• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.415-425
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• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특징을 기반으로 한 내용기반 영상검색 방법에 관해 연구하였다. 기존의 웨이브릿 기반의 방법에서의 문제점인 특징벡터의 크기를 줄이기 위해 웨이브릿 계수의 영역별 에너지 값을 이용하였으며, 대상물의 이동, 회전, 크기 변화에 영향을 받지 않는 모멘트 특성을 이용한 검색방법을 제안하였다. 본 방법은 특징벡터의 크기를 줄이고, 기존의 특징벡터와 비교해서 검색시간을 단축하면서 분류검색의 효율성을 향상시켰다. 영역기반 영상검색 기능을 제공하기 위해 영상분할 방법에 대해 연구하였으며, 불규칙한 광원에 의한 영향을 최소화할 수 있는 영상분할 방법을 제안하였다 영상분할은 영역병합을 이용하였고, 병합후보영역은 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지 값을 이용하여 선정하였다 분할된 영역정보를 이용하여 칼라와 질감, 모양 특징벡터를 구성하여 영역기반 영상검색을 수행하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.137-144
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• 2014

본 논문에서는 2D 실루엣 영상을 컨벡스 형태의 중첩으로 분할시키는 방법을 제안한다. 컨벡스 형태는 2D 실루엣 영상을 분해하기 위한 기본적인 구조를 제공하는데 사용된다. 컨벡스 형태를 얻기 위하여 포아송 방정식을 이용하였다. 연속적인 포아송 방정식을 적용시킴으로써 다양한 형태의 컨벡스 형태를 얻을 수 있으며, 전 실루엣 영역으로 확장하여 여러 개의 컨벡스 형태를 얻을 수 있다. 얻어진 컨벡스 형태를 중첩시키면 원래의 실루엣 영상을 얻을 수 있다. 알고리즘은 분해, 머징, 필터링 및 타협 과정을 통하여 순서적으로 실행된다. 제안된 알고리즘은 다양한 실루엣 영상에 적용하여 그 타당성을 알아보았다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 복잡한 형태를 갖는 영상을 단순한 컨벡스 형태의 조합으로 분해시킬 수 있어서 영상을 표현하는데 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제16권2호
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• pp.187-194
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• 1998

본 연구에서는 높은 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다양한 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 사용하여, 화상중합방법의 대표적 방법인 IHS방법으로 중합화상을 작성하고, IHS중합화상 및 원화상을 이용하여 토지이용분류를 수행하는데 있어서 어떤 칼라합성밴드가 유효한지를 밝히는데 그 목적이 있다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN데이터를 IHS방법으로 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, TM4, TM5 및 TM7의 적외선영역(infrared spectral region)의 밴드 중 2개 밴드를 포함시켜 분류를 수행하는 것이 좋았으며, 특히 TM 247 중합화상의 경우 분류정확도가 11.8%로 향상되어 가장 좋은 결과를 나타내었다. 또한 토지이용분류를 수행할 경우 3밴드를 중합하여 사용하는 경우보다 1% 원화상에 IRS-1C PAN화상을 추가하여 사용하는 경우의 정확도가 전체적으로 높았다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권6호
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• pp.113-119
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• 2001

본 논문에서는 공간적 영상분할을 수행할 때 기존의 watershed 알고리즘과 그것의 수정 알고리즘에서 발생하는 과분할 문제를 해결하기 위한 개선된 watershed 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 주요 개념은 담수 단계에서 임계치보다 얄은 집수분지를 더 깊은 인접 집수분지에 병합하는 것이다. 따라서, 담수가 진행되는 과정에서 기존의 집수분지의 성장과 새로 담수가 일어나는 집수분지에 대한 추출이 이루어진다. 논문의 후반부에 몇 가지 MPEG 시험 영상을 사용하여 실험한 결과를 제시한다. 결론적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 watershed 알고리즘에 아주 작은 계산시간을 추가함으혹서 적용된 임계치에 따라 좋은 분할결괴를 나타낸다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.647-650
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• 2000

PACS의 보급으로 인하여 CT, MRI 등의 의료영상이 진료에 광범위하게 사용되고 있고, 또 의사가 좀 더 정량적이거나 사실적인 visualization을 위해서 분할은 필수적으로 수행되어져야 할 과정이라고 할 수 있다. 의료 영상에서 watershed 알고리듬을 이용하여 분할을 하는데 있어 가장 큰 문제가 되는 점은 과분할현상(Oversegmentation)이기 때문에 그 분할된 영역을 의미 있는 영역별로 합치는 영역 병합(merge) 과정을 필요로 하게 된다. 의료영상에서 모호한 경계는 매우 빈번하게 나타나기 때문에 기존의 병합 방법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 모호한 경계를 갖는 영상에서도 알맞는 병합을 가질 수 있는 적응적 영역 병합 방법을 제안한다. 제안된 분할 방법을 DICOM 영상의 폐 영상과 다리 뼈 영상에서 실험하였다. 그 결과 뼈와 폐영역을 성공적으로 병합하면서 인접한 장기들과는 구분 지을 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.639-642
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• 2000

본 논문에서는 구름이나 연기와 같은 non-rigid object에 대한 영역 분할 방식에 대해 연구하였다. Non-rigid object의 효과적인 영역 분할을 위해서 object의 윤곽선을 정확히 파악해 낼 수 있는 장점을 가진 watershed 알고리즘을 사용하였다. 하지만 이 알고리즘은 object가 많은 영역으로 분할되는 oversegmentation 현상이 발생하여 본 논문에서는 pre, post-processing을 통해 이 oversegmentation 현상을 극복하고자 하였다. Pre-processing에서는 noise를 제거하고 영상을 단순화하면서 정확한 gradient magnitude를 구할 수 있는 방법에 대해서, post-processing에서는 통계적인 분석을 통한 region merging을 이용하여 object를 최적화 상태로 찾아줄 수 있는 방법에 대하여 연구하였다.

• 천문학회보
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• 제38권2호
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• pp.49.2-49.2
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• 2013

We report preliminary results from a radio study of central galaxies in cool and non-cool core clusters. A cooling flow is expected to rapidly form in the center of galaxy clusters unless additional heating mechanisms such as merging with sub clusters are at work. It has been suggested that cool flows can feed the AGN in the central galaxies, increasing their power. On the other hand, the AGN feedback can also affect the surrounding medium, heating back up the gas in the cluster core region. In this study, we investigate the co-evolution of cool flows and the AGN of galaxies located in the cluster center. For this study, we have selected 13 radio bright central galaxies from clusters with a range of cooling time scale. In this work, we present results of our recent observations using the Korean VLBI Network. We discuss the properties of the sample in radio and other wavelengths.

• 한국측량학회지
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• 제27권1호
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• pp.723-733
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• 2009

This study proposes a sequence of procedures to extract building boundaries and planar patches through segmentation of rasterized lidar data. Although previous approaches to building extraction have been shown satisfactory, there still exist needs to increase the degree of automation. The methodologies proposed in this study are as follows: Firstly, lidar data are rasterized into grid form in order to exploit its rapid access to neighboring elevations and image operations. Secondly, propagation of errors in raw data is taken into account for in assessing the quality of gradients-driven properties and further in choosing suitable parameters. Thirdly, extraction of planar patches is conducted through a sequence of processes: histogram analysis, least squares fitting, and region merging. Experimental results show that the geometric components of building models could be extracted by the proposed approach in a streamlined way.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.571-574
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• 2005

In this paper, we propose an efficient image segmentation technique for large-sized monochrome images using a hybrid approach which combines threshold and region-based techniques. First, an image is partitioned into fixed-size blocks and for each block the representative intensity is determined by averaging pixel intensities within the block. Next, the neighborhood blocks that have similar characteristics with respect to a specific threshold are merged in order to form candidate regions. Finally, those candidate regions are refined to get final target object regions by merging regions considering the spatial locality and certain criteria. We have performed experiments on images selected from various domains and showed that our technique was able to extract target object regions appropriately from most images.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.505-510
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• 2004

This paper suggests a new CT-image segmentation algorithm. This algorithm uses morphological filters and the watershed algorithms. The proposed CT-image segmentation algorithm consists of six parts: preprocessing, image simplification, feature extraction, decision making, region merging, and postprocessing. By combining spatial and temporal information, we can get more accurate segmentation results. The simulation results illustrate not only the segmentation results of the conventional scheme but also the results of the proposed scheme; this comparison illustrates the efficacy of the proposed technique. Furthermore, we compare the various medical images of the structuring elements. Indeed, to illustrate the improvement of coding efficiency in postprocessing, we use differential chain coding for the shape coding of results.