• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제9권1호
• /
• pp.103-116
• /
• 2013

Prostate cancer is one of the most frequent cancers in men and is a major cause of mortality in the most of countries. In many diagnostic and treatment procedures for prostate disease accurate detection of prostate boundaries in transrectal ultrasound(TRUS) images is required. This is a challenging and difficult task due to weak prostate boundaries, speckle noise and the short range of gray levels. In this paper a method for automatic prostate segmentation in TRUS images using Gabor feature extraction and snake-like contour is presented. This method involves preprocessing, extracting Gabor feature, training, and prostate segmentation. The speckle reduction for preprocessing step has been achieved by using stick filter and top-hat transform has been implemented for smoothing the contour. A Gabor filter bank for extraction of rotation-invariant texture features has been implemented. A support vector machine(SVM) for training step has been used to get each feature of prostate and nonprostate. Finally, the boundary of prostate is extracted by the snake-like contour algorithm. A number of experiments are conducted to validate this method and results showed that this new algorithm extracted the prostate boundary with less than 10.2% of the accuracy which is relative to boundary provided manually by experts.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권5호
• /
• pp.165-173
• /
• 2004

수리형태학을 이용한 영상분할의 분할 성능은 우수하지만 너무 많은 영역으로 분할되는 경향이 있는데, 후처리 과정을 사용하지 않고 이러한 문제를 해결하기 위해서는 마커 추출에 사용되는 구조요소의 크기를 증가시켜야 한다. 그러나 구조요소의 크기가 너무 크면 영역의 경계를 제대로 분리해낼 수 없기 때문에 본 논문에서는 영상분할의 성능 개선을 위해 수리형태학적 구조요소를 선택적으로 적용하였다. 이를 위해 평균국부분산과 영상의 기울기를 이용하여 입력 영상을 질감 영역, 에지 영역, 단순 영역으로 분류하였다. 그리고 각 영역별로 구조요소의 크기를 선택적으로 적용하여 영상이 과분할 되는 원인을 제거하였다. 실험 결과, 화소의 밝기 값이 비슷한 영역에 대해서도 영상이 잘 분할됨을 확인하였고 기존의 방법보다 질감 영역 및 에지영역을 정확하게 찾아냄을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
• /
• pp.1177-1179
• /
• 2003

Recently, the ground-based laser profiler is used for acquisition of 3D spatial information of a rchaeological objects. However, it is very difficult to measure complicated objects, because of a relatively low-resolution. On the other hand, texture mapping can be a solution to complement the low resolution, and to generate 3D model with higher fidelity. But, a huge cost is required for the construction of textured 3D model, because huge labor is demanded, and the work depends on editor's experiences and skills . Moreover, the accuracy of data would be lost during the editing works. In this research, using the laser profiler and a non-calibrated digital camera, a method is proposed for the automatic generation of 3D model by integrating these data. At first, region segmentation is applied to laser range data to extract geometric features of an object in the laser range data. Various information such as normal vectors of planes, distances from a sensor and a sun-direction are used in this processing. Next, an image segmentation is also applied to the digital camera images, which include the same object. Then, geometrical relations are determined by corresponding the features extracted in the laser range data and digital camera’ images. By projecting digital camera image onto the surface data reconstructed from laser range image, the 3D texture model was generated automatically.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.369-377
• /
• 2023

산업 제조 분야에서 품질 관리는 불량률을 최소화하는 핵심 요소로, 미흡한 관리는 추가적인 비용 발생과 생산 지연을 야기할 수 있다. 본 연구는 제조품의 텍스쳐 결함 감지의 중요성을 중심으로, 보다 정밀한 결함 감지 방법을 제시한다. DFR(Deep Feature Reconstruction) 모델은 특징맵의 조합 및 재구성을 통한 접근법을 채택하였지만, 그 방식에는 한계가 있었다. 이에 따라, 우리는 제한점을 극복하기 위해 통계적 방법론을 활용한 새로운 손실 함수와 스킵 연결구조를 통합하고 파라미터 튜닝을 진행하였다. 이 개선된 모델을 MVTec-AD 데이터세트의 텍스쳐 카테고리에 적용한 결과, 기존 방식보다 2.3% 높은 결함 분할 AUC를 기록하였고, 전체적인 결함 감지 성능도 향상되었다. 이 결과는 제안하는 방법이 특징맵 조합의 재건축을 통한 결함 탐지에 있어서 중요한 기여함을 입증한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제16권4호
• /
• pp.246-253
• /
• 2016

Infrared (IR) imaging has been researched for various applications such as surveillance. IR radiation has the capability to detect thermal characteristics of objects under low-light conditions. However, automatic segmentation for finding the object of interest would be challenging since the IR detector often provides the low spatial and contrast resolution image without color and texture information. Another hindrance is that the image can be degraded by noise and clutters. This paper proposes multi-level segmentation for extracting regions of interest (ROIs) and objects of interest (OOIs) in the IR scene. Each level of the multi-level segmentation is composed of a k-means clustering algorithm, an expectation-maximization (EM) algorithm, and a decision process. The k-means clustering initializes the parameters of the Gaussian mixture model (GMM), and the EM algorithm estimates those parameters iteratively. During the multi-level segmentation, the area extracted at one level becomes the input to the next level segmentation. Thus, the segmentation is consecutively performed narrowing the area to be processed. The foreground objects are individually extracted from the final ROI windows. In the experiments, the effectiveness of the proposed method is demonstrated using several IR images, in which human subjects are captured at a long distance. The average probability of error is shown to be lower than that obtained from other conventional methods such as Gonzalez, Otsu, k-means, and EM methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권12호
• /
• pp.3364-3382
• /
• 2023

Remote sensing image segmentation plays an important role in realizing intelligent city construction. The current mainstream segmentation networks effectively improve the segmentation effect of remote sensing images by deeply mining the rich texture and semantic features of images. But there are still some problems such as rough results of small target region segmentation and poor edge contour segmentation. To overcome these three challenges, we propose an improved semantic segmentation model, referred to as MRU-Net, which adopts the U-Net architecture as its backbone. Firstly, the convolutional layer is replaced by BasicBlock structure in U-Net network to extract features, then the activation function is replaced to reduce the computational load of model in the network. Secondly, a hybrid multi-scale recognition module is added in the encoder to improve the accuracy of image segmentation of small targets and edge parts. Finally, test on Massachusetts Buildings Dataset and WHU Dataset the experimental results show that compared with the original network the ACC, mIoU and F1 value are improved, and the imposed network shows good robustness and portability in different datasets.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.1123-1131
• /
• 1996

Knutsson이 QPS(quadrature polar separable) 필터를 제안한 이후 여러가지 개선된 QPS필터가 발표되고 있으며 질감 영상처리에 응용되고 있다. 이들 필터는 방향각 함수로 Kuntsson의 cosine 함수나 지수감쇠 함수를 이용하고 있으며, 라디엘웨이팅 함수로 FPSS(finite prolate spheroidal sequence)나 점근적 FPSS를 이용하고 있다. 이들 필터는 질감영상 생성이나 방향각평가, 그리고 합성된 질감영상의 영역분할면에서 다른 특성을 나타낸다. 본 논문에서는 2-D QPS 필터를 위한 여러가지 커넬함수를 분석하여 그들의 특성을 고찰하며 푸리에영역내에서 국부조직의 주파수성분과 방향각을 평가한다. 그리고 이들 필터에 의한 질감 영상의 특성추출과 영역분할에 대한 응용상의 문제점에 대해서 고찰한다. 실험결과는 개선된 Knutsson 필터와 점근적 FPSS 필터함수가 합성 질감영샹의 방향각 평가와 영역분할면에서 유용하다는 것을 나타낸다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제8권6호
• /
• pp.692-704
• /
• 2002

본 논문은 이미지에서 Quadtree를 이용한 색상-공간 특징 추출과 이미지 내에 포함되어 있는 객체의 MBR(Minimum Boundary Rectangie)을 구하여 질감 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 이미지로부터 DC 이미지를 만들고 색상 좌표계를 변환한 후, Quadtree를 이용하여 영역을 분할한다. 영역의 분한 기준은 제안된 조건에 의하여 이루어지며, 각 분할된 영역으로부터 대표 색상을 추출한다. 그리고, 이미지 분할(segmentation)을 통하여 각 이미지의 객체, 객체를 포함한 배경, 또는 일부 배경의 MBR을 구하고, 제안된 알고리즘에 의하여 검색된 MBR의 웨이블릿 계수(wavelet coefficients)를 계산한다. 이 계수들이 MBR의 질감 정보가 되며, 추출된 색상-공간 정보와 질감 정보를 이용하여 제안된 유사도 계산 방법을 통하여 결과를 나타내게 된다. 제안된 방법은 원 이미지(original image)에 비해 특징 정보의 저장 공간을 53% 감소시켰으며, 성능은 유사하게 나타났다. 그리고, 질감 정보를 추가함으로써, 색상-공간 특징의 단점인 객체 정보의 손실을 보완하였고, 질의 이미지의 객체를 포함한 검색 결과를 보였다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제34S권11호
• /
• pp.102-113
• /
• 1997

In this paepr, a new image segmentation method reducing efficiently contour information causing bottleneck problem at segmentatio-based very low bit rate codingis proposed, while preserving objective and subjective quality. It consists of 4-level hierarchical image segmentation based on mathematical morphology and 1-leve region merging structure using contast of two adjacent regions. For two adjacent region pairs at the fourth level included in each region of the thid level, contrast is calculated. Among the pairs of two adjacent regions with less value than threshold, two adjacent regions having the minimum contrast are merged first. After region merging, texture of the merged region is updated. The procedure is performed recursively for all the adjacent region pairs at the fourth level included in each region of the third level. Compared with the previous method, the objective and subjective image qualities are similar. But it reduces 46.65% texture information on the average by decreasing total region number to be tansmitted. Specially, it shows reduction of the 23.95% contour information of the average. Thus, it can improve efficiently the bottleneck problem at segementation-based very low bit rate coding.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.133-150
• /
• 1997

본 논문의 목적은 사이드 스캔 소나 자료를 이용하여 해저면의 지질을 분류하는 알고리 즘을 제안하는 것이다. 사이드 스캔 소나 시스템에서 획득된 수치 자료에 대하여 탐사선의 항해 자료를 근거로 모자이킹을 수행하고 2차원 영상 자료를 생성하여, 평활화(Smoothing)와 같은 영 상 처리기법을 적용하여 보간을 수행하였다. 그리고, 모자익 영상의 텍스쳐 특성을 이용하여 영상 분할(Segmentation)을 실시하였다. 토우-휘시(Tow-fish)의 좌우현 센서의 특성 차이로 발생하는 좌우현음압의 차이와 센서에서 먼 곳에서 온 신호일 수록 음압이 작기 때문에 음압 자료의 보정 이 필수적이다. 본 논문에서는 토우-휘시 고도별 평균을 이용한 보정치로 음압 자료를 보정하였 고, 보정된 음압 자료로 모자익한 결과와 보정하지 않은 음압 자료를 보정하였고, 보정된 음압 자 료로 모자익한 결과와 보정하지 않은 음압 자료로 모자익한 결과를 비교하여 음압 보정된 영상의 질이 향상됨을 확인하였다. 영상의 분할 방법은 그레이 레벨 동시발생 행렬(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용한 텍스쳐 특성을 기초로 그레이 레벨 최대 발생 특징식을 제안하 고, 그 결과를 제시하였다.