• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.832-843
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• 2019

Prostate cancer is a high-risk with a high incidence and is a disease that occurs only in men. Accurate diagnosis of cancer is necessary as the incidence of cancer patients is increasing. Prostate cancer is also a disease that is difficult to predict progress, so it is necessary to predict in advance through prognosis. Therefore, in this paper, grade classification is attempted based on texture feature extraction. There are two main methods of classification: Uses One-way Analysis of Variance (ANOVA) to determine whether texture features are significant values, compares them with all texture features and then uses only one classification i.e. Benign versus. The second method consisted of more detailed classifications without using ANOVA for better analysis between different grades. Results of both these methods are compared and analyzed through the machine learning models such as Support Vector Machine and K-Nearest Neighbor. The accuracy of Benign versus Grade 4&5 using the second method with the best results was 90.0 percentage.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.40-48
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• 2007

이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.102-112
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• 2012

본 논문에서는 웨이브렛 영역의 BDIP(block difference of inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficients) 특징, 그리고 WPCA(whitened principal component analysis) 분류기를 이용한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 질의 영상에 웨이브렛 변환을 적용한다. 그런 다음 웨이브렛 영역의 각 부대역에 BDIP와 BVLC 연산자를 적용한다. 이어서 각 BDIP, BVLC 부대역에 대하여 전역 통계치를 계산하고 그 결과들을 벡터화하여 특징 벡터로 사용한다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 질의 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 실험 결과 제안된 방법은 3가지의 실험 질감 영상 DB에 대하여 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 질감 분류 성능을 보여준다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제22권1호
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• pp.30-40
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• 1997

A computer vision system was built to automatically grade the leaf tobacco. A color image processing algorithm was developed to extract shape, color and texture features. An improved back propagation algorithm in an artificial neural network was applied to grade the Burley type dried leaf tobacco. The success rate of grading in three-grade classification(1, 3, 5) was higher than the rate of grading in six-grade classification(1, 2, 3, 4, 5, off), on the average success rate of both the twenty-five local pixel-set and the sixteen local pixel-set. And, the average grading success rate using both shape and color features was higher than the rate using shape, color and texture features. Thus, the texture feature obtained by the spatial gray level dependence method was found not to be important in grading leaf tobacco. Grading according to the shape, color and texture features obtained by machine vision system seemed to be inadequate for replacing manual grading of Burely type dried leaf tobacco.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.146-154
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• 2014

텍스쳐 분류에 사용되는 방식 중 하나인 지역적 이진화 패턴은 일반적으로 영상 내의 평탄한 부분, 에지, 코너의 분포를 사용한다. 그러나 영상이 가지는 방향성을 고려하지 않고, 단순히 크고 작음만을 비교하는 지역적 이진화 패턴의 특성때문에 화소간 차이를 반영하지 못하는 문제점이 있다. 또한 영상의 분포를 사용하기 때문에 작은 크기의 영상에 대해서는 분류 성능이 저하된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 방향성 분포와 고유치 행렬을 이용한 세부 분류 기법을 제안한다. 지역적 이진화 패턴으로 초기 분류에서 누락된 텍스쳐 영상에 대하여 두 가지 특징을 이용하여 세부적으로 분류한다. 첫째, 영상이 가질 수 있는 방향을 여덟 가지로 양자화하고 그 방향들의 분포를 계산한다. 둘째, 구조 행렬을 이용하여 나온 고유치 중 큰 값의 분포를 구한다. 모의 실험을 통해 지역적 이진화 패턴만을 사용하였을 때 대비 제안 방법이 약 8% 정도 분류 정확도가 향상됨을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.22-30
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• 2001

본 논문은 유방질환 중에서 유관(duct )에 발생하는 유방종양을 Benign, DCIS(ductal carcinoma in situ) NOS (invasive ductal carcinoma)로 분류하기 위해 3가지 분류기 (classifier) 를 생성한 후, 비교 분석하였다. 분류기 생성에서 가장 중요한 단계인 특징 추출 단계에서 세포핵의 기하학적 특징을 형태학적 특징을 추출하여 분류기를 생성하고 염색질 패턴의 내부적 변화를 나타내는 질감 특징을 추출하여 2가지 배율(100/400배)에서 2개의 분류기를 생성하였다. 400배 배율의 유방질환 영상에서 세포핵을 추출하여 핵의 형태학적 특징값인 핵의 면적, 둘레. 가로, 세로(장. 단축) 의 길이, 원형성의 비율을 구한 후 이 특징값들을 조합하여 판별분석에 의해 분류기를 생생하고, 분류 정확도를 검증하였다. 100배 배율과 400배의 배율의 유방질환 영상에서 1, 2, 3, 4 단계(level)의 wavelet 변환를 적용한 후, 분할된 서브밴드에서 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 질감 특징(entropy Energy, Contrast, Homogeneity)를 추출하고, 이 특징값들을 조합하여 판변 분석에 의해 분류기를 생성한 후 분류 정확도를 검증하였다. 이 세 분류기를 비교 분석 하였을때 현민경 100배 배율의 영상을 3단계 wavelet 변환을 적용하고 질감 특징을 추출하여 생성한 분류기가 다른 두 분류기보다 유방 질환 Benign, DCIS; NOS를 분류하는데 더 나은 결과를 보였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.807-810
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• 2003

This research uses high-resolution satellite images as a source of collecting farmland information. For effectively extract the paddy area, we use texture information and different classify methods to assist the satellite image classification. First, using maximum likelihood classifier to extract paddy information from images. The results show that User Accuracy and Procedure Accuracy of the paddy area can increase from 80.60% to 95.45% and 84.38% to 95.45%. Second, establishing a paddy Knowledge Base and using Knowledge Base Classifier to extract paddy area, and result shows the User Accuracy and Producer Accuracy to be 92.16% and 90.06%. Finally, The result shows we can effectively contribute to the paddy field information extraction from high-resolution satellite images.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.377-384
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• 2009

본 논문은 지역적 엔트로피 기반의 히스토그램을 이용한 문서영상의 분할과 텍스처 기반의 주성분 분석을 이용한 구성요소인 글자, 그림, 그래프 등의 구성요소 분류방안을 제안한다. 지역적 엔트로피와 히스토그램을 이용함으로써 문서영상의 다양한 변형이나 잡음에 강건하며 빠르고 손쉬운 이진화가 가능하다. 그리고 문서영상 내 존재하는 구성요소들이 각기 다른 텍스처 정보를 가지고 있다는 것에 착안하여 각 분할 영역의 텍스처 정보를 기반으로 주성분분석을 수행하였으며 이를 통해 사전에 구성요소들에 대한 구조정보를 설정할 필요가 없다는 장점을 가진다. 실험결과에서 다양한 문서영상의 분할 및 분류결과를 보였으며, 기존 방법보다 우수한 성능을 가져 그 유효함을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.372-378
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• 2009

For effective mobility control of unmanned ground vehicles in outdoor off-road environments, terrain cover classification technology using passive sensors is vital. This paper presents a novel method far terrain classification based on color and texture information of off-road images. It uses a neural network classifier and wavelet features. We exploit the wavelet mean and energy features extracted from multi-channel wavelet transformed images and also utilize the terrain class spatial coordinates of images to include additional features. By comparing the classification performance according to applied features, the experimental results show that the proposed algorithm has a promising result and potential possibilities for autonomous navigation.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1992년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.449-452
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• 1992

Before performing an adaptive stereo matching using satellite images, classification is needed as a preprocessing step. This paper describes that classification of three land cover types : river, mountain, and agricultural fields. We proposed that classification algorithm using pyramid structure and texture features. Results of applying the proposed algorithm to satellite image improved classification accuracy.