• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.34-39
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• 1998

영상검색을 위해 Wavelet 변환을 사용한 특징추출 접근방법은 영상들을 압축과 동시에 인덱스 할 수 있어서 영상 데이터베이스 저장과 관리의 복잡성이 상당히 감소될 수 있다. 본 연구는 각 영상의 Hue값에 대해 위치 정보의 주파수 정보를 가지는 Wavelet 변환의 성질을 이용하여 2단계 Wavelet 변환 후 생성된 저대역 부밴드에서 칼라 특징을 추출하고 나머지 부밴드에서 질감 특징을 추출하여 영상 데이터베이스의 검색에 이용한다. 200개 영상을 사용하여 실험한 결과, 제안된 방법은 recall과 precision에서 약 97%, 81%의 검색 효율을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.761-764
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• 1998

본 논문에서는 CCCD 카메라로부터 획득한 영상시퀀스들에서 인접한 두 영상 사이의 차영상과 얼굴이 가지는 컬러정보를 이용하여 분리한 얼굴 영역에서 양쪽 눈과 입의 위치좌표를 특징점으로 이용하여 입력된 얼굴에 자동정합된 변형가능 템플리트(deformable template)를 가지고 연속된 다음 프레임에서 얼굴 전체를 트래킹하는 알고리듬을 제안한다. 실제 입력영상의 얼굴 영역과 변형 가능 템플리트의 차이를 비교하기 위해 텍스쳐 매핑(Texture mapping)을 도입하여 트래킹의 정확도를 살펴본다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1819-1822
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• 2003

내용 기반 영상검색에서 다중 특징을 사용하여 영상을 검색하는 기존의 방법들은 영상에서 특징간의 상관관계를 고려하지 않고 각 특징을 개별적으로 추출하여 검색에 사용한다. 따라서 특징간의 최적의 가중치를 찾아야 하는 문제가 있다. 이 논문에서는 내용기반 영상검색을 위해 색과 질감 특징을 효과적으로 표현할 수 있는 새로운 특징 벡터인 CCE (channel color energy)를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 정규 가중거리 비교 방법에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.505-507
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• 2001

최근 여러 멀티미디어 서비스가 활발히 실시되고 있으며 멀티미디어 검색분야도 상당한 연구가 이루어지고 있다. 멀티미디어 검색 중 내용 기반 검색은 기존의 텍스트기반의 여러 단점들을 극복하여 이미지 자체에 있는 여러 정보의 혼합으로 보다 더 정확한 이미지를 찾을 수 있다. 예를 들면, 색상검색이나 질감검색을 이미지 자체내에서 추출해내고 색상과 질감을 같이 표현함으로써 색상만으로 표현할 수 없는 부분을 질감을 참고로 하여 찾을 수 있다. 본 논문에서는 웨이브릿 변환(daubechies 7-9 tab)을 사용하여 질감을 표현하는 특징 추출하는 방법을 제안하고자 한다.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제3권3호
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• pp.342-347
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• 1998

An OptiNeural system is developed for optical pattern classification. It is a novel hybrid system which consists of an optical processor and a multilayer neural network. It takes advantages of two dimensional processing capability of an optical processor and nonlinear mapping capability of a neural network. The optical processor with a binary phase only filter is used as a preprocessor for feature extraction and the neural network is used as a decision system through mapping. OptiNeural system is trained for optical pattern classification by use of a simulated annealing algorithm. Its classification performance for grey tone texture patterns is excellent, while a conventional optical system shows poor classification performance.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.184-188
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• 2006

Lightscape is a visual rendering software enabling higher dimensional 3D image production using rendering as well. However, direct light simulation showed that more realistic feature of material-specific texture or color could be achieved by adjusting options. Accordingly, this study is to generate optimal values of options and achieve more realistic images by varying such values according to individual materials in order to create better quality simulation images using Lightscape.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.362-369
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• 2014

본 연구는 골다공증 환자의 Digital 요추 측부 영상을 이용하여 질감특징의 통계적 분석으로 컴퓨터 보조진단 시스템 구현과 질병의 조기진단 및 치료를 위한 실험적인 모형 연구로 신뢰성 있는 보조적 진단 정보를 제공함으로써 골다공증에 대한 정확한 진단 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 정상인의 Digital 방사선 요추 측부 영상과 골다공증 환자의 Digital 방사선 요추 측부 영상을 실험 영상으로 하여 설정된 ROI에 대한 통계적 질감특징 값을 6가지 parameter로 나타냈다. 골다공증에 대한 질감특징분석 값 중 Average Gray Level에서 95%로 최고 높은 인식률을 나타내었고, Uniformity에서 80%로 가장 낮은 인식률을 나타내었다. 또한 Average Contrast에서 82.5%, Smoothness에서 90%, Skewness에서 87.5%, Entropy에서 87.5%를 나타내어 6가지 Parameter에서 모두 80%이상의 높은 인식률을 나타내 알고리즘의 안정성을 입증하였다. 따라서 본 연구 결과를 토대로 의료영상의 컴퓨터자동진단 시스템으로 발전된 프로그램을 coding 한다면 의료영상의 병소부위 자동검출, 질병 진단을 위한 예비 진단자료, 질병의 확진을 위한 자료제공, 제한된 장비로도 진단 가능, 의료영상의 판독시간 단축에 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.763-765
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• 2005

In the area of remote sensing, an immense number of images are continuously generated by various remote sensing systems. These images must then be managed by a database system efficient storage and retrieval. There are many types of image database systems, among which the content-based image retrieval (CBIR) system is the most advanced. CBIR utilizes the metadata of images including the feature data for indexing and searching images. Therefore, the performance of image retrieval is significantly affected by the storage method of the image metadata. There are many features of images such as color, texture, and shape. We mainly consider the shape feature because shape can be identified in any remote sensing while color does not always necessarily appear in some remote sensing. In this paper, we propose a metadata representation and storage method for image search based on shape features. First, we extend MPEG-7 to describe the shape features which are not defined in the MPEG-7 standard. Second, we design a storage schema for storing images and their metadata in a relational database system. Then, we propose an efficient storage method for managing the shape feature data using a Wavelet technique. Finally, we provide the performance results of our proposed storage method.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.502-507
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• 2009

본 논문에서는 실시간 포토 모자이크 생성을 위한 이미지 집합 최적화 기법을 소개한다. 포토 모자이크 기법은 작은 포토 이미지를 사용하여 한 장의 큰 사진을 완성하는 기법으로 이미지를 일정한 영역의 셀로 분할한 후 각 셀 영역을 색상, 모양, 무늬 등에서 적합한 이미지로 대체한다. 큰 사진을 구성하는 이미지에 필요한 다양한 패턴을 얻기 위해서는 많은 양의 포토 타일 이미지가 필요하게 된다. 많은 양의 포토 이미지는 이미지 패턴 검색 시간을 오래 걸리게 하고, 이미지 저장을 위해 많은 리소스를 필요로 한다. 이러한 제약은 실시간 처리나 리소스의 제한이 있는 휴대용 기기에서의 포토 모자이크의 적용을 힘들게 한다. 본 논문에서는 패턴 검색 시간 향상과 메모리 요구 최소화를 위해 유전 알고리즘 활용하여 전체 이미지 데이터베이스에서 가장 특징이 있는 이미지를 선별하여 작은 이미지 집합을 구축한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권2호
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• pp.670-675
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• 2015

Medical imaging is one of the most powerful tools for gaining information about internal organs and tissues. It is a challenging task to develop sophisticated image analysis methods in order to improve the accuracy of diagnosis. The objective of this paper is to develop a Computer Aided Diagnostics (CAD) scheme for Brain Tumour detection from Magnetic Resonance Image (MRI) using active contour models and to investigate with several approaches for improving CAD performances. The problem in clinical medicine is the automatic detection of brain Tumours with maximum accuracy and in less time. This work involves the following steps: i) Segmentation performed by Fuzzy Clustering with Level Set Method (FCMLSM) and performance is compared with snake models based on Balloon force and Gradient Vector Force (GVF), Distance Regularized Level Set Method (DRLSE). ii) Feature extraction done by Shape and Texture based features. iii) Brain Tumour detection performed by various tree classifiers. Based on investigation FCMLSM is well suited segmentation method and Random Forest is the most optimum classifier for this problem. This method gives accuracy of 97% and with minimum classification error. The time taken to detect Tumour is approximately 2 mins for an examination (30 slices).