• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.945-961
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• 2019

Tongue diagnosis is one of the most important diagnostic methods in Traditional Chinese Medicine (TCM). Tongue image segmentation aims to extract the image object (i.e., tongue body), which plays a key role in the process of manufacturing an automated tongue diagnosis system. It is still challenging, because there exists the personal diversity in tongue appearances such as size, shape, and color. This paper proposes an innovative segmentation method that uses image thresholding, gray projection and active contour model (ACM). Specifically, an initial object region is first extracted by performing image thresholding in HSI (i.e., Hue Saturation Intensity) color space, and subsequent morphological operations. Then, a gray projection technique is used to determine the upper bound of the tongue body root for refining the initial object region. Finally, the contour of the refined object region is smoothed by ACM. Experimental results on a dataset composed of 100 color tongue images showed that the proposed method obtained more accurate segmentation results than other available state-of-the-art methods.

• 전기학회논문지
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• 제58권6호
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• pp.1207-1214
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• 2009

In this study, we propose a novel color-image segmentation algorithm to discern the teeth region utilizing RG intensity and its relevant RGB histogram features with resolving the variations of its maximum intensity in terms of peaks and valleys. Tooth candidates in a CCD image are first extracted by applying RGB color multi-threshold levels and consequently the successive morphological image operations and a Sobel-mask edge processing are performed to resolve the teeth region and its contour.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제26권4호
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• pp.333-342
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• 2022

In this paper, we perform a direct comparison study of real experimental data for domain rearrangement and the Cahn-Hilliard (CH) equation on the dynamics of morphological evolution. To validate a mathematical model for physical phenomena, we take initial conditions from experimental images by using an image segmentation technique. The image segmentation algorithm is based on the Mumford-Shah functional and the Allen-Cahn (AC) equation. The segmented phase-field profile is similar to the solution of the CH equation, that is, it has hyperbolic tangent profile across interfacial transition region. We use unconditionally stable schemes to solve the governing equations. As a test problem, we take domain rearrangement of lipid bilayers. Numerical results demonstrate that comparison of the evolutions with experimental data is a good benchmark test for validating a mathematical model.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.40-50
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• 2007

본 논문에서는 카메라로부터 획득 되어진 비디오 시퀀스로부터 다중 움직임 객체와 배경을 분할하고 시공간 정보에 기반 한 객체 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법은 3단계로 구성되어 있다. 먼저 입력 비디오 시퀀스로부터 프레임 사이의 차를 이용한 움직임 영역과 움직임이 존재하지 않는 영역을 구분하여 적응적 경계간을 추출한다. 두 번째는 참조 배경영상과 적응적 경계값을 이용하여 움직임이 존재하는 영역으로부터 개략적 객체 분할을 수행하며, 분할된 이진영상에 형태학적 영역 병합 알고리즘을 적용하여 객체 병합을 수행하였다. 마지막으로 분할된 객체에 시공간 정보를 이용하여 객체에 임의의 ID를 할당하여 추적하였다. 카메라로부터 획득되어진 비디오 시퀀스를 이용한 실험에서 객체들의 분할 및 추적의 효율성과 시스템의 유용성을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제7권1호
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• pp.1-10
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• 2007

의미있는 객체를 배경과 분리하는 영상분할기법은 침입자 경보 시스템, 교통 감시 시스템 등에서 중요한 역할을 담당하며, 일반적으로 공간적 동질성이나 시간적 정보를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 시간적 정보를 이용하는 방법은 프레임간의 화소값이나 에지성분을 이용한다. 화소값 이용은 간단하며 효과적이나 조명 변화 등이 발생할 경우 움직임 검출이 어렵고 에지성분의 이용은 조명의 영향을 받지 않지만 복잡하며 잡음처리에 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 카메라가 고정된 감시 시스템에서 화소값 비교와 에지 정보를 이용하여 조명등의 영향을 최소화하는 움직임 객체 추출 방법을 제안한다. 이는 조명변화와 배경영상의 존재여부에 따라 세 가지 움직임 객체 추출 방법을 달리 적용하며, 투영과 형태 처리 연산자를 사용하는 후처리과정을 거친 후 움직임 객체를 추출한다. 모의실험 결과 제안알고리즘은 조명변화가 발생하더라도 객체 추출의 결과가 우수함을 보이고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.366-374
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• 2013

본 논문에서는 한국어 구문분석에서 발생하는 중의성을 해결하기 위하여 구간분할 방법과 논항정보를 사용하여 개선한 구문분석시스템을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 구문분석 시스템은 어절대신 형태소를 입력으로 사용하고, 또한 주어진 형태소에 대하여 가능한 모든 구문 분석 구조를 생성하는 알고리즘을 사용한다. 따라서 많은 중의성을 포함한 구문 분석 결과를 생성한다. 이러한 중의성 구조 결과를 해결하기 위하여 세 가지 방법을 사용했다. 첫째 방법은 형태소분석 결과에서 중의성을 제거하는 방법이고 두 번째는 구문 분석시 구간 분할하는 방법, 세 번째 방법은 논항정보를 이용하는 것이다. 이러한 방법을 사용하여 많은 중의성을 제거할 수 있었다. 실험을 통하여 약 53%의 중의성을 제거할 수 있었음을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4866-4888
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• 2020

One major and time-consuming task in fish production is obtaining an accurate estimate of the number of fish produced. In most Nigerian farms, fish counting is performed manually. Digital image processing (DIP) is an inexpensive solution, but its accuracy is affected by noise, overlapping fish, and interfering objects. This study developed a catfish recognition and counting algorithm that introduces detection before counting and consists of six steps: image acquisition, pre-processing, segmentation, feature extraction, recognition, and counting. Images were acquired and pre-processed. The segmentation was performed by applying three methods: image binarization using Otsu thresholding, morphological operations using fill hole, dilation, and opening operations, and boundary segmentation using edge detection. The boundary features were extracted using a chain code algorithm and Fourier descriptors (CH-FD), which were used to train an artificial neural network (ANN) to perform the recognition. The new counting approach, based on the geometry of the fish, was applied to determine the number of fish and was found to be suitable for counting fish of any size and handling overlap. The accuracies of the segmentation algorithm, boundary pixel and Fourier descriptors (BD-FD), and the proposed CH-FD method were 90.34%, 96.6%, and 100% respectively. The proposed counting algorithm demonstrated 100% accuracy.

• 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.33-42
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• 2005

본 논문에서는 영역 기반 부호화를 위해 수리형태학 연산자를 이용한 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 수리형태학을 이용한 영상 분할은 단순화, 마커 추출, 영역 결정의 세 단계로 구성된다. 단순화 단계는 분할을 용이하게 하기 위하여 영상의 복잡한 부분들을 제거하는 단계이고, 마커 추출단계는 단순화 과정을 거친 영상으로부터 각 영역의 초기 기준 영역을 찾는 과정이다. 영역 결정단계는 추출된 마커로부터 각 영역의 경계를 결정하는 단계이다. 단순화를 위해 기존 평탄면 필터를 효과적으로 개선한 크기와 대조를 고려한 효과적인 Connected Operator를 사용한다. 마커 추출 과정에서 원영상으로 복원된 영역은 제외시키고 나머지 부분에서 크기와 대조가 일정값 이상인 영역을 마커로 결정한다. 생성된 모든 마커와 Hierarchical Watershed algorithm을 이용하여 초기 영상 분할을 하고 영역 병합과정에서는 영역 수에 대한 화질의 저하를 최소로 하는 영역 병합 알고리즘을 제안한다. 동시에, 시각적 특성을 고려하여 일정 대조 이상인 영역 쌍은 병합에서 제외시킨다. 실험 결과에서 제안된 마커 추출 방법이 화질을 많이 저하시키지 않는 범위 내에서 적은 수의 마커를 추출하며, 영역 병합과정을 통해 많은 불필요한 영역들을 병합할 수 있음을 보인다.

• 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.