• 제목/요약/키워드: Region Of Interest (ROI)

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동적 관심영역 코딩을 위한 효율적인 관심영역 코드블록 판별 알고리듬 (An Eefficient ROI Code Block Discrimination Algorithm for Dynamic ROI Coding)

  • 강기준;안병태
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.13-22
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    • 2008
  • 본 논문에서는 동적 관심영역 코딩을 위한 효율적인 관심영역 코드블록 판별 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 관심영역 코드블록 판별 시간을 줄이기 위하여 관심영역 모양의 특징을 고려하여 일부 마스크 정보만으로 관심영역의 포함율을 계산하고, 포함율과 관심영역 임계값에 의해 관심영역 코드블록 유무를 판별한다. 그리고 판별 알고리듬은 관심영역 임계값을 조절함으로서 관심영역 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선적 처리와 손실 부분을 조절도 할 수 있었다. 제안한 방법의 유효성을 나타내기 위해 기존의 방법들과 비교 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 품질과 속도 면에 있어서 우수함을 확인하였다.

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차선 인식을 위한 적응적 도로 관심영역 결정 알고리즘 (An Adaptive Road ROI Determination Algorithm for Lane Detection)

  • 이찬호;정대균
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권1호
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    • pp.116-125
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    • 2014
  • 운전자 보조 시스템에서 도로 상태 정보는 안전한 운전을 위한 중요한 정보를 제공한다. 자동차에서의 입력 영상은 일반적으로 불필요한 영역도 포함하므로 도로 상태를 파악을 위한 관심영역(ROI)을 결정하고 나머지 영역을 제거한 뒤 관심영역만 남겨 두면 연산 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 도로를 나타내는 특징적인 선분과 이로부터 얻어지는 소멸점을 이용하여 도로 영역을 찾는 영상기반의 도로 관심영역 결정 알고리즘을 제안한다. 선분들은 Canny 가장자리 탐지법과 허프 변환을 이용하여 찾고 소멸점은 칼만 필터를 이용하여 추적함으로써 잡음의 영향에 의한 오동작을 방지한다. 초기화 과정을 거치면 도로 관심영역을 매 프레임마다 정확히 결정할 수 있다. 제안한 방식은 C++와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 SW로 구현하였으며 다양한 블랙박스 영상으로부터 도로 관심영역을 얻는데 성공하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 잡음에 강하다는 것을 확인하였다.

얼굴 인식과 추적을 이용한 ROI 기반 영상 통화 코덱 설계 및 구현 (ROI-based Encoding using Face Detection and Tracking for mobile video telephony)

  • 이유선;김창희;나태영;임정연;주영호;김기문;변재완;김문철
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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    • pp.77-78
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    • 2008
  • With advent of 3G mobile communication services, video telephony becomes one of the major services. However, due to a narrow channel bandwidth, the current video telephony services have not yet reached a satisfied level. In this paper, we propose an ROI (Region-Of-Interest) based improvement of visual quality for video telephony services with the H.264|MPEG-4 Part 10 (AVC: Advanced Video Coding) codec. To this end, we propose a face detection and tracking method to define ROI for the AVC codec based video telephony. Experiment results show that our proposed ROI based method allowed for improved visual quality in both objective and subjective perspectives.

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퍼지 스트레칭과 SOM 기반 양자화를 이용한 어깨 초음파 영상에서의 인대 손상 영역 추출 (Tear Extraction from Ultrasonic Images of Shoulder using Fuzzy Stretching and SOM Based Quantization)

  • 김윤호;김민하;송유선;김광백
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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    • pp.9-12
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    • 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.

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차량 헤드라이트 불량검사 방법 (Inspection of Vehicle Headlight Defects)

  • 김근홍;문창배;김병만;오득환
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.87-96
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    • 2018
  • 본 논문에서는 차량 헤드라이트의 불량 유무를 판별하기 위하여 생산된 헤드라이트 이미지를 위치 및 회전 보정 후 검사이미지의 ROI(Region of Interest)와 표준 이미지의 ROI와의 유사도를 이용하여 불량 유무를 판단하는 방법을 제안하였다. 유사도 판별은 OpenCV에서 제공하는 템플릿매칭 유사도 판별방법을 응용하여 히스토그램 기반에서 유사도를 판별하는 방법을 사용하였고, 성능 분석을 목적으로 기존 OpenCV의 기본 방법과 비교하였다. 분석결과, OpenCV의 기본 방법보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었고, 제안 방법의 경우 불량 판별율 100%에 근접함을 알 수 있었다.

Table Detection from Document Image using Vertical Arrangement of Text Blocks

  • Tran, Dieu Ni;Tran, Tuan Anh;Oh, Aran;Kim, Soo Hyung;Na, In Seop
    • International Journal of Contents
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    • 제11권4호
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    • pp.77-85
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    • 2015
  • Table detection is a challenging problem and plays an important role in document layout analysis. In this paper, we propose an effective method to identify the table region from document images. First, the regions of interest (ROIs) are recognized as the table candidates. In each ROI, we locate text components and extract text blocks. After that, we check all text blocks to determine if they are arranged horizontally or vertically and compare the height of each text block with the average height. If the text blocks satisfy a series of rules, the ROI is regarded as a table. Experiments on the ICDAR 2013 dataset show that the results obtained are very encouraging. This proves the effectiveness and superiority of our proposed method.

Automatic Liver Segmentation of a Contrast Enhanced CT Image Using an Improved Partial Histogram Threshold Algorithm

  • Seo Kyung-Sik;Park Seung-Jin
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.171-176
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    • 2005
  • This paper proposes an automatic liver segmentation method using improved partial histogram threshold (PHT) algorithms. This method removes neighboring abdominal organs regardless of random pixel variation of contrast enhanced CT images. Adaptive multi-modal threshold is first performed to extract a region of interest (ROI). A left PHT (LPHT) algorithm is processed to remove the pancreas, spleen, and left kidney. Then a right PHT (RPHT) algorithm is performed for eliminating the right kidney from the ROI. Finally, binary morphological filtering is processed for removing of unnecessary objects and smoothing of the ROI boundary. Ten CT slices of six patients (60 slices) were selected to evaluate the proposed method. As evaluation measures, an average normalized area and area error rate were used. From the experimental results, the proposed automatic liver segmentation method has strong similarity performance as the MSM by medical Doctor.

기하학적 분석을 이용한 자연치아 주위염 분리에 관한 연구 (Periodontal Disease Segmentation by Geometric Analysis)

  • 한상훈;안용학
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.133-139
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    • 2004
  • 본 연구에서는 치과용 디지털 X-ray 영상의 기하학적인 분석을 통한 자연치아 주위염 분리에 관한 방안을 제안한다. 제안된 방법은 치아의 기하학적인 분석을 통하여 예상되는 환부를 분리하고, 분리된 환부를 중심으로 다중 템플릿의 에지 기반 정합을 수행함으로써 환부 이외 지역에서 발생되는 오류 정보를 최소화 하였으며, 차정보 생성시 수치적인 근거를 제시함으로써 결과의 일관성 및 객관성을 갖도록 하였다. 실험 결과, 인간의 시각으로 판별하기 어려운 미세한 차이의 표시 및 환부의 이상 발생 여부를 확연히 구분할 수 있었고, 실용 시스템으로의 이용이 가능함을 확인하였다.

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딥러닝을 활용한 카페테리아 무인계산시스템의 개발 (Development of Automatic Cafeteria Payment System based on Deep Learning)

  • 김진성;장세운;김정준;김다솜;조중휘
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.842-844
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    • 2017
  • 본 연구는 뷔페형 카페테리아 식당에서 근무하는 직원들이 계산 업무를 덜고 조리 업무에 집중하여 업무 성과, 직무만족도를 높일 수 있도록 돕는 카페테리아 무인계산시스템을 제안한다. 무인계산시스템의 작동과정은 크게 두 가지이다. 첫째, 식판을 가져오면 그 위의 음식들을 촬영하여 음식 부분의 ROI(Region of Interest, ROI) 이미지를 추출해낸다. 둘째, 미리 학습된 모델에 앞서 추출한 ROI 이미지를 입력하여 식판 위에 어떤 이미지들이 있는지 분석한다. 그 후 해당 음식과 가격을 GUI로 출력하여 사용자가 확인 후 결제할 수 있도록 한다.