• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.72-75
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• 2008

Image segmentation techniques becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Seeded Region Growing (SRG) and Edge Information. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying SRG. Finally the region merging process, using region adjacency graph (RAG), was carried out to get the final segmentation result. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.127-135
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• 2023

조직병리에서 전체 슬라이드 영상의 정확한 분할은 질병 진단과 치료 계획에 매우 중요한 작업이다. 그러나 전체 슬라이드 영상은 크기가 크고 조직의 형태, 염색 및 촬영 조건이 다양하기 때문에 기존의 자동 영상 분할 알고리즘을 항상 적용하는 것은 어렵다. 최근 인간의 전문 지식과 알고리즘을 결합한 대화형 영상 분할 기술의 발전은 전체 슬라이드 영상 분할의 효율 성과 정확성을 개선할 수 있는 가능성을 보여주었다. 그러나 이러한 접근 방식은 동시에 어려운 과제를 제기하기도 했다. 본 논문에서는 다중 해상도 전체 슬라이드 영상을 활용하는 새로운 대화형 분할 방법인 ZoomISEG를 제안한다. 기존의 단일 스케일 방법과의 비교 및 ablation study를 통해 제안된 방법의 효율성과 성능을 입증한다. 실험 결과, 제안된 방법은 사람의 개입을 줄이면서도 최고 해상도 데이터를 사용하는 방식에 필적하는 정확도를 달성함을 확인했다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.218-224
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• 1998

The coefficients of variation obtained from three typical vegetation indices of eight levels of multi-spatial resolution images in urban areas were employed to identify the optimum spatial resolution in terms of maintaining information quality. These multi-spatial resolution images were prepared by degrading 1 meter simulated, 16 meter ADEOS/AVNIR, and 30 meter Landsat-TM images. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Perpendicular Vegetation Index (PVI) and Soil Adjusted Ratio Vegetation Index (SARVI) were applied to reduce data redundancy and compare the characteristics of multi-spatial resolution image of vegetation indices. The threshold point on the curve of the coefficient of variation was defined as the optimum resolution level for the analysis with multi-spatial resolution image sets. Also, the results from the image segmentation approach of region growing to extract man-made features were compared with these multi-spatial resolution image sets.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.525-527
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• 2003

Recently, the spatial resolution of earth observation satellites is significantly increased to a few meters. Such high spatial resolution images definitely will provide lots of information for detail-thirsty remote sensing users. However, it is more difficult to develop automated image algorithms for automated image feature extraction and pattern recognition. In this study, we propose a two-stage procedure to extract road information from high resolution satellite images. At first stage, a watershed segmentation technique is developed to classify the image into various regions. Then, a knowledge is built for road and used to extract the road regions. In this study, we use panchromatic and multi-spectral images of the IKONOS satellite as test dataset. The experiment result shows that the proposed technique can generate suitable and meaningful road objects from high spatial resolution satellite images. Apparently, misclassified regions such as parking lots are recognized as road needed further refinement in future research.

• 한국측량학회지
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• 제28권4호
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• pp.421-430
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• 2010

영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권4호
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• pp.246-253
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• 2016

Infrared (IR) imaging has been researched for various applications such as surveillance. IR radiation has the capability to detect thermal characteristics of objects under low-light conditions. However, automatic segmentation for finding the object of interest would be challenging since the IR detector often provides the low spatial and contrast resolution image without color and texture information. Another hindrance is that the image can be degraded by noise and clutters. This paper proposes multi-level segmentation for extracting regions of interest (ROIs) and objects of interest (OOIs) in the IR scene. Each level of the multi-level segmentation is composed of a k-means clustering algorithm, an expectation-maximization (EM) algorithm, and a decision process. The k-means clustering initializes the parameters of the Gaussian mixture model (GMM), and the EM algorithm estimates those parameters iteratively. During the multi-level segmentation, the area extracted at one level becomes the input to the next level segmentation. Thus, the segmentation is consecutively performed narrowing the area to be processed. The foreground objects are individually extracted from the final ROI windows. In the experiments, the effectiveness of the proposed method is demonstrated using several IR images, in which human subjects are captured at a long distance. The average probability of error is shown to be lower than that obtained from other conventional methods such as Gonzalez, Otsu, k-means, and EM methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.474-477
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• 2000

This paper presents an algorithm for simplification of 3D triangular mesh data, based on mesh simplification. The proposed algorithm is first attempt to segment the entire mesh into several parts using the orientation of triangles. Then simplification algorithm is applied to each segment that has similar geometric property. The proposed two step multi-resolution modeling scheme would yield better performance then conventional algorithm like edge collapse technique, since the segmentation step can give global information on the input shape. The experimental results show that the proposed algorithm is performed efficiently.

• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.73-80
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• 2012

최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화는 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여 줄 것으로 기대되고 있다. 현재까지 자동 뼈 영역화를 위한 연구들이 다양하게 진행되었지만 2차원 영상과는 달리 많은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 의료영상의 특성 때문에, 실제 진단에 사용할 수 있을만한 성능을 얻지 못하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 다중 해상도를 기반으로 하여 수행속도가 빠르고 영역화 성능이 좋은 자동 뼈 영역화 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서는 학습된 집합의 뼈 정보들을 바탕으로 최근 제안된 제한된 브랜치 앤 민컷 기법을 이용하여 대략적인 뼈 위치 및 비슷한 템플릿을 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 제안하는 기법의 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며, 100개의 학습 데이터들을 바탕으로 50개 영상에서 뼈들을 영역화 하였다. 제안하는 기법은 정확성 및 수행속도 측면에서 제한된 브랜치 앤 민컷에 비해 향상된 결과를 나타냈다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1126-1134
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• 2017

A variety of medical service applications in the field of the Internet of Things (IoT) are being studied. Segmentation is important to identify meaningful regions in images and is also required in 3D images. Previous methods have been based on gray value and shape. The Visible Korean dataset consists of serially sectioned high-resolution color images. Unlike computed tomography or magnetic resonance images, automatic segmentation of color images is difficult because detecting an object's boundaries in colored images is very difficult compared to grayscale images. Therefore, skilled anatomists usually segment color images manually or semi-automatically. We present an out-of-core 3D segmentation method for large-scale image datasets. Our method can segment significant regions in the coronal and sagittal planes, as well as the axial plane, to produce a 3D image. Our system verifies the result interactively with a multi-planar reconstruction view and a 3D view. Our system can be used to train unskilled anatomists and medical students. It is also possible for a skilled anatomist to segment an image remotely since it is difficult to transfer such large amounts of data.

• 한국측량학회지
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• 제28권6호
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• pp.627-636
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• 2010

영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격 탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 분광 및 공간정보를 반영할 수 있는 새로운 분할방법을 제안한다. 이를 위해 우선 다중분광 에지정보의 지역적 변이특성을 이용하여 영상에서 자동으로 초기시드 점을 추출하였다. 추출된 시드 점과 이웃하는 점들과의 유사성을 기반으로 영역 확장의 우선순위를 결정하는 MSRG가법을 이용하여 영상분할을 수행하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 기존에 위성영상분할에 많이 사용된 유역분할법과 영역성장기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 정량적 비교평가 방법으로는 무감독 영상분할 평가 측정치와 동일한 조건하에서 수행된 객체기반 분류 정확도를 이용하였다. 실험 결과 제안한 기법은 고해상도 위성영상의 객체기반분석에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.