• 제목/요약/키워드: ROI(Regions of Interest)

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디지털 마모그램에서 선형 필터를 이용한 미소석회질 ROI 검출 (Detection of Microcalcifications ROI in Digital Mammograms using Linear Filters)

  • 이승상;김기훈;박동선
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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    • pp.229-232
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    • 2003
  • In this paper, we present an efficient algorithm to detect microcalcifications ROI (Regions of Interest) in digital mammograms using Linear filters. To efficiently detect microcalcifications ROI, we used three sequential processes; preprocessing for breast area detection, modified multilevel thresholding, ROI selection using mean filter and linear filters.

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Optimal ROI Determination for Obtaining PPG Signals from a Camera on a Smartphone

  • Lee, Keonsoo;Nam, Yunyoung
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제13권3호
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    • pp.1371-1376
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    • 2018
  • 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.

Color Image Query Using Hierachical Search by Region of Interest with Color Indexing

  • Sombutkaew, Rattikorn;Chitsobhuk, Orachat
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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    • pp.810-813
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    • 2004
  • Indexing and Retrieving images from large and varied collections using image content as a key is a challenging and important problem in computer vision application. In this paper, a color Content-based Image Retrieval (CBIR) system using hierarchical Region of Interest (ROI) query and indexing is presented. During indexing process, First, The ROIs on every image in the image database are extracted using a region-based image segmentation technique, The JSEG approach is selected to handle this problem in order to create color-texture regions. Then, Color features in form of histogram and correlogram are then extracted from each segmented regions. Finally, The features are stored in the database as the key to retrieve the relevant images. As in the retrieval system, users are allowed to select ROI directly over the sample or user's submission image and the query process then focuses on the content of the selected ROI in order to find those images containing similar regions from the database. The hierarchical region-of-interest query is performed to retrieve the similar images. Two-level search is exploited in this paper. In the first level, the most important regions, usually the large regions at the center of user's query, are used to retrieve images having similar regions using static search. This ensures that we can retrieve all the images having the most important regions. In the second level, all the remaining regions in user's query are used to search from all the retrieved images obtained from the first level. The experimental results using the indexing technique show good retrieval performance over a variety of image collections, also great reduction in the amount of searching time.

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JPEG2000의 동적 ROI 코딩에서 개략적인 분할을 이용한 빠른 마스크 생성 기법 (A Technique Getting Fast Masks Using Rough Division in Dynamic ROI Coding of JPEG2000)

  • 박재흥;이점숙;서영건;홍도순;김현주
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제17B권6호
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    • pp.421-428
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    • 2010
  • 인터넷이 느린 환경이나 이미지가 큰 경우에 서버로부터 이미지를 전부 보는 데는 시간이 걸린다. 이를 위해, 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 방법이 필요하여, JPEG2000에서는 ROI(Region-of-Interest) 코딩으로 제공하고 있다. ROI 코딩은 이미지의 thumbnail을 사용자에게 보내어 개략적인 이미지를 보고 먼저 보고 싶어 하는 영역을 지정하면, 이 영역에 관한 정보가 서버로 전달되어, 서버는 사용자에게 이 영역을 우선적으로 전송한다. 이를 처리하기 위해, 기존의 방법은 사용자가 지정한 영역을 계산할 때, 섬세하게 계산을 함으로써 영역에 관한 마스크 정보 생성 시간을 많이 요구하였는데, 본 연구에서 제안하는 방법은 개략적으로 영역을 계산하고, ROI 마스크의 생성시간을 줄이는 방법을 제안한다. 각 블록에서 ROI와 배경이 섞여 있는 블록이면 적절한 경계선을 찾기 위하여 코드블록의 가장자리를 이진 탐색하여 두 경계지점을 얻고, 두 점 간의 중간에 위치한 코드블록 내의 경계점을 얻기 위하여, 두 점 간의 중간 지점을 이진 탐색한다. 이렇게 얻어진 세 점을 지나는 두 직선의 방정식을 이용해서 개략적인 ROI 코딩을 한다. 제안한 방법은 품질 면에서는 큰 차이가 없지만 실행 속도 면에서는 현저하게 빠르다는 것을 보인다.

신경회로망을 이용한 흉부 X-선 간접촬영에서의 병변검출 (Detection of Abnormal Regions Neural-Network In Chest Photofluorography)

  • 이후민;윤광호;김상훈;남문현
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2482-2484
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    • 2000
  • In this paper, we have developed an automated computer aided diagnostic (CAD) scheme by using artificial neural networks(ANN) on guantitative analysis of chest photofluorography. The first ANN performs the detection of suspicious regions in a low resolution image. This was trained specifically on the problem of detecting abnormal regions digitized chest photofluorography. The second space matching method was used to distinguish between normal and abnormal regions of interest(ROI). If the ratio of the number of abnormal ROI to the total number of all ROI in a chest image was greater than a specified threshold level, the image was classified as abnormal.

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관심영역 추출과 통합에 의한 적외선 영상 분할 (Infrared Image Segmentation by Extracting and Merging Region of Interest)

  • 염석원
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제26권6호
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    • pp.493-497
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    • 2016
  • 적외선 영상은 야간에 표적의 탐지가 가능하여 보완과 감시분야에 활용도가 높다. 그러나 가시광선 영상에 비하여 해상도가 낮고 잡음의 영향이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적외선 영상의 표적을 분할하는 방법을 연구한다. 표적을 포함하는 다수의 관심영역(Region of Interest)을 다단계 분할 방법을 이용하여 추출하고 관심영역을 입력영상으로 다단계 분할방법을 다시 적용하여 표적을 분할한다. 다단계 분할 방법의 각 단계는 가우시안 혼합모델의 파라미터를 초기화 하고 추정하는 k-means 클러스터링(Clustering)과 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘과 추정된 사후확률을 이용하여 각 화소의 클러스터를 결정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서 추출된 관심영역을 선택하고 통합하는 방법을 제안한다. 관심영역의 통합은 근접한 모든 관심영역의 윈도우를 포함하도록 이루어진다. 실험에서는 야간의 보행자로부터 획득한 적외선 영상에 제안된 방법을 적용하고 다른 분할 방법과 비교하여 제안한 방법이 우수함을 보인다.

최대 빈 색상 정보를 이용한 관심영역의 검색 (Content-Based Retrieval for Region of Interest Using Maximum Bin Color)

  • 주재일;이종설;조위덕;문영식
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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    • pp.207-210
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    • 2002
  • In this paper, content-based retrieval for region of interest(ROI) has been described, using maximum bin color. From a given query image, the object of interest is selected by a user. Using maximum bin color of the selected object, candidate regions are extracted from database images. The final regions of interest are determined by comparing the normalized histograms of the selected object and each candidate region.

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EBCOT 기반의 적응적 관심영역 코딩 (An Adaptive Region-of-Interest Coding Based on EBCOT)

  • 강기준;이부권;서영건
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권11호
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    • pp.1445-1454
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    • 2006
  • 하나의 영상에서 원하는 일부분만 고화질로 압축을 하거나, 우선적으로 전송하기 위하여 JPEG2000 표준에서 관심영역(ROI)코딩 방법을 제공한다. ROI 코딩에서 중요한 것은 ROI와 배경간의 상대적인 중요도 처리와 ROI 마스크 처리이다. 본 연구에서는 ROI 마스크 정보를 줄이고 화질을 개선하기 위하여, 기존의 묵시적 ROI 방법과 수정된 묵시적 ROI 코딩 방법을 보완한 적응적 ROI 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 압축된 비트 스트림으로부터 ROI를 추출하는 EBCOT 기반의 ROI 코딩 방법이며, 코드블록을 6가지 패턴으로 분류하여 ROI 마스크 정보를 구한다. 마스크 정보에는 코드블록 당 패턴 정보(3비트)와 두 영역간의 경계의 폭을 나타내는 정보(5비트)가 포함된다. 실험 결과, ROI에서 뿐만 아니라 전체 영역에서도 압축 성능이 우수함을 보였다.

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2D 영상의 효과적인 부분 정합 시스템과 영역기반 영상 표현 (An Efficient Partial Matching System and Region-based Representation for 2D Images)

  • 김선종
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제13권9호
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    • pp.868-874
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    • 2007
  • 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.

ROI(Region Of Interest)기반의 차등적 이미지 압축에 관한 연구 (The Study about the Differential compression based on the ROI(Region Of Interest))

  • 윤치환;고선우;이근호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.679-686
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    • 2014
  • 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.