• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.583-593
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• 2015

오늘날 컴퓨터와 통신 기술의 발달로 멀티미디어(이미지 데이터)는 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 여기에 가장 널리 사용되고 있는 JPEG2000는 관심영역(ROI) 기술을 제공한다. ROI의 추출은 사용자에게 우선적으로 보여져야 하기 때문에 빠르게 수행되어야 하고 큰 이미지에서 자동적으로 추출되어야 한다. 이를 위해, 본 연구는 JPEG2000의 코드 블록 내에 있는 에지 분포를 이용하여 ROI의 자동 추출과 우선적 처리에 관한 방법을 제안한다. 먼저 에지 추출을 위한 처리와, 다음으로 에지 정보를 이용해 ROI를 자동적으로 추출한다. 그리고, 추출된 ROI 블록을 이용하여 ROI를 그룹핑 하고, ROI 블록의 마스크를 생성한다. 이후에는 양자화를 하고 우선적 처리를 하는 ROI 코딩을 하고 EBCOT를 실행한다. 제안 방법의 유효성을 보이기 위하여 JPEG2000에서 사용되는 다른 ROI 추출 기법들과 비교하고 ROI 코딩을 하지 않는 기법과 ROI 코딩이 포함된 기법 간의 PSNR을 평가하여 품질을 비교한다.

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

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.948-953
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• 2015

최근, 생체 정보를 이용하여 개인의 신원을 확인하기 위해 근적외선 LED와 CCD 카메라를 이용한 지정맥 인식기술 연구되고 있다. 지정맥 인식은 손가락의 두께, 주변 광, 체온카메라 등의 잡음으로부터 정맥과 배경 이미지를 분리하는 방법에 따라 성능의 차이가 발생한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 NIR LED와 CCD 카메라로 촬영된 지정맥 영상으로부터 지정맥 회전, ROI 검출, 필터뱅크를 이용한 정맥 증강 기법을 제안하고 실험을 통하여 그 성능을 평가하였다. 이 실험의 결과에서 제안된 지정맥 회전과 ROI 검출의 정확도가 99.8%를 보였다. 그리고 필터뱅크를 이용한 정맥 증강처리에서는 제안된 방법이Retinex 알고리즘 보다 우수한 대비 성능을 보였다. 이 실험의 결과로부터 제안된 방법을 정맥인식의 전처리 과정에 적용한다면, 보다 나은 인식률을 제공할 것으로 사료된다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.253-264
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• 2009

본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.249-255
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• 2017

지정맥 인식 기술은 손가락에 적외선 광을 조광하여 손가락에 있는 정맥 영상을 획득한 다음, 특징 추출, 매칭 등의 과정을 거쳐 개인을 인증하는 방법이다. 지정맥 인식을 위해 손가락 외각을 검출함에 있어 2차원 마스크(mask)를 기반한 2차원 컨볼루션(2-Dimension convolution) 처리방법은 저가(low cost)의 마이크로프로세서 또는 마이크컨트롤러에 적용할 때 많은 연산시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선하고 인식을 향상시키기 위해 본 연구에서는 2차원 마스크와 2차원 컨볼루션을 사용하지 않고 픽셀들 간의 차의 절대 값과 역치(threshold)를 기반을 둔 이동평균필터링, 가상의 코어점 기반한 ROI 추출법 등을 제안하였고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 600개 지정맥 영상을 사용하여 에지 추출속도와 ROI 영역 추출의 정확도 등을 기존의 방법들과 비교 평가 하였다. 그 결과, 제안된 방법의 처리속도가 기존의 방법보다 최소 2배 이상의 빠른 처리속도를 보였으며, ROI 추출의 정확도는 기존의 방법보다 6% 이상의 성능 향상을 보였다, 이러한 결과로부터 제안된 기법을 저가의 마이크로프로세서에 적용한다면, 빠른 처리속도로 높은 인식률을 제공할 것으로 판단된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권6호
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• pp.399-414
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• 2024

This study discusses the long-term deformation monitoring and shape sensing of bridge girder surfaces with an automated extraction scheme for point clouds in the Region Of Interest (ROI), invariant to the position of a Light Detection And Ranging system (LiDAR). Advanced smart construction necessitates continuous monitoring of the deformation and shape of bridge girders during the construction phase. An automated scheme is proposed for reconstructing geometric model of ROI in the presence of noisy non-stationary background. The proposed scheme involves (i) denoising irrelevant background point clouds using dimensions from the design model, (ii) extracting the outer boundaries of the bridge girder by transforming and processing the point cloud data in a two-dimensional image space, (iii) extracting topology of pre-defined targets using the modified Otsu method, (iv) registering the point clouds to a common reference frame or design coordinate using extracted predefined targets placed outside ROI, and (v) defining the bounding box in the point clouds using corresponding dimensional information of the bridge girder and abutments from the design model. The surface-fitted reconstructed geometric model in the ROI is superposed consistently over a long period to monitor bridge shape and derive deflection during the construction phase, which is highly correlated. The proposed scheme of combining 2D-3D with the design model overcomes the sensitivity of 3D point cloud registration to initial match, which often leads to a local extremum.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.395-403
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• 2016

최근 들어 영상처리는 여러 분야에서 사용되어지고 있다. 영상처리에서 많이 연구되어지고 있는 기술은 실시간으로 객체를 추적하는 기술이다. 객체를 추적하는 방법은 보행자를 추적하는 HOG(Histogram of Oriented Gradients), 전경과 배경 분리 방법을 사용하는 Codebook 같은 방법 들이 많이 알려져 있다. 그러나 객체가 움직이거나 동적인 배경, 조명변화가 심할 경우 객체 추출이 어려워진다. 본 논문에서는 ROI(Region of Interest)기반 깊이영상과 컬러영상의 특징을 이용해 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 첫 번째, 깊이 영상에서 배경분리를 통해 객체의 위치를 찾아 ROI로 설정해준다. 두 번째, 컬러영상을 이용하여 영상의 특징점을 찾는다. 세 번째, 특징점과 객체의 볼록헐(convex hull) 구성점들을 이용하여 새로운 윤곽을 만들어 더 정확한 객체를 추출하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법과 기존 방법과의 비교를 통해 제안한 방법의 결과가 좀 더 정확한 객체를 추출하고 있음을 검증하였다.

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

• 산업경영시스템학회지
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• 제31권1호
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• pp.74-82
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• 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.

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