The KIPS Transactions:PartB (정보처리학회논문지B)

Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Intensity Information and Curve Evolution Based Active Contour Model

밝기 정보와 곡선전개 기반의 활성 모델

  • 김성곤 (부산가톨릭대학교 컴퓨터 정보공학부)
  • Published : 2003.08.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper, we propose a geometric active contour model based on intensity information and curve evolution for detecting region boundaries. We put boundary extraction problem as the minimization of the difference between the average intensity of the region and the intensity of the expanding closed curves. We used level set theory to implement the curve evolution for optimal solution. It offered much more freedom in the initial curve position than a general active contour model. Our methods could detect regions whose boundaries are not necessarily defiened by gradient compared to general edge based methods and detect multiple boundaries at the same time. We could improve the result by using anisotropic diffusion filter in image preprocessing. The performance of our model was demonstrated on several data sets like CT and MRI medical images.

본 논문에서는 영역의 경계를 추출하기 위해 영상의 밝기 정보와 곡선전개 방식을 이용한 기하 활성 모델을 제안한다. 영역의 경계를 추출하는 문제를 추출한 영역의 평균 밝기 값과 전개중인 폐곡선 영역의 밝기 값의 차론 최소화시키는 것으로 설정한다. 최적의 해를 구하는 방법으로 레벨세트 이론을 적용한 곡선전개 방법을 이용한다. 이 방식은 일반적인 활성 모델에 비해 초기 곡선 설정에 제약이 없고 동시에 여러 영역의 경계 추출이 가능하다. 제안 모델은 에지 정보가 충분치 못한 영상의 경우에도 일반적인 에지 기반 방식에 비해 추출 결과가 양호하였다. 비등방성 확산 필터를 사용하여 영상을 전처리 함으로써 보다 나은 추출이 수행되었다. CT나 MRI 영상을 이용하여 모델의 성능을 확인하였다.

Keywords

References

  1. M. Kass, A. Witkin, D. Terzopoulos, 'Snakes : Active contour models,' International Journal of Computer Vision, Vol.1, No.2, pp.321-331, 1987 https://doi.org/10.1007/BF00133570
  2. L. D. Cohen, 'On active contour models and balloons,' CVGIP : Image Understanding, Vol.53, No.2, pp.211-218, March, 1991 https://doi.org/10.1016/1049-9660(91)90028-N
  3. L. D. Cohen and I, Cohen, 'Finite element methods for active contour models and balloon from 2D to 3D,' Technical Report 9124, CEREMADE, December, 1992
  4. C. Xu, J. L. Prince, 'Snakes, shapes, and gradient vector flow,' IEEE Trans. on Image processing, Vol.7, No.3, pp. 359-369, March, 1998 https://doi.org/10.1109/83.661186
  5. R. Malladi, J. A. Sethian and B. C. Vemuri, 'Shape Modeling with Front Propagation : A Level Set Approach,' IEEE Trans. on PAMI17, pp.158-175, 1995 https://doi.org/10.1109/34.368173
  6. R. Kimmel, A. Amir and A. M. Bruckstein, 'Finding shortest paths on surfaces using level sets propagation,' IEEE Trans. PAMI, Vol.17, No.6, pp.635-640, 1995 https://doi.org/10.1109/34.387512
  7. V. Caselles, R. Kimmel, G. Sapiro, 'Geodesic active contours,' Int.J.of computer vision, Vol.22, pp.61-79, 1997 https://doi.org/10.1023/A:1007979827043
  8. B. B. Kimia and K. Siddiqi, 'Geometric heat equation and non linear diffusion of shapes and images,' Computer Vision and Image Understanding, Vol.64, No.3, pp.305-322, 1996 https://doi.org/10.1006/cviu.1996.0062
  9. 김성곤, 김두영, '다중 해상도 레벨 세트 방식을 이용한 기하활성 모델', 정보처리학회논문지, 제6권 제10호, pp.2809-2815, 1999
  10. P. Perona and J. Malik, 'Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion,' IEEE PAMI, Vol.12, No.7, pp.629-639, July, 1990 https://doi.org/10.1109/34.56205
  11. L. Alvarez, 'Image selective smoothing and edge detection by nolinear diffusion II,' SLAM Journal of Numerical Analysis, Vol.29, No.3, pp.845-866, June, 1992 https://doi.org/10.1137/0729052
  12. G. I. Sanchez-Ortiz, D. Rueckert and P. Burger, 'Knowledge-based tensor anisotropic diffusion of cardiac magnetic resonance images,' Medical Image Analysis, Vol.3, No.1, pp.77-101, 1999 https://doi.org/10.1016/S1361-8415(99)80018-8