컴퓨터 비젼 분야에서 이미지 세그멘테이션은 객체 분리, 객체 추적, 의학 영상처리 등 다양한 분야에서 사용된다. 이전의 이미지 세그멘테이션은 사람의 개입이 없이 정확한 객체를 분리하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문은 인접한 슈퍼픽셀을 트리를 활용하여 개층적으로 슈퍼픽셀을 통합하는 새로운 세그멘테이션 방법을 소개한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 기존의 슈퍼 픽셀 알고리즘을 사용하여, 각 슈퍼픽셀의 센터를 노드로 설정하고 들로네 삼각화를 수행한다. 각각의 인접한 노드는 순차적으로 유사도 측정하여 슈퍼픽셀을 통합한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 과분할 세그멘테이션을 제거하였으며 영상의 중요한 정보를 잘 보존하는 것을 확인하였다.
세포의 흥분성과 막전위의 조절에 있어서 $K^{+}$ channel의 역할이 크다는 사실이 인정 됨으로서 (Rudy, 1988) $K^{+}$ channel 개방 약물의 약리학적 연구와 임상적 응용에 대한 관심은 높아졌다. Cromakalim, nicorandil 및 pinacidil등이 혈관 평활근을 특히 예민하게 이완시킨다. 작용기전으로서는 세포의 원형질 막을 통한 $K^{+}$ 전도의 항진과 $K^{+}$ outward current의 증가가 막 과분극을 일으킨다. 이러한 결과는 막흥분에 의한 voltage-dependent $Ca^{++}$ channel을 닫게하고 세포내 free $Ca^{++}$의 농도를 감소시켜 혈관의 흥분성과 수축력의 감소를 야기하여 근이완을 야기한다. 한편, 평활근 세포막의 $Na^{+}$-$K^{+}$ ATPase도 활성화하면 electrogenic pump를 가동하여 막 과분극을 일으키고 막 흥분성을 저하시킨다. $Na^{+}$-$K^{+}$ pump는 세포 바깥의 $K^{+}$과 세포안의 $Na^{+}$농도에 의하여 활성화한다.
워터쉐드 알고리즘에 의해 과분할 된 영상은 이후 영상의 이해 및 분석 작업의 편의성을 위하여 영역 병합 작업이 필요하다. 본 논문에서는 유사한 색상을 갖는 영역의 경계선을 보다 잘 유지할 수 있도록 통합 비유사도를 정의하고, 이를 이용한 영역 병합 방법을 제안한다. 통합 비유사도는 영역의 색상 정보, 인접한 두 영역 사이의 평균 그래디언트 값 정보, 두 영역 사이의 인접한 픽셀 수 정보를 이용하여 정의된다. 영역 병합과정에서는 영역 면적의 크기와 영역간 통합 비유사도를 고려한 3 단계 영역 병합 방법을 수행한다. 자연 영상에 대한 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 경계선 정보를 보다 잘 유지하고 사람이 느끼기에 보다 정확한 영역 병합 결과를 나타냄을 확인하였다.
본 논문은 칼라 성분들간의 차분 영상과 휘도 영상을 이용하여 산출한 색차 휘도합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행하여 객체의 형상 정보를 추출함으로써 분할 특성을 개선한 블록 기반 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정하화된 색차합 영상의 하위 6비트를 결합하여 색차 휘도합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 색차 휘도합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 자연스러운 형상 정보를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방범은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있으나, 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성온 갖는 영상들에 전역적인 파라미터들사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, 색차 휘도합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.
목적: Guinea pig heart의 ATP sensitive $K^{+}$ channel xenopus oocyte에 발현시켜 연구하고져 본 실험을 행하였다. 실험방법: 기니픽 심장으로부터 ,RNA를 분리하여 50ng/$\mu$l의 농도로 50nl를 xenopusdp 주입하였다. Xenpus oocyte에서 conventional electrode를 이용 막전휘를 측정하였고, pH selective 미세전극으로 세포내 pH를 측정하였다. 막전위에 미치는 potassium channel opener, blocker, KCN의 작용을 관찰하였다. 결과: 기니픽 심장 mRNA를 주입하거나 주입하지 않은 xenopus oocyte에서 $K^{+}$channel opener인 cromakalin, RP49356등은 과분극을 일으키지 못하였다. 그러나 세포내 ATP 감소제인 KCN은 농도 의존적으로 과분극을 일으켰으나 ,glibenclamide에 의해 차단되는 않았다. mRNA를 주입한 oocyte에서 Na-H 자극제인 NH$_4$Cl은 pH 변동을 일으켜 NA-H exchange를 expression 시켰다. 결론: Xenopus oocyte는 cromakalin등에 의해 open되는 $K^{+}$channel 은 없었고, 기니픽 심근의 ATP sensitive $K^{+}$channel로 expression 되지 않았으나 Na-H exchange 는 expression 됨을 알 수 있었다. KCN으로 open 되는 $K^{+}$channel이 있었으나 glibenclamide에는 차단되지 않는 channel이였다.
본 논문에서는 동영상을 시공간적 중요도 기반으로 요약하는 기법을 제안한다. 동영상 내에서 각 프레임의 중요도를 평가하여 높은 우선순위를 가지는 구간들의 집합으로 요약을 수행한다. 화면내의 얼굴면적의 비율, 영상의 복잡도를 통하여 각 프레임이 가지는 공간적 중요도를 분석하고 인접한 프레임간의 비교를 통해 밝기 히스토그램과 움직임(motion)의 양을 추정함으로써 시간적 중요도를 구한다. 에지 보존 스무딩 필터를 밝기 히스토그램에 적용하여 장면 전환을 검출한다. 분리된 장면들로 과분할 구조를 가지는 계층적 트리를 생성하여 사용자가 요구한 재생길이를 가지는 동영상을 자동으로 저작한다. 본 논문에서는 동영상 분석 및 저작을 제한적인 환경인 스마트폰에서 효과적으로 작동하도록 구현 및 최적화를 수행하였다.
본 논문에서 우리는 도로 영역과 하늘 영역, 그리고 도로와 하늘이 아닌 나머지 영역으로 분할하기 위해 동적인(dynamic) 패턴을 이용한 적응적인(adaptive) 병합 방법을 제안한다. 원본영상에서 Mean Shift 알고리즘과 라벨링(Labeling)을 수행하고 영역을 과분할 한다. 컬러에 의해서 도로와 하늘영역이 검출되지 못하는 영역을 위해서 도로 영역과 하늘 영역에서 동적인 패턴 추출한 후 매칭을 통해 유사 영역을 병합한다. 이것은 도로와 하늘의 정보를 현재 환경에서 적응적으로 추출하는 방법이다. 실험에서 정적인(static) 패턴을 사용해서 병합하는 방법과 동적인 패턴을 사용해서 병합하는 방법을 비교하였다. 그 결과, 동적인 패턴을 사용하였을 때 8.12%의 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 워터쉐드 변환을 이용하여 3차원 얼굴 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 워터쉐드 변환으로 분할된 각각의 영역으로부터 얼굴의 특징점들을 추출하고 MPEG-4에서 정의해놓은 FDP(Facial Definition Parameter)를 기반으로 얼굴 메쉬모델을 생성한다. 워터쉐드 변환시 발생하는 영역 기반의 과분할 결과에서 얻어지는 정확한 정보와 MPEG-4의 FDP를 기반으로 한 Candide Model을 이용함으로써 매우 간편하게 3D 얼굴 모델을 생성할 수 있고 영상 압축 및 전송에 매우 효율적으로 이용될 수 있다.
본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라 영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경계선 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 칼라 영상을 과분할 한다. 그리고 영역 간의 색상 차를 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험결과에서 제안된 칼라 영상 분할 기법은 다양한 칼라 영상에 대하여 적은 개수의 영역으로 동일한 색상을 가지는 영역의 경계선을 유지하는 효율적인 분할을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 칼라맵 인덱스와 Hue 정보를 이용하여 반복적 병합을 통해 분할하는 칼라 영상 분할 방법을 제안하였다. 먼저 영상을 벡터 양자화 한 후 양자화 칼라맵 인덱스를 이용해 초기 영역을 설정한다. 초기 영역으로 선택된 영역들은 Hue 정보를 이용하여 영역을 병합하였고 그 후 미소영역을 병합하였다. 이때 반복처리로 인해 수행시간이 많이 소요되는 것을 개선하기 위해 Hue 정보를 이용한 영역 병합 처리에서 두 개의 테이블을 이용하여 속도를 개선하였다. 후처리에서는 과분할된 영역을 제거하기 위해 RGB 칼라 성분의 유클리디언 거리를 이용하여 주변유사 영역에 병합하였다. 제안 방법은 다수의 칼라 영상에 적용하여 좋은 분할 결과와 빠른 처리속도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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