• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.19-27
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• 2017

본 논문에서는 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 방법을 제안한다. 제안방법은 다음의 두 단계로 구생된다. 첫째, MDCT 영상을 사용하여 생성된 통계형상모델을 통해 전역적 형상정보 기반의 하악골 분할을 수행한다. 둘째, 하악골의 지역적 형태 정보 및 밝기값 특징을 고려하여 하악골 분할 개선을 수행한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 전문가에 의한 수동 분할 결과를 기준으로 제안방법을 정성적, 정량적으로 평가하였다. 실험결과 큰 곡률로 이루어진 좁은 영역을 포함한 하악골 체부 영역과 위치 변이가 큰 관절구 영역에서 제안방법의 다이스계수(DSC: Dice Similarity Coefficient)는 각각 95.64%, 90.97%를 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.685-695
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• 2008

본 논문은 다시점에서 물체를 촬영한 영상들의 집합, 즉, 다시점 영상 집합(multi-view image set)이 주어진 경우, 적은 사용자 입력을 통해 효율적으로 영상 집합 내 관심 물체의 영역을 추출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 직접 입력을 통해 영역화한 하나의 영상을 바탕으로, 그 영상의 배경 및 전경과 인접 영상 간의 변형을 각각 근사하여 전경 및 배경에 대응되는 인접 영상의 영역을 파악하고, 이 영역들을 통해 인접 영상을 영역화한 후, 영역화된 영상을 바탕으로 다음 인접 영상을 영역화하는 과정을 순차적으로 반복하여 영상 집합 전체를 영역화한다. 이때 전경 및 배경의 변형은 각각 특징점 기반 레지스트레이션(registration) 기법과 선형성 거리비율 보존(affine) 변형을 가정한 대응점 기반 변형행렬(homography)을 통해 근사되며, 각 대응 영역을 기반으로 하는 화소 색 분포 및 형상 정보(shape prior)를 마르코프 랜덤 장(Markov random field)에서의 에너지 최소화에 기반을 둔 영역화 기법에 적용하여 영역화를 수행한다. 제시하는 실험 결과는 제안하는 기법이 적은 사용자 입력으로 다시점 영상 집합 전체를 효과적으로 영역화한다는 것을 뒷받침한다.