• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.239-246
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• 2005

생물학자가 단백질을 검색하고 분석하기 위해서는 2차원 젤 전기영동(2DGE : Two Dimensional Gel Electrophoresis) 실험을 해야 한다. 실험 결과는 2차원 영상이 생성된다. 2차원 영상에서 단백질 반점의 패턴 분석을 위해 2차원 젤 영상에 펼쳐진 단백질 반점들을 영상처리를 통해 분할하고, 대조 그룹의 단백질 패턴과 비교분석을 통해 밝히고자하는 단백질 반점을 찾아내야 한다. 단백질 반점을 분할하는 알고리즘에 있어서 기존에는 가우시안 함수를 적용하였지만, 최근 들어 형태학 분리개념에 의한 Watersheds 영역기반 분할(Watersheds region-based segmentation) 알고리즘을 활용하고 있다. 그러나 Watersheds 영역기반 분할 알고리즘은 크기가 큰 영상에서 원하는 영역을 신속하게 분할한다는 장점이 있지만, 영상 화소의 그레이 값이 연속적인 경우 실제 반점의 개수 에 비해 과다분할(over-segmentation)되거나 과소분할(under-segmentation)의 문제점을 안고 있다. 이는 마커(marker) 포인트의 설정에 의해 어느 정도 해결할 수 있지만 병합(merge)과 분할(split) 과정을 반복해야 한다. 본 논문은 Watersheds 기반 계층적 이진화 기법을 적용하여 마커 드리븐 Watersheds 영상분할의 문제점을 해결하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.741-745
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• 1991

This paper describes a feature extraction in digitized chest X-ray image and CT head Image. There are Extraction, Thresholding, Region G rowing, Split-Merge and Relaxation in feature extraction technique. In this study, Region Growing System was realized and Fuzzy Set Theory was applied in order to extract the vague region which the conventional method has difficulties in extracting. The performance of proposed algorithm was proved by being applied to chest X-ray image and CT head image.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.365-371
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• 2011

최근에 발행되는 대부분의 지폐는 UV(ultra violet)조명에 반응하는 UV패턴을 포함한다. 본 논문은 지폐검사를 위하여 지폐 내부에 존재하는 UV패턴을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. UV조명을 이용하여 촬영한 영상을 전 처리 과정을 통하여 입력데이터로 변환시킨 후, 가우시안 혼합 모형과 split-and merge EM(SMEM)알고리즘을 적용하여 영상을 몇 개의 영역으로 분리시킨다. 영역 분리된 영상 중 원하는 패턴을 추출하기 위하여, 공분산 벡터의 넓이와 가중치를 이용하는 방법을 새로이 제안한다. 다양한 지폐에 대한 실험을 통하여 제안방법의 유용성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.105-115
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• 2011

비젼기반 지능형교통정보시스템(ITS, Intelligent Transportation System) 환경에서 도로영역의 분할이 가장 기초적인 역할을 한다. 따라서 본 논문은 입력영상에서 도로 영역과 하늘 영역을 분할하기 위해 적응적 패턴 추출을 통한 영역분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 첫째, Mean Shift 알고리즘을 이용한 초기분할 단계, 둘째, 정적 패턴매칭 방법에 기반한 후보영역선별 단계, 셋째, 동적 패턴매칭 방법에 기반한 영역확장 단계로 구성된다. 제안된 방법은 적응적 패턴을 현 분할영역의 주변 영역으로부터 추출하여 영역병합에 사용함으로서 보다 신뢰성 높은 영역병합결과를 얻을 수 있다. 제안된 방법의 장점을 평가하기 위해 정적인(static) 패턴만을 사용해서 영역을 병합하는 방법과 비교하였다. 제안된 방법의 실험결과에서는 적응적인 패턴 추출방법을 사용하였을 때가 정적인 패턴 추출에 의한 영역병합 방법보다 8.12%의 성능이 향상됨을 보였다. 제안된 방법은 수시로 변화하는 도로환경에서 안정적으로 도로나 하늘영역을 추출할 수 있으며, 비전기반 지능형교통정보시스템의 핵심적인 역할을 할 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.473-481
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• 2005

본 논문은 적응적 양자화 컬러 수와 적응적 병합 임계값을 이용하여 순차적으로 영역을 병합하여 영역의 경계를 보존하며 영상을 분할하는 방법을 제안한다. 제안방법은 먼저 PSNR을 이용하여 영상에 따라 다른 양자화 컬러 수로 영상을 벡터 양자화 한다. 그리고 양자화 영상을 이용하여 초기 영역을 설정한 후 CIE Lab와 RGB 컬러 공간에서 순차적으로 유사한 영역을 병합하여 영상의 주요 영역들로 분할한다. 병합의 각 단계에서는 유사성의 척도로 인접 영역의 컬러 거리를 사용하며 병합 임계값은 분할된 영역과 원영상의 컬러 거리의 평균과 평균 변화량을 이용하여 적응적으로 구하였다. 또한 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상이 주요 영역 단위로 병합되지 않은 경우 후처리로서 CIE Lab 영역에서 다시 한번 병합을 수행한다. 이때 초기 영역 영상과 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상의 영역간의 컬러 거리를 이용하여 병합 유무를 결정한다. 실험 결과는 제안방법에 의한 결과 영상이 주요 객체를 중심으로 분할되며 객체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 객관적인 척도에서도 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보여준다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1130-1139
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• 1998

본 논문은 내용에 기반한 뉴스 비디오의 인덱싱과 검색을 위한 통합된 해결책을 제안한다. 핸재 일반적인 비디오의 자동 인덱싱은 불가능하지만 뉴스 비디오와 같은 구조가 명확한 경우는 가능하다. 이러한 뉴스의 구조화된 지식을 이용하여 키 프레임들을 자동 추출하기 위해서 제안된 우리의 모델은 뉴스사건 분할, 자막 인식, 검색 브라우저 모듈로 구성되어 있다. 첫 번째로 뉴스사건의 분할 모듈은 얼굴인식에 기반하여 사건의 중심인 앵커 장면을 인식하고 앵커 장면의 공간적 정보를 이용하여 뉴스사건을 분할한다. 다음으로 뉴스아이콘을 추출한다. 자막인식 모듈은 먼저 자막의 특성을 이용하여 자막 프레임을 검출하고 분리병합 방법을 이용하여 문자열을 추출한다. 다음으로 문자인식기(OCR)를 이용하여 문자인식을 한다. 마지막으로 검색 브라우저 모듈은 다양한 검색 방법이 가능하도록 하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1677-1685
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• 1988

In this paper, a new contour coding algorithm is investigated for use in region based image coding. Generally the contour data may be encoded by its chain codes or chain difference codes. But the data compression efficiency is low because of heavy burden for initial absolute coordinates of each chain. To alleviate this problem, the depth first search in graph traversal algorithm, is applied to the chain difference coding method. The proposed coding scheme is shown to be very efficient for contour images obtained by split-merge segmentation. Finally, we can reuce data about 60% in comparison with modified chain difference coding.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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• pp.420-423
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• 1999

본 논문에서는 비디오를 사용자가 쉽고 빠른 편집과 검색을 통하여 효율적으로 정보를 습득 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 장면변환 검출 기법을 통해 추출된 후보 대표프레임들 중에서 사용자의 판단에 의해 대표프레임을 설정, 장면을 분할한 뒤 사용자 편의를 위해 시각적인 색인화를 통해 사용-자가 임의대로 각각의 장면들을 논리적으로 병합, 분리 가능하게 하여 편집할 수 있도록 한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.150-152
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• 2003

Laser scanned lidar data record 3D surface information in detail. Exploring valuable spatial information from lidar data is a prerequisite task for its applications, such as DEM generation and 3D building model reconstruction. However, the inherent spatial information is implicit in the abundant, densely and randomly distributed point cloud. This paper proposes a novel method to organize point cloud data, so that further analysis or feature extraction can proceed based on a well organized data model. The principle of the proposed algorithm is to segment point cloud into 3D planes. A split and merge segmentation based on the octree structure is developed for the implementation. Some practical airborne and ground lidar data are tested for demonstration and discussion. We expect this data organization could provide a stepping stone for extracting spatial information from lidar data.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.511-513
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• 2000

PaP Smear 테스트는 자궁 경부암 진단에 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 높은 위 음성률(false negative error, 15~50%)을 나타내고 있다. 이런 큰 오류율은 주로 다량의 세포 검사에 기인하여, 자동화 시스템의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문은 자궁 경부암의 특징인 군집을 이루는 암세포를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 시스템은 두 부분으로 나누어진다. 첫 단계에서는 저 배율(100배)에서 간단한 영상처리와 최소 근접 트리(Minimum Spanning Tree)를 통해 군집을 이루는 세포를 찾는다. 두 번째 단계서는 고 배율(400배)로 확대하여 군집 세포들로부터 여러 가지 특징을 추출한 후 KNN(k-Neighbor) 방법을 통해 인식하는 단계이다. 50개의 영상 (640X 480, RGB True Color 25 개의 100배 영상 , 25개의 400배 영상)이 실험에 사용되었다. 한 영상을 처리하는데 약 3초 (2.984초) 소요되었으며, 이는 region growing(20초)나 split and merge(58초) 방법 보다 덜 소요되었다. 100배 영상에서 정상과 비정상의 두 그룹으로 나누었을 경우에는 96%의 높은 인식율을 나타내었으나 비정상을 다시 5개의 그룹으로 나누었을 때는 45%로 나타내었다. 이는 영역 추출(segmentation) 단계에서 오류와 트레이닝 데이터의 비정확성에 기인한다. 400배 영상에서는 각각 92%와 30%로 나타내었다. 이는 영역추출 단계에서 사용한 Watershed 방법의 오류로 기인한 것으로 본다.