• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_4호
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• pp.1245-1254
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• 2020

본 연구에서는 CCTV 영상을 이용한 기존 수위감지 알고리즘의 한계점을 보완하기 위하여 Region growing 기법을 적용하였다. 먼저 세 가지 기법(수평 투영 프로파일, Texture 분석, Optical flow)을 적용해 물 영역을 추정하고, 기법별 결과를 종합 분석하여 최초 수위를 설정하였다. 이후 최초 수위를 기준으로 Region growing을 통해 수위 변화를 지속적으로 감지하도록 하였다. 그 결과, 주변 환경요인에 영향 없이 수위를 올바르게 감지하였으며, 영상분석 결과에 대한 전반적인 오차 평균은 5% 미만인 것을 확인할 수 있었다. 또한, 본 알고리즘이 하천이 아닌 도심지 내 침수 도로 영상에서도 물 영역이 감지되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전국에 설치된 수많은 CCTV 영상을 통해 자동적으로 수위를 감지함으로써 제한된 인력으로 상시 모니터링이 어려웠던 점을 보완할 수 있으며, 집중호우, 태풍 등으로 인해 발생되는 사고발생 위험성을 사전에 인지하여 예방할 수 있는 기반을 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.271-280
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• 2009

본 논문에서는 옥외 비디오 영상에서 영역 확장법을 이용한 연기 영역검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 차영상에 의한 초기 변화영역 검출 단계, 경계선 검출 및 확장 단계, 특징 검출 및 연기분류의 3단계로 구성된다. 초기 변화영역 검출 단계에서는 배경영상으로 차영상을 계산하고, 초기 임계치를 이용하여 이진영상을 구하고, 잡음 제거를 위하여 모폴로지 연산을 수행한다. 경계선 검출 및 확장 단계는 레이블링 알고리즘에 의해 이진영상에서 변화영역을 검출하고, 각 변화영역의 경계선을 검출한 다음, 차영상과 경계선을 이용하여 확장된 경계선을 계산한다. 특징 검출 및 연기분류 단계에서는 확장된 경계선에 모멘트를 이용하여 타원을 추정하고 타원의 시간에 따른 특징정보를 이용하여 연기 영역을 분류한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.335-339
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• 2006

자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 자궁 경부 세포진 영상은 배경과 세포의 영역이 확실히 구분되지 않는 경우가 많기 때문에 이들을 확실히 구분하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자궁 경부 세포진 영상에서 Region growing 기법을 적용하여 세포 영상을 분할한다. Region growing 기법은 화소간의 유사도를 측정하여 영역을 확장하여 분할하는 방법이다. 세포와 배경이 분할된 영상을 일정 임계값을 이용하여 영상을 이진화 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용해 세포 영역을 추출한다. 추출된 세포 영역을 원 영상인 RGB 컬러로 변환한 후에 K-means 알고리즘을 적용하여 각 세포 영역의 RGB 화소를 R, G, B 채널로 각각 분리하여 클러스터링한다. 클러스터링된 각각의 R, G, B 채널의 클러스터 값을 이용하여 HSI 모델로 변환시킨 후에 세포핵 영역의 Hue 정보를 추출한다. 추출된 세포핵의 특징을 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 정상 세포와 비정상 세포를 분류하고 인식한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권4호
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• pp.235-242
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• 2004

본 논문에서는 영역 성장법을 기반으로 자동적인 임계치 설정에 의하여 미세 석회화를 추출하는 방법을 제안하였다. 미세 석회화 후보 영역에서 임계치를 반복적으로 증가시키면서 국부 최대치 화소로부터 영역을 성장시키고 명암 대비와 에지 선예도가 최대일 때 최적의 임계치가 결정됨으로써, 실제 영상에 있어서 효과적으로 미세 석회화를 추출할 수 있었다. 총 299개의 미세 석회화에 대하여 81.5%의 TP(true positive) 비율과 1.1개의 평균 FP(false positive) 개수를 가지는 만족할 만할 결과를 얻었으며, 진단 방사선 전문의의 조기 유방암 진단을 위한 보조 역할이 될 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.59-62
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• 2002

Watershed Segmentation with Multiple Merging Conditions in Region Growing Process The watershed segmentation method holds the merits of edge-based and region-based methods together, but still shows some problems such as over segmentation and merging fault. We propose an algorithm which overcomes the problems of the watershed method and shows efficient performance for .general images, not for specific ones. The algorithm segments or merges regions by thresholding the depths of the catchment basins, the similarities and the sizes of the regions. The experimental results shows the reduction of the number of the segmented regions that are suitable to human visual system and consciousness.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.72-75
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• 2008

Image segmentation techniques becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Seeded Region Growing (SRG) and Edge Information. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying SRG. Finally the region merging process, using region adjacency graph (RAG), was carried out to get the final segmentation result. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권5호
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• pp.1-8
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• 2021

Prostate cancer is one of the most diagnosed malignancies found across the world today. American cancer society in recent research predicted that over 174,600 new prostate cancer cases found and nearly 31,620 death cases recorded. Researchers are developing modest and accurate methodologies to detect and diagnose prostate cancer. Recent work has been done in radiology to detect prostate tumors using ultrasound imaging and resonance imaging techniques. Transrectal ultrasound and Magnetic resonance images of the prostate gland help in the detection of cancer in the prostate gland. The proposed paper is based on comparison and analysis between two novel image segmentation approaches. Seed region growing and cluster based image segmentation is used to extract the region from trans-rectal ultrasound prostate and MR prostate images. The region of extraction represents the abnormality area that presents in men's prostate gland. Detection of such abnormalities in the prostate gland helps in the identification and treatment of prostate cancer

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권10호
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• pp.2313-2319
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• 2020

The goal of this project is to achieve an accurate segmentation of the pulmonary tumors besides shortening the time and increasing the accuracy. Here, improved region growing (IRG) algorithm is introduced in order to segment the lung tumor with a sufficient accuracy in a shorter time compared to the other basics methods. This comprehensive algorithm was applied on 4 patients CT images and the results of the various steps on segmentation improvement shown 98% accuracy as compared to the basic algorithm. The combination of "multipoint growth start" produced a desirable outcome in accurately bounding the tumor. The proposed algorithm improved tumor identification by less than 13% along with a sufficient percentage of compliance accuracy.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권5호
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• pp.353-359
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• 2004

This study proposes an approach to unsupervisedly estimate the number of classes and the parameters of defining the classes in order to train the classifier. In the proposed method, the image is segmented using a spatial region growing based on hierarchical clustering, and fuzzy training is then employed to find the sample classes that well represent the ground truth. For cluster validation, this approach iteratively estimates the class-parameters in the fuzzy training for the sample classes and continuously computes the log-likelihood ratio of two consecutive class-numbers. The maximum ratio rule is applied to determine the optimal number of classes. The experimental results show that the new scheme proposed in this study could be used to select the regions with different characteristics existed on the scene of observed image as an alternative of field survey that is so expensive.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권1호
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• pp.83-89
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• 2005

This study utilized a spatial region growing segmentation and a classification using fuzzy membership vectors to detect the changes in the images observed at different dates. Consider two co-registered images of the same scene, and one image is supposed to have the class map of the scene at the observation time. The method performs the unsupervised segmentation and the fuzzy classification for the other image, and then detects the changes in the scene by examining the changes in the fuzzy membership vectors of the segmented regions in the classification procedure. The algorithm was evaluated with simulated images and then applied to a real scene of the Korean Peninsula using the KOMPSAT-l EOC images. In the expertments, the proposed method showed a great performance for detecting changes in land-cover.