is assigned at the chain code arrival pixel. The proposed algorithm extracts directly the contour information from only the current direction information of chain. This makes the algorithm simple and fast and requires less memory with comparison to the conventional algorithms.The proposed contour following algorithm can be applied to the various kind of image processing such as region filling, restoration and region feature extraction.

• International Journal of Contents
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• 제8권1호
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• pp.30-38
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• 2012

Text extraction and binarization are the important pre-processing steps for text recognition. The performance of text binarization strongly related to the accuracy of recognition stage. In our proposed method, the first stage based on line detection and shape feature analysis applied to locate the position of a business card and detect the shape from the complex environment. In the second stage, several local regions contained the possible text components are separated based on the projection histogram. In each local region, the pixels grouped into several connected components based on the connected component labeling and projection histogram. Then, classify each connect component into text region and reject the non-text region based on the feature information analysis such as size of connected component and stroke width estimation.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.127-133
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• 2011

자연영상에 내포되어 있는 문자는 다양한 내용을 표현하는 중요한 정보이다. 기존의 문자 검출 알고리즘은 영상의 복잡도와 주변의 조명, 문자와 유사한 배경색 등의 환경에서 문자영역을 검출하지 못하는 문제점이 있으므로 본 논문에서는 에지 및 형태학적 재구성에 의한 연결요소를 이용한 자연영상에 포함된 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로, 명암도 영상에서 캐니에지(Canny-Edge) 검출기를 이용한 에지 성분과 형태학적 연산에 의한 지역적 최소/최대값을 갖는 연결요소를 검출하고, 각각 검출된 연결성분을 레이블링하고, 레이블링 된 각 성분에 대해 문자가 갖는 특징을 이용한 후보 문자영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 후보 문자 영역을 서로 합병하여 하나의 후보 문자 영역을 생성하고, 후보 문자 영역의 인접성과 유사성으로 후보 문자 영역을 검증하여 최종 문자 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 에지 및 연결요소 성분을 이용한 방법은 문자영역 검출의 정확성이 개선되었다.

• 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.

• 센서학회지
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• 제12권3호
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• pp.128-138
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• 2003

본 연구에서는 택배물의 분류를 위한 자동화 시스템에서 주소 영역 검출 알고리즘을 제안하였다. 주소 영역 검출을 위한 알고리즘에서는 대상 영상이 매우 크기 때문에 수행 시간의 단축을 위하여 택배 라벨부분을 포함하는 제한된 범위인 관심영역 (Region of interesting: ROI)을 구한 후, 관심영역 내에서 모든 알고리즘이 수행되도록 한다. 주소 영역 검출을 위하여 택배 라벨의 특징인 주소 영역을 둘러싸고 있는 테두리선을 이용한다. 이진화 (thresholding) 과정과 라벨링 (labeling) 과정을 통하여 획득된 영상에서 주소 영역의 테두리선과 그 밖의 성분들을 각각 독립된 연결성분들 (connected components)로 검출한다. 주소 영역을 둘러싸는 테두리선의 기하학적인 특징을 이용하여 여러 개의 연결성분들 중에서 주소 영역을 둘러싸는 테두리선을 분리한다. 마지막으로 원 영상과 분리된 테두리선 부분과의 논리적 곱을 이용하여 주소 영역을 최종적으로 검출하게 된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.794-803
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• 2009

In this paper, we will present a container auto-landing system, the system use the stereo camera to measure the container depth information. And the container region can be detected by using its hough line feature. In the line feature detection algorithm, we will detect the parallel lines and perpendicular lines which compose the rectangle region. Among all the candidate regions, we can select the region with the same aspect-ratio to the container. The region will be the detected container region. After having the object on both left and right images, we can estimate the distance from camera to object and container dimension. Then all the detect dimension information and depth inform will be applied to reconstruct the virtual environment of crane which will be introduce in this paper. Through the simulation result, we can know that, the container detection rate achieve to 97% with simple background. And the estimation algorithm can get a more accuracy result with a far distance than the near distance.