• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.83-92
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• 2011

본 연구의 목적은 세포핵의 3차원 염색질 질감 특성값이 암의 진행정도를 인식하는데 있어 유용한 특성값인지 평가하는데 있다. 특히, 제안한 방법이 악성이라고 진단된 세포진 도말 표본에서 정상으로 보이는 세포의 염색질 패턴에서의 미세한 차이를 인식할 수 있는지 살펴보고자 한다. 분류등급 정상(Normal), 저등급 편평 상피내 병변(LSIL, Low grade Squamous Intraepithelial Lesion), 고등급 편평 상피내 병변(HSIL, High grade Squamous Intraepithelial Lesion)에서 각각 100개씩의 세포 볼륨데이터로부터 3차원 GLCM(Gray Level Co occurrence Matrix)에 기반한 질감 특성값과 3차원 Wavelet 변환에 기반한 질감 특성값을 추출하고 분류기를 생성한 후 각 분류기에 대한 분류정확도를 비교하였으며, 2차원 세포진 영상에서의 세포핵 질감 특성값과 비교하기 위해 동일한 실험 볼륨데이터의 투영된 2차원 영상을 이용하여 같은 방법으로 2차원 세포핵 질감 특성값을 추출하고 분류기를 생성한 후 분류정확도를 비교하였다. 2차원 세포핵 질감 특성값과의 비교연구에서 3차원 세포핵 질감 특성값이 등급별 분류에 있어 보다 효율적인 것을 확인 할 수 있었으며 이는 3차원 염색질 질감 특성값이 자궁경부 세포의 정량화에 대한 정확성과 재현성을 개선할 수 있음을 의미한다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.433-442
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• 2018

저수구역은 계획된 홍수위에 의하여 둘러싸인 지역 혹은 댐의 계획된 홍수위 내에 있는 지역으로 정의된다. 본 연구에서는 저수구역 내 농경지를 탐지하기 위하여, 대표적인 기계학습 기법인 RF (Random Forest) 기반의 감독 분류 방법을 적용하였다. 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 분류하기 위하여, 질감정보를 정량화하기 위한 대표적인 기법인 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)과 NDWI (Normalized Difference Water Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 추가적인 입력자료로 활용하였다. 특히, 질감정보를 생성하는데 사용된 윈도우 크기가 농경지의 분류 정확도에 미치는 영향을 분석하여, 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 분류하기 위한 방법론을 제시하였다. 실험결과, UAV 영상을 이용한 분류결과를 통하여 취득된 다중분광영상과 NDVI, NDWI, GLCM 영상들을 이용하여 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다. 또한, GLCM의 윈도우 크기가 분류정확도를 향상시키기 위한 중요한 변수임을 확인하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권1호
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• pp.97-102
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• 2013

Objective: The aim of this study was to develop an automated computer-aided diagnostic system for diagnosis of thyroid cancer pattern in fine needle aspiration cytology (FNAC) microscopic images with high degree of sensitivity and specificity using statistical texture features and a Support Vector Machine classifier (SVM). Materials and Methods: A training set of 40 benign and 40 malignant FNAC images and a testing set of 10 benign and 20 malignant FNAC images were used to perform the diagnosis of thyroid cancer. Initially, segmentation of region of interest (ROI) was performed by region-based morphology segmentation. The developed diagnostic system utilized statistical texture features derived from the segmented images using a Gabor filter bank at various wavelengths and angles. Finally, the SVM was used as a machine learning algorithm to identify benign and malignant states of thyroid nodules. Results: The SVMachieved a diagnostic accuracy of 96.7% with sensitivity and specificity of 95% and 100%, respectively, at a wavelength of 4 and an angle of 45. Conclusion: The results show that the diagnosis of thyroid cancer in FNAC images can be effectively performed using statistical texture information derived with Gabor filters in association with an SVM.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5A호
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• pp.709-716
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• 2000

본 논문에서는 국부상관계수(local correlation coefficients; LCC)의 영역 평균변화량을 질감특징으로 사용하여 질감 영역을 추출하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 질감영역 추출을 위한 알고리듬의 핵심은 각 방향에 따른 국부상관계수들의 평균 변화량은 평탄영역에서 보다 질감영역에서 대체로 크게 나타나는 특성을 이용하는 것이다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 8비트 256$\times$256 크기를 가진 9개의 시험영상(Lena, Bsail, Camera, Face, Woman, Elaine, Jet, Tree, Tank)을 사용한다. 실험결과에서 제안한 특징은 시각적으로 질감영역으로 보이는 영역들을 잘 추출함을 보인다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.37-44
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• 2019

In this study, we propose the automatic extraction method of Rescue Requests from Drone Images. A central object is extracted from each image by using central object extraction method[7] before classification. A central object in an images are defined as a set of regions that is lined around center of the image and has significant texture distribution against its surrounding. In this case of artificial objects, edge of straight line is often found, and texture is regular and directive. However, natural object's case is not. Such characteristics are extracted using Edge direction histogram energy and texture Gabor energy. The Edge direction histogram energy calculated based on the direction of only non-circular edges. The texture Gabor energy is calculated based on the 24-dimension Gebor filter bank. Maximum and minimum energy along direction in Gabor filter dictionary is selected. Finally, the extracted rescue requestor object areas using the dominant features of the objects. Through experiments, we obtain accuracy of more than 75% for extraction method using each features.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.363-366
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• 2001

현재 육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취득하는 과정과 이들 정보로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁 정보에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함에 대한 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도에 대한 정보는 원 영상을 주파수 영역으로 변환한 후 나타나는 퓨리에 스펙트럼 분포의 특징 값들에 의해서 추출된다. 그리고 결함에 대한 정보는 전처리 과정을 거친 영상으로부터 경계선 검출 후 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 통계적 수치에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 정보들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 실제 머신 비젼 시스템에 적용된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제5권2호
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• pp.121-126
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• 1984

A new approach to texture classification for quantitative ultrasound liver diagnosis using run difference matrix was developed. The run difference matrix comprised the gray level difference along with a distances. From this run difference matrix, we defined several vectors and parameters such as DOD, DGD, DAD vector, SHP, SMO, SMG, LDE, LDEL etc.Each parameter values calculated in fatty, cirrhotic, normal and chronic hepatitic liver images were plotted in a plane and we found that RDM method was more sensitive to small structural changes than the conventional run length method and showed improved classification ability between the diseases.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권4C호
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• pp.371-379
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• 2009

본 논문에서는 텍스쳐 감지를 이용한 화소값 기울기 필터 및 중간값 필터 기반의 비디오 시퀀스 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 먼저 보간 할 픽셀의 주변 픽셀들을 이용하여 현재 보간 할 영역이 텍스쳐가 존재하는 영역인지 아니면 평탄한 영역인지를 판단한다. 제안하는 알고리듬에서는 보간 할 영역이 평탄한 영역으로 판단되면 중간값 필터를 이용하여 보간을 하고, 텍스쳐 영역으로 판단되면 화소값 기울기 필터를 이용하여 보간을 하게 된다. 그러므로 현재의 보간 할 영역은 두 개의 카테고리로 분류 할 수 있다. 제안하는 알고리듬은 상황에 맞게 적응적으로 보간을 수행하므로 좀 더 선명하고 정확한 영상을 얻을 수 있다. 그리고 여러 가지 CIF 동영상에 대한 실험 결과는 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 객관적, 주관적으로 우수함을 보여준다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.792-797
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• 2002

In the following paper two algorithms, suitable for the analysis of panchromatic data as provided by KOMPSAT-1 will be presented. One is a texture analysis which will be used to create a settlement mask based on the variations of gray values. The other is a fusion algorithm which allows the combination of high resolution panchromatic data with medium resolution multispectral data. The procedure developed for this purpose uses the spatial information present in the high resolution image to spatially enhance the low resolution image, while keeping the distortion of the multispectral information to a minimum. This makes it possible to use the fusion results for standard multispecatral classification routines. The procedures presented here can be automated to large extent, making them suitable for a standard processing routine of satellite data.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.974-976
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• 1995

Segmentation of image data is an important problem in computer vision, remote sensing, and image analysis. Most objects in the real world have textured surfaces. Segmentation based on texture information is possible even if there are no apparent intensity edges between the different regions. There are many existing methods for texture segmentation and classification, based on different types of statistics that can be obtained from the gray-level images. In this paper, we use a neural network model --- ART-2 (Adaptive Resonance Theory) for textures in an image, proposed by Carpenter and Grossberg. In our experiments, we use Walsh matrix as feature value for textured image.