• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.99-106
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• 2007

본 논문에서는 적응적 관심영역(AAW: Adaptive Attention Window)에 기반한 세포영상 분할 기법을 제안한다. 적응적 관심영역은 분할하기 위해, 명암지도를 이용하여 초기 관심윈도우(IAW: Initial AW)를 생성한다. 생성된 초기 관심윈도우는 쿼드-트리 분할을 이용하여 실제의 관심영역(ROI: Region of Interest)과 유사한 크기가 될 때까지 축소된다. 이렇게 생성된 적응적 관심윈도우는 세포 영상에서 배경을 제거하고 관심영역 추출의 처리 시간을 줄이기 위해서 사용된다. 마지막으로 적응적 관심영역 안에서 영역을 분할하고, 관심영역만을 분리하기 위한 영역 병합과 제거를 수행한다. 실험에서 제안된 기법은 세포영상의 관심영역을 효과적으로 분리하여 인간 시각과 유사한 향상된 영상 분할 결과를 보여준다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제31권1호
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• pp.74-82
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• 2008

The objective of this paper is to remove noises of image based on the heuristic noises filter and to extract a tumor region by using morphology techniques in breast ultrasound image. Similar objective studies have been conducted based on ultrasound image of high resolution. As a result, efficiency of noise removal is not fine enough for low resolution image. Moreover, when ultrasound image has multiple tumors, the extraction of ROI (Region Of Interest) is not accomplished or processed by a manual selection. In this paper, our method is done 4 kinds of process for noises removal and the extraction of ROI for solving problems of restrictive automated segmentation. First process is that pixel value is acquired as matrix type. Second process is a image preprocessing phase that is aimed to maximize a contrast of image and prevent a leak of personal information. In next process, the heuristic noise filter that is based on opinion of medical specialist is applied to remove noises. The last process is to extract a tumor region by using morphology techniques. As a result, the noise is effectively eliminated in all images and a extraction of tumor regions is possible though one ultrasound image has several tumors.

• 정보학연구
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• 제10권3호
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• pp.15-31
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• 2007

Region-of-Interest is the region within the image selected for the users needs. The development of multimedia has made the expectation of image telecommunication higher, but the usage of the image, image transmission time, and image storage create problems. When transmitter or the receiver stops transmission at some point, we can still see the general image and the ROI maintains better image quality if the ROI is specified beforehand. In this paper, three methods are proposed and constructed for the transmission of ROI. In the first method, the ROI and the background are separated and then encoded as described above. The second method is to encode without separating the ROI and the background. The masked region is scaled and the coefficients are increased, then the region is transmitted first. The third method is the loseless coding of the ROI. For loseless coding, real number tap cannot be restored perfectly due to the rounding error, so the method of using integers is used. The proposed method shows a better performance than EZW even in case of ROI's PSNR at quality of 40 dB.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.691-702
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• 2004

본 문은 고속으로 이송되는 컨베이어 벨트 환경에서 획득된 대용량 소포 영상에서 다양한 관심영역(ROI：Region of Interest)을 고속 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 친 번째 단계에서는 영상을 32${\times}$32 픽셀 크기의 마스크로 나누고 그 중 내부 픽셀의 최대값과 최소값의 차이값이 최저 동적 입계값보다 큰 경우에 1차 후보로 검출한다. 두 번째 단계에서는 1차 후보 마스크를 다시 8${\times}$8크기의 서브마스크로 나누고 적셀 값의 편차(deviation)을 기준으로 최저 임계값보다 큰 마스크만 남김으로서 불필요한 영역을 제거한다. 이러한 전처리 과정을 거쳐 1차원 바코드, 2차원 바코드, 소포의 외형 경계, 레이블 및 문자와 같은 소포의 정보가 기록되어 있는 영역(ROI)을 제외한 나머지 영역을 제거한다. 후처리 과정에서는 위의 ROI 중 2차원 바코드 영역만을 추출하기 위해서 각각의 ROI에 대하여 기준축을 생성한 결과를 이용하여 각각의 영역을 검증하였다. 이와 같은 방법으로 실험한 결과 대용량 소포영상에서 약 200msec 이내에 다양한 ROI를 추출하였으며 100%의 정확도로 2차원 바코드 영역을 지정할 수 있음을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.109-119
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• 2021

Self-recovery is a tamper-detection and image recovery methods based on data hiding. It generates two types of data and embeds them into the original image: authentication data for tamper detection and reference data for image recovery. In this paper, a region-based scalable self-recovery (RSS) method is proposed for salient-object images. As the images consist of two main regions, the region of interest (ROI) and the region of non-interest (RONI), the proposed method is aimed at achieving higher reconstruction quality for the ROI. Moreover, tamper tolerability is improved by using scalable recovery. In the RSS method, separate reference data are generated for the ROI and RONI. Initially, two compressed bitstreams at different rates are generated using the embedded zero-block coding source encoder. Subsequently, each bitstream is divided into several parts, which are protected through various redundancy rates, using the Reed-Solomon channel encoder. The proposed method is tested on 10 000 salient-object images from the MSRA database. The results show that the RSS method, compared to related methods, improves reconstruction quality and tamper tolerability by approximately 30% and 15%, respectively.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.51-57
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• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 피사계 심도(Depth of field, DoF) 영역을 효율적인 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 안정적으로 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.408-410
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• 2014

본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 이진화과정을 거쳐 레이블링된 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 기법을 제안한다. 자동차 번호판 인식 시스템은 지금까지 많은 연구가 이루어지고 있으며, 번호판의 인식률도 점점 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 레이블링 이미지에서 자동차 번호판 영역을 추출하기 위한 관심 영역 설정에 대한 연구를 기술하였으며 레이블링을 위한 이미지 샘플은 오츠알고리즘을 이용하여 이진화 되었다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2006년도 추계 학술대회논문집
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• pp.70-73
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• 2006

Mesh generation for the region of interest is prerequisite for numerical analysis of governing partial differential equations describing phenomena with proper physic. Mesh generation is, however, usually considered as a major obstacle for a routine application of numerical approaches in Engineering applications. Therefore automatic mesh generation is highly pursued. In this paper automated quadrilateral surface mesh generation is proposed. According to the present method, Cartesian cells of proper resolution for a region bounding the whole region of interest are first generated and the interior cells are identified. Then projecting their surface meshes onto the boundary surfaces gives surface mesh consisting of quadrilateral cells. This method has been implemented as an application program, and example cases are given.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1995년도 추계학술대회
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• pp.171-172
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• 1995

In this paper, an anatomical labeling system for assisting localization of region of interest on human brain imaging is represented. Model image for labeling anatomical name on the other image is Atlas. Object image to be labeled, such as CT, MR, and PET, is registered onto Atlas. And then, anatomical name for region of interest is appeared on a window by clicking mouse button on object image. The same part named anatomically on that region is labeled and drawn on object image.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.1371-1376
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• 2018

Photoplethysmography (PPG) is a convenient method for monitoring a heart rhythm. In addition to specialized devices, smartphones can be used to obtain PPG signals. However, as smartphones are not intended for this purpose, optimization is required to efficiently obtain PPG signals. Determining the optimal region of interest (ROI) is one such optimization method. There are two significant advantages in employing an optimized ROI. One is that the computing load is decreased by reducing the image size used to extract the PPG signal. The other is that stronger and more reliable PPG signals are obtained by removing noisy regions. In this paper, we propose an optimal ROI determination method by recursively splitting regions to locate the region that produces the strongest PPG signal.