• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.128-134
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• 2014

본 연구에서는 시공간 영상 해석을 이용한 미소혈관내 백혈구 운동의 검출 방법을 제안한다. 혈관벽에 부착하는 백혈구 운동은 영상내 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직이는 것으로 시각화될 수 있다. 제안 방법에서 백혈구는 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직인다는 구속조건을 사용하며 시공간 영상 해석방법의 사용에 의해 백혈구 운동을 검출한다. 생성된 시공간 영상은 특수한 목적의 방향 선택 필터에 의해 처리되고 후속의 분류처리가 행해진다. 이 후속의 분류처리는 단순한 임계값 및 윤곽선 처리에 의해 획득된 모든 성분중에서 백혈구 궤적 성분을 선택하고 분류한다. 실험 결과, 제안 방법은 복수개의 백혈구 흔적이 서로 교차할 때에도 백혈구 운동을 안정하게 검출할 수 있음을 보여준다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권3호
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• pp.315-319
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• 2008

This paper describes a method for recognizing and measuring the motion of each individual leukocyte in microvessel from a sequence of images. A spatiotemporal image is generated whose spatial axes are parallel and vertical to vessel region contours. In order to enhance and extract only leukocyte traces with a turned velocity range even under noisy background, we use a combination of a filtering process using Gabor filters with sharp orientation selectivity and a subsequent 3D spatiotemporal grouping process. The proposed method is shown to be effective by experiments using image sequences of two kinds of microcirculation, rat mesentery microvessels and human retinal capillaries.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권2호
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• pp.76-84
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• 2017

This paper presents an efficient method for generating spatiotemporal images in order to detect leukocyte motion in microvessels. Leveraging the constraint that leukocytes move along the contour line of the blood vessel wall, our proposed method efficiently generates spatiotemporal images for leukocyte motion detection. To that end, translational motion caused by in vivo movement is first removed by a template matching method. Second, the blood vessel region is detected by an automatic threshold selection method in order to binarize temporal variance images. Then, the contour of the blood vessel wall is expressed via B-spline function. Finally, using the detected blood vessel wall's contour as an initial curve, the plasma layer for the most accurate position is determined in order to find the spatial axis via snake, and the spatiotemporal images are generated. Experimental results show that the spatiotemporal images are generated effectively through comparison of each step with three images.

• 전자공학회논문지
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• 제53권9호
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• pp.99-109
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• 2016

본 논문에서는 미소혈관내 백혈구 운동을 검출하기 위한 시공간 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 백혈구는 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직인다는 구속조건을 사용하여 백혈구 운동을 검출하고 시공간 영상을 생성한다. 우선, 생체내의 운동에 의해 발생한 평행운동을 템플레이트 정합법으로 제거한다. 다음으로, 시간 분산 영상을 이진화하기 위한 자동 문턱값 선정법에 기초하여 혈관 영역을 검출하고 그 다음, 혈관벽 윤곽선을 B-스플라인 함수로 나타낸다. 최종적으로, 검출된 혈관벽 윤곽선을 초기곡선으로하여 가장 정확한 위치의 혈장층을 스네이크에 의한 공간축으로 결정하고 시공간 영상을 생성한다. 실험 결과, 제안방법은 세개 영상 계열의 각 단계별 비교를 통해 시공간 영상을 양호하게 생성함을 보여준다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.517-523
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• 2019

PM₁₀ 농도는 시간 및 공간 의존성을 동시에 가지는 시공간 데이터이지만 현실적으로 연속적인 시공간 데이터를 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 연구에서는 위성영상과 대기질 및 기상 관측 센서 데이터를 복합적인 딥러닝 모델에 적용하여 시공간 해상도를 향상시키는 모델을 설계하였다. 설계된 딥러닝 모델은 기상, 토지 이용 등 PM₁₀ 농도에 영향을 줄 수 있는 인자를 이용하여 학습하였으며, 대기질 및 기상 관측 데이터만을 이용하여 15분 단위의 30m×30m의 공간해상도를 PM₁₀ 영상을 생성하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.337-351
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• 2021

Automatically recognizing facial expressions in video sequences is a challenging task because there is little direct correlation between facial features and subjective emotions in video. To overcome the problem, a video facial expression recognition method using spatiotemporal recurrent neural network and feature fusion is proposed. Firstly, the video is preprocessed. Then, the double-layer cascade structure is used to detect a face in a video image. In addition, two deep convolutional neural networks are used to extract the time-domain and airspace facial features in the video. The spatial convolutional neural network is used to extract the spatial information features from each frame of the static expression images in the video. The temporal convolutional neural network is used to extract the dynamic information features from the optical flow information from multiple frames of expression images in the video. A multiplication fusion is performed with the spatiotemporal features learned by the two deep convolutional neural networks. Finally, the fused features are input to the support vector machine to realize the facial expression classification task. The experimental results on cNTERFACE, RML, and AFEW6.0 datasets show that the recognition rates obtained by the proposed method are as high as 88.67%, 70.32%, and 63.84%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method obtains higher recognition accuracy than other recently reported methods.

• 한국컴퓨터산업교육학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터산업교육학회 2003년도 제4회 종합학술대회 논문집
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• pp.127-133
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• 2003

The data models which express all types of video information physically and logically. and the definition of spatiotemporal relationship of video data objects In This paper, we classifies meta-model for efficient management on spatiotemporal relationship between two objects in video image data, suggests meta-models based on Rambaugh's OMT technique, and expanded user model to apply the adaptive model, established from hyper-media or web agent to VOD. The proposed meta-model uses data's special physical feature: the effects of camera's and editing effects of shot, and 17 spatial relations on Allen's 13 temporal relations, topology and direction to include logical presentation of spatiotemporal relation for possible spatiotemporal reference and having unspecified applied mediocrity.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권6호
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• pp.873-884
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• 2003

지금까지 명확하게 정의된 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체 모델 개발에 관한 많은 연구가 수행되어 왔다. 그러나, 이들 모델은 지리 분석과 이미지 해석에 관한 많은 응용에서 식별되는 불확실한 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체에 직접적으로 적용될 수 없다. 따라서, 이 논문에서는 불확실한 공간 및 시공간 객체에 적용할 수 있는 불확실한 시공간 데이터 모델을 제안하고, 이 모델을 기반으로 불확실한 시공간 객체간의 위상 관계에 관한 연산자를 정의하고, 연산 알고리즘을 설계하였다. 제안된 모델은 기존 모델과의 호환성을 위해 개방형 GIS 명세서를 기반으로 하는 시공간 데이터 모델을 확장하여 설계하였다. 불확실한 시공간 객체는 시간에 따라 위치와 모양이 불연속적으로 변하는 객체와 시간에 따라 위치와 모양이 연속적으로 변하는 객체로 정의하였으며, 확장된 9-IM을 사용하여 이들 객체간의 위상 관계를 정의하였다. 제안된 모델은 천연자원 관리시스템, 날씨 정보 관리 시스템, 지리 정보 관리 정보 시스템 등에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.922-934
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• 1993

본 논문에서는, 동영상 처리에 효과적으로 사용되고 있는 시공간 중간 가중 미디안(spatiotemporal center weighted median, CWM) 필터의 통계적 특성을 고찰한 결과, 중간 가중 미디안 필터는 잡음 감쇄 효과를 회생시킴으로써 동영상의 구조들을 보존할 수 있다는 것을 보였다. 또한 동영상에서, 보다 효과적으로 이용될 수 있는 적응 방향성 중간 가중 미디안(adaptive directional center weighted median, ADCWM) 필터를 제안하였다. 제안된 이 필터는 매 윈도우내에서 중심의 양쪽에 대칭인 한쌍의 oreder statistics를 국소 영상의 통계치에 의해 선택하는 적응 대칭성 order statistics(ASOS) 연산자에 기반을 두고 있으며 또한 다단 필터링 구조를 채택하고 있다. 적응 방향성 중간 가중 미디안 필터는 움직임 추정(motion estimation) 기술을 이용하지 않고 잡음을 줄이며 또한 동영상의 구조를 보존할 수 있다는 것을 실험을 통하여 입증하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권1호
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• pp.13-22
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• 2005

본 논문은 무감독 ISODATA 기법을 이용하여 Landsat TM 위성영상에 기반한 새만금 간석지의 지형을 분류하고, 이 분류된 지형의 시공간적 변화를 분석하고자 한다. 각각의 퇴적 지형은 새만금 방조제 공사 진행에 따른 상이한 특성을 나타내며, 퇴적 변화와 분포를 입증한다. Landsat TM 7개의 band 중에서 밴드 4가 간석지와 해수면의 구분, 그리고 밴드 5는 간석지에 대한 세부적인 지형의 분류에 이용한다. 각 지역의 지형적 특성을 구분함으로써 간석지의 지형변화에 따른 검토는 간척 계획수립과 간척된 이후의 토지 이용에 매우 유용할 것으로 사료된다.