• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권2호
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• pp.175-181
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• 2014

In this paper, we propose a robust clutter pre-thresholding method using background adaptive Threshold Map for the clutter rejection in the complex coastal environment. The proposed algorithm is composed of the use of Threshold Map's and method of its calculation. Additionally we also suggest an automatic decision method of Thresold Map's update. Experimental results on some sets of real infrared image sequence show that the proposed method could remove clutters effectively without any loss of detection rate for the aim target and reduce processing time dramatically.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제1권1호
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• pp.37-40
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• 2014

Purpose For living donor liver transplantation, liver segmentation is difficult due to the variability of its shape across patients and similarity of the density of neighbor organs such as heart, stomach, kidney, and spleen. In this paper, we propose an automatic segmentation of the liver using multi-planar anatomy and deformable surface model in portal phase of abdominal contrast-enhanced CT images. Method Our method is composed of four main steps. First, the optimal liver volume is extracted by positional information of pelvis and rib and by separating lungs and heart from CT images. Second, anisotropic diffusing filtering and adaptive thresholding are used to segment the initial liver volume. Third, morphological opening and connected component labeling are applied to multiple planes for removing neighbor organs. Finally, deformable surface model and probability summation map are performed to refine a posterior liver surface and missing left robe in previous step. Results All experimental datasets were acquired on ten living donors using a SIEMENS CT system. Each image had a matrix size of $512{\times}512$ pixels with in-plane resolutions ranging from 0.54 to 0.70 mm. The slice spacing was 2.0 mm and the number of images per scan ranged from 136 to 229. For accuracy evaluation, the average symmetric surface distance (ASD) and the volume overlap error (VE) between automatic segmentation and manual segmentation by two radiologists are calculated. The ASD was $0.26{\pm}0.12mm$ for manual1 versus automatic and $0.24{\pm}0.09mm$ for manual2 versus automatic while that of inter-radiologists was $0.23{\pm}0.05mm$. The VE was $0.86{\pm}0.45%$ for manual1 versus automatic and $0.73{\pm}0.33%$ for manaual2 versus automatic while that of inter-radiologist was $0.76{\pm}0.21%$. Conclusion Our method can be used for the liver volumetry for the pre-surgery planning of living donor liver transplantation.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권2호
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• pp.20-27
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• 1998

HSV색공간을 이용한 칼라화상의 클러스터링 및 색차평가에 관한 연구(A Study on Clustering and Color Difference Evaluation of Color Image using HSV Color Space) pp.20~27 칼라화상을 화상부호화, 리모트 센싱, 컴퓨터비젼 등의 분야에 이용하기 위해서는 인간이 감각적으로 취급하기 쉬운 색공간으로 화상정보를 변환시켜야 한다. 색상, 명도, 채도를 근거로한 Munsell색공간은 인간의 색지각과 영역간의 색차가 일치하는 특징으로 인하여 칼라화상의 클러스터링에 이용되고 있다. 본 논문에서는 RGB입력화상을 ${L^*}{a^*}{b^*}$ 균등색공간으로 변환하고, 색지각과 일치되는 HSV색공간으로 근사화시킴으로써, 각 좌표축을 중심으로 클러스터링과 그 색차를 평가한다. 자기수렴 특성을 갖는 ISO DATA 알고리즘을 응용하여 HSV칼라화상의 영역을 분할하고, 과분할된 영역을 통합하는 방법을 제안하였다. 두 종류의 입력화상에 대한 클러스터링을, 색차를 기본으로 한 임계값에 따라 수행하므로써 화상내용의 복잡함에 대응하는 양호한 영역분할 결과를 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.213-224
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• 1992

저층 라플라시안 피라미드 영상의 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 근본적으로 영역 분리와 벡터양지화 방법을 이용하였다. 저층 라플라시안 영상은 고층에 비하여 분산이 매우 작지만 공간 면적이 넓어 압축율에 크게 영향을 미친다. 바로 이 점에서 저층 영상을 분산값의 크기로 평탄/윤곽 영역으로 분리하여 평탄 영역은 평균값으로, 윤곽 영역은 벡터 양자화 방법으로 부호화하였다. 이 방법은 윤곽 영역만을 벡터 양자화함으로써 보다 효율적으로 윤곽 정보를 나타낼 수 있어서 평탄 영역에 의한 약간의 PSNR감소를 수반하지만 높은 압축율을 얻을수 있는 것이 장점이다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로 기존의 벡터 양자화 방법보다 압축율면이나 처리 시간면에서 효율적이라는 것을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제2권2호
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• pp.131-142
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• 1994

현재 지형공간정보체계의 기본지도 자료 층을 생성하는 방법으로 기존도면을 수치화 하는 방법과 감지기로부터 영상을 취득하여 전산기로 자료편집을 하는 해석도화방법이 사용되고 있다. 그러나, 해석도화방법과 기존도면을 디지타이징하는 방법은 기술적으로 훨씬 복잡하고, 사용장비 및 작업공정면에서 많은 비용과 시간이 소요되는 단점을 가진다. 본 연구에서는 광양지역을 촬영한 항공사진에서 주거지와 교외의 농경지로 구분하여 대상지역을 선정하였으며, 항공사진 촬영축척은 1/6,000이었다. 항공사진을 스캐너로 주사하여 수치항공영상을 생성한 후, 히스토그램 균등화의 영상처리기법을 적용하여 영상의 질을 개선하고, 개선된 영상에 임케값 방법과 경계추출기법을 적용하므로써 지형공간정보체계 자료기반의 자료층을 자동갱신하는 방법을 개발하였다. 또한, 영상분할기법을 이용하여 얻은 영상, 원 영상 및 히스토그램의 처리결과로 얻은 영상의 특성들을 비교 분석하였다. 본 연구를 통한 영상분할기법으로 지형공간정보체계의 자료기반에 관한 자료층 제작의 연산법을 정립하므로써 지형공간정보체계를 신속하고 경제적으로 처리할 수 있음을 입증할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.494-499
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• 2012

본 논문에서는 해양 환경에서 선박의 안전 운행에 위험 요소인 해상 물표를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 해양 환경에서 획득한 적외선 영상에 대한 분석을 통하여, 우리는 해수면과 같은 배경 영역들에서는 주로 수직 방향 에지가 나타나는 반면에, 해상 물표 영역은 수직 및 수평 방향 에지가 모두 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 따라서 우리는 IR 영상에 대해서 수평 및 수직 에지 특징 추출에 기반한 물체 영역 검출 방법을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째 단계에서는, 통계적 필터링 방법을 이용하여 해수면의 반짝임과 복잡한 클러터와 같은 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있는 영상 개선 작업을 수행한다. 두 번째 단계에서는 1-D Discrete Cosine Transform(DCT) 기법을 이용하여 수직 방향 에지의 정보를 나타내는 수직 에지 지도 영상, 수평 방향 에지의 정보를 나타내는 수평 에지 지도 영상을 생성한다. 그런 다음, 수직 및 수평 에지 지도 영상들을 하나의 에지 지도 영상으로 통합한다. 세 번째 단계에서는 적응적인 문턱치 방법을 사용하여 물표 후보 영역을 검출한다. 마지막 단계에서는 IR 영상에서 검출한 물표 후보 영역들에 대해서 모폴로지 연산을 수행하여 배경 및 잡음 영역을 제거함으로써 정확한 물표 영역을 검출한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.684-691
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• 2001

본 논문에서는 비디오 카메라를 통하여 획득한 연속적인 영상에서 사람의 머리를 인식하고 추적하는 시스템을 구현한다. 사람의 머리를 인식하기 위한 특징 벡터로서 얼굴 표면상의 특성인 사람의 피부색과 형태상의 특성인 타원 모델링을 이용한다. 또한 복잡한 배경으로부터 움직인 영역을 획득하기 위하여 시변 에지 검출 방법을 사용하고 획득된 영상에서 물체의 움직임을 판별하기 위하여 수직 투영 방법을 이용한다. 설정된 움직임 영역부분에 대하여 피부색을 갖고 있는 여러 개의 얼굴 후보영역을 설정하고 사람의 얼굴을 대표할 수 있는 타원 매핑을 적용하여 가장 최적으로 매핑되는 영역을 사람의 얼굴 부분으로 인식한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사람 얼굴이 360도 회전하는 경우와 부분적으로 가려진 경우 그리고 좌우로 기울어진 경우에서도 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 기반 추적 방법과 인식 기반 추적 방법을 이용하여 사람의 얼굴 부분이 빠르게 움직이는 경우에도 정확한 사람 얼굴 추적이 가능하도록 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.31-37
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• 2001

버스 전용차선 번호판 인식 시스템은 차량 검출 및 영상 획득 , 번호판 영역 추출 개별문자 추출, 문자인식 및 데이터 전송의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 이 중에서도 번호판 추출의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분이며 다양한 날씨 및 주위 환경 변화에서도 정확한 추출을 요구한다. 본 논문에서는 검출 시간의 단축을 위해 획득된 영상을 피라미드 구조로 만든 후 번호판 템플릿의 영역을 이진화하고 번호판의 분포를 가지는 후보영역을 추출한다. 추출된 후보 영역 중 번호판 문자 분포의 특성을 이용한 검증과정을 통해 최종영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 버스 전용차선 도로에서 획득한 영상에 적용한 결과 다양한 날씨와 주위 환경변화에서도 번호판 영역이 정확이 추출됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.146-154
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• 2014

텍스쳐 분류에 사용되는 방식 중 하나인 지역적 이진화 패턴은 일반적으로 영상 내의 평탄한 부분, 에지, 코너의 분포를 사용한다. 그러나 영상이 가지는 방향성을 고려하지 않고, 단순히 크고 작음만을 비교하는 지역적 이진화 패턴의 특성때문에 화소간 차이를 반영하지 못하는 문제점이 있다. 또한 영상의 분포를 사용하기 때문에 작은 크기의 영상에 대해서는 분류 성능이 저하된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 방향성 분포와 고유치 행렬을 이용한 세부 분류 기법을 제안한다. 지역적 이진화 패턴으로 초기 분류에서 누락된 텍스쳐 영상에 대하여 두 가지 특징을 이용하여 세부적으로 분류한다. 첫째, 영상이 가질 수 있는 방향을 여덟 가지로 양자화하고 그 방향들의 분포를 계산한다. 둘째, 구조 행렬을 이용하여 나온 고유치 중 큰 값의 분포를 구한다. 모의 실험을 통해 지역적 이진화 패턴만을 사용하였을 때 대비 제안 방법이 약 8% 정도 분류 정확도가 향상됨을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권10C호
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• pp.1013-1022
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• 2003

본 논문은 연속적인 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법과 칼만 필터 기반의 동적 AR(2) 프로세스 기법을 적용하여 객체의 움직임을 적응적으로 추적하는 실시간 객체 추적 알고리즘을 구현하였다. 다양한 환경 조건에서 입력되는 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법을 이용하여 처리함으로써 효과적으로 움직임 객체를 추출하였으며, 객체의 움직임을 동적 AR(2) 프로세스 모형으로 모델링하고 동적으로 변하는 AR(2) 프로세스의 파라미터를 칼만 필터를 통해 추정함으로써 객체의 다변적인 움직임을 적응적으로 예측하여 추적할 수 있었다. 구현된 객체 추적 시스템을 실험한 결과, 기존의 선형 칼만 필터 기법을 이용한 추적 기법과 비교하여 추정 오차가 약 1/2.5∼1/50 만큼 더 적게 나와 객체의 움직임을 더 근사적으로 추적함을 알 수 있었다.