• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권1호
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• pp.109-120
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• 1996

Cardiac function is evaluated quantitatively using angiographic images via the analysis of the shape change or the heart wall boundaries. To kin with, boundary defection or ESLV(End Systolic Lert Ventricular) and EDLV(End Diastolic Left Ventricular) is essential for the quantitative analysis of cardiac function. The boundary detection methods proposed in the past were almost semi-automatic. Intervention by a knowledgeable human operator was still required Of con, manual tracing of the boundaries is currently used for subsequent analysis and diagnosis. This method would not cut excessive time, labor, and subjectivity associated with manual intervention by a human operator. EDLV images have noncontiguous and ambiguous edge signal on some boundary regions. In this paper, we propose a new method for automated detection of boundaries in noncontiguous and ambiguous EDLV images. The boundary detection scheme which based on a priori knowledge information is divided into two steps. The first step is to detect the candidate edge points of EDLV using ESLV boundaries. The second step is to correct detected boundaries of EDLV using the LV shape. We developed the algorithm of modifying EDLV boundaries defined adaptive modifier. We experimented the method proposed in this paper and compared our proposed method with the manual method in detecting boundaries of EDLV. In the areas within estimated boundaries of EDLV, the percentage of error was about 1.4%. We verified the useflilness and obtained the satisfying results througll the experiments of the proposed method.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2982-2988
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• 2014

에지 검출은 영상 분할, 영상 인식 등의 전처리 과정이며, 국내외에서 많은 관련 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 검출할 경우 에지를 우수하게 검출이 가능하나 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음의 영향에 의해 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문은 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 먼저 마스크의 중심 화소를 기준으로 상, 하, 좌, 우 방향으로 영역을 구분한다. 그리고 각 영역의 대표 화소값의 잡음 여부를 판단하여 그 결과에 따라 추정 마스크의 요소를 구한 후, 여기에 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1033-1039
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• 2012

본 논문에서는 여러 장의 후판이 포함된 영상에서 고유값을 이용하여 직선 패턴을 검출하고 이를 바탕으로 각각의 후판을 인식하는 간단하면서도 정확한 알고리즘을 제안한다. 후판 영상으로부터 후판에 관련된 정보를 분석 및 인식하기 위해서 먼저 후판의 직선 에지를 검출한다. 후판 영상의 직선 에지 검출을 위해 제안하는 알고리즘에서는 마스크를 이용하여 전체 영상을 탐색하면서 에지 영상을 분석한다. 먼저 마스크에 위치한 에지 패턴의 픽셀들에 대한 공분산 행렬을 계산하고 공분산 행렬의 고유값과 에지 패턴의 통계적 특성과 기하학적인 특성 사이의 관계를 분석하여 직선 에지를 검출한다. 다음으로 직선 에지의 방향 정보와 원점에서의 거리 정보를 분석하여 전체 영상에서 각각의 후판을 검출한다. 다양한 후판 영상에 대해서 실험을 수행한 결과는 제안하는 알고리즘이 전체 영상에서 각각의 후판을 효과적으로 검출함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.203-212
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• 2004

워터마킹은 멀티미디어 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위한 방법이다. 이러한 미디어 중에서 텍스트 문서는 블록/줄/단어의 계층 구조와 배경/전경의 확연한 구분 같은 고유한 특성을 나타내므로, 텍스트 문서를 위한 워터마킹 알고리즘은 이러한 특성을 잘 반영하여 설계하여야 한다. 본 논문은 명암을 갖는 텍스트 문서 영상을 위한 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 워터마크 신호는 에지 방향 히스토그램을 통해서 삽입된다. 문서 영상의 부분 영상들은 모두 유사한 성질을 갖는다는 ‘부분 영상 일관성’을 제시한다. 한글 영상, 영문 영상, 한문 문서 영상을 대상으로 부분 영상 일관성을 조사하여, 부분 영상 일관성은 언어에 무관하며 다양한 문서 영상에 적용할 수 있음을 보인다. 워터마크 신호를 삽입하기 위하여 에지방향 히스토그램을 조작하였으며 다양한 실험을 통해 알고리즘의 비 인지성과 강인성을 분석하고 평가하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.507-516
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• 2008

최근 연구 결과에 따르면 여러가지 질환 중에 심장 질환으로 인한 사망률이 가장 높은 것으로 나타났다. 임상 실습에서 심장 기능은 좌심실을 수동윤곽검출하여 혈류량이나 심박구출률을 계산하여 분석하지만, 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 연구에서는 심장을 촬영한 단축 자기공명영상을 사용하여 자동 좌심실 분할 알고리즘을 제안한다. 코일 위치에 따른 왜곡을 보상하고, 에지 정보를 검출하고 특성에 따라 분류한후에, 영역 확장 기법을 사용하여 좌심실을 분할하였다. 또한 부분 복셀소(voxel)의 영향을 고려하였다. 코넬대학교 IRB의 승인하에 38 명의 심장 자기공명영상을 사용하여 제안한 알고리즘을 수동윤곽검출 및 GE MASS 소프트웨어와 비교하였다. 심장의 이완기와 수축기에 혈류량은 부분 복셀소 영향을 고려하지 않을 경우 각각 $3.3mL{\pm}5.8$(표준편차)와 $3.2mL{\pm}4.3$, 부분 복셀소 영향을 고려한 경우 각각 $19.1mL{\pm}8.8$와 $10.3mL{\pm}6.1$의 정확도를 보였다. 심박구출률은 부분 복셀소 영향을 고려하지 않은 경우와 고려한 경우에 대해서 각각 $-1.3%{\pm}2.6$ 와 $-2.1%{\pm}2.4$의 정확도를 보였다. 이를 통해 제안한 알고리즘이 정확하고 정기적인 임상 실습에 유용함을 확인할 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제25권5호
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• pp.841-849
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• 2001

The pixel information of the object was obtained sequentially and pixels were clustered to a label by the line labeling method. Feature points were determined by finding the slope for edge pixels after selecting the fixed number of edge pixels. The slope was estimated by the least square method to reduce the detection error. Once a matching point was determined by comparing the feature information of the object and the pattern, the parameters for translation, scaling and rotation were obtained by selecting the longer line of the two which passed through the matching point from left and right sides. Finally, modified Hausdorff Distance has been used to identify the similarity between the object and the given pattern. The multi-label method was developed for recognizing the patterns with more than one label, which performs the modified Hausdorff Distance twice. Experiments have been performed to verify the performance of the proposed algorithm and method for simple target image, complex target image, simple pattern, and complex pattern as well as the partially hidden object. It was proved via experiments that the proposed image matching algorithm for recognizing the object had a good performance of matching.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.224-230
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• 2013

운전자 보조 시스템에서 차선 경계 검출은 매우 중요하다. 본 연구는 악조건인 환경에서 차선 경계를 검출하기 위한 강건한 방법을 제안한다. 첫 번째로 원래의 image에서 iVMD(improve Vertical Mean Distribution) Method를 이용하여 수평선을 검출하고, 수평선 하위영역 image를 결정하며, 두 번째로 Canny edge detector를 사용하여 하위 영역에서 차선 표시를 추출한다. 마지막으로, RANSAC algorithm을 이용하여 각각에 맞는 line model을 적용하기 전에, k-means clustering algorithm을 이용하여 오른쪽 왼쪽 차선을 분류 한다. 제안된 알고리즘은 변종조명, 갈라진 도로, 복잡한 차선 표시, 교통신호에 관하여 상당히 정확한 차선 검출 기능을 나타낸다. 실험결과는 제안된 방법이 악조건인 환경하에서 실시간으로 효율적인 요구 사항을 충족함을 보여준다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제10권3호
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• pp.115-123
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• 1999

2 차원 심초음파는 좌심실벽 운동을 실시간으로 보여줄 수 있어 국소 좌심실벽 운동장애를 진단하는 데 널리 사용되고 있다. 심초음파를 통하여 국소 좌심실벽 운동기능을 평가하고 정량화하기 위한 많은 연구들이 진행되어왔다. 본 논문에서는 국소 좌심실벽 운동장애의 진단을 위한 좌심실벽 운동 추 적 및 정량적 분석 알고리듬을 제안하였다. 정상 피검자들과 국소 좌심실벽 운동이상 환자로부터 얻은 심초음파 흉골연단축단면 영상들이 알고리듬의 시험을 위해 사용되었다. 자동화된 경계선 검출과 좌심실내벽 윤곽선 연결 알고리듬을 각 프레임들에 적용하였고 영역분할에 기초한 정량적 분석을 수행하였으며 운동량을 의미하는 칼라가 프레임 및 영역별로 심초음파 영상들 위에 덧씌워졌고 칼라화된 영상들이 동영상으로 구현되었다. 제안된 알고리듬은 좌심실벽 운동장애의 자동화된 정량적 진단을 제공하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.35-47
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• 2010

본 논문은 에지를 이용한 차량 검출 시 검출률 향상을 위해 부정확한 에지 정보를 보완하는 확장 에지 분석 기법을 제안한다. 차량은 영상에서 차량이 지면과 닺는 경계면과 좌우 경계선을 이용하여 검출한다. 제안하는 확장 에지 분석기법은 차량과 지면의 경계선을 표현하는 수평 에지가 조명이나 잡음 등으로 인해 부정확하게 얻어지는 문제를 해결하기 위해 수평에지를 양방향으로 확장하여 차량 양쪽의 경계선인 두 개의 수직에지 성분과 교차하는 점을 찾는 방법이다. 즉, 미리 설정된 관심영역 내에서 인접한 수평에지 정보를 이용하여 에지를 융합하거나 분리하는 방법을 통해 수평에지를 추출하고 추출된 수평에지 영역에서 차량 그림자 영역을 검출하여 차량 바닥선을 결정한다. 차량의 폭은 수평에지와 교차하는 수직에지들 중에서 좌우 대칭을 형성할 수 있는 에지들과 차간 거리를 고려하여 결정한다. 확장 에지 분석기반 차량 검출 기법은 복잡한 배경을 갖는 도로 영상에서 기존의 에지 정보를 이용한 차량 검출 방식보다 효율적이다. 본 논문에서 제안하는 차량 검출 기법의 우수성은 복잡한 도로 영상에서 차량 검출 실험을 통해 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1479-1486
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• 2011

본 논문에서는 후판 영상에서 직선 패턴을 검출하는 간단하면서도 정확한 알고리즘을 제안한다. 후판의 직선 검출은 후판 영상으로부터 후판에 관련된 정보를 분석하거나 인식할 때 기본적으로 사용되는 핵심적인 알고리즘이다. 제안하는 알고리즘에서는 마스크를 이용하여 전체 영상을 탐색하면서 에지 영상을 분석한다. 먼저 마스크에 위치한 에지 패턴의 픽셀들에 대한 공분산 행렬을 계산하고 공분산 행렬의 고유값과 에지 패턴의 통계적 기하학적인 특성 사이의 관계를 분석하여 직선 에지를 검출한다. 직선 패턴이 중복된 에지 영상에 대해서는 모든 직선을 정확하게 검출하기 위하여 먼저 각 직선 패턴을 전체 영상에서 분리한 후 고유값을 계산한다. 또한 에지를 구성하는 픽셀의 수와 에지의 방향 정보를 이용하여 불필요한 직선 에지들을 제거함으로써 후판의 직선 에지를 정확하게 검출하도록 한다. 다양한 후판 영상에 대해서 실험을 수행한 결과는 제안하는 알고리즘이 고유값을 이용한 기존 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.