본 논문은 최소점 검색과 레이블 할당 시에 임계치를 적용한 개선된 워터쉐드(watershed) 알고리즘을 제안한다. 기존의 워터쉐드 알고리즘은 과분할의 문제점을 발생시키며 그로 인한 후처리가 필요하다 이러한 과분할 영역은 특히 객체의 경계주위에서 발생하여 부정확한 영역의 경계를 만든다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 과분할을 막기 위해 잡음 제거와 경사(gradient) 영상을 구해 영상을 단순화시킨 후, 최소점 검색과 레이블 할당 시에 임계치를 적용한 개선된 워터쉐드 알고리즘을 적용해 과분할을 억제하고 분할된 영역의 경계를 정확히 나타나도록 하였다.
피부 이미지의 여러 가지 특징들 중 주름은 피부의 상태를 판단하는 중요한 요소이다. 따라서 주름을 추적하기 위해 확대경으로 촬영된 원본 이미지에서 질감 대비 증가, 노이즈 제거 등의 전처리 과정을 수행한 후 Watershed 알고리즘을 이용하여 주름을 선분으로 표현하였다. 이렇게 생성된 주름의 깊이, 너비, 길이 등은 피부 분석 시 특징 정보로 이용할 수 있다. 또한 주름과 주름이 연결되어 이루는 다각형을 논문에서는 셀(Cell)이라고 정의하는데 그것의 크기나 개수 같은 정보도 추출할 수 있게 된다. 그러나 주름으로 만들어진 셀들은 실제와 다르게 과분할 되는 경향을 보인다. 과분할 된 셀들은 잘못된 정보를 제공하기 때문에 피부 상태를 판단하는 결과의 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 인지하고 차후 정확한 셀 정보를 획득하기 위한 확장성 측면에서 각 셀들을 개체화시키고 과분할 된 셀을 검출하는 방법을 제안한다.
확산(Diffusion)을 이용한 기존의 칼라영상 분할은 확산의 횟수가 반복될수록 경계선 정보가 적절히 유지되지 못하거나 잡음을 제거하지 못함으로써 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하는 경우, 과분할을 피할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 수리 형태학(Mathematical Morphology)과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 함께 적용하여 과분할의 문제점을 제거한 워터쉐드 결과를 얻을 수 있는 칼라영상 분할방법을 제안한다. 임의의 칼라 영상을 LUV 색상공간으로 변환하여, 그 각각의 색상공간에 수리 형태학을 응용한 재구성에 의한 닫힘(Reconstruction) 연산과 비선형 확산을 함께 적용하여 경계선을 적절히 유지하면서 잡음을 제거한 단순 영상을 획득할 수 있다. 이 영상에서 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 워터쉐드 알고리즘을 적용하여 영상을 분할한다. 실험 결과, 기존의 방법보다 과분할이 현저히 제거되고, 칼라 영상이 매우 효과적으로 분할됨을 확인하였다
경사 영상을 사용하는 워터쉐드에서는 영상 내의 잡음이 직접 국부적 최소 점들로 표현되어 영상의 과분할을 초래하게 된다. 특히 분할되어야 할 영역들의 경계에 대한 기울기 크기는 영역 분할의 정확성에 영향을 주어 전체 분할 성능을 좌우할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 기울기 크기를 결정하기 전에 영역들에 대한 경계의 선명도를 보존하면서 잡음을 제거함으로써 영상의 과분할을 줄일 수 있는 ATMF(Adaptive Trimmed Mean Filter)의 적용을 제안하였다.
본 논문에서는 색상 및 깊이 기반 영상 분할 기법을 제안한다. 계층화된 영상 분할을 수행하기 위해서 색상을 기준으로 영상을 과분할 한 후, 과분할 영역의 깊이를 기준으로 영역 병합을 수행한다. 적은 개수의 화소로 이루어진 병합 영역을 제거하기 위해서 인접한 분할 영역 중 화소 수가 많은 영역에 병합시키는 이상영역 처리 기법을 수행한다. 제안하는 영상 분할 기법을 기존의 데이터셋 및 키넥트 취득 영상에 적용하여 신뢰도 높은 객체 단위 영상 분할이 이루어짐을 확인한다.
영상 분할은 주어진 영상에서 관심 영역을 추출하거나 압축을 위한 비디오 처리 분야에서 중요한 부분이며 특히 영역 기반 비디오 코딩에서는 필수적인 부분이다. 영역 기반의 수리형태학적 영상분할에서는 영상을 단순화한 후 추출된 경사 영상을 가지고 영역 경계를 결정하는 워터쉐이드 기법을 이용하는 방법이 주로 제안되고 있다. 이 방법은 병합될 대상 영역의 수가 많아질수록 병합하는 과정에 필요한 계산량이 지수적으로 증가하고, 영상 내의 잡음이 직접 국부적 최소 점들로 표현되어 영역들의 경계에 대한 기울기에 영향을 주어 영상의 과분할을 초래하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 영상의 과분할 문제를 해결할 수 있는 ATM 필터를 제안하였다. 모의실험 결과 제안된 ATM 필터가 전체적인 잡음제거의 향상과 함께 잡음 비율이 20% 이상일 경우의 영상의 선명도 훼손의 정도가 줄어들었음을 확인하였다.
최근 수리형태학적 접근 방법을 이용하여 영상을 분할하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 그 중에서도 분수경계 알고리듬은 기존의 에지 기반의 영상 분할 방법과 영역기반의 영상분할 방법의 장점을 모두 가지고 있는 효과적인 영상 분할 기법 중에 하나이다. 분수경계 알고리듬의 기본적인 개념은 지형학적 해석에 기반을 두고 있으며 항상 영역의 외곽에 폐곡선을 형성한다. 그러나 잡영에 매우 민감하게 반응하여 수많은 영역으로 분할되는 과분할 현상을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 중요하지 많은 국부 최소점과 국부 최대점을 모두 제거함으로써 과분할 현상을 줄이는 제한적 워터폴 알고리듬을 제안한다. 실험결과 제안한 제한적 워터폴 방법이 다른 과분할 억제 방법보다 평균분할 영역수와 외곽선 소실 측면에서 효과적으로 영상을 분할할 수 있었다.
1980년부터 1990년까지 연세의료원 암쎈터 치료방사선과에서 방사선 치료를 받은 20예 (남자 : 여자=10:10, 성인 소아=8:12)의 뇌간종양 환자의 치료결과를 분석하여 보았다. 총 20예의 환자 중 13예에서는 보통 분할 방사선치료(분할 당 180%200 cGy, 주 5회, 총 4680\~5400 cGy)를 시행하였고 나머지 7예에서는 과분할 방사선치료(분할 당 100 cGy, 1일 2회, 주 10회 총 7200 cGy)를 시행하였다. 중앙 추적 기간은 보통 분할 방사선 치료군과 과분할 방사선 치료군에서 각각 36개월과 10개월이었다. 20예의 환자중 4예에서는 치료전 병리학적 진단을 얻을 수 있었다. 이중 3예는 저분화 성상 세포종양 이었고 1예는 미분화 성상 세포종양이었다. 전체 대상환자의 실제 2년 생존율은 30%이었다. 예후인자로 나이, 증상 발현기간, 종양 형태 등을 분석해 보았는데, 증상 발현기간이 긴 환자에서 짧은 환자보다 예후가 좋았고, 성인에서 소아보다 예후가 좋았다. 종양 형태간에는 차이가 없었다. 보통 분할 방사선 치료군보다 과분할 방사선 치료군에서 초기 임상적 치료 반응이 좋았다. 보통 분할 방사선 치료군과 과분할 방사선치료군을 비교하는 것은 환자의 숫자가 적고, 과분할 방사선치료군의 추적 기간이 짧아 어려웠다.
본 논문에서는 복잡 배경으로부터 임의의 다중물체를 효과적으로 검출함과 동시에 고속 분할할 수 있는 문맥자유 마커제어 분수계 변환 (context-free marker controlled watershed transform)을 제안하였다. 먼저 잡음에 강건한 주목 연산자 (attention operator)를 써서 복잡 배경 속의 여러 물체 별로 그 위치를 검출하여 문맥자유 마커를 추출하고, 이를 마커로 한정된 레이블링 (marker constrained labeling)을 하여 최소값 부과과정이 필요 없는 문맥자유 마커제어 분수계 변환을 제안함으로써 과분할없이 신속하게 분할할 수 있도록 하였다. 다중 물체가 포함된 복잡 영상에 적용 실험하여, 대상 물체에 대한 사전정보 없이도 과분할과 처리시간을 대폭 줄여 효과적으로 다중 물체를 검출함과 동시에 고속 분할이 가능함을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 Watershed변환을 이용하여 영상을 분할할 때 과분할되는 문제점을 해결하기 위하여 영상의 경계를 강화하고 작은 지역 최소들을 효과적 제거하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상속의 양자화와 노이즈에 의한 에러를 제거하는 영상필터링 단계와 제안된 방법에 의해 CERM변환을 수행하는 영상재구성단계 그리고 Watershed변환을 수행하여 영상을 분할하는 단계로 구성되어 있다. 제안된 방법으로 영상을 분할해본 결과 과분할을 효과적으로 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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