• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.175-176
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• 2006

The aim of the 3D medical imaging is to facilitate the creation of clinically usable image-based algorithm. Clinically usable imaging algorithm for image analysis requires a high degree of interaction to verify and correct results from registration algorithms, such as the Insight Toolkit (ITK) and the Visualization Toolkit (VTK) which are the class libraries. ITK provides segmentation algorithms and VTK has powerful 3D visualization. However, to apply those libraries to the medical images such as Computerized Tomography (CT), the algorithm based on the interactive construction and modification of data objects are necessary. In this paper we showed the 3D registration about mandibular premolar of human teeth acquired by micro-CT scanner. Also, we used the ITK to find the contour of pulp layer of premolar, furthermore, the 3D imaging was visualized with VTK designed to create one kind of view on the data of 3D visualization. Finally, we evaluated that the volume model of pulp layer would be useful for the tooth morphology in dental medicine.

• 한국가시화정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.11-17
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• 2022

Among the various factors that cause the performance decrease of heat exchangers used in many industries, flow path blocking is one of the important and serious factor. In order to solve this problem, proper maintenance and management of the heat exchanger is important and emphasized. In this study, we developed and algorithm that can quantitatively determine and diagnose the normal and blocked areas of fin-tube heat exchanger using pattern analysis, Gaussian Edge Detection, Image Processing and Affine Transformation techniques. The developed algorithms was applied to the actual heat exchanger and the performance was evaluated by comparing with the manual results. From these results, it was proved that the developed algorithm is effective in evaluating the pollution ratio of the fin-tube heat exchanger.

• 전기학회논문지
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• 제58권6호
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• pp.1207-1214
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• 2009

In this study, we propose a novel color-image segmentation algorithm to discern the teeth region utilizing RG intensity and its relevant RGB histogram features with resolving the variations of its maximum intensity in terms of peaks and valleys. Tooth candidates in a CCD image are first extracted by applying RGB color multi-threshold levels and consequently the successive morphological image operations and a Sobel-mask edge processing are performed to resolve the teeth region and its contour.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.835-838
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• 2000

Popular methods for extracting a text region in video images are in general based on analysis of a whole image such as merge and split method, and comparison of two frames. Thus, they take long computing time due to the use of a whole image. Therefore, this paper suggests the faster method of extracting a text region without processing a whole image. The proposed method uses line sampling methods, FFT and neural networks in order to extract texts in real time. In general, text areas are found in the higher frequency domain, thus, can be characterized using FFT The candidate text areas can be thus found by applying the higher frequency characteristics to neural network. Therefore, the final text area is extracted by verifying the candidate areas. Experimental results show a perfect candidate extraction rate and about 92% text extraction rate. The strength of the proposed algorithm is its simplicity, real-time processing by not processing the entire image, and fast skipping of the images that do not contain a text.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.156-162
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• 2022

Image compression plays an important role in encoding and improving various forms of images in the digital era. Recent researches have focused on the principle of deep learning as one of the most exciting machine learning methods to show that it is good scheme to analyze, classify and compress images. Various neural networks are able to adapt for image compressions, such as deep neural networks, artificial neural networks, recurrent neural networks and convolution neural networks. In this review paper, we discussed how to apply the rule of deep learning to obtain better image compression with high accuracy, low loss-ness and high visibility of the image. For those results in performance, deep learning methods are required on justified manner with distinct analysis.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.50-51
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• 2021

본 논문에서는 설진 이미지를 이용한 이미지 딥러닝 알고리즘을 설계하기 위해 이미지의 형태와 설진에 대한 사전 연구을 진행한다. 이미지 딥러닝을 하기 위해서는 설진 이미지의 특성을 파악하고 이에 알맞은 라벨을 구성하며, 전처리 과정을 진행해야 한다. 이미지 데이터는 대전대학교에서 수집한 코호트 사진이며, 이를 바탕으로 데이터로부터 연구를 진행 위한 목표를 수립하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1224-1242
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• 2018

Aiming at motion analysis and compensation, it is essential to conduct motion detection with images. However, motion detection and tracking from low-altitude images obtained from an unmanned aerial system may pose many challenges due to degraded image quality caused by platform motion, image instability and illumination fluctuation. This research tackles these challenges by proposing a modified joint transform correlation algorithm which includes two preprocessing strategies. In spatial domain, a modified fuzzy edge detection method is proposed for preprocessing the input images. In frequency domain, to eliminate the disturbance of self-correlation items, the cross-correlation items are extracted from joint power spectrum output plane. The effectiveness and accuracy of the algorithm has been tested and evaluated by both simulation and real datasets in this research. The simulation experiments show that the proposed approach can derive satisfactory peaks of cross-correlation and achieve detection accuracy of displacement vectors with no more than 0.03pixel for image pairs with displacement smaller than 20pixels, when addition of image motion blurring in the range of 0~10pixel and 0.002variance of additive Gaussian noise. Moreover,this paper proposes quantitative analysis approach using tri-image pairs from real datasets and the experimental results show that detection accuracy can be achieved with sub-pixel level even if the sampling frequency can only attain 50 frames per second.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.251-258
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• 2014

신경계 영상 해석의 목적은 움직이는 미토콘드리아들을 추적하여 그 속도와 이동 방향 등을 추출하는 것인데, 미토콘드리아의 움직임은 축삭돌기 상에서만 이루어지는 특징이 있다. 축삭돌기 추출 작업은 일반적으로 수작업을 동반한 처리 과정을 통해 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 자동화된 축삭돌기 추출 기법을 제안한다. 우선 전체 비디오 프레임 영상에서 각 픽셀의 최대값을 취해 통합영상을 구한다. 통합 영상에서 축삭돌기는 능선 구조를 보이는데, 능선을 검출하기 위해 본 연구에서는 능선 강화 필터링과 피크 검출 과정을 적용하였다. 또한 검출된 능선점에서 나타난 오류를 제거하기 위해 대해 각 능선점 주위에서 신뢰도 함수를 사용한 필터링을 적용한다. 실제 영상을 이용한 실험을 통해 제안된 방식은 높은 검출률과 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1139-1149
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• 2006

본 논문은 낮은 피사계 심도 영상(low depth-of-field image)에 대해 사용자의 도움 없이 포커스 된 관심 영역을 고속으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다. 우리는 입력 영상에 존재하는 고주파 성분을 HOS(higher order statistics) 계산을 함으로써 영상의 포커스 된 영역을 찾아내는 중요한 지표로 활용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 4가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째 단계에서는 기존 연구[1] 방법과 동일하게 모든 화소에 관해 HOS 지도를 계산하고 블록화한다. 두 번째 단계에서는 블록화 된 HOS를 이용하여 포커스 된 물체가 존재하는 후보 관심 영역을 대략적으로 구한다. 이후 관심 영역 내부에 존재하는 구멍(hole)을 제거하기 위해 구멍(hole) 추적 및 제거 연산을 수행한다. 마지막으로 최종 관심 후보 영역에서 배경 부분의 화소만 제거하여 포커스 된 관심 물체만을 섬세하게 추출한다. 제안하는 방법은 기존 방법[1]에 비해 정지 영상에서 고속으로 관심 영역을 추출하므로 추후 알고리즘의 변형 없이 낮은 피사계 심도의 동영상에 확장 적용하여 관심 영역을 실시간으로 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상 현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제9권2호
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• pp.49-56
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• 1991

본 연구에서는 SPOT 위성자료를 이용함에 있어 경제적 시간적 효용성을 증대시키기 위해, CCT 형태의 수치영상자료를 일반 PC 영상처리체계로 처리하여 3차원 위치를 결정하고자 하였으며, 위성영상의 상좌표취득에는 통계적 이론에 근거한 영상정합기법을 도입, 좌표취득의 신뢰도를 분석하여 수치표고모형생성, 정사사진의 작성 등에 요구되는 3차원 위치결정에 관한 새로운 알고리즘을 제시하였다. CCT 형태의 수치위성영상을 이용한 상좌표취득에 있어서 영상정합기법을 적용한 결과, 육안관측에 의하여 상좌표를 취득하는 방법에 비하여 수평위치 및 높이결정의 정확도를 향상시킬 수 있었다. 상좌표취득을 위해 영상상관기법을 적용할 경우, 기준영역의 크기를 변화시켜 상관계수를 구한 결과, 19$\times$19 영상소의 기준영역이 상좌표취득에 있어 가장 적합한 크기임을 알 수 있었으며, 이러한 결과를 바탕으로 SPOT 위성자료를 해석함에 있어 수치영상의 활용에 관한 알고리즘을 제시할 수 있었다.