현재, 컨베이어 벨트시스템에 소포를 직재하고, 우편번호를 운영자가 입력하여 구분한다. 구분된 소포 중에서 기록관리 대상의 경우에는 바코드를 판독하여 처리하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 2m/sec 이내로 이송되는 소포를 라인 CCD(Charged Coupled Device) 카메라에 의해 이미지 획득한 후, 바코드 ROI 추출 방법을 위해 $32{\times}32$ 미세블룩 검사 방법을 적용하였다. ROI 추출 절차는 최대-최소 차이값과 동적 인계값 기준으로 바탕면 제거, 문자열과 바코드 영역을 판단하기 위한 대각선(diagonal) 검사방법 적용, 바코드 영역인지 검증하기 위해 수평으로 5 라인을 검사하고 에지의 수와 폭의 변화량 비교 등의 과정으로 수행하였다. 그리고 바코드 ROI 추출은 레이블링 과정에 의해 바코드 영역의 보정과 그룹크기 비교에 의한 ROI 영역의 구체화와 정보 해석을 위하여 ROI 외곽좌표 8개중에서 가장 간 중심축 라인으로 생성하는 방법 등을 적용하였다. ROI 추출과 중심축 시험결과에 의하면 $50{\sim}180msec$이내에 가능하게 되었다. 그리고, ROI 추출의 정확도는 99.994% 이상을 만족한다.
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.
영상으로부터 관심 영역을 추출하는 작업은 비젼을 이용한 응용 분야에서 첫 번째 단계로 이후 처리 단계에 영향을 미치는 중요한 작업이다. 하지만 관심 영역추출은 조명이나 카메라 등의 주변 환경에 민감하여 일반적으로 문제에 관련된 지식이나 후처리를 도입하여 추출된 영역을 보정하고 있다. 이 논문에서는 환경에 민감하지 않으며 이후 처리 과정에 독립적인 관심 영역 추출을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 차영상과 색상 분포를 이용하여 관심 영역을 추출하며 색상 분포를 학습함으로써 환경의 변화에 적응할 수 있다. 또한 프레임워크의 각 구성 요소들이 독립적으로 동작하는 유연한 구조를 가지므로 확장성이 뛰어나다. 제안하는 프레임워크의 유용성은 동영상에서 손 영역 추출을 통해 확인할 수 있다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 어깨 부위를 분석하여 어깨 힘줄(Tendon) 영역에서 인대 손상영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest)을 추출하고 샤프닝 기법을 적용하여 ROI 영역을 뚜렷한 후에 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 높인 후, 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에 침식, 팽창기법과 라벨링 기법을 적용하여 전체 ROI의 면적 영역에서 0.4%이하인 객체 영역들을 잡음으로 간주하여 제거한 후, ROI 영역에서 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용한다. 스플라인 곡선이 적용된 영역에서 곡선이 가장 높은 지점을 구한 후, 구한 지점으로부터 ROI 영역의 세로 길이의 1/5를 갖는 상단부분을 제거한 후에 양자화할 영역을 추출하고 FCM을 적용하여 양자화를 한다. 양자화된 영역에서 어깨 힘줄 영역 안에 있는 인대 손상의 후보 영역을 추출하고 면적의 크기가 0.14%이상이거나 3%이하인 영역을 어깨 힘줄의 인대 손상 영역으로 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 어깨 힘줄의 인대 손상 영역이 비교적 정확히 추출되었다.
The objectives of this study were to calculate the radius of influence (ROI) of well for an air-sparging (AS)/soil vapor extraction (SVE) system and to evaluate the applicability of the system applied for the remediation of the petroleum contaminated rail site. For air permeability test, three monitoring wells were installed at a location of 1.3 m, 2.3 m, 3.0 m from the extraction well. And the pressure of each monitoring well was measured by extracting air from the extraction well with the pressure and flow of $(-)2,600mmH_2O$ and $1.58m^3/min$. The ROI for an extraction well was calculated as 4.31 m. Air was injected into the injection well with the pressure and flow of $3,500mmH_2O$ and $0.6m^3/min$ to estimate the radius of influence for oxygen transfer. Oxygen concentrations of air from three monitoring wells were measured. The ROI of an injection well for oxygen transfer was calculated as 3.46 m. The 28 extraction wells and 19 injection wells were installed according to the ROI calculated. The AS/SVE system was operated eight hours a day for five months. The rail site was contaminated with the petroleum and concentrations of benzene, toluene, and xylene were over the 'Worrisome Standard' of the 'Soil Environment Conservation Act'. The contaminated area was estimated as $732m^2$ and contaminants were dispersed up to (-)3 m from the ground. During the operation period, soil samples were collected from 5 points and analyzed periodically. With the AS/SVE system operation, concentrations of benzene, toluene, and xylene were decreased from 7.5 mg/kg to 2.0 mg/kg, from 32.0 mg/kg to 23.0 mg/kg, from 35.5 mg/kg to 23.0 mg/kg, respectively. The combined AS/SVE system applied to the rail site contaminated with volatile organic compounds (VOCs) exhibited a high applicability. But the concentration of contaminants in soil were fluctuated due to the heterogeneous of soil condition. Also the effect of the remediation mechanisms was not clearly identified.
본 연구에서는 조영증강 의료 초음파 영상에서 효과적인 병변 탐색을 위한 방법론을 고찰한다. 병변 영상을 포함하는 ROI 추출을 위하여 조영효과의 전이 형태에 대한 단계 분할 기법과 동적 프로젝션 데이터의 분석 기법을 제안한다. 프레임간 유사도 척도의 분석을 통하여 비정상 프레임을 제거한 후 조영제의 도달시간(AT: Arrival Time)과 확산구간을 추출하여 탐색 대상 데이터의 양을 감소시킨다. 대상구간에서 초음파 영상의 수평방향 및 수직방향 프로젝션 데이터에 대한 동적 특성을 분석함으로써 후보영역을 추출하며 마이크로 버블의 추출, 조영효과의 증가속도 및 비율 등의 요소를 고려하여 ROI 를 선별하고 그 형태를 재조정한다. 부수적으로, 대상영역에서의 각 픽셀정보에 대하여 명도변화곡선(TIC) 특성분석을 통하여 영상을 재구성하고 병변영상의 형태와 윤곽선을 추출하게 된다.
이미지를 사용하는 영상처리 시스템이나, 단순하게 특정 이미지를 보기를 원하는 일반 사용자에게 한 이미지 내에 특정 부분을 타 영역보다 높은 품질을 갖도록 한다면, 더 좋은 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 특히 모바일 환경에서는 화면의 크기가 작으므로 우선적으로 보여야 될 부분이 필요하게 되었다. JPEG2000에서는 이러한 기능을 지원하고 있다. 하지만 구체적인 영역 추출 과정이나 서비스 기능은 없지만, 추가로 기능을 넣을 수 있도록 제공하고 있는데, 이것을 ROI(Region-of-Interest) 기법이라 한다. 본 논문에서는 인물이 포함된 이미지를 이용하여, 얼굴 영역이 가장 우선적으로 처리되고 높은 품질로 압축되도록 부가 서비스를 제공하는 것이다. 하나의 이미지가 사용자에게 서비스되기 전에 압축되고 저장되어야 하는데, 얼굴 영역은 배경 영역 보다 더 좋은 품질로 압축되고 배경은 품질을 상대적으로 떨어뜨리는 것이다. 전송될 때도 얼굴 영역은 우선적으로 전송하여 사용자에게는 훨씬 좋은 서비스를 제공할 수 있다. 또한 압축은 일반적인 방법으로 하고, 전송될 때 얼굴영역을 찾아 우선적으로 전송해도 된다. 얼굴영역 추출은 신경망 기반의 얼굴 검출 기법을 사용하고, 우선 처리는 JPEG2000의 EBCOT 기법을 사용한다. 실험은 여러 개의 얼굴이 포함된 이미지를 사용하며, 객관적인 평가와 주관적인 평가를 실시하며, 충분히 좋은 기법으로 증명되었다.
Purpose: The aim of this study was to develop an automated software to extract tooth and pulpal area from sectional cone-beam computed tomography (CBCT) images, which can guarantee more reproducible, objective and time-saving way to measure pulp/tooth volume ratio. Methods: The software program was developed using MATLAB (MathWorks). To determine the optimal threshold for the region of interest (ROI) extraction, user interface to adjust the threshold for extraction algorithm was added. Default threshold was determined after several trials to make the outline of extracted ROI fitting to the tooth and pulpal outlines. To test the effect of starting point location selected initially in the pulpal area on the final result, pulp/tooth volume ratio was calculated 5 times with different 5 starting points. Results: Navigation interface is composed of image loading, zoom-in, zoom-out, and move tool. ROI extraction process can be shown by check in the option box. Default threshold is adjusted for the extracted tooth area to cover whole tooth including dentin, cementum, and enamel. Of course, the result can be corrected, if necessary, by the examiner as well as by changing the threshold of density of hard tissue. Extracted tooth and pulp area are reconstructed three-dimensional (3D) and pulp/tooth volume ratio is calculated by voxel counting on reconstructed model. The difference between the pulp/tooth volume ratio results from the 5 different extraction starting points was not significant. Conclusions: In further studies based on a large-scale sample, the most proper threshold to present the most significant relationship between age and pulp/tooth volume ratio and the tooth correlated with age the most will be explored. If the software can be improved to use whole CBCT data set rather than just sectional images and to detect pulp canal in the original 3D images generated by CBCT software itself, it will be more promising in practical uses.
X-ray를 기반으로 하는 장 폐색 진단 방법은 검사자의 주관적인 요소가 포함되기 때문에 객관적 진단에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 논문에서는 허프 변환과 PCM 클러스터링 기법을 적용하여 장폐색 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 X-ray 장폐색 영상에서 ROI 영역을 추출한 후, 허프 변환 기법을 이용하여 ROI 영역에서 직선을 검출하고, 검출된 직선을 이용하여 공기 액체층의 형태학적 특징을 이용하여 대장 폐색을 추출한다. 그리고 추출된 ROI 영역을 PCM 클러스터링을 적용하여 ROI 영역을 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역 중에서 대장 폐색의 특징이 포함된 클러스터의 그룹을 선정하고, 선정된 클러스터의 그룹에서 객체를 탐색하여 소장 장폐색 영역을 추출한다. 장폐색 환자의 X-ray 영상 30개를 대상으로 PCM 클러스터링을 적용한 결과, PCM의 초기 클러스터의 수를 4개로 설정한 경우가 장폐색 검출 성능이 우수하였고 TPR은 81.47%로 나타났다.
Visual features of lip area play an important role in the visual speech information. We are concerned about correct lip area as region of interest (ROI). In this paper, we propose a robust and fast method for locating the mouth corners. Also, we define a region of interest at mouth during speech. A method, which we have used, only uses the horizontal and vertical image operators at mouth area. This searching is performed by fitting the ROI-template to image with illumination control. Most of the lip extraction algorithms are dependent on luminosity of image. We just used the binary image where the variable threshold is applied. The variable threshold varies to illumination condition. In order to control those variations, the gray-tone is converted to binary image by threshold, which is obtained through Multiple Linear Regression Analysis (MLRA) about divided 2D special region. Thus we obtained the region of interest at mouth area, which is the robust extraction about illumination. A region of interest is automatically extracted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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