본 논문에서는 CT 영상에서 스네이크 알고리즘과 파티클 필터를 이용한 뼈 영역 추출 방법을 제안한다. 스네이크 알고리즘을 이용하여 뼈 외곽선을 추출하고, 이 외곽선을 따라서 파티클 필터를 움직여 가면서 뼈 영역을 추출한다. 뼈 외곽선 주위에 다른 뼈가 근접해 있는 경우에 스네이크 알고리즘이 뼈 외곽선을 완벽하게 추출하지 못할 수 있는데, 이때에 파티클 필터가 이러한 오류를 보완해가면서 뼈 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 형태학적 처리를 이용한 방법과 비교한 결과, 추출하고자 하는 뼈 영역 주위에 다른 뼈가 근접해 있지 않은 경우에는 비슷한 결과를 보였지만, 다른 뼈가 근접해 있는 경우에는 본 논문에서 제안한 방법의 정확도가 높음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 형태학적 영상 분할을 위한 재구성 필터의 새로운 VLSI 구조를 제안한다. $h_{max}$ 연산에 기반한 재구성 필터는 영역의 경계정보는 보존하면서 영역 내부만을 평탄화하는 단순화 필터이다. 제안한 구조에서는 분할 메모리 구조와 효과적 영상 스캔 방법을 도입하여 연산량과 시간을 줄였다. 분할 메모리 구조는 연산에 필요한 데이터의 동시 접근을 가능하게 하여 병렬 데이터 처리를 가능하게 하며, 확장된 화소 연결관계를 통해 스캔에 의한 단순화 정도를 높인다. 제안한 선택적 순방향 스캔은 간단한 연산부의 도입을 통해 hmax 연산이 영상의 밝기값에 의존적인 단점을 극복하여 잡음제거와 동시에 적은 연산량으로 단순화를 수행할 수 있게 한다. 제안한 구조는 VHDL을 이용하여 기술하였으며, CAD 툴인 Mentor를 이용한 실험 결과 기존의 방법에 비해 18%정도의 연산만으로도 효과적 영상 단순화를 수행함을 확인하였다.
QRS 영역 중 R파는 ECG 신호 중 가장 큰 대표 신호라 할 수 있으며, 이 점을 기준으로 다양한 특징점을 검출하기 때문에 R파의 검출성능을 높이기 위해 많은 노력을 기울여 왔다. 하지만 R파 검출은 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 QRS 영역의 진폭과 유사한 T파나 P파를 R파로 오인함으로써 검출의 어려움이 발생한다. ECG 신호처리는 하드웨어 및 소프트웨어 자원에 대한 효율성을 고려해야 하며, 소형화 및 저 전력을 위해 단순해야 한다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출함으로써 다양한 부정맥을 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 차감 동작 기법(Subtractive Operation Method, 이하 SOM) 기반의 심전도 신호의 R파 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 경험적 문턱값과 차감신호를 통해 R파를 검출하였으며, 검출의 효율성을 위하여 RR 간격을 이용한 동적 역탐색 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.41%의 검출결과가 나타났다.
본 논문에서는 콘크리트 표면 균열의 방향성을 효율적으로 인식하기 위하여 영상처리 기법을 적용하여 균열을 자동으로 검출하고 개선된 Max-Min 신경망을 제안하여 균열의 방향성을 자동으로 인식하는 기법을 제안한다. 균열 영상에서 빛의 영향을 효율적으로 보정하기 위해 모폴로지 기법인 채움 연산을 적용하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열의 에지를 추출한 후, 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다. 이진화된 균열 영상에서 2차례에 걸쳐 잡음 제거 연산을 수행한 후, 균열을 추출한다. 본 논문에서는 Max-Min 신경망을 개선하여 추출된 균열의 방향성을 자동으로 인식한다. 개선된 Max-Min 신경망은 delta-bar-delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 자동으로 조정한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 개선된 Max-Min 신경망이 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 실시간 차량 검출 및 차량 추적에 대한 알고리즘을 제안한다. 차량 검출은 도로에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대해 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 수행한다. 차량 추적은 검출한 차량 객체를 기반으로 영상 프레임 간 유클리디안 척도를 이용하여 수행한다. 보다 상세히 언급하면, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 최종적으로 차량을 검출한다. 차량 추적은 입력되는 영상 프레임간 객체들의 유클리디안 거리 정보를 활용한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 추적방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
Inter-granular Bright Points (igBPs) are small-scale objects in the Solar photosphere which can be seen within dark inter-granular lanes. We present a new algorithm to automatically detect and extract igBPs. Laplacian and Morphological Dilation (LMD) technique is employed by the algorithm. It involves three basic processing steps: (1) obtaining candidate "seed" regions by Laplacian; (2) determining the boundary and size of igBPs by morphological dilation; (3) discarding brighter granules by a probability criterion. For validating our algorithm, we used the observed samples of the Dutch Open Telescope (DOT), collected on April 12, 2007. They contain 180 high-resolution images, and each has a $85{\times}68\;arcsec^2$ field of view (FOV). Two important results are obtained: first, the identified rate of igBPs reaches 95% and is higher than previous results; second, the diameter distribution is $220{\pm}25km$, which is fully consistent with previously published data. We conclude that the presented algorithm can detect and extract igBPs automatically and effectively.
본 논문은 전조등의 특징을 이용하여 야간에 측후방에서 다가오는 차량을 탐지하는 방법을 설명한다. 야간 차량의 전조등은 검은색 배경의 야간 도로 영상에서 측후방 차량을 탐지하기 위한 좋은 특징이다. 입력 영상은 임계값 처리기법에 의해 검은색 배경과 흰색 영역으로 이루어지는 이진 영상으로 변환되고, 모폴로지 연산 중 열림 연산을 이용하여 잡음을 제거한다. 분할된 흰색 영역들에 대해 기하학적 특징과 모멘트 특징을 이용하여 전조등의 특징량을 측정하고, 의사 결정 트리에 의해 전조등 후보로 적당한 대상체들을 분류한다. 대상체들간의 위상학적 관계를 분석하여 한 쌍의 전조등을 탈지함으로써 측후방 차량을 탐지한다. 실험 결과 전조등 특징을 이용한 야간 측후방 차량 탐지 방법이 효과적임을 알 수 있었다. 제안한 방법은 야간 측후방 추돌경보시스템에 적용될 수 있으며, 향후에는 스테레오비전시스템을 사용하여 전조등 탐지 기반의 측후방 차량 거리 및 위치 측정에 관한 연구를 수행할 것이다.
본 논문에서는 명사구 색인과 복합명사 분할을 포함한 복합명사 처리를 위해 통계 정보와 자연언어 처리를 제한적으로 이용 가능하게 하는 통합적 색인 기법을 제안한다. 먼저 색인과 검색에서 복합명사 분할 및 합성 모두를 고려한 통합 기법을 제시하고, 이를 위해 통계 정보와 제한적인 자연언어 처리를 모두 이용하는 통합 색인 기법을 제안한다. 먼저 형태소 분석 및 태깅 과정에서 단일어를 색인어로 추출하고 구문분석의 결과에서 명사구를 합성해 낸다. 구문 분석 실패 시에는 형태소 분석 및 태깅의 결과만을 사용하게 된다. 또한 태깅의 결과에서 복합명사를 골라 통계 정보를 이용하여 단일 명사로 분할하고 재합성한다. 분할된 단일 명사와 합성된 명사구는 기존의 단일어로만 이루어진 색인어를 보완하기 위해 색인어로 사용된다. 실험은 한국어 정보검색의 실험 집합인 KTSET 2.0과 KRIST SET을 사용하여 통합색인 기법이 복합명사 처리에 효율적임을 보였다.
삼차원 볼륨 영상으로부터 대상 물체를 분할하는 것은 가시화 또는 볼륨 측정을 위해서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 볼륨 가시화를 위해 널리 사용되는 르보이 필터링 방법을 개선하여 물체의 표면을 검출하는 방법을 제시한다. 그리고 형태학적 연산자를 이용하여 완전히 닫힌 표면을 생성하고 볼륨 확장 알고리즘에 의해 물체를 선택적으로 분할한다. 제시된 방법은 합성된 삼차원 구 영상과 심혈관 조영영상에 적용되었다. 이 방법을 합성된 구 영상을 사용하여 기존의 브로이 필터링과 정량적으로 비교한 결과 제시한 방법이 복셀 오차면에서 더 우수하였다. 또한 심혈관 영상을 사용하여 시각적으로 비교한 결과 역시 제시한 방법이 더 정확하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 삼차원 영상처리에서 자주 함께 사용되는 분할, 가시화, 측정을 쉽게 연계할 수 있기 때문에 볼륨 영상의 분할을 위해 매우 효고적이다.
본 논문에서는 흥부 CT 영상에서 폐 부위를 효율적으로 자동 분할하기 위한 하이브리드 접근기법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 2, 3차원 자동 씨앗 영역성장법과 저해상도 연결요소 레이블링을 통하여 폐와 기관지를 분할한다. 두 번째, 2차원 형태학적 연산을 반복 적용하여 폐와 기관지를 분리한 후 저해상도 연결요소 레이블링을 이용하여 폐만 분할한다. 세 번째, 영상차감 기법을 사용한 폐 영역 보정을 통해 보다 정확한 폐 영역을 얻는다. 실험에서는 5명의 환자로부터 얻은 10개의 흉부 CT 영상을 사용하여 제안방법의 정확성과 효율성을 평가한다. 제안한 자동 분할 기법의 적용 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교함으로써 정확성을 평가하고, 수행시간과 메모리 사용량을 분석하여 제안방법의 효율성을 평가한다. 제안한 저해상도 연결요소 레이블링을 사용했을 때 수행시간은 평균 31.4초, 최대 메모리 사용량은 평균 196.75MB가 단축된다. 본 제안방법은 혈관에 생기는 빈 공간을 막아주는 추가작업 없이 효율적으로 자동 폐 분할을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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