• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.127-136
• /
• 2008

디지털화된 영상은 실재로 개인에게 보이기 위해서는 압축, 저장또는 전송 과정을거친다. 이 과정에서 사용자는 영상의 특정 부분을 먼저 볼 수도 있으며, 시스템의 특성에 따라 또는 영상의 해상도가 아주 큰 경우에 영상이 사용자에게 보이는 데 다소 시간이 걸릴 수 있다. 이 때, 사용자가 원하는 부분을 먼저 보이게 하고, 나머지 부분을 보이게 한다면 좋을 것이다. 이를 위해 JPEG2000에는 관심영역(ROI)으로 제공하고 있다. ROI의 추출은 사용자가 임의로 지정할 수 있으면 가장 좋겠지만, 모든 영상에 사람이 관여할 수 있는 것은 아니다. 영상이 아주 많은 경우에는 자동으로 ROI를 추출하여 저장해야 될 필요가 있으며, ROI 없이 압축, 저장되어 있다면 전송 시에 ROI를 자동 추출하여 전송해야 한다. 본 연구에서는 ROI를 자동 추출하여 ROI 마스크를 생성하여 마스킹 된 부분의 영상만 우선적으로 전송하고 나머지 부분을 전송하는 방법을 제안하고, ROI 처리가 되지 않은 전송 기법과 비교 실험한다.

• 정보화연구
• /
• 제10권1호
• /
• pp.113-122
• /
• 2013

본 논문에서는 영상을 3분할 기법에 맞춰 재구성함으로써 자동으로 구도를 안정적이고 세련되게 보정하는 기법을 제안한다. Saliency Map과 Image Segmentation기술을 이용하여 사진에서 피사체의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 구하고, 그 영역을 기준으로 3분할 기법에 맞도록 사진을 Cropping하여 구도를 보정한다. 또한, 얼굴 인식(Face Detection)기법을 활용하여 사람의 얼굴을 ROI에 추가하고 ROI에 따른 다양한 시나리오에 의하여 구도를 보정함으로써, 좀 더 자연스러운 사진을 얻는다. 실험결과를 통해 보정된 구도의 사진이 원본사진과 비교하여 자연스럽게 보정이 되었는다는 것을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권11호
• /
• pp.1411-1416
• /
• 2020

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.395-401
• /
• 2020

In this paper, a motion-based ROI extraction algorithm from a high resolution fisheye image is proposed for multi-view monitoring systems. Lately fisheye cameras are widely used because of the wide angle-of-view and they basically provide a lens correction functionality as well as various viewing modes. However, since the distortion-free angle of conventional algorithms is quite narrow due to the severe distortion ratio, there are lots of unintentional dead areas and they require much computation time in finding undistorted coordinates. Thus, the proposed algorithm adopts an image decimation and a motion detection methods, that can extract the undistorted ROI image with a standard angle-of-view for the fast and intelligent surveillance system. In addition, a mesh-type ROI is presented to reduce the lens correction time, so that this independent ROI scheme can parallelize and maximize the processor's utilization.

• 센서학회지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.128-138
• /
• 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.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제13권3호
• /
• pp.1371-1376
• /
• 2018

Photoplethysmography (PPG) is a convenient method for monitoring a heart rhythm. In addition to specialized devices, smartphones can be used to obtain PPG signals. However, as smartphones are not intended for this purpose, optimization is required to efficiently obtain PPG signals. Determining the optimal region of interest (ROI) is one such optimization method. There are two significant advantages in employing an optimized ROI. One is that the computing load is decreased by reducing the image size used to extract the PPG signal. The other is that stronger and more reliable PPG signals are obtained by removing noisy regions. In this paper, we propose an optimal ROI determination method by recursively splitting regions to locate the region that produces the strongest PPG signal.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권10호
• /
• pp.27-34
• /
• 2010

본 논문은 물리적 제약이 없는 자연스러운 인터페이스에서 획득한 장문영상을 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. 손의 위치 이동이나 회전으로 인하여 손바닥 영상에서 관심영역의 위치나 방향이 다양하게 나타나므로, 장문인식을 위해서는 안정적인 관심영역 추출이 필요하다. 본 논문은 검지와 중지, 소지와 약지 사이의 손 가랑이 구간의 중심점을 기준으로 관심영역을 추출하는 방법을 제시하고, 국부 이진패턴 히스토그램을 이용한 장문인식 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 100인으로부터 획득한 총 1,597개의 장문영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 ROI 추출 성공률이 99.5%였고, 장문인식 성능을 보여주는 동일오류율과 결정계수 d'를 측정한 결과 각각 0.136, 3.539를 보였다. 이러한 결과는 제안된 방법이 손의 위치나 회전 변형에 강인함을 나타낸다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.74-82
• /
• 2008

The objective of this paper is to remove noises of image based on the heuristic noises filter and to extract a tumor region by using morphology techniques in breast ultrasound image. Similar objective studies have been conducted based on ultrasound image of high resolution. As a result, efficiency of noise removal is not fine enough for low resolution image. Moreover, when ultrasound image has multiple tumors, the extraction of ROI (Region Of Interest) is not accomplished or processed by a manual selection. In this paper, our method is done 4 kinds of process for noises removal and the extraction of ROI for solving problems of restrictive automated segmentation. First process is that pixel value is acquired as matrix type. Second process is a image preprocessing phase that is aimed to maximize a contrast of image and prevent a leak of personal information. In next process, the heuristic noise filter that is based on opinion of medical specialist is applied to remove noises. The last process is to extract a tumor region by using morphology techniques. As a result, the noise is effectively eliminated in all images and a extraction of tumor regions is possible though one ultrasound image has several tumors.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.1-9
• /
• 2011

JPEG2000에서는 영상에서 원하는 영역을 타 영역(배경)보다 고화질로 압축하는 기법인, 관심영역 부호화 방법을 제공하고 있는데, 본 연구에서는 얼굴이 포함된 영상을 이용하여, 얼굴 영역이 가장 우선적으로 처리되고 높은 품질로 압축되도록 부가 서비스를 제공한다. 제안 기법은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째는 얼굴 추출 단계이고, 두 번째는 관심영역 부호화 단계이다. 얼굴 추출은 영상의 모든 화소에 대해 $20{\times}20$ 윈도우 화소 크기로 자르거나 축소하여 전처리 과정을 거친 후 신경망을 이용하여 인식한다. 추출된 각 영역은 관심영역 마스크로 표시되고, Maxshift 방식을 이용하여 부호화된다. 이후에 EBCOT 과정을 거처 압축 및 저장된다. 기존의 방법은 고주파 성분의 분포에 의해 관심영역을 찾은 후 부호화하는 방법이 많이 연구되었다. 반면에 본 연구는 인간의 인지 능력을 이용하여, 여러 개의 얼굴이 포함된 영상에서 충분히 유용한 기법임을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.634-640
• /
• 2018

본 논문에서는 방사선 영상을 기반으로 관심 영역의 자동 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 입력 영상에서 병변부위를 검출하기 위해 세그먼테이션, 특징 추출 및 참조 이미지 매칭을 이용한다. 추출된 영역은 참조 DB에서 일치하는 병변 이미지를 검색하고, 일치된 결과는 칼만 필터 기반의 적합성 피드백을 이용해 병변을 자동 추출한다. 제안 알고리즘은 왼손 x-ray 입력 영상을 기반으로 성장판을 추출하기 위해 왼손 이미지의 윤곽선을 추출하고, 이것은 다중 스케일 해시안 행렬 기반의 세션화를 이용해 후보 영역을 생성 한다. 그 결과, 제안 알고리즘은 관심영역 분할 단계에서는 0.02초로 빠른 분할이 가능하였고, 분할 영상을 기준으로 ROI 추출시 평균 0.53, 강화 단계에서는 0.49초로 매우 정확한 이미지 분할이 가능한 것을 실험을 통해 알 수 있었다.