• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.202-210
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• 2002

최근 수년 동안 의료영상에서 혈관의 추출 및 재구성에 관한 연구가 활발히 진행되어 오고 있으며 망막혈관 구조의 분석은 망막에 관련된 환자의 진단 및 치료에 중요한 정보를 제공하여 왔다. 본 연구에서는 ICG(Indocyanine Green) 기술에 의해 촬영된 망막영상에서 전체 망막혈관을 자동으로 추적하는 알고리즘을 제안한다 본 알고리즘은 각 혈관의 기울기크기 단면도(profile)로부터 국부적 최대점들(local maxima)과 처리방향을 평가하여 혈관의 외형과 중심을 추출하며, 국부적 최대점들의 방향성분을 비교하여 혈관의 분기점 및 교차점을 감지한다. 본 알고리즘을 환자의 ICG 망막영상에 적용하여 전체혈관이 자동으로 재구성되었으며 정확성과 연결성이 우수하다는 점을 실험결과로 제시하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.225-231
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• 2013

본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제41권3호
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• pp.251-257
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• 2017

본 논문에서는 TFT-LCD 셀 영상에서 퓨리에 변환을 이용한 주기적인 셀 패턴 제거에 기반한 결함검출 방법을 제안한다. 셀 영상은 결함검출을 어렵게 하는 주기적인 셀 패턴을 포함하므로 패턴 제거가 중요하다. 먼저 셀 영상에 대해 퓨리에 변환을 이용하여 스펙트럼을 구하고, 스펙트럼에서 큰 값의 계수는 셀 패턴에 관련된 계수이므로 적응적 필터를 이용하여 큰 값의 계수를 제거한다. 그리고 필터링된 스펙트럼을 역 퓨리에 변환을 이용하여 셀 패턴이 제거된 영상을 얻는다. 다음으로 셀 패턴이 제거된 영상에서 STD 방법으로 결함을 검출한다. TFT-LCD 셀 영상에 대해 제안 방법의 타당성을 검증한 결과, 제안 방법이 우수한 결함검출 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.591-597
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• 2022

최근 데이터셋을 효율적으로 구축하는 방법으로 데이터 증강 기법과 관련하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 대표적인 데이터 증강 기법은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network:GAN)을 활용하는 방법이며, 이는 생성자와 판별자를 서로 경쟁 학습시킴으로써 진짜 데이터와 유사한 데이터를 생성해내는 기법이다. 그러나, GAN을 학습할 때 환경 및 진행 정도에 따라 생성되는 유사 데이터 중에서 픽셀이 깨지는 파손 영상이 발생하는 경우가 있으며, 이러한 영상은 데이터셋으로 활용할 수 없고 학습 시간을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 GAN 학습 과정에서 생성되는 영상 데이터의 히스토그램을 분석하여 이러한 파손 영상을 선별해내는 알고리즘을 개발하였으며, 기존 GAN에서 생성되는 영상과 비교해 본 결과 파손 영상의 비율을 33.3배(3,330%) 감소시켰다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.378-383
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• 2008

본 논문에서는 DCT 변환과 퍼지추론을 이용하여 영상을 분석하는 방법을 제안 한 바, 병해충 과실 등의 특성을 분석 할 수 있는 퍼지추론 알고리즘과 변환계수에 시각특성파라미터를 접목하는 방법에 중점을 두었다. 전처리 과정에서 이산코사인 변환계수로부터 엔트로피와 텍스처 등의 시각특징 파라미터들을 구하였고, 이 변수들을 이용하여 퍼지 추론의 입력 변수를 생성 하였다. 맘다니 연산자와 ${\alpha}$-cut 함수를 적용하여 영상 분석을 실험한 결과, 제안한 방법의 응용가능성을 입증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2529-2532
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• 2003

The quality of agricultural products is represented a degree of freshness and a special qualify that has a close relation to commercial value. To grade tomatoes, it used to nondestructive equipment of a charge-coupled device(CCD) camera and near-infrared(NIR) spectrum analysis method. The NIR spectrum analysis method is used to determine internal qualities such as a brix and an acidity. The CCD camera is used to measure external qualities like color and a size of tomatoes. This paper explaines the structure and movement of the automatic grade system and applies the algorithm for deformed tomtatoes and characteristics of tomatoes through image processing to the grade system.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권6호
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• pp.717-728
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• 2011

An efficient method for the unsupervised classification of high resolution imagery is suggested in this paper. It employs pixel-linking and merging based on the adjacency graph. The proposed algorithm uses the neighbor lines of 8 directions to include information in spatial proximity. Two approaches are suggested to employ neighbor lines in the linking. One is to compute the dissimilarity measure for the pixel-linking using information from the best lines with the smallest non. The other is to select the best directions for the dissimilarity measure by comparing the non-homogeneity of each line in the same direction of two adjacent pixels. The resultant partition of pixel-linking is segmented and classified by the merging based on the regional and spectral adjacency graphs. This study performed extensive experiments using simulation data and a real high resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for object-based analysis and proper land-cover map for high resolution imagery of urban area.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제20권3호
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• pp.413-426
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• 2016

There has been much advancement in the field of aerial cameras for geographical features with the help of drones, image processing power and computer aided optical programs. In this study, we propose a new optical lens design technique which minimizes the amount of ‘the third order Seidel aberration’ for enhancing MTF. In addition, we suggest a new optical lens design which stabilizes the mass-production yield through R.S.M and has robustness secure through the Taguchi method. Eventually, the image processing algorithm of stereo matching is implemented in order to evaluate whether the proposed lens design result meets adequate specifications for the use of dual aerial photographs or not. This paper provides good guidance for the optical design by development of experiments.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.795-808
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• 2020

Due to the poor evaluation indexes such as detection accuracy and recall rate when Yolov3 network detects aircraft in remote sensing images, in this paper, we propose a remote sensing image aircraft detection method based on machine vision. In order to improve the target detection effect, the Inception module was introduced into the Yolov3 network structure, and then the data set was cluster analyzed using the k-means algorithm. In order to obtain the best aircraft detection model, on the basis of our proposed method, we adjusted the network parameters in the pre-training model and improved the resolution of the input image. Finally, our method adopted multi-scale training model. In this paper, we used remote sensing aircraft dataset of RSOD-Dataset to do experiments, and finally proved that our method improved some evaluation indicators. The experiment of this paper proves that our method also has good detection and recognition ability in other ground objects.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권1호
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• pp.58-64
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• 2022

Breast ultrasonic reading is critical as a primary screening test for the early diagnosis of breast cancer. However, breast ultrasound examinations show significant differences in diagnosis based on the difference in image quality according to the ultrasonic equipment, experience, and proficiency of the examiner. Accordingly, studies are being actively conducted to analyze the texture characteristics of normal breast tissue, positive tumors, and malignant tumors using breast ultrasonography and to use them for computer-assisted diagnosis. In this study, breast ultrasonography was conducted to select 247 ultrasound images of 71 normal breast tissues, 87 fibroadenomas among benign tumors, and 89 malignant tumors. The selected images were calculated using a statistical method with 21 feature parameters extracted using the gray level co-occurrence matrix algorithm, and classified as normal breast tissue, benign tumor, and malignancy. In addition, we proposed five feature parameters that are available for computer-aided diagnosis of breast cancer classification. The average classification rate for normal breast tissue, benign tumors, and malignant tumors, using this feature parameter, was 82.8%.