• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권8호
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• pp.599-610
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• 2010

고성능 디지털 인쇄기기의 대중화와 손쉬운 이미지 편집 프로그램들의 등장으로 인하여 위 변조 범죄가 증가함에 따라 여러 가지 사회적인 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기술의 한 분야인 컬러 레이저 인쇄기기 판별기술을 제안한다. 각 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에 육안으로 판별할 수 없는 미세한 차이가 출력물에 존재한다는 점을 이용하였다. 출력물의 노이즈를 추정하여 이러한 미세한 차이를 분석하였으며, 제안하는 방법에서는 출력물을 스캔한 이미지에 대해 위너필터를 거쳐 노이즈를 제거한 이미지를 차감하여 노이즈를 추출한다. 계산된 노이즈 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 특징값들을 추출한 뒤 이를 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였다. 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기의 제조사를 판별하는데 있어서 97.6%의 정확률을 보였고, 동일 제조사의 모델을 판별하는데 84.5%의 정확률을 나타냈다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.870-878
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• 2013

본 논문에서는 생체인증 시스템의 하나인 지문인식 시스템의 정확도와 효율성을 높이기 위한 새로운 지문 분류 방법을 제안한다. 기존 연구에 따르면 지문은 융선과 골의 방향과 형상에 따라 몇 가지 유형으로 분류할 수 있다. 지문 데이터베이스를 사전에 유형에 따라 분류해 놓고 인식 대상인 지문의 유형을 정확하게 분류할 수 있다면 지문 인식 시간을 크게 줄일 수 있다. 왜냐하면 선택된 부류 안의 지문들만을 상대로 인증 대상인 지문과 비교하면 되기 때문이다. 본 논문은 우선 지문 영상으로부터 실제 지문 정보가 위치하는 관심영역 추출 방법을 제시한다. 다음엔 추출된 관심영역을 대상으로 질감 인식기반의 명암도 동시발생 행렬과 웨이브릿 변환을 통한 특징 추출 방법을 제시하고 기존의 명암도 동시발생 행렬만을 이용한 특징 추출 방법과 다층 퍼셉트론 및 서포트 벡터 머신을 사용해 성능을 비교한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.208-214
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• 2021

최근 많은 지능형 보안 시나리오 및 범죄수사에서는 사진이 아닌 얼굴 영상과 다수의 정면 사진과의 매칭을 요구한다. 기존의 얼굴 인식 시스템은 이러한 요구를 충분히 충족시킬 수 없다. 본 논문에서는 동일 인물의 스케치와 사진 간의 양식 차이를 줄임으로써, 이질적 얼굴 인식 시스템의 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 텍스처 기술자들(그레이 레벨 동시 발생 행렬, 멀티스케일 지역 이진 패턴)을 통하여 영상의 텍스처 특징들을 각각 추출하고, 이를 바탕으로 고유특징 정규화 및 추출기법을 통해 변환 행렬을 생성하게 된다. 이렇게 생성된 벡터들 간 계산된 스코어 값은 스코어 정규화 방식들을 통하여 최종적으로 스케치 영상의 신원을 인식하게 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.585-589
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• 2002

본 논문에서는 효과적인 특징 추출을 기반으로 한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 조명 변화 및 영상의 이동과 크기 변화 그리고 회전과 같은 기하학적 변형에도 강한 속성을 가지는 영상 검색을 할 수 있도록 사용자의 질의 영상을 웨이블릿(Wavelet) 변환을 한 후 동일한 크기의 부영역으로 나누어진 저대역 부밴드에서 칼라의 특징으로 추출된 모멘트와 질감 특징인 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 사용해 유사 영상들의 1차 분류 과정을 거친다. 보다 정확한 검색을 수행하기 위해 1차 분류된 후보 영상들에 대해 고대역 부밴드에서 추출된 수평, 수직, 대각선 방향별 에너지(Energy)를 기반으로 한 에너지의 상대적인 성분 분포의 비교가 수행됨으로써 효율적인 영상 검색 결과를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권4호
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• pp.337-346
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• 2015

Water body extraction based on backscatter information is an essential process to analyze floodaffected areas from Synthetic Aperture Radar (SAR) image. Water body in SAR image tends to have low backscatter values due to homogeneous surface of water, while non-water body has higher backscatter values than water body. Non-water body, however, may also have low backscatter values in high resolution SAR image such as Kompsat-5 image, depending on surface characteristic of the ground. The objective of this paper is to present a method to increase backscatter contrast between water body and non-water body and also to remove efficiently misclassified pixels beyond true water body area. We create an entropy image using a Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and classify the entropy image into water body and non-water body pixels by thresholding of the entropy image. In order to reduce the effect of threshold value, we also propose Water Body Texture Index (WBTI), which measures simultaneously the occurrence of repeated water body pixel pair and the uniformity of water body in the binary entropy image. The proposed method produced high overall accuracy of 99.00% and Kappa coefficient of 90.38% in water body extraction using Kompsat-5 image. The accuracy analysis indicates that the proposed WBTI method is less affected by the choice of threshold value and successfully maintains high overall accuracy and Kappa coefficient in wide threshold range.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.17-21
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• 2016

Heterogeneity assessment of tumor in oncology is important for diagnosis of cancer and therapy. The aim of this study was performed assess heterogeneity tumor region in PET image using texture analysis. For assessment of heterogeneity tumor in PET image, we inserted sphere phantom in torso phantom. Cu-64 labeled radioisotope was administrated by 156.84 MBq in torso phantom. PET/CT image was acquired by PET/CT scanner (Discovery 710, GE Healthcare, Milwaukee, WI). The texture analysis of PET images was calculated using occurrence probability of gray level co-occurrence matrix. Energy and entropy is one of results of texture analysis. We performed the texture analysis in tumor, liver, and background. Assessment textural features of region-of-interest (ROI) in torso phantom used in-house software. We calculated the textural features of torso phantom in PET image using texture analysis. Calculated entropy in tumor, liver, and background were 5.322, 7.639, and 7.818. The further study will perform assessment of heterogeneity using clinical tumor PET image.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.403-410
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• 2004

최근 의료 영상 분석(Medical Image Analysis)이나 영상 검색(Image Retrieval)을 위한 전처리(Preprocessing) 단계로 영상 분석(Image Analysis)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상 검색에서 색상 성분(Color Component)의 활용 방법을 제안하고자 한다. 이미지를 검색하기 위해 색상 성분을 기반으로 하고, 색상(Color)을 분석하기 위한 기법으로 CLCM(Color Level Co-occurrence Matrix)과 통계적 기법을 이용하고 있다. CLCM은 기하학적 회전 변환(Geometric Rotate Transform)을 통해서 색상 성분을 3차원 공간상에 투영(Projection)하여 공간 관계(Spatial Relationship)로부터 나타나는 분포를 해석하는 방법으로, 본 논문에서 제안하는 주제이다. CLCM은 색상 모델에서 만들어지는 2차원 히스토그램을 지칭하며 색상 모델의 기하학적인 회전 변환을 통해서 생성된다. 그리고 이를 분석하기 위한 방법으로 통계 기법을 활용하고 있다. CLCM과 유사하게 2차원 분포도를 사용하는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)[1]과 불변 모멘트(Invariant Moment)[2,3] 같은 알고리즘은 2차원적인 데이터를 해석하기 위하여 기본적인 통계 기법을 활용하고 있다. 하지만 GLCM과 불변 모멘트가 각각의 도메인에 최적화되어 있다 하더라도 공간 좌표상에 존재하는 불규칙적인 데이터를 완전히 해석할 수는 없다. 즉 GLCM과 불변 모멘트는 기초 통계 기법만을 사용하고 있기 때문에 추출된 특징들의 신뢰성이 낮다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하여 공간 관계를 해석함과 동시에 데이터의 가중치를 해석하기 위해 전형적인 다변량 통계에서 사용하는 주성분 분석(Principal Component Analysis)[4,5]을 이용하고 있다. 그리고 데이터의 정확도를 높이기 위해서 3차원 공간상에 색상 성분을 투영하여 이를 회전시키면서 데이터의 특성을 다각도에서 추출하는 방법을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.130-137
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• 2018

Recently, human life is getting longer due to change of living environment and development of medical technology, and silver medical technology has been in the limelight. Geriatric skin disease is difficult to detect early, and when it is missed, it becomes a malignant disease and is difficult to treatment. Melanoma is one of the most common diseases of geriatric skin disease and initially has a similar modality with the nevus. In order to overcome this problem, we attempted to perform a feature analysis in order to attempt automatic detection of melanoma-like lesions. In this paper, one is first order analysis using information of pixels in radiomic feature. The other is a gray-level co-occurrence matrix and a gray level run length matrix, which are feature extraction methods for converting image information into a matrix. The features were extracted through these analyses. And classification is implemented by SVM.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.703-715
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• 2017

Mammogram images are sensitive in nature and even a minor change in the environment affects the quality of the images. Due to the lack of expert radiologists, it is difficult to interpret the mammogram images. In this paper an algorithm is proposed for a computer-aided diagnosis system, which is based on the wavelet based adaptive sigmoid function. The cascade feed-forward back propagation technique has been used for training and testing purposes. Due to the poor contrast in digital mammogram images it is difficult to process the images directly. Thus, the images were first processed using the wavelet based adaptive sigmoid function and then the suspicious regions were selected to extract the features. A combination of texture features and gray-level co-occurrence matrix features were extracted and used for training and testing purposes. The system was trained with 150 images, while a total 100 mammogram images were used for testing. A classification accuracy of more than 95% was obtained with our proposed method.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.307-310
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• 2021

지난 몇년간 유방 초음파영상을 이용한 신호 및 영상처리 기술과 자동 영상 최적화 기술, 유방 종괴 자동 검출 및 분류 기술 등, 컴퓨터 보조 진단(computer-aided diagnosis, CAD)을 활용하는 연구들이 활발히 진행되어지고 있다. 컴퓨터진단기술이 개발될수록 암의 조기 발견이 정확하고 빠르게 진행되어 건강 보험과 환자의 검사 빙용을 줄일 수 있고 조직 검사에 대한 불안감을 없앨 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GLCM(gray level co-occurrence matrix)을 사용하여 초음파 영상에서 종양의 정량적 분석을 진행하여 컴퓨터보조 진단에 활용 가능성을 실험하였다.