본 논문에서는 관심영역(ROI : Region Of Interest) 단위의 적분 프로젝션(Integral Projection) 기반 움직임 추정(ME : Motion Estimation)을 사용한 순차주사화(De-interlacing) 알고리즘을 제안한다. 제안된 움직임 추정은 적은 계산량을 사용하여 주어진 관심영역의 움직임을 정확히 추정한다. 이를 위해 먼저, 시간적 예측을 통한 블록 단위의 움직임 종류 및 공간적 위치를 고려하여 영상을 여러 개의 ROI로 분할한다. 본 논문에서는 전역 움직임을 추정하기 위한 1개의 ROI와 지역 움직임을 추정하기 위한 4개의 ROI를 구성하여 총 5개의 움직임 벡터를 생성한다. 추정된 움직임 벡터를 사용하여 프레임 변환 시 수직해상도 향상에 기여하는 움직임 보상을 실행한다. 마지막으로, 움직임 보상의 신뢰도에 따라서 필드 내 보간된 결과와 움직임 보상된 결과를 결합하여 최종 프레임 영상을 출력한다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인할 수 있다.
환자의 신변보호를 위하여 의료 영상에 비인가 된 사용자의 접근을 제한하는 것은 필수적이다. 본 논문에서는 의료 영상의 접근 제어를 위한 관심 영역(ROI, Region of Interest) 기반의 선택적 암호 기법들을 제안한다. 첫 번째 제안 기법은 웨이블릿 서브밴드들 중 관심영역에 속한 계수의 비트를 랜덤하게 변경하여 암호화를 수행하며, 이미지의 압축과 암호화가 동시에 수행되고 암호화로 인한 압축률에 대한 손실이 적은 특징을 가진다. 두 번째 제안 기법은 안전성의 향상을 위하여 압축된 코드스트림의 관심 영역에 대칭키 기반 암호 알고리즘을 적용하며, 암호화 과정에서 압축률에 영향을 미치지 않는 특징이 있다. 또한 제안 기법들은 JPEG2000의 코드스트림 표준 디코더와 호환성을 제공한다.
본 연구에서는 3차원(dimension, D) 프린터로 자체 제작한 팬톰을 이용하여 관전압과 관전류량 변화 중심으로 균일한 조직의 물리적 영역 크기 변화에 의한 관심영역(region of interest, ROI)와 설정치 영역 크기 변화에 의한 ROI 내에서의 하운스필드(hounsfield units, HU)의 변화를 알아보고자 하였다. 본 실험에서는 단면영상과 HU를 획득하기 위해 4-다중 검출기 전산화단층영상장비를 이용하였다. 팬톰 제작은 용융적층조형술(fused deposition modeling, FDM) 프린팅 방식의 3D 프린터 기기를 사용하였다. 팬톰의 구조는 $160{\times}160{\times}50mm$의 원통형으로 33 mm, 24 mm, 19 mm, 16 mm, 9 mm 크기의 원형 구멍을 대칭되도록 두 쌍으로 설계하였다. 구멍에는 증류수를 혼합한 조영제를 충전하였다. X선의 관전압과 관전류량는 각각 90 kVp, 120 kVp, 140 kVp 그리고 50 mAs, 100 mAs, 150 mAs로 변화시켜 단면영상을 획득하였다. 획득된 영상의 ROI 내 HU 측정은 image J 프로그램를 이용하였다. 그 결과, 관전류량보다는 관전압이 HU에 영향을 주고 있음을 확인하였다. 그리고 균일한 밀도를 갖는 물질이라도 물리적 영역 크기가 작아질수록 HU는 감소하였으며 ROI 설정 영역 크기가 작아질수록 HU는 증가하여 HU가 변화한다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 5 HU 이내의 노이즈 수준에서 ROI를 최대한 크게 설정하는 것이 물리적 영역 크기와 ROI 설정 영역 크기에 의한 변이를 최소화시킬 수 있는 방법이라고 판단된다.
본 문은 고속으로 이송되는 컨베이어 벨트 환경에서 획득된 대용량 소포 영상에서 다양한 관심영역(ROI:Region of Interest)을 고속 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 친 번째 단계에서는 영상을 32${\times}$32 픽셀 크기의 마스크로 나누고 그 중 내부 픽셀의 최대값과 최소값의 차이값이 최저 동적 입계값보다 큰 경우에 1차 후보로 검출한다. 두 번째 단계에서는 1차 후보 마스크를 다시 8${\times}$8크기의 서브마스크로 나누고 적셀 값의 편차(deviation)을 기준으로 최저 임계값보다 큰 마스크만 남김으로서 불필요한 영역을 제거한다. 이러한 전처리 과정을 거쳐 1차원 바코드, 2차원 바코드, 소포의 외형 경계, 레이블 및 문자와 같은 소포의 정보가 기록되어 있는 영역(ROI)을 제외한 나머지 영역을 제거한다. 후처리 과정에서는 위의 ROI 중 2차원 바코드 영역만을 추출하기 위해서 각각의 ROI에 대하여 기준축을 생성한 결과를 이용하여 각각의 영역을 검증하였다. 이와 같은 방법으로 실험한 결과 대용량 소포영상에서 약 200msec 이내에 다양한 ROI를 추출하였으며 100%의 정확도로 2차원 바코드 영역을 지정할 수 있음을 확인하였다.
과거에 비해 현재는 네트워크를 통해서 수없이 많은 이미지와 영상을 많은 사용자들이 공유하고 있다. 이러한 연유로 이미지 또는 영상의 압축에 대해서 많은 연구들이 진행되어지고 있다. 그 중에서도 특정한 목적을 위해 이미지의 특정영역에 관해서만 관심을 갖는 경우가 존재한다. 예를 들어 ATM과 같이 배경보다는 사람의 얼굴을 중요시 여기는 기기에서는 관심영역을 설정하여 압축하는 방법이 중요시 되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 한 이미지 내에서 관심영역과 비관심영역을 구분하고, 관심영역에 대해서는 높은 퀄리티를 유지하되 비 관심영역에 대해서는 낮은 퀄리티로 압축하여 사용자가 의도하는 관심도를 고려할 수 있도록 새로운 압축방법을 제시한다. 인간 시각체계는 어두운 영역에서보다는 밝은 영역에서 밝기 변화의 민감도가 낮다는 특성과 이미지 압축 시 사용되는 블록의 특성인 표준편차를 이용하여 새로운 관심영역을 정의하여 사용한다. 마지막으로 제시된 방법을 JPEG을 변형하여 실험해봄으로써 검증하였다.
Photoplethysmography (PPG) is a convenient method for monitoring a heart rhythm. In addition to specialized devices, smartphones can be used to obtain PPG signals. However, as smartphones are not intended for this purpose, optimization is required to efficiently obtain PPG signals. Determining the optimal region of interest (ROI) is one such optimization method. There are two significant advantages in employing an optimized ROI. One is that the computing load is decreased by reducing the image size used to extract the PPG signal. The other is that stronger and more reliable PPG signals are obtained by removing noisy regions. In this paper, we propose an optimal ROI determination method by recursively splitting regions to locate the region that produces the strongest PPG signal.
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.
This paper proposes an efficient partial matching system and representation by using a region-based method for 2D image, and we applied to an extraction of the ROI(Region of Interest) according to its matching score. The matching templates consist of the global pattern and the local one. The global pattern can make it by using region-based relation between center region and its rest regions in an object. And, the local pattern can be obtained appling to the same method as global, except relation between objects. As the templates can be normalized, we use this templates for extraction of ROI with invariant to size and position. And, our system operates only one try to match, due to normalizing of region size. To use our system for searching and examining if it's the ROI by evaluating the matching function, at first, we are searching to find candidate regions with the global template. Then, we try to find the ROI among the candidates, and it works this time by using the local template. We experimented to the binary and the color image respectively, they showed that the proposed system can be used efficiently for representing of the template and the useful applications, such as partially retrievals of 2D image.
현재, 컨베이어 벨트 시스템에 소포를 적재하고, 우편번호를 입력하여 구분한다. 구분된 소포 중에서 기록관리 대상의 경우에는 바코드를 판독하여 처리하고 있다. 본 논문에서는 2m/sec 이내로 이송되는 소포를 라인 CCD(Charged Coupled Device) 카메라를 통해 이미지를 획득(4,096$\times$4,096)한 후, 바코드 ROI(Region of Interest)의 추출을 위해 32$\times$32 크기의 미세블록의 검사방법을 적용하였다. ROI 추출 단계는 미세블록(128$\times$128)들의 최대 및 최소값의 차이 분포를 이용하여 컨베이어 벨트 영역과 소포의 바탕면은 제거하였다. 그리고 문자열과 바코드 영역을 검출하기 위해 대각선(diagonal) 검사방법을 사용하였으며, 바코드 ROI 만을 분리하기 위해 미세블록의 중앙에 5개의 수평라인으로 스캔하여 에지 수와 크기에 대한 변화량을 검사하였다. 검출된 영역 중에서 잘못 검출된 영역을 그룹의 라벨링 과정에서 그룹의 크기를 비교하여 제거하였다. 미세블록 검사과정에서 누락된 바코드 영역을 보정하고 바코드의 정보 해석을 위해 추출된 ROI의 외곽좌표들과 기울기 분포를 이용하여 중심 축 라인과 ROI 영역의 기울기에 따라 중심축을 보정하는 방법 등을 적용하였다. 이와 같은 방법에 의해 바코드의 ROI 추출과 중심축 생성은 60~180msec이내에 가능하게 되었으며, ROI 추출의 정확도는 99.44% 이상이 달성되었다.
본 논문은 저해상도의 깊이 카메라와 고해상도의 양안식 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템에서 관심영역(region of interest, ROI)이 향상된 깊이맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이 카메라로 획득한 깊이 정보를 3차원 워핑(warping)하여 좌영상의 ROI 깊이맵을 생성한다. 그런 다음, 양안식 카메라로 획득한 좌우영상의 배경 영역을 스테레오 정합하여 좌영상의 배경 깊이맵을 생성한다. 최종적으로, ROI 깊이맵과 배경 깊이맵을 결합하여 최종 깊이맵을 생성한다. 제안하는 방법으로 생성한 고해상도 깊이맵은 기존의 스테레오 정합 방법보다 ROI에 정확한 깊이 정보를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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