• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.377-380
• /
• 2010

This paper proposes texture descriptor for texture classification called Local Neighbor Differences (LND). LND is a high discriminating texture descriptor and also robust to illumination changes. The proposed descriptor utilizes the sign of differences between surrounding pixels in a local neighborhood. The differences of those pixels are thresholded to form an 8-bit binary codeword. The decimal values of these 8-bit code words are computed and they are called LND values. A histogram of the resulting LND values is created and used as feature to describe the texture information of an image. Experimental results, with respect to texture classification accuracies using OUTEX_TC_00001 test suite has been performed. The results show that LND outperforms LBP method, with average classification accuracies of 92.3% whereas that of local binary patterns (LBP) is 90.7%.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제31B권4호
• /
• pp.129-137
• /
• 1994

In this paper, a new texture feature extraction method for texture image classification is proposed. The proposed method is a modified texture spectrum method. It uses local weighting averaged texture unit, that is, the neighbor pixels are weithted and averaged in 4-direction and the calculated values are compared with center pixel to find texture units. The proposed method has only 81 texture units and these units are really good features for texture classification. The proposed method is applied to vegetable images and Blodatz album images and compared with several conventional methods for the feature extraction time and the recognition rate.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.181-186
• /
• 2002

One of the most important procedure in stereo DEM generation is the stereo matching process which finds the conjugate pixels in a pair of stereo imagery. In order to be found as conjugate pixels, the pixels should have distinct spatial feature to be distinguished from other pixels. However, in the homogeneous areas such as water covered or forest canopied areas, it is very difficult to find the conjugate pixels due to the lack of distinct spatial feature. Most of erroneous elevation values in the stereo DEM are produced in those homogeneous areas. This paper presents a simple method for improving the quality of stereo DEM utilizing the texture filters. An entropy filter was applied to one of the input stereo imagery to extract very homogeneous areas before stereo matching process. Those extracted homogeneous areas were excluded from being candidates for stereo matching process. Also a statistical texture filter was applied to the generated elevation values before the interpolation process was applied in odor to remove the remaining anomalous elevation values. Stereo pair of SPOT level 1B panchromatic imagery were used for the experiments. The results showed that by utilizing the texture filters as a pre and a post processor of stereo matching process, the quality of the stereo DEM could be dramatically improved.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제10권9호
• /
• pp.1125-1134
• /
• 2007

본 논문에서는 가보 웨이블릿(Gabor Wavelet)을 이용한 회전 변화에 무관한 질감 분류 기법을 제안한다. 기존의 방법들은 대용량 질감 데이터베이스에서 낮은 정정분류비(Correct Classification Rate)를 나타내었다. 제안한 방법은 가보 웨이블릿 필터링 된 영상에서 전역 특징 벡터(Global Feature Vector)와 지역 특징행렬(Local Feature Matrix)을 정의하였다. 회전 변화에 무관한 두 가지 특징 그룹을 이용하여 개선된 유사도 측정 판별식(Discriminant)을 정의하였으며, 실험을 통하여 대용량 질감 데이터베이스에 적용한 결과 향상된 정정분류비를 얻을 수 있었다. 또한 질감 영상 스펙트럼의 대칭성을 이용하여 기존의 방법보다 실험회수를 50% 가까이 감소시켰다 결론적으로 112개의 브로다츠(Brodatz) 질감 클래스에서 비교 방법에 따라 차이는 있으나 $2.3%{\sim}15.6%$의 향상된 정정분류비를 얻었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.229-234
• /
• 2018

텍스춰는 영상을 분류하거나 분할하는데 사용되는 유용한 특징이다. 기존에 제안되었던 LBP는 텍스춰 영상의 지역적인 특징을 간단한 연산을 통해 성공적으로 추출하는 기법으로서 많은 응용 분야에서 높은 성능을 보인 것으로 확인되었지만 오직 화소값의 차이만을 토대로 특징을 기술하기 때문에 잡음에 약하고 특히 이웃화소의 수가 증가함에 따라 특징벡터의 차원이 기하급수적으로 증가하는 문제점으로 인해 멀티스테일 텍스춰 기술자로서 사용하기에는 제약이 크다. 본 논문은 이런 LBP의 단점을 극복하기 위하여 화소값의 범위를 구간별로 양자화하여 양자화영상의 화소값의 상관관계를 3차원 히스토그램으로 표현하는 기법을 제시한다. 이와 같이 3차원 히스토그램을 이용하여 화소값 사이의 상관 관계를 추출하면 특징벡터의 차원이 선형적으로 증가하는 특성을 가지므로 멀티스케일 텍스춰 기술자로 다양하게 응용될 수 있다. 제안하는 방법을 텍스춰 실험영상을 통해 실험한 결과 텍스춰를 분류하는 문제에 있어서 LBP와 비교하여 유의 수준의 성능의 향상을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제47권4호
• /
• pp.34-43
• /
• 2010

질감 정보는 객체 인식과 분류에서 중요한 역할을 하고 있다. 정확한 질환 판별을 위해 분류에서 사용되는 질감 특징은 식별성이 높아야 한다. 본 논문에서는 질감-기반 영상 검색 및 폐기종 진단을 위해 컴퓨터 조력진단(Computer-Aided Diagnosis) 시스템을 위한 새로운 질감 기술자를 제안한다. 제안한 질감 기술자는 이웃화소간의 차이값과 중심화소와 이웃화소간의 차이 값의 결합에 기반을 두고 있어 결합된 주변화소 차이(Combined Neighborhood Difference; CND)라고 한다. 화소들간의 CND는 비교후 이진 코드워드로 변환된다. 그다음에, 식별성이 높은 값을 생성하기 위하여 이진 계수가 코드워드에 할당된다. 이와 같은 값들의 분포가 계산되어 질감 특징 벡터를 구성한다. Outex와 Brodatz 데이터집합을 이용한 질감 특징 분류에 관련하여 CND는 92.5%의 정확성을 보이는 데 비해, LBP, LND와 Gabor 픽터는 89.3%, 90.7%와 83.6%의 정확성을 각각 보여준다. 본 논문에서는 CND를 이용한 폐기종의 진단 기능을 CAD 시스템에서 구현하였다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제10권8호
• /
• pp.645-652
• /
• 2016

본 연구는 통계적 속성에 기반한 질감특징값 분석을 바탕으로 뇌 전산화단층촬영 영상에서 정상과 뇌경색의 컴퓨터보조진단의 적용 가능성을 알아보고자 하였다. 실험은 질감특징값을 나타내는 6개의 파라미터를 이용한 질환인식률 평가와 ROC curve를 분석하였다. 그 결과 평균밝기 88%, 대조도 92%, 평탄도 94%, 균일도 88%, 엔트로피 84%의 높은 질환인식률을 나타내었다. 하지만 왜곡도의 경우 58%로 다소 낮은 질환 인식률을 나타내었다. ROC curve를 이용한 분석에서 각 파라미터의 곡선아래면적이 0.886(p=0.0001)이상을 나타내어 질환인식에 의미가 있는 결과로 나타났다. 또한 각 파라미터의 cut-off값 결정으로 컴퓨터보조진단을 통한 질환예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제22권8호
• /
• pp.832-843
• /
• 2019

Prostate cancer is a high-risk with a high incidence and is a disease that occurs only in men. Accurate diagnosis of cancer is necessary as the incidence of cancer patients is increasing. Prostate cancer is also a disease that is difficult to predict progress, so it is necessary to predict in advance through prognosis. Therefore, in this paper, grade classification is attempted based on texture feature extraction. There are two main methods of classification: Uses One-way Analysis of Variance (ANOVA) to determine whether texture features are significant values, compares them with all texture features and then uses only one classification i.e. Benign versus. The second method consisted of more detailed classifications without using ANOVA for better analysis between different grades. Results of both these methods are compared and analyzed through the machine learning models such as Support Vector Machine and K-Nearest Neighbor. The accuracy of Benign versus Grade 4&5 using the second method with the best results was 90.0 percentage.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
• /
• pp.613-616
• /
• 2004

To find the best way to distinguish sand dunes from urban building and rural patches, textural analysis has been performed in Kimnyeong sand dune, Jeju. An aerial photo was re-sampled into one-meter. Homomorphic filters were applied to the original sub-scene and then high-pass filtered one. The entropy filtered one proves to be the best extraction method after high pass filtered-homomorphic filters in urban areas. The spectral values of sand dune area were similar to open land in rural area. In contrast, the texture values of sand dune area are more homogeneous than those of open land in rural area.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제7권6호
• /
• pp.724-732
• /
• 2001

내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 VQ(Vector Quantization)을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요특징으로는 색상, 절감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 있다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상 및 질감 특징 추출방법과 더불어 VQ 멕터 클러스터링 알고리즘을 이용하여 정지영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 정지영상의 내용에 근거한 검색을 하였고 객체 단위 검색을 함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며, ‘사람’영상에 제한한 방법을 적용한 경우 90%의 검출율을 보였다.