Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC (전자공학회논문지SC)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지

The Study of Pre-processing Algorithm for Improving Efficiency of Optical Flow Method on Ultrasound Image

초음파 영상에서의 Optical Flow 추적 성능 향상을 위한 전처리 알고리즘 개발 연구

  • Kim, Sung-Min (Dept. of Medical Bio Engineering, Dongguk University) ;
  • Lee, Ju-Hwan (Dept. of Medical Bio Engineering, Dongguk University) ;
  • Roh, Seung-Gyu (Research Institute of Biotechnology, Dongguk University) ;
  • Park, Sung-Yun (Dept. of Medical Bio Engineering, Dongguk University)
  • 김성민 (동국대학교 의생명공학과) ;
  • 이주환 (동국대학교 의생명공학과) ;
  • 노승규 (동국대학교 생명과학연구원) ;
  • 박성윤 (동국대학교 의생명공학과)
  • Received : 2010.05.07
  • Published : 2010.09.25
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this study, we have proposed a pre-processing algorithm newly developed for improving the tracking efficiency of the optical flow method. The developed pre-processing algorithm consists of a median filter, binarization, morphology, canny edge, contour detecting and an approximation method. In order to evaluate whether the optical flow tracking capacity increases, this study applied the pre-processing algorithm to the Lucas-Kanade(LK) optical flow algorithm, and comparatively analyzed its images and tracking results with those of optical flow without the pre-processing algorithm and with the existing pre-processing algorithm(composed of median filter and histogram equalization). As a result, it was observed that the tracking performance derived from the LK optical flow algorithm with the pre-processing algorithm, shows better tracking accuracy, compared to the one without the pre-processing algorithm and the one with the existing pre-processing algorithm. It seems to have resulted by successful segmentation for characteristic areas and subdivision into inner and outer contour lines.

본 연구에서는 Optical Flow Method의 추적 성능을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Median Filter, Binarization, Morphology, Canny Edge, Contour Detecting 및 Approximation Method를 기반으로 개발되었다. Optical Flow 추적 성능 향상 여부를 평가하기 위해 Lucas-Kanade Optical Flow 알고리즘에 개발된 전처리 알고리즘을 적용하고, 전처리 알고리즘이 적용되지 않은 Optical Flow 영상과 추적 결과를 비교 분석하였다. 또한, Median Filter와 Histogram Equalization으로 구성된 기존 전처리 알고리즘과의 결과 비교를 통해, 개발된 전처리 알고리즘의 추적 성능 향상여부를 평가하였다. 실험결과, 전처리 알고리즘을 적용하지 않은 영상과 기존 전처리 알고리즘을 적용한 영상은 특징영역의 분할이 이루어지지 않아, Optical Flow의 추적 정확도가 매우 낮게 나타났다. 반면, 개발된 전처리 알고리즘을 적용한 영상에서는 외곽선이 내외부로 세분화되고, 외곽선 트리가 구성됨에 따라 Optical Flow의 추적 성능이 매우 높게 나타났다.

Keywords

References

  1. J. L. Barron, D. J. Fleet, S. S. Beauchemin, "Performance of Optical Flow Techniques", International Journal of Computer Vision, Vol. 12, no. 1, pp. 43-77, 1994. https://doi.org/10.1007/BF01420984
  2. J. K. Kearney, W. B. Thompson, D. L. Boley, "Optical Flow Estimation : An Error Analysis of Gradient-based Methods with Local Optimization", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 9, no. 2, pp. 229-244, 1987.
  3. J. W. Lee, S. You, U. Neumann, "Large Motion Estimation for Omnidirectional Vision", Proceedings of the IEEE Workshop on Omnidirectional Vision, pp. 161-168, 2000.
  4. M. George, T. Tjahjadi, "Multi-resolution Optical Flow Estimation using Adaptive Shifting", Proceedings of 1999 International Conference on Image Processing, Vol. 3, pp. 717-721, 1999.
  5. B. K. P. Horn, B. G. Schunck, "Determining Optical Flow", Artificial Intelligence, Vol. 17, pp. 185-203, 1983.
  6. B. D. Lucas, T. Kanade, "An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision", Proceedings of the 1981 DARPA Imaging Understanding Workshop, pp. 121-130, 1981.
  7. 장민혁, 박종안, "Edge 검출과 Optical Flow 기반 이동물체의 정보 추출", 한국통신학회논문지, Vol. 27, no. 8, pp. 822-828, 2002.
  8. 성준용, 이경복, 한민홍, "Optical Flow를 이용한 측후방 차량인식 시스템 개발", 한국자동차공학회 2006년도 춘계학술대회논문집, pp. 1680-1684, 2006
  9. 이원주, 윤창용, 이희진, 김은태, 박민용, "순차적인 사후 추정에 의한 다중 차량 추적", 대한전자공학회논문지, Vol. 44, no. 1, pp. 40-49, 2007.
  10. 임혜연, 김대일, 강대성, "출입 통제 시스템 개발을 위한 Optical Flow와 해마 신경망 알고리즘에 관한 연구", 한국정보기술학회논문지, Vol. 6, no. 6, pp. 174-179, 2008.
  11. X. Yongquan, Z. Jun, H. Min, L. Weili, M. Rui, "A Stereo Matching Approach to Detect Obstacle in ALV System", Proceedings of the 2008 International Conference on Computer Science and Software Engineering, Vol. 1, pp. 1103-1106, 2008.
  12. S. Loncaric, Z. Majcenic, "Optical Flow Algorithm for Cardiac Motion Estimation", Proceedings of the 22nd Annual EMBS International Conference, pp. 415-417, 2000.
  13. M. H. Sarker, K. Bechkoum, "Gradient-based Optical Flow for Large Motion using Multi-resolution Smoothing Operation Pre-processing Technique", Malaysian Journal of Computer Science, Vol. 19, no. 2, pp. 141-149, 2006.
  14. J. Stoitsis, S. Golemati, K. S. Nikita, "A Modular Software System to Assist Interpretation of Medical Images-Application to Vascular Ultrasound Images", IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 55, no. 6, pp. 1944-1952, 2006. https://doi.org/10.1109/TIM.2006.884348
  15. 조영하, 정호기, 윤필주, "Connected Component를 이용한 Implicit Optical Flow 기반 Blind Spot Detection 개선", 한국자동차공학회 2006년도 추계학술대회논문집, pp. 1555-1562, 2006.
  16. T. Macan, S. Loncaric, "Hybrid Optical Flow and Segmentation Technique for LV Motion Detection", Proceedings of SPIE Medical Imaging, 2001.
  17. H. H. Chang, "Variational Approach to Cardiac Motion Estimation for Small Animals in Tagged Magnetic Resonance Imaging", Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4319, pp. 363-372, 2006.
  18. 정재현, 박길배, 김주환, 강진모, 이병호, "Optical Flow와 Normalized Cut을 이용한 2차원 동영상의 3차원 동영상 변환", 한국광학회지, Vol. 20, no. 1, pp. 16-22, 2009. https://doi.org/10.3807/HKH.2009.20.1.016
  19. 손영욱, 강문기, "비정형성 등속운동 객체의 움직임 추정을 위한 블록기반 움직임 평활화", 대한전자공학회논문지, Vol. 44, no. 6, pp. 47-53, 2007.
  20. N. Otsu, "A Threshold Selection Method from Gray-level Histogram", IEEE Transactions on System Man Cybernetic, Vol. SMC-9, no. 1, pp. 62-66, 1979.
  21. J. Canny, "A Computational Approach to Edge Detection", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 8, no. 6, pp. 679-698, 1986.
  22. H. Carr, J. Snoeyink, M. V. D. Panne, "Simplifying Flexible Isosurfaces Using Local Geometric Measures", IEEE Visualization, pp. 497-504, 2004.
  23. D. H. Douglas, T. K. Peucker, "Algorithms for the Reduction of the Number of Points Required to Represent a Digitized Line or Its Caricature, The Canadian Cartographer, Vol. 10, no. 2, pp. 112-122, 1973.