• 정보화연구
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• 제10권1호
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• pp.113-122
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• 2013

본 논문에서는 영상을 3분할 기법에 맞춰 재구성함으로써 자동으로 구도를 안정적이고 세련되게 보정하는 기법을 제안한다. Saliency Map과 Image Segmentation기술을 이용하여 사진에서 피사체의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 구하고, 그 영역을 기준으로 3분할 기법에 맞도록 사진을 Cropping하여 구도를 보정한다. 또한, 얼굴 인식(Face Detection)기법을 활용하여 사람의 얼굴을 ROI에 추가하고 ROI에 따른 다양한 시나리오에 의하여 구도를 보정함으로써, 좀 더 자연스러운 사진을 얻는다. 실험결과를 통해 보정된 구도의 사진이 원본사진과 비교하여 자연스럽게 보정이 되었는다는 것을 알 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.253-264
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• 2009

본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권11호
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• pp.200-208
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• 2004

In ultrasonic bone densitometry, the positioning of measurement site is decisive in precision and reproducibility. In this study, automatic Region of Interest (ROI) detection algorithm is suggested and adopted the method using the local minimum value by ultrasonic image. The preprocess before the local minimum method extracts out the bone area and calculates the geometrical information of bone. The developed ROI detection algorithm was applied to the clinical test for the subject of 305 female patients in the range of 22-88 years old. As the results, the accuracy of the algorithm was shown to be 98.3％. It was also found that bone density parameter was significantly correlated with age(r=0.85, p<0.0001).

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.41-53
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• 2006

본 논문에서는 동영상에서 시간과 공간특징을 선택적으로 사용한 ROI(Region of Interest) 탐지 시스템을 소개한다. 동영상에서 명암도, 색상 등과 같은 공간특징을 사용한 공간상의 현저도 뿐만 아니라 시간상의 현저도도 얻기 위하여 모션이라는 시간특징을 사용하였다. 본 시스템에서는 동영상이 입력되면 공간특징 및 시간특징을 탐지하고, 이 특징과 관련된 기존의 심리학적 연구결과를 바탕으로 이들을 분석한다. 이렇게 분석된 결과는 하나로 통합되어 이를 기반으로 ROI 영역을 탐지한다. 일반적으로 비디오 영상에서 움직이는 개체나 영역은 같은 영상 안의 다른 개체나 영역보다 먼저 주의가 가게 되므로, 본 시스템에서는 분석된 결과를 통합하는 데 있어 시간특징인 모션을 공간특징보다 우선하여 통합한다. 시스템의 성능 분석을 위하여 동일한 실험영상을 가지고 인간을 대상으로 한 심리학적 실험을 우선 수행하였으며, 이 결과를 기준으로 본 시스템에서 얻어진 결과를 비교하여 모형의 성능을 분석하였다. 실험결과 공간특징만을 사용했을 때 보다 시간특징을 같이 사용함으로써 시스템의 성능을 보다 향상시킬 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.109-119
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• 2021

Self-recovery is a tamper-detection and image recovery methods based on data hiding. It generates two types of data and embeds them into the original image: authentication data for tamper detection and reference data for image recovery. In this paper, a region-based scalable self-recovery (RSS) method is proposed for salient-object images. As the images consist of two main regions, the region of interest (ROI) and the region of non-interest (RONI), the proposed method is aimed at achieving higher reconstruction quality for the ROI. Moreover, tamper tolerability is improved by using scalable recovery. In the RSS method, separate reference data are generated for the ROI and RONI. Initially, two compressed bitstreams at different rates are generated using the embedded zero-block coding source encoder. Subsequently, each bitstream is divided into several parts, which are protected through various redundancy rates, using the Reed-Solomon channel encoder. The proposed method is tested on 10 000 salient-object images from the MSRA database. The results show that the RSS method, compared to related methods, improves reconstruction quality and tamper tolerability by approximately 30% and 15%, respectively.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.317-320
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• 2003

In this paper, we present real-time, accurate face region detection and tracking technique for an intelligent surveillance system. It is very important to obtain the high-resolution images, which enables accurate identification of an object-of-interest. Conventional surveillance or security systems, however, usually provide poor image quality because they use one or more fixed cameras and keep recording scenes without any clue. We implemented a real-time surveillance system that tracks a moving person using pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. While tracking, the region-of-interest (ROI) can be obtained by using a low-pass filter and background subtraction. Color information in the ROI is updated to extract features for optimal tracking and zooming. The experiment with real human faces showed highly acceptable results in the sense of both accuracy and computational efficiency.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.222-224
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• 2009

This paper presents an algorithm that extracts road lane's specific information by using HSI color information and performance enhancement of lane detection base on vision processing of drive assist. As a preprocessing for high speed lane detection, the optimal extraction of region of interest for lane boundary(ROI-LB) can be processed to reduction of detection region in which high speed processing is enabled and it also increases reliabilities by deleting edges those are misrecognized. Road lane is extracted with simultaneous processing of noise reduction and edge enhancement using the Laplacian filter, the reliability of feature extraction can be increased for various road lane patterns. Since noise can be removed by using saturation and brightness of HSI color model. Also it searches for the road lane's color information and extracts characteristics. The real road experimental results are presented to evaluate the effectiveness of the proposed method.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권4호
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• pp.601-615
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• 2015

Region of interest (ROI) is the most informative part of a medical image and mostly has been used as a major part of watermark. Various shapes ROIs selection have been reported in region-based watermarking techniques. In region-based watermarking schemes an image region of non-interest (RONI) is the second important part of the image and is used mostly for watermark encapsulation. In online healthcare systems the ROI wrong selection by missing some important portions of the image to be part of ROI can create problem at the destination. This paper discusses the complete medical image availability in original at destination using the whole image as a watermark for authentication, tamper localization and lossless recovery (WITALLOR). The WITALLOR watermarking scheme ensures the complete image security without of ROI selection at the source point as compared to the other region-based watermarking techniques. The complete image is compressed using the Lempel-Ziv-Welch (LZW) lossless compression technique to get the watermark in reduced number of bits. Bits reduction occurs to a number that can be completely encapsulated into image. The watermark is randomly encapsulated at the least significant bits (LSBs) of the image without caring of the ROI and RONI to keep the image perceptual degradation negligible. After communication, the watermark is retrieved, decompressed and used for authentication of the whole image, tamper detection, localization and lossless recovery. WITALLOR scheme is capable of any number of tampers detection and recovery at any part of the image. The complete authentic image gives the opportunity to conduct an image based analysis of medical problem without restriction to a fixed ROI.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.73-80
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• 2004

본 연구에서는 자연치아 주위 골조직의 미세 변화를 검출하는 의료영상처리 기술에 대한 방안을 제안한다. 제안된 방법은 먼저, 입력되는 두장의 디지털 방사선 영상에서 자연치아의 형태 분석을 통하여 자연치아의 외곽선 및 직선선분을 검출하고, 검출된 외곽선 및 직선선분을 이용하여 예상되는 환부영역(관심영역)을 분리한다. 분리된 환부영역을 중심으로 에지기반 정합을 통한 영상정렬을 수행함으로써 기존의 관심영역이외의 영역에서 오류 정보가 표시되는 문제점을 해결하고, 또한 기존의 수동적인 방법을 통한 결과의 객관성 및 정확성에 대한 문제를 해결하였다. 실험 결과, 신속하고 정확하게 자연치아 주위의 미세 변화에 대한 검출이 가능하였고, 보다 객관적이고 정량적인 결과를 제시할 수 있음을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.628-631
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• 2003

In this paper, we present real-time, accurate face region detection and tracking technique for an intelligent surveillance system. It is very important to obtain the high-resolution images, which enables accurate identification of an object-of-interest. Conventional surveillance or security systems, however, usually provide poor image quality because they use one or more fixed cameras and keep recording scenes without any cine. We implemented a real-time surveillance system that tracks a moving person using four pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. While tracking, the region-of-interest (ROI) can be obtained by using a low-pass filter and background subtraction. Color information in the ROI is updated to extract features for optimal tracking and zooming. The experiment with real human faces showed highly acceptable results in the sense of both accuracy and computational efficiency.