• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.38-47
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• 2013

다중 레이어 영상 모델인 Mixed Raster Content 모델 (MRC) 기반의 영상 부호화는 스크린 이미지와 같은 혼합 영상을 전경 레이어, 이진 마스크 레이어, 배경 레이어로 재구성한 뒤, 각 레이어마다 그 레이어의 신호 특성에 적합한 부호화기를 이용하여 영상을 압축하는 기법이다. 문자와 같은 계단 형태의 강한 에지를 갖는 영역의 위치 정보를 마스크 레이어에 저장하고, 그 위치의 색상 신호는 전경 레이어에 저장한다. 그리고 나머지 영역인 배경 영역의 색상 신호는 배경 레이어에 저장한다. 따라서 마스크 레이어가 전경과 배경의 분할 정보를 담게 되며, 이 분할 정보의 정확도에 따라 전체 부호화기의 압축 효율이 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 MRC 기반의 영상 부호화를 위한 새로운 레이어 분할 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 형태학적 필터인 top hat 변환을 이용하여 문자를 배경신호로부터 분할한다. 이때 문자의 경계를 에지 맵으로부터 추정하여 문자 색상과 배경과의 상대적 밝기를 결정하고 이를 통해 형태학적 필터링에 필요한 top hat 변환의 종류를 정확히 선택하도록 하였다. 실험을 통해 제안 방법이 비교 대상 알고리즘에 비해 우수한 분할 성능을 가짐을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.547-553
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• 2008

본 논문에서는 2 단계 서류 레이아웃 분할 방법을 제안한다. 서류 분할의 1 차 단계는 top-down 계열의 영역 추출로서 모폴로지 기반의 거리 함수를 사용하여 주어진 영상 데이타를 사각형 영역들로 분할한다. 거리 사상 함수를 통한 예비 결과는 성능 개선을 위한 2 차 단계의 입력 변수로 작용한다. 서류 분할의 2차 단계로서 기계 학습 이론을 적용한다. 통계 모델을 따르는 RBF 신경망을 선택하였고, 은닉 층의 설계를 위해 코호넨 네트워크의 자기 조직화 성격을 활용한 데이타 군집화 기법을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 300개의 영상에서 추출된 영역 데이타를 통해 학습된 신경망이 1차 단계에서 도출된 예비 결과를 개선함을 연구 결과로 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.126-133
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• 2003

본 논문은 비디오 시퀸스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 임계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임 블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀸스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.430-437
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• 2010

간이식 수술을 함에 있어서 간 내부의 혈관의 형태를 알고 시작하는 것이 수술의 성공률을 매우 높일 수 있다. 본 논문은 조영제를 투여한 정상 환자의 복부 MDCT를 이용하여 얻어진 영상을 다른 여러 장기부분은 제거하고 간 영상만을 추출한 후 간 내의 혈관들의 기본형태를 파악하여 몇몇 구조단위들을 만들고 Morphological filtering을 이용하여 주요 혈관인 좌, 우, 중간정맥을 찾아낸다. 중간정맥을 기준으로 간 실질을 절단하여 절단된 부분의 크기를 예측하고 수술전에 전체 상황을 파악하기 위한 연구이다. 간의 추출 방법은 명암값의 범위와 분포 샘플링 과정에 의한 명암값 분포비율을 가지고 배경과 근육층을 제거하였다. 간의 대략적인 위치 정보와 몸통의 위치정보를 이용하여 단위 매쉬영상과 일치되는 영상을 찾은 후 결과 영상을 조합하고 8방향 연결성을 이용하여 확장하고 화소간의 채우기 과정을 거쳐 최종적인 간영상을 추출하였다. 추출된 간 영상에서 간 영역의 특징적인 명암값과 다양한 구조단위를 가지고 Morpological Filtering을 수행 한 후 나타난 결과들을 조합하여 만들어진 영상에서 각 슬라이스 별로 크기순으로 큰 부분들을 남겨두어 굵은 혈관만을 추출하였다. 추출된 영상들을 3D로 구성 시 자연스럽게 보여지도록 인터폴레이션을 수행한 후 3D Reconstruction 을 수행하여 3D 형태의 간 혈관을 보고 중간 정맥을 파악하여 간 실질의 절단 위치를 예측하게 된다. 절단되어진 간 실질의 크기를 확인하고 계산에 의하여 수술 성공 가능성을 파악할 수 있다.