• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.945-961
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• 2019

Tongue diagnosis is one of the most important diagnostic methods in Traditional Chinese Medicine (TCM). Tongue image segmentation aims to extract the image object (i.e., tongue body), which plays a key role in the process of manufacturing an automated tongue diagnosis system. It is still challenging, because there exists the personal diversity in tongue appearances such as size, shape, and color. This paper proposes an innovative segmentation method that uses image thresholding, gray projection and active contour model (ACM). Specifically, an initial object region is first extracted by performing image thresholding in HSI (i.e., Hue Saturation Intensity) color space, and subsequent morphological operations. Then, a gray projection technique is used to determine the upper bound of the tongue body root for refining the initial object region. Finally, the contour of the refined object region is smoothed by ACM. Experimental results on a dataset composed of 100 color tongue images showed that the proposed method obtained more accurate segmentation results than other available state-of-the-art methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.377-380
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• 2003

A new color image segmentation scheme is presented in this paper. The proposed algorithm consists of image simplification, region labeling and color clustering. The vector-valued diffusion process is performed in the perceptually uniform LUV color space. We present a discrete 3-D diffusion model for easy implementation. The statistical characteristics of each labeled region are employed to estimate the number of total clusters and agglomerative hierarchical clustering is performed with the estimated number of clusters. Since the proposed clustering algorithm counts each region as a unit, it does not generate oversegmentation along region boundaries.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권8호
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• pp.68-80
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• 1996

In this paper, we propose a novel color image segmentation algorithm based on clustering in 3-dimensional color space employing the mathematical morphology. More specifically, since we take into account the topological properties such as the shape, connectivity and distribution of clusters in the clustering process, the number of clusters in the color cube, as well as their centers, can be easily obtained, without a priori knowledge on the input images. Intensive computer simulation has been performed and the results are discussed in this paper. The resutls of the simulation on the images in various color coordinates show that the segmentation is independent of the choice of color coordinates and the shape of clustes. Segmentation results of the vector quantizer are also presented for the comparison purpose.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권1호
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• pp.114-127
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• 2017

This paper proposes a color image coding algorithm based on shape-adaptive all phase biorthogonal transform (SA-APBT). This algorithm is implemented through four procedures: color space conversion, image segmentation, shape coding, and texture coding. Region-of-interest (ROI) and background area are obtained by image segmentation. Shape coding uses chain code. The texture coding of the ROI is prior to the background area. SA-APBT and uniform quantization are adopted in texture coding. Compared with the color image coding algorithm based on shape-adaptive discrete cosine transform (SA-DCT) at the same bit rates, experimental results on test color images reveal that the objective quality and subjective effects of the reconstructed images using the proposed algorithm are better, especially at low bit rates. Moreover, the complexity of the proposed algorithm is reduced because of uniform quantization.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.112-118
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• 2009

피부색 검출 기법은 안면 정보를 이용한 체질 진단 및 건강 진단, 인간과 로봇과의 상호작용, 영상 검색 시스템 등 다양한 응용분야에서 사람의 얼굴과 손의 검출을 위해 많이 사용되어 왔다. 비디오 영상의 경우 조명이나 환경 변화에 강인한 피부색 영역의 추적을 위해 매 프레임마다 대상 영역의 피부색 모델을 업데이트 하는 것이 일반적이나, 단일 영상에서 피부색 영역을 검출하거나 비디오 영상의 첫 프레임에서 피부색 영역을 검출할 때에는, 많은 연구들이 하나의 고정된 피부색 모델을 이용하기 때문에 입력 영상의 특징에 따라 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 피부색 검출 결과를 피드백 받아 피드백 받은 정보를 바탕으로 피부색 검출 조건을 수정하는 과정을 반복함으로써 다양한 환경 조건들을 가지는 단일 영상에 대해 효과적으로 피부색을 검출할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.142-145
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• 2008

본 논문에서는 self-organizing map(SOM)과 grassfire 기법을 이용한 계산 효율적인 컬러 영상 분할 방법을 제안한다. SOM에서 출력 뉴런 수를 축소하고 학습에 사용하는 입력 데이터를 줄임으로써 실행 시간을 단축 시켰다. 입력 영상을 CIE $L^*u^*v^*$ 컬러 공간으로 변환하고 3개의 입력 뉴런과 $4{\times}4$ 또는 $3{\times}3$ 출력 뉴런 구조의 SOM을 이용해 학습한다. 학습 완료 후 입력 영상의 픽셀에 대응하는 출력 값을 구하고 grassfire 기법을 이용해 지역적으로 인접하고 출력 값이 동일한 픽셀들을 하나의 영역으로 결합한다. 다양한 영상을 이용한 실험을 통해 제안한 방법이 컬러 영상 분할에서 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.2994-3001
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• 2000

본 논문에서는 영역병합 방법을 이용한 칼라 영상 분할 방법을 제안하였다. 영상 분할 전단계에서 비선형 필터링 방법을 이용한 평활화와 채도 강화 및 명도 평균화를 수행하여, 영상 내 존재하는 비균질성을 줄이고, 칼라 히스토그램의 zero-crossing 정보를 이용한 비균일 양자화를 수행하여 유사한 칼라성분을 가지는 영역들을 분할하였다. 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지를 이용하여 분할된 초기 영역의 윤곽성분 강도를 측정하였고, 이를 통해 병합 후 후보영역을 선정하였다. 영역병합을 위한 영역간 유사도 측정은 R, G, B 칼라성분의 유클리디안 거리를 측정하여 수행하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 불규칙한 광원으로 불필요한 영역이 분할되는 것을 줄일 수 있었고, 이를 실험을 통해 입증하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1126-1134
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• 2017

A variety of medical service applications in the field of the Internet of Things (IoT) are being studied. Segmentation is important to identify meaningful regions in images and is also required in 3D images. Previous methods have been based on gray value and shape. The Visible Korean dataset consists of serially sectioned high-resolution color images. Unlike computed tomography or magnetic resonance images, automatic segmentation of color images is difficult because detecting an object's boundaries in colored images is very difficult compared to grayscale images. Therefore, skilled anatomists usually segment color images manually or semi-automatically. We present an out-of-core 3D segmentation method for large-scale image datasets. Our method can segment significant regions in the coronal and sagittal planes, as well as the axial plane, to produce a 3D image. Our system verifies the result interactively with a multi-planar reconstruction view and a 3D view. Our system can be used to train unskilled anatomists and medical students. It is also possible for a skilled anatomist to segment an image remotely since it is difficult to transfer such large amounts of data.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.71-78
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• 2010

현재까지 다양한 영상 분할 방법들이 계속해서 제안되어 오고 있으나 특정한 제약조건이 설정되지 않은 일반적인 자연 환경의 조건 하에서 촬영된 영상으로부터 조명, 음영, 그리고 하이라이트 등과 같은 주변의 환경 요인에 영향을 받지 않고 강건하게 영상을 분할하는 작업은 여전히 매우 어려운 작업으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 일정 부분해결하기 위해서 칼라 불변량을 이용한 환경 적응적인 영상 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 W, C, U, N, H와 같은 여러 가지 칼라 불변량을 소개하고, 조명이나 음영, 그리고 하이라이트와 같은 영상이 촬영되는 주변 환경의 요인들을 자동으로 검출한다. 그리고 검출된 환경 요인에 최적으로 적합한 칼라 불변량을 선택하여 에지를 기반으로 영상을 효과적으로 분할한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해서 주변의 환경 변화에 강건하게 에지를 기반으로 영상을 분할하는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 방법은 주위 환경에 상당수 독립적으로 동작하므로 환경에 강건한 에지 기반의 영상 분할이 필요한 여러 응용 시스템에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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• pp.19-24
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• 1997

This paper describes an image segmentation technique for the object-oriented coding at very low bit rates. By noting that, in the object-oriented coding technique, each objects are represented by 3 parameters, namely, shape, motion, and color informations, we propose a segmentation technique, in which the 3 parameters are fully exploited. To achieve this goal, starting with the color space conversion and the noise reduction, the input image is divided into many small regions by the K-menas algorithm on the O-K-S color space. Then, each regions are merged, according to the shape and motion information. In simultations, it is shown that the proposed technique segments the input image into relevant objects, according to the shape and motion as well as the colors. In addition, in order to evaluate the performance of the proposed technique, we introduce the notion of the interesting regions, and provide the results of encoding the image with emphasizing the interesting regions.