• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.107-109
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• 2004

High-resolution remotely sensed data such as SPOT-5 imagery are employed to study the effectiveness of the watershed segmentation algorithm. Existing problems in this approach are identified and appropriate solutions are proposed. As a case study, the panchromatic SPOT-5 image of part of Beijing urban areas has been segmented by using the MATLAB software. In segmentation, the structuring element has been firstly created, then the gaps between objects have been exaggerated and the objects of interest are converted. After that, the intensity valleys have been detected and the watershed segmentation have been conducted. Through this process, the objects in an image are divided into separate objects. Finally, the effectiveness of the watershed segmentation approach for high-resolution imagery has been summarized. The approach to solve the problems such as over-segmentation has been proposed.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.72-75
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• 2008

Image segmentation techniques becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Seeded Region Growing (SRG) and Edge Information. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying SRG. Finally the region merging process, using region adjacency graph (RAG), was carried out to get the final segmentation result. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권6호
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• pp.731-740
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• 2010

A region merging technique is suggested in this paper for the segmentation of high-spatial resolution imagery. It employs a region growing scheme based on the region adjacency graph (RAG). The proposed algorithm uses directional neighbor-line average feature vectors to improve the quality of segmentation. The feature vector consists of 9 components which includes an observation and 8 directional averages. Each directional average is the average of the pixel values along the neighbor line for a given neighbor line length at each direction. The merging coefficients of the segmentation process use a part of the feature components according to a given merging coefficient order. This study performed the extensive experiments using simulation data and a real high-spatial resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for the object-based analysis of high-spatial resolution images.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권9호
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• pp.4624-4644
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• 2019

With the development of films, games and animation industry, analysis and reuse of human motion capture data become more and more important. Human motion segmentation, which divides a long motion sequence into different types of fragments, is a key part of mocap-based techniques. However, most of the segmentation methods only take into account low-level physical information (motion characteristics) or high-level data information (statistical characteristics) of motion data. They cannot use the data information fully. In this paper, we propose an unsupervised framework using both low-level physical information and high-level data information of human motion data to solve the human segmentation problem. First, we introduce the algorithm of CFSFDP and optimize it to carry out initial segmentation and obtain a good result quickly. Second, we use the ACA method to perform optimized segmentation for improving the result of segmentation. The experiments demonstrate that our framework has an excellent performance.

• 방송공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.609-618
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• 2013

본 논문은 기존 그래프 컷 기반 영상분할의 성능은 유지하면서 연산속도가 빠른 영상분할 방법을 제안한다. 기존 그래프 컷 기반 영상분할은 높은 성능을 보이지만 고유쌍 연산으로 인해 분할 속도가 느리다는 단점을 지닌다. 이는 고유쌍 연산에서 영상 내 모든 화소 사이의 유사도를 고려하여 정방행렬을 만들기 때문이다. 그러므로 제안하는 방법은 영상을 여러 영역으로 분할하여 작은 크기의 정방행렬을 구성하고 이를 통해 고유쌍 연산 속도를 크게 향상시킨다. 본 논문에서는 대수적 다중 격자를 이용한 다중스케일 영상분할법을 제안하고 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 영상분할 방법보다 그 성능이 더 우수함을 보인다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권4호
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• pp.81-87
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• 2022

In this paper, we propose a watershed algorithm that applies a high-frequency enhancement filter to emphasize the boundary and a local adaptive threshold to search for minimum points. The previous method causes the problem of over-segmentation, and over- segmentation appears around the boundary of the object, creating an inaccurate boundary of the region. The proposed method applies a high-frequency enhancement filter that emphasizes the high-frequency region while preserving the low-frequency region, and performs a minimum point search to consider local characteristics. When merging regions, a fixed threshold is applied. As a result of the experiment, the proposed method reduced the number of segmented regions by about 58% while preserving the boundaries of the regions compared to when high frequency emphasis filters were not used.

• 자연과학논문집
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• 제4권
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• pp.191-220
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• 1991

Human Visual System(HVS)의 특성과 image의 textural regions의 roughness을 이용하여 image segmentation을 행하여 high compression에서도 고화질을 나타내는 새로운 image coder를 이 논문에서 논한다. 제안된 image coder는 constant segments를 가진 segmentation-based image coding technique의 문제들을 다음과 같은 방법론을 제안함으로써 해결하였다. Image를 HVS으로 보았을 때 degree of roughness에 관하여 textually homogeneous regions으로 segmentation하였다. Fractal dimension을 roughness of textural regions을 측정하기 위하여 사용하였다. Segmentation은 fractal dimension을 thresholding하여 textural regions이 three texture classes로 분류하였다(perceived constant intensity, smooth texture, and rough texture). High compression을 가지는 고질화의 image coder는 각각의 segment boundary와 각각의 texture class에 효율적인 coding technique를 적용 함으로 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.19-27
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• 2010

최근에 고속 genome-wide RNA 간섭 스크리닝 기술은 복잡한 세포 기능을 이해하는 생명공학 연구의 핵심적인 도구로 자리 잡고 있다. 그러나 관련 연구에서 발생되는 수많은 영상을 수작업을 통해 분석하는 것은 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 세포영상의 자동분석 기술은 매우 시급히 확보되어야 하는 기술이며, 그 중 영상 분할은 자동분석을 위한 첫 단계로서 가장 중요한 과정이라 할 수 있다. 세포영상의 자동분할에서는 영역의 겹침 현상과 영역별 모양의 다양성 및 영상 특성의 불균일성 등이 정확한 세포 분할을 어렵게 만드는 주원인으로 작용한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 영상 특징들의 국부적인 연속성과 특징 벡터 기반의 워터쉐드 알고리즘을 적용한 새로운 자동 세포 분할 알고리즘을 제안한다. 영상 특징들의 연속성을 국부적인 영역으로 제한함으로써 영역별 모양의 다양성 및 영상 특성의 불균일성에 따른 문제점을 극복할 수 있으며, 특징벡터의 사용을 통해 하나의 영상특징만을 고려한 경우 발생되는 겹침 영역에서의 분할 성능 저하를 개선할 수 있다. 세포영상 분석을 위한 소프트웨어 패키지인 Cellprofiler와의 비교/분석 실험을 통해 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.333-337
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• 2002

A content-based image retrieval method using color, texture, and shape features is proposed in this paper. A region segmentation technique using PIM(Picture Information Measure) entropy is used for similarity indexing. For segmentation, a color image is first transformed to a gray image and it is divided into n$\times$n non-overlapping blocks. Entropy using PIM is obtained from each block. Adequate variance to perform good segmentation of images in the database is obtained heuristically. As variance increases up to some bound, objects within the image can be easily segmented from the background. Therefore, variance is a good indication for adequate image segmentation. For high variance image, the image is segmented into two regions-high and low entropy regions. In high entropy region, hue-saturation-intensity and canny edge histograms are used for image similarity calculation. For image having lower variance is well represented by global texture information. Experiments show that the proposed method displayed similar images at the average of 4th rank for top-10 retrieval case.

• 한국측량학회지
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• 제28권4호
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• pp.421-430
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• 2010

영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.