본 논문에서는 2차원 영상을 기반으로 3차원 목표물을 인식하는 기법의 한 예로서 적외선 영상으로부터 추출된 물체의 모양 정보와 모양 정보의 신뢰도를 이용해서 지상에서 지상용 차량을 인식하는 기법(ground-to-ground vehicle recognition)을 제안한다. 우선 목표물 추출과정에서 얻어진 마스크의 윤곽선 상에 있는 점들 중 에지 경사도의 크기와 밝기값이 일정한 값 이상이 되는 점들을 신뢰도가 높은 점이라고 정의하고 신뢰도가 높은 점들을 연결해서 신뢰도가 높은 부분 윤곽선(sub-contour)을 추출한다. 모델로부터 입력 영상의 신뢰도가 높은 윤곽선에 해당되는 윤곽선을 선택한 후 각각 해당되는 윤곽선들은 이산 정현 변환(Discrete Sine Transform)을 사용해서 특징값을 계산한 다음 서로 비교한다. 실험 결과 영상 분할이 불완전한 경우 신뢰도를 이용한 방법이 그렇지 않은 방법보다 더 나은 결과를 보였다.
In this paper, the visual tracking system for arbitrary shaped moving object is proposed. The established tracking system can be divided into model based method that needs previous model for target object and image based method that uses image feature. In the model based method, the reliable tracking is possible, but simplification of the shape is necessary and the application is restricted to definite target mod el. On the other hand, in the image based method, the process speed can be increased, but the shape information is lost and the tracking system is sensitive to image noise. The proposed tracking system is composed of the extraction process that recognizes the existence of moving object and tracking process that extracts dynamic characteristics and shape information of the target objects. Specially, active contour model is used to effectively track the object that is undergoing shape change. In initializatio n process of the contour model, the semi-automatic operation can be avoided and the convergence speed of the contour can be increased by the proposed effective initialization method. Also, for the efficient solution of the correspondence problem in multiple objects tracking, the variation function that uses the variation of position structure in image frame and snake energy level is proposed. In order to verify the validity and effectiveness of the proposed tracking system, real time tracking experiment for multiple moving objects is implemented.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.780-791
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1996
A hybrid image processing system which automatically distinguished lean tissues in the image of a complex beef cut surface and generated the lean tissue contour has been developed. Because of the in homegeneous distribution and fuzzy pattern of fat and lean tissue on the beef cut, conventional image segmentation and contour generation algorithm suffer from a heavy computing requirement, algorithm complexity and poor robustness. The proposed system utilizes an artificial neural network enhance the robustness of processing. The system is composed of pre-network , network and post-network processing stages. At the pre-network stage, gray level images of beef cuts were segmented and resized to be adequate to the network input. Features such as fat and bone were enhanced and the enhanced input image was converted tot he grid pattern image, whose grid was formed as 4 X4 pixel size. at the network stage, the normalized gray value of each grid image was taken as the network input. Th pre-trained network generated the grid image output of the isolated lean tissue. A training scheme of the network and the separating performance were presented and analyzed. The developed hybrid system showed the feasibility of the human like robust object segmentation and contour generation for the complex , fuzzy and irregular image.
본 논문에서는 자체 제작한 호흡연동장치를 이용하여 폐실질의 EBT 단면 영상을 획득하였으며 EBT 단면 영상에서 폐실질의 윤곽선을 검출하기 위하여 수작업에 의한 대략적인 윤곽선 묘사 후 자동적으로 윤곽선을 검출하는 방식인 동적 윤곽선 모델 기반의 새로운 에너지 함수를 제안하였다. 획득된 EBT 단면 영상으로부터 다른 영역에 비하여 낮은 폐실질 영역의 휘도 준위와 윤곽선 벡터의 방향을 고려한 동적 윤곽선 모델의 새로운 에너지 함수를 이용하여 폐실질 영역치 윤곽선을 효과적으로 검출하였다. 또한, 기존의 방법과 비교하여 제안한 에너지 함수를 이용한 검출 방법의 유효성을 확인하였다.
본 연구는 지형도 영상으로부터 등고선 성분을 추출하는데 있어 대상 영상에 적응하여 결정되는 길이 임계치를 이용한 적응적 길이 임계화 방법에 관한 것이다. 우선, 적응적 길이 임계치는 주요 기호의 인식 후, 뒤따르는 고도치 영역에 대한 투영 히스토그램의 에지 검출을 통해 계산된 두 에지간의 거리로 결정된다. 그런 후, 분기점 탐색과 주변 흑화소 제거에 의한 단선화가 수행되고, 길이 임계화를 통해 등고선 성분을 추출한다. 제안 방법을 실험에 적용한 결과, 최종 추출된 등고선 성분 내에 비등고선 성분이 약 2.41% 포함되었으며, 97.59%는 등고선 성분인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 색조 도플러 초음파 영상에서 K-Means 알고리즘을 적용하여 혈류 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완 동맥의 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥의 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 K-Means 기반 양자화 기법을 적용한다. 실험에서 제안 된 방법은 현장 전문가의 검증을 거쳐 30건 중 28건 (93.3%)에서 혈류 영역을 성공적으로 추출하였다. 그리고 제안된 K-Means 기반 혈류 영역 추출 방법을 30개의 색조 도플러 초음파 영상에 적용하여 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 영역과 제안된 방법을 비교 분석한 결과, 정확도가 평균적으로 94.27%로 나타났다.
본 연구에서는 입력 얼굴 영상에서 눈의 윤곽선과 눈동자 영역을 추출하여 시선을 추정하는 시스템을 설계 및 구현한다. 눈 윤곽선과 눈동자 영역을 효율적으로 추출하기 위하여 먼저 입력 영상으로부터 얼굴 영역을 추출한다. 얼굴 영역 추출을 위하여 아시아인 얼굴 영상 셋을 확보하여 아시아인 피부색에 대한 YCbCr 범위를 사전에 정의하였고, 정의된 피부색 범위값에 따라 피부영역을 검출한다. 최대크기 피부 영역을 얼굴후보 영역으로 지정하고 검출된 얼굴 후보영역에 대한 상위 50%의 관심 영역 내에서 눈윤곽선과 색상 특성 분석을 이용한 눈 영역 검출 알고리즘을 수행하여 기존의 Haar-like feature 특성기반 눈 영역 검출방법에 비해 타이트한 눈 영역을 검출한다. 눈의 윤곽선을 포함하는 관심영역 전체를 기준으로 눈 영역을 3등분하고, 추출된 눈동자의 위치가 3등분된 영역에서 어느 영역에 중점적으로 위치하고 있는지를 분석하여 좌, 우, 정면 시선 방향을 추정한다. 본 연구에서는 20명의 실험자에 대한 5,616 장의 테스트 영상을 이용한 시선방향 추정 실험에서 약 91%의 정확도를 획득한다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직블록과 수평블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출하며, 그들의 인식을 위해서는 개선된 ARTl과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험 결과, 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 식별자의 추출 방법이 히스토그램을 이용한 식별자의 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 인식 결과에서도 개선된 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법이 기존의 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법보다 인식률이 향상되었다.
Cardiac disease is one of the leading causes of death in Korea. In quantitative analysis of cardiac function and morphological information by three-dimensional reconstruction of magnetic resonance images, left ventricle provides an important role functionally and physiologically. However, existing procedures mostly rely on the extensive human interaction and are seldom evaluated on clinical applications. In this study, we developed a system which could perform automatic extraction of enpicardial and endocardial contour and analysis of cardiac function to evaluate reliability and stability of each system comparing with the result of ARGUS system offered 1.5T Siemens MRI system and manual method performed by clinicians. For various aspects, we investigated reliability of each system by compared with left ventricular contour, end-diastolic volume (EDV), end-systolic volume (ESV), stock volume (SV), ejection fraction (EF), cardiac output (CO) and wall thickness (WT). When comparing with manual method, extracted results of developed process using minimum error threshold (MET) method that automatically extracts contour from cardiac MR images and ARGUS system were demonstrated as successful rate 90% of the contour extraction. When calculating cardiac function parameters using MET and comparing with using correlation coefficients analysis method, the process extracts endocardial and epicardial contour using MET, values from automatic and ARGUS method agreed with manual values within :t 3% average error. It was successfully demonstrated that automatic method using threshold technique could provide high potential for assessing of each parameters with relatively high reliability compared with manual method. In this study, the method developed in this study could reduce processing time compared with ARGUS and manual method due to a simple threshold technique. This method is useful for diagnosis of cardiac disease, simulating physiological function and amount of blood flow of left ventricle. In addition, this method could be valuable in developing automatic systems in order to apply to other deformable image models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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