• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2000.07b
• /
• pp.927-930
• /
• 2000

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2017.01a
• /
• pp.9-12
• /
• 2017

본 논문에서는 어깨 초음파 영상을 분석하여 인대 손상(Tear) 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에서 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 높인다. 명암 대비가 조정된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화가 적용된 ROI 영역에서 워터쉐드 기법을 적용하여 연골과 힘줄의 후보 영역들을 추출한다. 추출된 연골과 힘줄의 후보 영역들 중에서 위에서 아래로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역에 해당하는 힘줄 영역의 상단 경계선을 추출한다. 그리고 아래에서 위로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용하여 연골 영역의 상단 경계선을 추출한다. 힘줄 영역의 상단 경계선과 연골 영역의 상단 경계선 양 끝에 2차 함수 곡선을 적용하여 곡선 사이의 양자화할 영역을 추출한 후, SOM 기법을 적용하여 인대 손상 후보 영역을 양자화한다. 양자화된 인대 손상 후보 영역을 분석하여 어깨 힘줄의 손상 영역과 비손상 영역을 구분하고 인대 손상(Tear) 영역을 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 인대 손상(Tear) 영역이 비교적 정확히 추출되었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.634-640
• /
• 2018

In this paper, we propose an automatic extraction algorithm of region of interest(ROI) based on medical x-ray images. The proposed algorithm uses segmentation, feature extraction, and reference image matching to detect lesion sites in the input image. The extracted region is searched for matching lesion images in the reference DB, and the matched results are automatically extracted using the Kalman filter based fitness feedback. The proposed algorithm is extracts the contour of the left hand image for extract growth plate based on the left x-ray input image. It creates a candidate region using multi scale Hessian-matrix based sessionization. As a result, the proposed algorithm was able to split rapidly in 0.02 seconds during the ROI segmentation phase, also when extracting ROI based on segmented image 0.53, the reinforcement phase was able to perform very accurate image segmentation in 0.49 seconds.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.11D no.3
• /
• pp.691-702
• /
• 2004

In this paper, we propose a sequence of method which extrats ROIs(Region of Interests) rapidly from the parcel image of large size. In the proposed method, original image is spilt into the small masks, and the meaningful masks, the ROIs, are extracted by two criterions sequentially The first criterion is difference of pixel value between Inner points, and the second is deviation of it. After processing, some informational ROIs-the areas of bar code, characters, label and the outline of object-are acquired. Using diagonal axis of each ROI and the feature of various 2D bar code, the area of 2D bar code can be extracted from the ROIs. From an experiment using above methods, various ROIs are extracted less than 200msec from large-size parcel image, and 2D bar code region is selected by the accuracy of 100％.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.165-178
• /
• 2007

The recent progress in multimedia signal processing and transmission technologies has contributed to the extensive use of multimedia devices to watch sports games with small LCD panel. However, the most of video sequences are captured for normal viewing on standard TV or HDTV, for cost reasons, merely resized and delivered without additional editing. This may give the small-display-viewers uncomfortable experiences in understanding what is happening in a scene. For instance, in a soccer video sequence taken by a long-shot camera techniques, the tiny objects (e.g., soccer ball and players) may not be clearly viewed on the small LCD panel. Moreover, it is also difficult to recognize the contents of the scorebox which contains the elapsed time and scores. This renuires intelligent display technique to provide small-display-viewers with better experience. To this end, one of the key technologies is to determine region of interest (ROI) and display the magnified ROI on the screen, where ROI is a part of the scene that viewers pay more attention to than other regions. Examples include a region surrounding a ball in long-shot and a scorebox located in the comer of each frame. In this paper, we propose a scheme for raising viewing experiences of multimedia mobile device users. Instead of taking generic approaches utilizing visually salient features for extraction of ROI in a scene, we take domain-specific approach to exploit unique attributes of the soccer video. The proposed scheme consists of two modules: ROI determination and scorebox extraction. The experimental results show that the proposed scheme offers useful tools for intelligent video display on multimedia mobile devices.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2016.10a
• /
• pp.93-95
• /
• 2016

본 논문에서는 초음파 영상에서 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 명암 대비가 낮은 초음파 영상에서도 정확히 추출하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 개선하여 명암 대비를 강조한 후에 ROI 영역을 추출한 후, 추출된 ROI 영역에 대해 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역에서 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출한다. 추출된 결절종의 후보 영역 중에서 면적이 가장 크거나 타원 형태를 가진 영역을 라벨링 기법을 적용하여 최종적으로 결절종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 결절종 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결절종 추출 방법보다 제안된 방법이 결절종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.01a
• /
• pp.29-31
• /
• 2020

제안된 방법은 외막의 경계선을 추출하기 위해 Max-Min 이진화를 적용하여 외막을 추출 한 후에 삼각 함수의 각도 값을 이용하여 외막의 경계점을 추출한다. 추출한 경계점들을 Bezier Curve 기법을 적용하여 외막의 경계점들을 연결하여 외막의 경계선을 추출한다. 그리고 내막 영역을 추출하기 위해 외막 영역을 ROI 영역으로 추출한다. 추출된 ROI 영역을 오목 파라볼라 기법을 적용하여 내막의 영역을 강조한다. 내막영역이 강조된 ROI 영역에 평균 이진화를 적용하여 내막의 영역을 추출한다. 추출된 영역에서 잡음을 제거하기 위해 내막 영역만 Labeling 기법을 적용한다. 제안된 방법을 IVUS 영상을 대상으로 실험한 결과, 내막과 외막간의 포함관계의 정도에 따라 환자의 수술 여부 결정에 대한 외막과 내막의 각 넓이 정보를 개관적으로 제공할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.19 no.4
• /
• pp.757-770
• /
• 2018

Foreground extraction is the most significant step in thermal imaging based surveillance systems. This step needs to be efficient in terms of time and memory consumption in order for the system to provide real time results but usually this efficiency reciprocates with the accurateness of the ROI detection. In this study, novel selective histogram bins based two background & foreground separation approaches for thermal videos processing have been proposed which exploit the temporal-consistency property of the thermal images in a given environment and can save over 80% memory than their simplest counterpart temporal median filtering.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.478-481
• /
• 2017

본 논문에서는 기존의 삼각형 타입의 퍼지 스트레칭을 개선한 사다리꼴 형태의 퍼지 스트레칭 기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 결절종 추출방법은 결절종 영역과 그 외의 영역 간의 명암 대비를 강조하기 위해 사다리꼴 형태의 퍼지 스트레칭 기법을 적용한 후에 Monotone Cubic Spline 기법을 적용하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에 대해 FCM 기반 양자화 기법을 적용하고 양자화된 결과를 이용하여 ROI 영역을 이진화한다. 결절종이 타원 형태와 명암도가 낮은 값을 가진다는 형태학적 특징을 이용하기 위해서 이진화 ROI 영역에 팽창 기법을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음 영역이 제거한다. 잡음이 제거된 결절종 후보 영역에서 최종 결절종 영역을 추출하기 위해 라벨링 기법을 적용한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해서 20명의 환자를 대상으로 20장을 실험한 결과, 기존의 방법보다 TPR(Ture Positive Rate)이 높게 나타나는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2018.01a
• /
• pp.227-230
• /
• 2018

본 논문에서는 ART2를 적용하여 X-Ray 영상에서 손목 골절을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 X-ray 영상에서 손목에서의 요골을 추출하기 위해서 요골 및 척골 부위를 ROI 영역으로 설정한다. 설정된 ROI 영역에서 명암 대비를 강조하기 위해 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching 기법을 적용한다. 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching 기법이 적용된 ROI 영역에 ART2 기법을 적용하여 요골 및 척골 영역에서 골절이 존재하지 않은 영역을 제거한다. 골절이 존재하지 않은 영역이 제거된 ROI 영역에 다시 ART2 기법을 적용하여 골절의 후보 영역을 추출한다. 추출된 후보 골절 영역을 라벨링한 후, 뼈의 가장자리에 존재하는 골절 후보 영역을 제거한다. 그리고 남아 있는 골절 후보 영역 중에서 가장 큰 두 개의 영역을 골절 부위 영역으로 판단하여 최종적으로 골절 부위 영역를 추출한다.