• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.277-278
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• 2008

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.62-65
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• 2010

Image annotations allow users to access a large image database with textual queries. But since the surrounding text of Web images is generally noisy. an efficient image annotation and retrieval system is highly desired. which requires effective image search techniques. Data mining techniques can be adopted to de-noise and figure out salient terms or phrases from the search results. Clustering algorithms make it possible to represent visual features of images with finite symbols. Annotationbased image search engines can obtains thousands of images for a given query; but their results also consist of visually noise. In this paper. we present a new algorithm Double-Circles that allows a user to remove noise results and characterize more precise representative annotations. We demonstrate our approach on images collected from Flickr image search. Experiments conducted on real Web images show the effectiveness and efficiency of the proposed model.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권2호
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• pp.158-165
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• 2003

영상간의 유사도는 일반적으로 영상으로부터 추출한 특징벡터간의 벡터공간상의 거리를 계산해서 판단한다. 그러나 이러한 특징벡터가 유사도 계산을 위한 하나의 방법이지만 항상 인간의 유사도 개념을 충실히 반영하지는 않는다. 그러므로 현존하는 대부분의 영상검색시스템들은 각 특징간의 중요도를 선정하여 유사도에 반영하는 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 영상검색을 위한 새로운 초기 가중치 설정과 갱신 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 먼저 데이터 베이스 영상을 인간의 인지도 판단에 의해 그룹화 한 후, 내부질의와 외부질의를 수행하고, 검색된 영상중 유사한 영상이 어느 그룹에 속하는지 알아내어 각 영상별로 유사도 계산에 필요한 최적 특징 가중치를 계산한다. 2000개의 영상 데이타에 대한 실험을 통해서 제안된 알고리즘의 우수성을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1497-1506
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• 1999

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.145-156
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• 2003

현존하는 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 칼라, 모양, 텍스처 특징을 이용한 유사도-기반 검색에 초점을 맞추고 있다. 신경과학 이미지 데이타베이스의 경우, 이미지에 대한 전역적 평균 특징 값을 기반으로 한 유사 이미지의 검색이 임상 병리학자들에게는 전혀 도움이 되지 않는 다는 것을 발견하였다. 신경과학 데이터베이스 상의 이미지에 대한 실용적인 내용 기반 검색을 실현하기 위해서는 이미지의 내부 내용이나 의미를 표현하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 이미지들에 대해 보다 유용한 검색을 지원하기 위하여 이미지 내용과 그에 관련된 개념 지식을 표현하는 방법을 제시한다. 또한 객체지향 메시지 경로 식을 이용하여 이러한 고급 검색을 지원하기 위한 연산의 의미를 기술한다. 제안된 기법은 유연하고 확장 가능하므로 보다 강화된 내용 검색을 위해 이미지 내용에 대한 보다 많은 의미를 점진적으로 추가해 나갈 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권1호
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• pp.33-43
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• 2015

최근 특허영상의 중요도가 높아지면서 특허영상 검색에 대한 연구의 필요성이 커지고 있다. 그러나 지금까지 대부분의 특허검색은 이진 영상에서 에지 특징을 추출하는 방법을 주로 사용하고 있어서 영상 전처리 과정에서 에지 검출 결과에 따라 검색 성능이 영향을 받는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 영상의 형태적 특징을 표현하는 SURF를 사용하여 특허영상의 특징을 표현하고 검색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상에서 SURF를 계산하여 관심점과 방향을 추출하고 영역별 히스토그램을 구한다. 제안하는 방법의 우수성을 평가하기 위해서 제안하는 방법을 2000 이진 특허 영상 데이터베이스에 적용하였고, 에지 정보가 일부 손실되더라도 검색 결과가 매우 뛰어남을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.508-510
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• 2000

본 논문은 의료 영상 중에서 복부 방사선 분야에서 보편적으로 사용되고 있는 CT 영상으로부터 간영역을 분할해내는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 복부 CT영상에서 근육 부분과 척추, 늑골 부분을 제거하고, co-occurrence matrix를 이용한 국부 영상 이진화(local image thresholding) 방법을 통해 영상에서 간 영역을 분할한다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제8권2호
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• pp.65-77
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• 2014

To address the problem of multi-target retrieval (MTR) of remote sensing images, this study proposes a new object-level feature representation model. The model provides an enhanced application image representation that improves the efficiency of MTR. Generating the model in our scheme includes processes, such as object-oriented image segmentation, feature parameter calculation, and symbolic image database construction. The proposed model uses the spatial representation method of the extended nine-direction lower-triangular (9DLT) matrix to combine spatial relationships among objects, and organizes the image features according to MPEG-7 standards. A similarity metric method is proposed that improves the precision of similarity retrieval. Our method provides a trade-off strategy that supports flexible matching on the target features, or the spatial relationship between the query target and the image database. We implement this retrieval framework on a dataset of remote sensing images. Experimental results show that the proposed model achieves competitive and high-retrieval precision.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.502-511
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• 2005

본 논문에서는 자연 이미지에 포함되어 있는 텍스트를 추출하기 위해 명도 정보를 사용한 하이브리드 분석 방법(HAM)을 제안하였다. 즉, 제안한 방법은 명도 정보 분석(Gray-intensity Information Analysis)과 분할/합병 분석(Split/Merge Analysis)을 결합하였다. 제안한 방법의 추출 결과를 보면 단순한 영상과 복잡한 영상 모두에서 기존의 연구 결과보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권6호
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• pp.651-659
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• 2000

의료영상에서 심장 영역을 추출하는 것은 심장의 질환 진단 및 삼차원 가시화를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 EBT (electron beam tomography) 의료 영상에서 심장 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제시한다. EBT 영상에서 심장 영역을 추출하는 과정은 대비를 이용한 이진화, 해부학적 지식과 수학적 형태학을 이용하여 대략적인 심장 영역을 추출하고, active contour model (snake)을 사용하여 정확한 심장영역을 추출하였다. 특히 대비를 이용한 이진화 방법은 EBT 영상과 같이 복잡한 영상에서 좋은 결과를 보인다. 자동으로 추출한 심장 영역의 결과를 의학 전문가의 추출 결과와 비교하여 분석하였다.