웹 영상에서 에지는 픽셀의 밝기가 급격하게 변화되는 부분으로 에지를 통하여 물체의 위치나 크기, 물체의 텍스처에 대한 정보를 얻을 수 있다. 지금까지 에지 검출은 주로 단순한 영상에 대해 미분 연산자를 이용한 수학적 방법에 의해 이루어져왔고 최근에 잡음이 포함된 복잡한 영상에 대해 통계적 방법을 이용한 에지검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상실험을 통하여 기존의 Sobel 연산자 등을 이용한 수학적 방법과 Canny 방법, Wavelet 변환방법 그리고 통계적인 T 검정과 Wilcoxon 검정을 이용한 방법들과의 에지검출 성능을 비교분석하고 Java 언어를 사용하여 웹 상에서 구현한다.
본 논문에서는 폐 질환 진단에 필요한 EBT(Electron Beam Tomography) 흉부 영상에서 폐 영역을 추출하고, 추출된 폐 영역에서 폐엽의 경계(pulmonary fissure)를 찾아 폐엽(lobe) 단위로 분할하는 방법을 제안하였다. EBT 흉부 영상을 분석하여 히스토그램을 기반으로 하는 임계치 방법과, 수학적형태학을 적용하여 폐 영역을 추출하였고 본 논문에서 제안한 adaptive filter scale을 사용한 에지 연산자와 폐엽 경계(pulmonary fissure)에 대한 해부학적 지식을 바탕으로 폐 영역을 폐엽 단위로 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 총 102개의 영상에 대해 실험한 결과는 폐 영역 추출에서 95% 이상의 정확도를 보여주었고 폐엽 경계선 추출에서 5 픽셀 이하의 거리오차를 나타내었다.
Most of the edge detection methods available in literature are gradient based, which further apply thresholding, to find the final edge map in an image. In this paper, we propose a novel method that is based on fuzzy logic for edge detection in gray images without using the gradient and thresholding. Fuzzy logic is a mathematical logic that attempts to solve problems by assigning values to an imprecise spectrum of data in order to arrive at the most accurate conclusion possible. Here, the fuzzy logic is used to conclude whether a pixel is an edge pixel or not. The proposed technique begins by fuzzifying the gray values of a pixel into two fuzzy variables, namely the black and the white. Fuzzy rules are defined to find the edge pixels in the fuzzified image. The resultant edge map may contain some extraneous edges, which are further removed from the edge map by separately examining the intermediate intensity range pixels. Finally, the edge map is improved by finding some left out edge pixels by defining a new membership function for the pixels that have their entire 8-neighbourhood pixels classified as white. We have compared our proposed method with some of the existing standard edge detector operators that are available in the literature on image processing. The quantitative analysis of the proposed method is given in terms of entropy value.
본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
Digital Radiography(DR) 시스템은 임상현장에서 아날로그 시스템을 대체하고 널리 이용되고 있다. DR을 이용하여 얻어진 X선 영상의 해상력을 결정짓는 요소에는 이용되는 검출기의 고유 해상력, 피사체의 대조도 및 특성, X선 선질, X선원의 산란, DR 검출기의 성능, X선 변환효율 및 초점의 크기, 피사체의 움직임 등이 있다. DR 검출기를 구성하는 요소에는 X선 포획 요소, 커플링 요소, 정보수집 요소가 있는데 이들은 시스템의 성능에 영향을 미치며, 그 성능은 해상력으로 평가된다. 의료영상 시스템의 해상력은 촬영대상물의 조직 간의 해부학적 영상을 구분하는 능력을 나타낸다. 해상력 평가를 위해 Modulation Transfer Function(MTF)이 보편적으로 이용되고, MTF는 입력 공간주파수 성분에 대한 출력 공간주파수 성분의 비를 나타내는데, 수학적으로 MTF는 Point Spread Function(PSF) 입력에 대한 시스템의 주파수 응답이며 Edge Phantom을 이용한 결과 영상에서 추출된 Line Spread Function(LSF)을 Fourier Transform하면 얻을 수 있다. 일반적으로 임상현장에서 의료영상시스템의 이용 및 관리의 책임은 방사선사가 맡고 있지만, MTF를 측정하기 위해서는 공학적, 수학적 기초 및 C, Fortran, Matlab등의 프로그램 작성 능력이 필요하기 때문에 비 공학도는 정확한 측정이 불가능하다. 의료영상 시스템의 성능 관리 및 최상의 상태를 유지하기 위해 시스템의 성능평가가 이뤄져야 하는데, 이를 위해 본 연구에서는 비공학도가 해상력 성능평가를 할수 있도록 ImageJ 및 Excel을 이용하여 해상력 평가를 할 수 있도록 방법을 제시하고, 제안된 방법을 이용해 계산된 결과와 프로그래밍을 이용해 계산된 결과의 비교를 통해 본 논문에서 제시하는 방법의 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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