• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권4호
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• pp.549-555
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• 2007

In order to study cortical properties in human, it is necessary to obtain an accurate and explicit representation of the cortical surface in individual subjects. Among many approaches, surface-based method that reconstructs a 3-D model from contour lines on cross-section images is widely used. In general, however, medical brain imaging has some problems such as the complexity of the images, non-linear gain artifacts and so on. Due these limitations, therefore, extracting anatomical structures from imaging data is very a complicated and time-consuming task. In this paper, we present an improved method for extracting contour lines of cortical surface from magnetic resonance images that simplifies procedures of a conventional method. The conventional method obtains contour lines through thinning and chain code process. On the other hand, the proposed method can extract contour lines from comparison between boundary data and labeling image without supplementary processes. The usefulness of the proposed method has been verified using brain image.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.490-492
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• 2002

본 논문은 물 속 유충인 깔따구의 움직임을 관찰한 데이터에 Active Contour Model을 적용하여 깔따구 상태의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 1987년 소개된 Active Contour Model은 주어진 영상에 놓인 커브를 그 커브에 의해 분할된 영상의 에너지 값을 최소화하는 방향으로 진화하게 함으로써 영상 내 객체의 경계를 찾게 하는 영상분할 방법이다. Chan과 Vese에 의해 개선된 Model을 이용하여 다이아지논이 처리되기 전과 후의 깔따구 행동 패턴의 특징을 찾아낸다. 우선 깔따구의 움직임 궤적을 0.25초를 간격으로 관찰하여 구해진 속도벡터의 위상영상을 만든다.그리고 위상영상에 Active Contour를 두어 진화시키면서 시간에 따라 감소하는 에너지 값의 그래프에서 구해진 기울기로 깔따구 행동 패턴의 특징을 추출한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.934-936
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• 1995

To get a good result of the feature-based stereo matching, contour of buildings must be extracted exactly. In this paper, an algorithm that extracts contour of flat top buildings exactly is proposed. The Algorithm is composed of three steps. One is to find corner points of 4 types in whole image and another is to extract exact lines between coners by edge following technique, the third is to extract exact contour of buildings using binding structures. We have a good result in extracting contour of buildings.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.357-365
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• 2005

본 연구에서는 유사한 여러 물체들이 인접하여 나타나는 영상열로부터 물체들을 개별적으로 분리할 수 있는 B-spline 적합(fitting) 알고리즘을 제안한다. 기존의 스네이크(snake) 알고리즘들은 초기화의 어려움과 다수의 극점 존재로 인해서 이러한 영상자료에서 물체의 영역을 개별적으로 분리하는 데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이 문제를 극복하고 다양한 형태의 물체가 인접해 있는 유사한 물체들로부터 효과적으로 분할 할 수 있는 유전자(genetic) 알고리즘 기반 B-spline 적합방안을 제안한다. 실제 상황을 고려하여 생성된 영상자료와 실제 치아 CT 영상을 이용한 평가에서 제안된 방법은 서로 인접해 있는 유사한 형태와 자기의 물체들을 개별적으로 정확하게 분할할 수 있음을 보였다. 제안된 알고리즘의 결과는 이상적으로 추출된 영역과의 일치성과 false positive 오류 그리고 false negative오류가 계산되어 검증되었다.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제54권2호
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• pp.108-121
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• 2024

Purpose: The aim of this study was to compare changes in soft and hard tissue and the histologic composition following early implant placement in sites with alveolar ridge preservation or spontaneous healing (SH), as well as implant performance up to 1 year after crown insertion. Methods: Thirty-five patients with either intact buccal bone plates or dehiscence of up to 50% following single-tooth extraction of incisors, canines, or premolars were included in the study. They were randomly assigned to undergo one of three procedures: deproteinized bovine bone mineral with 10% collagen (DBBM-C) covered by a collagen matrix (DBBM-C/CM), DBBM-C alone, or SH. At 8 weeks, implant placement was carried out, and cone-beam computed tomography scans and impressions were obtained for profilometric analysis. Patients were followed up after the final crown insertion and again at 1 year post-procedure. Results: Within the first 8 weeks following tooth extraction, the median height of the buccal soft tissue contour changed by -2.11 mm for the DBBM-C/CM group, -1.62 mm for the DBBM-C group, and -1.93 mm for the SH group. The corresponding height of the buccal mineralized tissue changed by -0.27 mm for the DBBM-C/CM group, -2.73 mm for the DBBM-C group, and -1.48 mm for the SH group. The median contour changes between crown insertion and 1 year were -0.19 mm in the DBBM-C/CM group, -0.09 mm in the DBBM-C group, and -0.29 mm in the SH group. Conclusions: Major vertical and horizontal ridge contour changes occurred, irrespective of the treatment modality, up to 8 weeks following tooth extraction. The DBBM-C/CM preserved more mineralized tissue throughout this period, despite a substantial reduction in the overall contour. All 3 protocols led to stable tissues for up to 1 year.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.33-45
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• 2011

본 논문에서는 객체의 윤곽선 정보에 기반한 수정된 그래프컷(Graph-cut) 알고리즘을 이용하여 동영상에서 효율적으로 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 첫 프레임에서 자동 추출 알고리즘 이용하거나 사용자와의 상호작용을 통해 영상에서 객체를 분리한다. 객체의 형태 정보를 상속시키기 위해 이전 프fp임에서 추출된 객체 윤곽선의 움직임을 예측한다. 예측된 윤곽선을 기준으로 블록 단위 히스토그램 역투영(Block-based Histogram Back-projection) 알고리즘을 수행하여 다음 프레임의 각 픽셀에 대한 객체와 배경의 컬러 모델을 형성한다. 또한 윤곽선을 중심으로 전체 영상에 대한 로그함수 기반의 거리 변환 지도(Distance Transform Map)를 생성하고 인접 픽셀간의 연결(link)의 확률을 결정한다. 생성된 컬러 모델과 거리 변환 지도를 이용하여 그래프를 형성하고 에너지를 정의하며 이를 최소화하는 과정을 통해 객체를 추출한다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과를 통해서 기존의 객체 추출 방법보다 제안하는 방법이 객체를 보다 정확하게 추출함을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권4호
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• pp.362-371
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• 2003

이 논문에서는 이미지 데이타베이스에서 모양 특징 기반 이미지 분류와 인덱싱을 위해 객체의 윤곽선 특성을 고려해 임계값을 동적으로 결정하여 최적 우세점을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 동적 임계값결정은 원본 모양의 윤곽선 길이 비와 근사화된 다각형의 둘레 길이 비를 알고리즘 수행시 점진적으로 검사하는 방법을 사용한다. 이 알고리즘은 윤곽선 특징을 반영하여 동적인 임계값 검사를 함으로써 의사점 수를 최대한 줄이며 최소 우세점만으로 모양 특징 정보를 추출할 수 있는 장점을 보인다. 제안한 방법은 객체의 윤곽선을 이루는 n개의 점에서 m개의 최적 우세점을 찾는데 평균 O(nlogn)이 걸린다. 최적화 평가는 7가지 서로 다른 특성을 가지는 70개의 합성 모양과 1,100개의 어류 모양에 대해 알고리즘을 적용하고 피 결과에 대해 평가 함수를 구성하여 수행하였다. 최적화율은 실험 모양들에 대해 평균0.92를 보였으며 기존 알고리즘에 대해 약 14% 최적화 성능 개선을 보였다. 제안한 알고리즘을 통해 추출한 모양 특징 정보는 정규화를 통해 이미지 분류와 인덱싱, 유사도 검색에 활용할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.231-234
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• 2002

This paper proposes a new approach to extract contour of moving object from compressed video stream. We segment the area of moving object by using motion vector and extract the motion object block from it. And then we describe the connectivity direction of outline moving block, detect the edge related to connectivity direction in the block and finally obtain the contour by connecting the edges. This can divide the moving object only with motion vector and detect the exact contour on the basis of the edge automatically. Also, we can reduce spending time using motion block and remove the noise with directional edge. The experimental results demonstrate the accurate and effective qualify of the proposed method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1889-1891
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• 2004

The differential white blood cell count plays an important role in the diagnosis of different diseases. It is a tedious task to count these classes of cell manually. An automatic counter using computer vision helps to perform this medical test rapidly and accurately. Most commercial-available automatic white blood cell analysis composed mainly 3 steps including segmentation, feature extraction and classification. In this paper we concentrate on the first step in automatic white-blood-cell analysis by proposing a segmentation scheme that utilizes a benefit of active contour. Specifically, the binary image is obtained by thresolding of the input blood smear image. The initial shape of active is then placed roughly inside the white blood cell and allowed to grow to fit the shape of individual white blood cell. The white blood cell is then separated using the extracted contour. The force that drives the active contour is the combination of gradient vector flow force and balloon force. Our purposed technique can handle very promising to separate the remaining red blood cells.