• 제목/요약/키워드: MSBF

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개선된 간단한 경계선 추적자 알고리즘 (Improved Simple Boundary Following Algorithm)

  • 정철호;한탁돈
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권4호
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    • pp.427-439
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    • 2006
  • 간단한 경계선 추적자 알고리즘(SBF: Simple Boundary Follower)은 영상의 인식과 표현을 위하여 사용되는 경계선 추적 알고리즘 중에서 널리 사용되는 것이다. SBF는 주로 이진화된 영상에서 물체의 경계선을 추적할 때 매우 간단하면서도 효율적인 성능을 제공한다. 그러나 추적자의 위치와 방향조건에 따라 인너코너(inner corner)와 인너-아우터 코너(inner-outer corner)의 일부 영상을 추적하지 못하는 비일관성(inconsistency)을 가지고 있고, 경계선 이외의 픽셀들에 대한 부가적인 이동연산을 요구한다는 단점이 있다. 이러한 제약성들 중 인너-아우터 코너의 비일관성을 해결하기 위하여 수정된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(MSBF: Modified Simple Boundary Follower)이 연구되었지만 여전히 인너코너 추적 비일관성과 부가 연산 필요성에 대한 해결책은 제시되지 않았다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 비일관성이 일어나지 않도록 처리하고, 경계선 주위 픽셀에 대한 이동 연산을 줄일 수 있는 개선된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(ISBF: Improved Simple Boundary Follower)을 제안하였다. 또한 경계선상의 픽셀들의 배치와 이동 경로 방식에 대해 분류를 함으로써 세 가지 알고리즘의 연산복잡도를 계산하였다. 제안된 알고리즘은 MSBF에 비하여 연산량이 감소하였고, 비일관성의 문제가 없는 것으로 분석되었다.

다초점 세포 영상으로부터 추정된 초점 값을 이용한 3차원 형태 복원 (3D Shape Reconstruction using the Focus Estimator Value from Multi-Focus Cell Images)

  • 최예준;이동우;김명희;최수미
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.31-40
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    • 2017
  • 최근 3차원 세포 배양이 가능해 지면서 세포의 부피, 3차원 형태 등을 보다 정확하게 확인할 수 있게 되었다. 일반적으로 세포의 3차원 단층 정보는 공초점 현미경 또는 전자 현미경과 같은 특수한 현미경을 이용하여 관찰 해야 한다. 그러나 공초점 현미경은 일반 현미경에 비해 비용이 비싸며, 촬영 시간이 오래 걸린다. 따라서 일반적으로 사용되는 광학 현미경으로 세포의 3차원 형태복원을 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다초점 형광 영상을 기반으로 영상의 추정된 초점 값(focus estimator value)을 이용해 세포를 3차원으로 형태 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3차원으로 배양된 세포를 광학 현미경으로 초점을 변경 하면서 다초점 영상들을 촬영한다. 이후 영상에서 circular Hough transform을 이용하여 세포 군집의 대략적인 위치를 ROI(Region Of Interest)로 정한다. 획득한 ROI에 MSBF(Modified Sliding Band Filter)를 적용하여 ROI 내에 세포 군집의 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선을 기준으로 추정 초점 값을 구한다. 계산된 초점 값과 현미경의 NA(Numerical Aperture)을 이용하여 깊이를 고려한 세포 군집의 외곽선을 추출하고 추출된 외곽선을 통해 세포들을 3차원으로 형태 복원한다. 복원 결과는 세포 영상의 in-focus가 된 부분들을 하나로 합친 영상과 비교하여 검증한다.

추적 조건 분석에 의한 개선된 외곽선 추적 기법들 (Advanced Contour Tracing Algorithms based on Analysis of Tracing Conditions)

  • 정철호;서종훈;한탁돈
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.431-436
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    • 2006
  • 외곽선 추적 알고리즘은 영상 인식 및 표현에 있어서 물체의 기본 성질을 파악하는데 중요하다. 따라서 많은 알고리즘들이 연구되어 왔으며, 이중에는 간단한 경계선 추적자 알고리즘(SBF: Simple Boundary Follower)이다. 이외에도 수정된 간단한 경계선 추적자 알고리즘 (MSBF: Modified Simple Boundary Follower), 개선된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(ISBF: Improved Simple Boundary Follower), 무어-네이버 추적 알고리즘(MNT: Moore-Neighbor Tracer), 방사형 탐색 알고리즘(RSA: Radial Sweep Algorithm), 그리고 Theo Pavlidis 알고리즘(TPA)이 있다. 이러한 알고리즘들은 추적 경로 특성들이 다르며 각기 장점과 제약성이 있다.외곽선 알고리즘들의 제약성은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 알고리즘 특성에 따라 외곽선 픽셀간 인접 형태에 따라 추적하지 못하는 경우가 존재할 수 있다는 것이다. 또 다른 하나는 외곽선 추적 알고리즘의 시작과 종료 조건에 따라서 특정 위치 픽셀들을 찾지 못하는 경우도 존재한다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 중심으로 외곽선 추적 알고리즘들의 성능을 분석하였다. 또한, ISBF의 시작 조건과 TPA의 인너코너 추적을 개선하는 기법들을 제안하여 이를 해결토록 하였다. 실험 결과 제안한 기법들은 외곽선 추적 성능을 개선하는데 효과적이었다.

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