• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제4권4호
• /
• pp.77-85
• /
• 1999

본 논문은 Kass가 제안한 수식을 수정했다. 첫 번째로, 물체의 내부나 외부에 초기 값을 설정할 수 있도록 하였으며, 물체의 윤곽선을 보다 빨리 쉽게 추출할 수 있고 에지가 강한 곳으로 움츠려드는 것을 개선하였다. 두 번째로 내부에너지 수식을 개선하였고, $3{times}3$ 행렬을 사용하였다. 세 번째로 에너지 항을 부과하여 한 점에 모이는 현상을 처리했고, 임계값을 사용하여 윤곽선을 정확하게 추출하도록 알고리즘을 수정하였다. 알고리즘을 수정한 결과, 초기 값을 쉽게 설정했고 높은 곡률의 물체도 추출했다. 피드백시스템을 사용하여 처리속도를 개선했다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권5호
• /
• pp.527-534
• /
• 2003

An active contour model called snake is powerful tool for object contour extraction. But, conventional snakes require exhaustive computing time, sometimes can´t extract complex shape contours due to the properties of energy function, and are also heavily dependent on the position and the shape of an initial snake. To solving these problems, we propose in this paper an improved snake called "shaking snake", based on a greedy algorithm. A shaking snake consist of two steps. According to their appropriateness, we in the first step move each points directly to locations where contours are likely to be located. In the second step, we then align some snake points with a tolerable bound in order to prevent local minima. These processes shake the proposed snake. In the experimental results, we show the process of shaking the proposed shake and comparable performance with a greedy snake. The proposed snake can extract complex shape contours very accurately and run fast, approximately by the factor of five times, than a greedy snake.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제14권3호
• /
• pp.525-533
• /
• 2003

In this paper we introduce some existing preprocessing algorithm for character recognition and consider feature extraction method for the recognition of low resolution document. Image recognition of low resolution document including fax images can be frequently misclassified due to the blurring effect, slope effect, noise and so on. In order to overcome these difficulties in the character recognition we considered a mesh feature extraction and contour direction code feature. System for automatic character recognition were suggested.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
• /
• pp.41.5-41
• /
• 2002

This paper presents a feature extraction algorithm for vision-based micromanipulation. In order to guarantee of the accurate micromanipulation, most of micromanipulation systems use vision sensor. Vision data from an optical microscope or high magnification lens have vast information, however, characteristics of micro image such as emphasized contour, texture, and noise are make it difficult to apply macro image processing algorithms to micro image. Grasping points extraction is very important task in micromanipulation because inaccurate grasping points can cause breakdown of micro gripper or miss of micro objects. To solve those problems and extract grasping points for micromanipulation...

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제27권6호
• /
• pp.651-659
• /
• 2000

의료영상에서 심장 영역을 추출하는 것은 심장의 질환 진단 및 삼차원 가시화를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 EBT (electron beam tomography) 의료 영상에서 심장 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제시한다. EBT 영상에서 심장 영역을 추출하는 과정은 대비를 이용한 이진화, 해부학적 지식과 수학적 형태학을 이용하여 대략적인 심장 영역을 추출하고, active contour model (snake)을 사용하여 정확한 심장영역을 추출하였다. 특히 대비를 이용한 이진화 방법은 EBT 영상과 같이 복잡한 영상에서 좋은 결과를 보인다. 자동으로 추출한 심장 영역의 결과를 의학 전문가의 추출 결과와 비교하여 분석하였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권10호
• /
• pp.2809-2815
• /
• 1999

Level set, and active contour(snakes) models are extensively used for image segmentation or shape extraction in computer vision. Snakes utilize the energy minimization concepts, and level set is based on the curve evolution in order to extract contours from image data. In general, these two models have their own drawbacks. For instance, snake acts pooly unless it is placed close to the wanted shape boundary, and it has difficult problem when image has multiple objects to be extracted. But, level set method is free of initial curve position problem, and has ability to handle topology of multiple objects. Nevertheless, level set method requires much more calculation time compared to snake model. In this paper, we use good points of two described models and also apply multi resolution algorithm in order to speed up the process without decreasing the performance of the shape extraction.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제11권3호
• /
• pp.503-511
• /
• 2004

In Korea, OCR-based techniques have been developed for digital library construction of historical documents. In this paper, we propose the nonlinear transform of contour directional feature (CDF) vectors using log it and power transforms with skewness criterion to enhance the discriminant power. Experiments were conducted using samples from Seung-jung-won diaries (Diaries of King's Secretaries). Our results show that proposed method outperforms the others like Box-Cox transform in this database.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
• /
• pp.282-285
• /
• 2002

의료영상에서 윤곽선의 추출은 관심영역 대한 객관적인 수치 즉 면적, 부피, 장단축의 길이 등을 분석하고 3차원 재구성을 위해 선행되어야 하는 중요한 과정이다. 현재 윤곽선 추출에 대한 않은 방법들이 개발 중에 있으나 이 방법들은 한계를 지니고 있어 더 높은 수준의 처리가 요구된다. 본 논문에서는 active contour model(snake)을 이용하여 MR뇌 영상에서 종양을 추출하였다. Snake의 에너지 최적화 문제를 dynamic programming을 사용하여 개선하였으며 canny edge detection을 이용하여 잡음에 덜 민감하도록 하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제43권4호
• /
• pp.58-66
• /
• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제47권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2010

얼굴의 윤곽선을 검출하기 위해서는 일반적으로 입력 영상에 직접 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 적용하는 방법을 많이 사용한다. 그러나 동적 윤곽선 모델은 초기의 위치 설정과 사용되는 에너지 함수의 계수 값에 따라 성능에 영향을 받기 때문에, 다양한 조명조건과 환경조건에 따라 최적화된 파라미터들을 설정해야 하는 번거로움이 있다. 또한 섬세한 윤곽선의 검출을 위해서는 모델에서 사용되는 정점의 수를 증가시켜야 하는 단점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 입력영상의 분할된 영역에서의 히스토그램 분석을 통하여, 얼굴 영역과 배경 영역의 픽셀 값을 구분할 수 있는 임계값을 자동으로 찾아, 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하는 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상의 분석을 통하여 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 때문에 다양한 조명과 배경 조건하에서도 높은 성능으로 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하였다.