조직병리에서 전체 슬라이드 영상의 정확한 분할은 질병 진단과 치료 계획에 매우 중요한 작업이다. 그러나 전체 슬라이드 영상은 크기가 크고 조직의 형태, 염색 및 촬영 조건이 다양하기 때문에 기존의 자동 영상 분할 알고리즘을 항상 적용하는 것은 어렵다. 최근 인간의 전문 지식과 알고리즘을 결합한 대화형 영상 분할 기술의 발전은 전체 슬라이드 영상 분할의 효율 성과 정확성을 개선할 수 있는 가능성을 보여주었다. 그러나 이러한 접근 방식은 동시에 어려운 과제를 제기하기도 했다. 본 논문에서는 다중 해상도 전체 슬라이드 영상을 활용하는 새로운 대화형 분할 방법인 ZoomISEG를 제안한다. 기존의 단일 스케일 방법과의 비교 및 ablation study를 통해 제안된 방법의 효율성과 성능을 입증한다. 실험 결과, 제안된 방법은 사람의 개입을 줄이면서도 최고 해상도 데이터를 사용하는 방식에 필적하는 정확도를 달성함을 확인했다.
영상분할이란 영상내의 이미지 상의 특정한 의미가 있는 영역으로 나누는 영상처리 방법을 일컫는다. 이미지 합성이나 분석을 위해서는 구분된 영역이 최대한 인간이 의미를 부여할 수 있는 물체를 나타내는 것이 바람직하나, 현재의 컴퓨터에의한 자동 영상이해 기법으로는 그 학문적 및 기술적인 한계로 인하여 영역의 분할이 수치적인 의미 이상을 가지게하기 어렵다. 따라서, 사용자가 결정적인 물체 경계의 정보를 제공하고 그에 기반하여 처리하는 HCI(Human Computer Interaction)개념을 도입하면 효과적인 결과를 얻을 수 있다. 기존의 "지능형 가위" (Intelligent Scissors)나 스네이크 (Snake) 방법 등에서도 사용자의 입력이 결과에 결정적인 역할을 하는 것을 보여준다 [1][2]. 본 논문은 기존의 방법에 비하여 미세한 영역의 경계를 추출 및 추적을 향상할 수 있는 효율적인 대화형 영상분할 기법을 제안한다. 제시된 방법은 지능형 가위의 개념에 일부 기반하나 안정된 경계선 추출을 위하여 이미 영상처리분야에서 확립된 캐니 경계 검출법(Canny Edge Detector)을 사용한다. 그리고 캐니 경계 검출법으로 잘 탐지되지 않는 경계선 부분에 대한 검출을 위하여 경계 "재봉법"(Sewing Method)을 제시하였으며, 작업 효과와 효율을 증진 시키기 위하여 인접 화소들을 검색하는 순서와 검색 대상 화소를 지정하는 5-방향 경계 추적 방법(5-Direction Edge-Following Method)을 제안하였다.
통방융합으로 인한 데이터 방송이 상용화됨에 따라 멀티미디어 객체에 대한 다양한 부가 정보를 제공하는 대화형 멀티미디어 방송 서비스가 가능하게 되었다. 대화형 멀티미디어 방송의 중요한 요소 중 하나는 방송 제공자와 시청자와의 데이터 상호 운용성이다. 상호 운용성이 높을수록 사용자의 요청이 있을때 즉각적으로 시청자 관심 객체에 대한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 대화형 멀티미디어 방송의 상호 운용성을 높이기 위한 객체 저장 방법을 제안한다. 제안 방법은 객체의 마스크 영상에서 객체 영역을 균등 분할하고, 각 영역에 대하여 객체정보 포함 최소 비율 검사를 통해 저장 영역을 비트합 형태로 군집화하여 저장한다. 그리고 실험을 통하여, 제안하는 방법이 기존의 대화형 멀티미디어 방송에 비하여 객체영역 정보 저장을 위한 공간 사용을 줄임으로써 보다 효율적임을 확인한다.
본 논문에서는 사용자가 뉴스나 스포츠 중계 등의 라이브 방송을 제외한 녹화방송 프로그램 및 VoD콘텐츠를 시청하는 중에 화면 상의 상품에 대한 관심이 유발되었을 때, 객체의 좌표정보를 통해 사용자의 입력을 받아 객체의 부가정보를 실시간 검색하고 부가정보 데이터를 생성하는 방법을 통해 사용자에게 해당 객체의 부가 정보를 제공하는 방법을 제안한다.
색상 양자화는 각 픽셀의 색을 가장 가까운 대표색으로 치환함으로써 결과 영상을 단일 색상 영역들로 분할한다. 따라서 색상 양자화된 영상에서는 연속적이며 세부적인 색상 변화가 사라지게 된다. 본 논문에서는 색상 양자화 방법에 대한 선행 지식 없이 이러한 색상 변화를 자동으로 또는 대화적으로 복구하는 새로운 영상 역양자화 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 입력 영상의 단일 색상 영역들 중에서 어떤 영역들끼리 결과 영상에서 연속적인 색상 변화를 가져야 할 것인지 식별한 후, 대표색을 유지하면서 이음새 없이 매끄럽게 연결한다. 또한, 대화형 브러시를 이용하여 어떤 영역들을 매끄럽게 연결할 것인지 또는 분리할 것인지 추가적으로 명시할 수 있게 한다. 사진, 만화, 예술적 삽화 등의 다양한 예제에 대한 실험을 통하여 제안한 영상 역양자화 기법의 유용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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