• 방송공학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.450-462
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• 2009

최근까지 단일 영상이나 동영상을 영역화하는 기법들은 다양하게 제시되어 왔으나, 유사한 장면에 대한 여러 장의 영상을 동시에 영역화하는 기법은 많지 않았다. 본 논문에서는 한 장소에서 연속적으로 촬영하였거나 전경 물체가 유사한 여러 영상들을 동일 장면 영상으로 정의하고, 이런 동일 장면 영상들을 적은 양의 사용자 입력을 통해 효과적으로 영역화하는 기법을 제안한다. 구체적으로, 사용자가 최초의 영상 한 장을 직접 영역화한 후, 그 영상의 영역화 결과와 영상의 특성을 토대로 다중 단계 신호를 적응적 가중치를 주어서 인접 영상으로 전파하고, 이를 통해 제안하는 기법은 인접 영상을 반복적으로 영역화한다. 영역화는 마르코프 랜덤 장에서의 에너지 최소화를 통해 이루어지는데, 전파되는 신호는 각 픽셀에 대한 에너지를 정의하는 바탕이 되며, 픽셀, 픽셀 패치, 그리고 영상 전체로부터 비롯되었는가에 따라 낮은 단계, 중간 단계, 그리고 높은 단계의 신호로 지칭된다. 또한 에너지 최소화 틀 안에서 전파된 신호를 통해 정의되는 에너지 역시 낮은 단계, 중간 단계, 그리고 높은 단계의 세 단계로 정의한다. 이런 과정을 통해 전파된 신호를 최대한 다양하게 활용하고, 이를 통해 다양한 영상에 영역화 결과가 일관되게 유지된다. 다양한 동일 장면 영상들에 제안하는 기법을 적용하여 성능을 평가하고, 픽셀 패치를 바탕으로 하는 중간 단계 신호만을 이용한 결과와 제안하는 다중 신호를 적용하는 기법의 결과를 비교한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.9-15
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• 2012

본 논문은 컬러 이미지를 의미 있는 영역으로 분할하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 본 연구에서, 의미 있는 영역을 이미지에서 많이 등장하는 색을 가지고 있는 영역이라고 정의하고, 많이 등장하는 색들을 파악하기 위해서 주어진 이미지를 RGB 공간에서 컬러 점들의 집합으로 표현한다. 그리고 본 기법에서 정의한 점들의 밀도를 이용하면, RGB 공간에서 점들의 밀도가 높은 영역에 속한 컬러들이 이미지에서 많이 등장하는 컬러라고 볼 수 있게 된다. 결국, 새롭게 제시하는 레벨셋 함수를 이용하여 RGB 공간에서 점들의 밀도가 높은 영역들을 찾음으로써 이미지에서의미 있는 영역을 구분해 낼 수 있지만, 이미지에서 의미 있는 영역(점들의 밀도가 높은 영역)을 구성하고 있는 컬러들이 충분한 크기의 연속된 영역을 이를 만큼 인접해 있지 않으면, 의미 있는 영역이라고 볼 수 없으므로, 그러한 픽셀들은 이웃 영역에 포함시키게 된다. 본 논문에서 새롭게 제시 하는 방법은, RGB 공간에서 컬러들의 밀도 분포를 레벨셋 함수에 적용해서 영역을 분할하고 이를 이미지 공간으로 다시 매칭 시키는 방법으로, 이미지상에 레벨셋 함수를 직접 정의하고 이를 이용하여 이미지 영역분할을 하는 기존의 레벨셋 기반의 이미지 분할방법과는 차이가 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권4호
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• pp.45-60
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• 2014

컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography)을 통해 만들어진 3차원의 데이터를 온라인상으로 치과 의료에 사용하게 되면서 정보의 왜곡이나 손실 없이 3차원의 해부학적 정보를 얻을 수 있고, 치아 이식술이나 교정을 하기 전에 안전하게 치료계획을 세울 수 있다. CT 데이터를 이용한 정확한 진단을 위해서는 개별 치아를 분할 할 수 있어야 한다. 그러나 CT 데이터 상에서 치아 영역과 그 주변 영역은 밝기의 차이가 크기 않기 때문에 개별 치아를 분할하는 작업은 쉽지 않다. 특히 치아의 뿌리 부분으로 갈수록 치아 주변에 턱 뼈가 위치하기 때문에 더욱 구별이 힘들다. 본 논문에서는 자동으로 개별 치아를 분리하는 기존의 SRG(Seeded Region Growing) 알고리즘에 레벨-셋 방법을 추가하여 치아 뿌리 부분까지 더 정확하게 분할하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교한 결과 개별 치아의 종류에 따라 19.2%의 정확도 향상을 얻을 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.248-250
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• 2003

An automatic approach and strategy for extracting building information from aerial images using combined image analysis and interpretation techniques is described in this paper. A dense DSM is obtained by stereo image matching. Multi-band classification, DSM, texture segmentation and Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) are used to reveal building interest areas. Then, based on the derived approximate building areas, a shape modelling algorithm based on the level set formulation of curve and surface motion has been used to precisely delineate the building boundaries. Data fusion, based on the Dempster-Shafer technique, is used to interpret simultaneously knowledge from several data sources of the same region, to find the intersection of propositions on extracted information derived from several datasets, together with their associated probabilities. A number of test areas, which include buildings with different sizes, shape and roof colour have been investigated. The tests are encouraging and demonstrate that the system is effective for building extraction, and the determination of more accurate elevations of the terrain surface.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권2호
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• pp.153-161
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• 2009

Mammogram is one of the important techniques for mass detection, which is the early diagnosis stage of a breast cancer. Especially, the CAD(Computer Aided Diagnosis) using mammogram improves the working performance of radiologists as it offers an effective mass detection. There are two types of CAD systems using mammogram; automatic and semi-automatic CAD systems. However, the automatic segmentation is limited in performance due to the difficulty of obtaining an accurate segmentation since mass occurs in the dense areas of the breast tissue and has smoother boundaries. Semi-automatic CAD systems overcome these limitations, however, they also have problems including high FP (False Positive) rate and a large amount of training data required for training a classifier. The proposed system which overcomes the aforementioned problems to detect mass is composed of the suspected area selection, the level set segmentation and SVM (Support Vector Machine) classification. To assess the efficacy of the system, 60 test images from the FFDM (Full-Field Digital Mammography) are analyzed and compared with the previous semi-automatic system, which uses the ANN classifier. The experimental results of the proposed system indicate higher accuracy of detecting mass in comparison to the previous systems.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.541-545
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• 1997

This paper presents a modified geometric active contour model or edge detection and segmentation of computed tomography(CT) scan images. The method is based on the level setup approach developed by Osher and Sethian and the modeling of propagation fronts with curvature dependent speeds by Malladi. Based on above algorithms, the geometric active contour is obtained through a particular level set of hypersurface lowing along its gradient force and curvature force. This technique retains the attractive feature which is topological and geometric flexibility of the contour in recovering objects with complex shapes and unknown topologies. But there are limitations in this algorithm which are being not able to separate the object with weak difference from neighbor object. So we use speed limitation filter to overcome those problems. We apply a 2D model to various synthetic cases and the three cases of real CT scan images in order to segment objects with complicated shapes and topologies. From the results, the presented model confirms that it attracts very naturally and efficiently to the desired feature of CT scan images.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.867-871
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• 2004

In this paper, a new analytic approach for shape preserving contrast enhancement is presented. Contrast enhancement is achieved by means of segmental histogram stretching modification which preserves the given image shape, not distorting the original shape. After global stretching, the image is partitioned into several level-sets according to threshold condition. The image information of each level-set is represented as typical value based on grouped differential values. The basic property is modified into common local schemes, thereby introducing the enhanced effect through extreme discrimination between subsets. The scheme is based on stretching the histogram of subsets in which the intensity gray levels between connected pixels are approximately same In spite of histogram widening, stretched by local image information, it neither creates nor destroys the original image, thereby preserving image shape and enhancing the contrast. By designing local histogram stretching operations, we can preserve the original shape of level-sets of the image, and also enhance the global intensity. Thus it can hold the main properties of both global and local image schemes, which leads to versatile applications in the field of digital epigraphy.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1089-1100
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• 2017

이 논문에서는 토지피복도 갱신을 목적으로 영상의 객체분할과 훈련 자료 수집에 과거 토지피복도의 정보를 이용하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 영상의 객체분할 시 명확한 토지피복 경계 분할을 위해 과거 토지피복도의 객체 경계를 이용하였다. 또한 적은 수의 초기 훈련 자료를 이용한 초기 분류 결과로부터 유용한 훈련 자료를 추가로 수집하기 위해 과거 토지피복도의 분류 항목 정보를 이용하였다. 충청남도 태안군 일부 지역을 대상으로 환경부 중분류 토지피복도와 WorldView-2 영상을 이용한 토지피복 갱신 사례 연구를 통해 제안된 토지피복도 갱신 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구 결과, 초기 분류 결과에서 나타난 시가지와 나지, 논/밭과 초지의 오분류 양상이 제안 방법론을 통해 완화되었다. 또한 과거 토지피복도의 경계를 이용한 객체분할을 통해 객체의 경계를 명확하게 하고 분류 정확도를 향상시켰다. 따라서, 이 연구에서 제안된 방법이 토지피복도 갱신에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권3호
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• pp.192-198
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• 2010

To maximize effectiveness of standardization activities, it is essential to set priorities for determined standardization work items in the next generation internet protocol television (NG-IPTV) technologies. In this study, the analytic hierarchy process(AHP) is employed and applied to ranking of NG-IPTV standardization work items as a multi-criteria decision making tool which involves comprehensive surveys. Survey results are analyzed and we identified a useful three level segmentation of standardization strategic plan which shows standardization work item priorities.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.401-408
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• 2006

영상신호의 수직축 및 수평축 화소 성분 분석을 통해서, 영상 내부에 존재하는 각 영역의 군집적 특성을 통계 및 영역적으로 처리 분류함으로써 필요한 특징을 추출할 수 있는 새로운 형태의 영역분할처리 알고리즘을 제시한다. 종래의 점처리나 면처리 방식에 비해 이 방식은 수평축과 수직축 상에서의 연속적인 선처리 방식이라고 할 수 있다. 영상을 구성하는 영역간 경계가 암시적으로 구분되어 있으나, 명시적으로는 불투명하고, 영상 특성의 분기점 또한 불명확하고 중복되어 있음으로 인하여 문턱치처리나 분기점처리로 그 영역간 특정을 분할, 추출하기가 곤란한 경우에 이 방식은 우수한 효과가 있다. 수평축 및 수직축 선처리를 통해 각 영역들의 특성들을 군집으로 처리한 다음 처리한 축과 수직 방향으로 축차적 적응진행처리한다. 그 결과 영상 내 각 영역은 화소값의 중복에도 불구하고 하나의 군집으로 자리매김하면서 군집 고유의 화소 값을 갖는다. 그리고 처리후 영상은 각 군집에 부여한 새로운 화소값으로 변환함으로 필요한 특정이 추출된다. 이 방식은 특히 영역 분할을 통해 시각적 효과를 극대화시킬 필요가 있는 경동맥 초음파 의료영상에서 우수한 결과를 보였다.