• Title/Summary/Keyword: Fuzzy stretching

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Histogram Stretching of Color Image using Fuzzy Logic (퍼지 논리를 이용한 컬러 영상의 히스토그램 스트레칭)

  • Hwang, Jin-Geun;Woo, Young-Woon;Lee, Won-Joo;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.01a
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    • pp.89-92
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    • 2011
  • 본 논문에서는 컬러 영상에 대해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 스트레칭의 상한과 하한을 동적으로 설정하고 영상을 스트레칭 하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 밝기의 조정율을 결정한 후, 최소 밝기 값 및 최대 밝기 값을 구하고 삼각형 타입 소속 함수의 구간에 적용한다. 영상의 픽셀 값들을 소속 함수에 적용하여 소속도를 구하고 cut를 적용하여 가장 낮은 픽셀 값을 스트레칭 하한으로 가장 높은 픽셀 값을 스트레칭 상한으로 설정하여 컬러 영상을 스트레칭 한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 스트레칭 방법보다 제안된 퍼지 스트레칭 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

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Automatic Extraction of Canine Cataract Area with Fuzzy Clustering (퍼지 클러스터링을 이용한 반려견의 백내장 영역 자동 추출)

  • Kim, Kwang Baek
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.22 no.11
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    • pp.1428-1434
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    • 2018
  • Canine cataract is developed with aging and can cause the blindness or surgical treatment if not treated timely. In this paper, we propose a method for extracting cataract suspicious areas automatically with FCM(Fuzzy C_Means) algorithm to overcome the weakness of previously attempted ART2 based method. The proposed method applies the fuzzy stretching technique and the Max-Min based average binarization technique to the dog eye images photographed by simple devices such as mobile phones. After applying the FCM algorithm in quantization, we apply the brightness average binarization method in the quantized region. The two binarization images - Max-Min basis and brightness average binarization - are ANDed, and small noises are removed to extract the final cataract suspicious areas. In the experiment with 45 dog eye images with canine cataract, the proposed method shows better performance in correct extraction rate than the ART2 based method.

Extracting Ganglion Cysts from Ultrasound Image with Fuzzy Membership Function (퍼지 소속 함수를 이용한 초음파 영상에서 결절종 추출)

  • Kim, Kwang Baek
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.19 no.6
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    • pp.1296-1300
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    • 2015
  • Ganglion cysts are commonly observed cystic tumor in association with the joints and tendons of the appendicular skeleton. In this paper we propose a method to extract ganglion cysts from ultrasound images with intelligent image processing. The method consists of fuzzy stretching preprocessing to enhance the contrast between related organs and 8-directional contour tracking to model the boundaries of the cysts and labelling procedure to compute the size of cysts. In experiment, we verified that the proposed method extracts ganglion cysts accurately from ultrasound images.

Detection of Flaws in Cerarmics using Fuzzy Binarization and Gaussian Filtering Method (퍼지 이진화와 가우시안 필터링을 이용한 세라믹의 결함 검출)

  • Hwang, Sun-Woo;Park, Hyo-Min;Woo, Young-Woon;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2011.10a
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    • pp.215-218
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    • 2011
  • 본 논문에서는 비파괴 검사를 이용하여 획득한 세라믹 소재 영상에서 효율적으로 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재 영상에 비등방성 필터링 기법과 가우시안 필터링 기법을 반복 적용하여 잡음을 제거하고, Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 명암 대비가 강조된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출한 후, 임계치 이진화 기법을 적용하여 영역을 세분화하기 위한 기울기를 계산한다. 계산된 기울기를 이용하여 영상을 세분화한 후에 Glassfire 기법을 적용한다. Glassfire 기법이 적용된 영상과 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 영상을 비교하여 중복되는 영역만을 추출한다. 추출된 영역에 퍼지 이진화 기법과 침식 연산을 적용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인할 수 있었다.

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Automatic Defect Detection using Fuzzy Binarization and Brightness Contrast Stretching from Ceramic Images for Non-Destructive Testing (비파괴 검사를 위한 개선된 퍼지 이진화와 명암 대비 스트레칭을 이용한 세라믹 영상에서의 결함 영역 자동 검출)

  • Kim, Kwang Baek;Song, Doo Heon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.21 no.11
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    • pp.2121-2127
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    • 2017
  • In this paper, we propose a computer vision based automatic defect detection method from ceramic image for non-destructive testing. From region of interest of the image, we apply brightness enhancing stretching algorithm first. One of the strength of our method is that it is designed to detect defects of images obtained from various thicknesses, that is, 8, 10, 11, 16, and 22 mm. In other cases we apply histogram based binarization algorithm. However, for 8 mm case, it may have false positive cases due to weak brightness contrast between defect and noise. Thus, we apply modified fuzzy binarization algorithm for 8 mm case. From the experiment, we verify that the proposed method shows stronger result than our previous study that used Blob labelling for all five thickness cases as expected.

Backlit Region Detection Using Adaptively Partitioned Block and Fuzzy C-means Clustering for Backlit Image Enhancement (역광 영상 개선을 위한 퍼지 C-평균 분류기와 적응적 블록 분할을 사용한 역광 영역 검출)

  • Kim, Nahyun;Lee, Seungwon;Paik, Joonki
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.51 no.2
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    • pp.124-132
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    • 2014
  • In this paper, we present a novel backlit region detection and contrast enhancement method using fuzzy C-means clustering and adaptively partitioned block based contrast stretching. The proposed method separates an image into both dark backlit and bright background regions using adaptively partitioned blocks based on the optimal threshold value computed by fuzzy logic. The detected block-wise backlit region is refined using the guided filter for removing block artifacts. Contrast stretching algorithm is then applied to adaptively enhance the detected backlit region. Experimental results show that the proposed method can successfully detect the backlit region without a complicated segmentation algorithm and enhance the object information in the backlit region.

Fatty Liver Classification of Ultrasonography Images using SOM Method (SOM 기법을 이용한 초음파 영상에서의 지방간 분류)

  • Park, Ha-Sil;Han, Min-Su;Kim, Young-Hoon;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.07a
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    • pp.419-422
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    • 2014
  • 본 논문에서는 환자와 검사자에게 초음파 영상의 객관화된 정보를 정확하게 제공하기 위해 간과 신장의 초음파 영상에 SOM 기법을 적용하여 지방간 농도 수치를 분류하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에서 촬영정보나 눈금자 등과 같이 필요 없는 부분을 잡음으로 간주하여 제거한 Region Of Interest(ROI) 영상을 추출하고, 추출된 ROI 영상에서 명암대비를 강조하기 위해 Fuzzy Stretching 기법을 적용한다. Stretching된 영상에 Enhanced Average Binary와 Labeling 기법으로 적용하여 얻은 Contour 정보를 분석하여 잡음을 제거한 후, 지방간의 측정 영역을 추출한다. 추출된 간과 신장의 측정 영역에 SOM 기법을 적용하여 명암도 값을 분류한 후, 간과 신장의 실질 영역의 대표 명암도를 각각 추출하여 비교 분석한다. 제안된 방법을 초음파 영상에 적용한 결과, 효율적이고 객관적으로 간의 지방도를 분류할 수 있는 가능성을 확인하였다.

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Improved Fuzzy Binarization Method with Trapezoid type Membership Function and Adaptive α_cut (사다리꼴 형태의 소속 함수와 동적 α_cut 을이용한 개선된 퍼지 이진화)

  • Woo, Hyun-su;Kim, Kwang-baek
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.20 no.10
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    • pp.1852-1859
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    • 2016
  • The effectiveness of a binarization algorithm in image processing depends on how to eliminate the uncertainty of determining threshold in a reasonable way and on minimizing information loss due to the binarization effect. Fuzzy binarization technique was proposed to handle that uncertainty with fuzzy logic. However, that method is known to be inefficient when the given image has low intensity contrast. In this paper, we propose an improved fuzzy binarization method to overcome such known drawbacks. Our method proposes a trapezoid type fuzzy membership function instead of most-frequently used triangle type one. We also propose an adaptive ${\alpha}$_cut determination policy. Our proposed method has less information loss than other algorithms since we do not use any stretching based preprocessing for enhancing the intensity contrast. In experiment, our proposed method is verified to be more effective in binarization with less information loss for many different types of images with low intensity contrast such as night scenery, lumber scoliosis, and lipoma images.

Various Fault Detection of Ceramic Image using ART2 (ART2를 이용한 세라믹 영상에서의 다양한 결함 검출)

  • Kim, Ju-Hyeok;Han, Min-Su;Woo, Young-Woon;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2013.07a
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    • pp.271-273
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    • 2013
  • 본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻은 세라믹 영상에 퍼지 기법과 ART2 기법을 적용하여 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재로 얻어진 영상에서 결함의 구간을 설정하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암도를 대비시킨다. 명암 대비가 강조된 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용한 후, 상/하 경계선에 가장 많이 분포된 곳을 Max, Min으로 설정하고, Max+20, Min-20을 결함 구간으로 설정한다. 설정한 결함 구간 내의 비파괴 세라믹 영상에서 ART2 알고리즘 기법을 적용하여 세라믹 영상의 결함을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법을 비파괴 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 세라믹 결함 검출 방법보다 비파괴 세라믹 영상에서 다양한 형태의 결함이 검출되는 것을 확인하였다.

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Extraction of Ganglion from Ultrasound Images using Fuzzy Stretching and 8-directional Contour Tracking Method (퍼지 스트레칭과 8 방향 윤곽선 추적 방법을 이용한 초음파 영상에서 결절종 추출)

  • Lim, Hyo-Bin;Kim, Dong-Ha;Han, Min-Young;Kim, Ji-Yeng;Lee, Hyang-Mi;Kim, Kwang Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.498-500
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    • 2015
  • 본 논문에서는 검사 시간과 비용이 적게 드는 초음파 영상에서 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파의 영상에서 퍼지 Stretching기법을 적용하여 명암 대비를 증가시킨 후, 8방향 윤곽선 추적 방법을 적용하여 결절종 후보 영역을 추출한다. 결절종이 형태학적으로 타원 형태를 가지는 정보를 이용하여 추출된 결절종 후보 영역에 침식과 팽창 기법을 적용하여 최종적으로 결절종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 결절종 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 결절종 영상에서 결절종 영역이 비교적 정확히 추출되었고 전문의가 결절종의 수술 여부를 분석할 수 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 확인하였다.

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