• 한국방사선학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.937-946
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• 2020

격자간섭계는 한 위상 물체에 의한 파두의 굴절변화로 인해 그 물체에 대한 미분 위상 영상을 제공하며, 이 미분 위상 영상은 위상 영상으로 전환되어야 할 필요가 있다. 미분 위상차 영상으로부터 위상차 영상을 얻기 위한 선적분 과정은 노이즈를 축적하고 줄무늬 아티팩트를 생성한다. 줄무늬 아티팩트는 선적분이 수행된 위상차 영상에서 적분 방향으로 노이즈와 왜곡이 증가한다. 이 연구에서는 이러한 아티팩트를 줄이기 위해 몇 가지 기계 학습 방법들을 구성하고 비교하였다. 기계 학습 방법들은 상호비교를 위하여 시뮬레이션 된 수치 팬텀과 엑스선 및 중성자 격자 간섭계로부터 얻어진 실험 데이터에 적용되었다. 그 결과 웨이블릿 전처리와 기계 학습 방법(WCNN)의 조합이 가장 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.592-594
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• 2003

이 논문에서는 wavelet과 sobel filter를 사용하여 영상의 객관적인 평가 점수를 계산하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 orthogonal wavelet 변환을 기초로 하고 있으며 원본 영상과 처리된 영상 데이터가 모두 가용하다는 것을 전제로 한다. Wavelet을 이용해 주파수에 따라 분할된 영상 정보를 이용해 각각의 부영역 별 차영상을 획득하고 이 획득된 영상의 에너지를 이용해 화질 평가 수치를 계산한다. 부영역 별로 획득된 영상은 일정한 크기의 블록으로 분할되어 동일한 블록 내에서 가용한 영상의 특징에 관한 정보(contrast, edge 영역의 분포 정도) 벡터와 내적하여 새로운 특징 벡터로 사용되고, 이 특징 벡터의 가중치를 최적화하여 높은 상관도의 화질평가 점수를 산출하게 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.458-462
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• 2010

본 논문은 X-선 혈관조영영상에서 기울기 정보 및 최대 빈도수를 이용한 카테터 자동 분할 방법을 제안한다. 제안방법은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 분할하고자 하는 카테터 관심영역을 설정하고, 영상의 대조대비를 높이기 위한 밝기값 스트레칭을 수행한다. 둘째, 카테터 후보 경계점을 추출하기 위하여 카테터 방향을 고려한 경계 강조 마스크를 영상에 적용한다. 셋째, 카테터 후보 경계점에서 기울기가 크고 최대 빈도수 직경을 갖는 카테터 경계점을 추출하고 이들을 선형 보간하여 최종 카테터 경계를 분할한다. 제안 방법의 평가를 위하여 육안 평가 및 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 중복 영역 비율과 평균 거리 차이를 측정한 정확성 평가를 수행하였고, 수행시간을 측정하였다. 실험결과 중복 영역 비율은 93.9%${\pm}$2.7%, 평균 거리 차이는 0.116-픽셀, 수행시간은 평균 0.011초로 측정되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1075-1085
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• 2012

영상분할은 의료 임상연구에서 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 특히 뇌 MRI영상에서 해마의 위축은 알츠하이머병 진행과정의 초기 특정 표지자로서 해마의 볼륨은 초기 알츠하이머병의 임상적 진단에 도움이 된다. 정확한 볼륨 측정에 있어서 해마 영역의 분할은 중요한 역할을 한다. 하지만 MRI 영상에서 해마영역은 낮은 대조도, 낮은 신호 대 잡음 비율, 불연속성 경계의 특징을 보이며, 이러한 특징들은 MRI 영상에서 해마의 정확한 분할을 어렵게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 전처리 과정으로 실험영상에서 관심영역을 선택한 후 반전영상과 원본영상과의 차영상 대조도를 향상시킨 후 비등방성 확산(Anisotropic diffusion) 필터링, 가우시안(Gaussian) 필터링을 수행하였다. 마지막으로 두 개의 레벨 셋(Level Set)기반의 동적 윤곽선(Active Contour) 모델을 결합하여 해마를 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 해마분할방법의 유효성을 다양한 방법으로 평가한 결과 제안된 해마분할방법은 분할 속도와 정확도 면에서 뚜렷하게 개선이 되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안된 방법이 해마와 같은 특징을 가진 영역을 분할하는데 적합하다고 할 수 있다. 향후 다른 연구 기법들과 결합할 경우 더욱 잠재성이 증대될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.703-705
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• 2005

본 논문에서는 기울기 크기 기반의 3차원 영역확장 알고리즘을 사용하여 small animal PET(Positron Emission Tomography) 영상으로부터 종양을 분할하는 연구를 수행하였다. 픽셀 값의 범위가 다양하고 저해상도의 특성을 갖는 PET영상으로부터 대상영역을 정확하게 분할하기 위해서 전처리(preprocessing)과정으로 영상 픽셀값의 분포를 펼쳐줌으로써 영상의 가시화를 높이는 히스토그램 스트레칭(histogram stretching) 기법을 적용하고 대상영역과 픽셀값이 유사한 인접영역과의 경계를 찾기 위해 가우시안의 1차 미분 함수를 사용하여 계산된 기울기 크기(gradient magnitude) 기반의 3차원 영역확장(region growing) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 동질성 기준의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 일반적인 영역확장의 단점을 보완하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권5호
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• pp.518-528
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• 2001

본 논문에서는 먼저 영역 기반 부호화를 위한 새로운 결합 분할 척도를 정의하고 이를 이용한 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 결합 분할 척도는 기존의 밝기 분할 척도, 움직임 분할 척도 및 제안한 변화 검출기로부터 정의되는 변화 분할 척도의 가중 합으로 구성된다. 변화 분할 척도는 기존의 변화 검출기의 결과 영상에 포함되어있는 많은 부정확한 요소들을 제거하기 위하여 수리 형태학에 기반한 녹임 필터링된 영상으로부터 한 화소와 이와 인접한 화소간의 변화 차의 절대값으로 정의된다. 변화 분할 척도는 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 정차한 분할을 하는데 있어서 효과적인 분할 척도로 사용될 수 있다. 그러므로 제안한 결합 분할 척도는 영역 기반 영상압축의 영상 분할과정에서 추정된 움직임 정보가 부정확하고, 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 경계 부분에서의 밝기가 유사하더라도 이들간의 경계를 정확히 분할할 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권1호
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• pp.30-38
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• 2003

본 논문은 비디오 영상에서 움직이는 물체를 분할하는 방법을 제안한다. 물체들의 크기가 작거나 서로 겹쳐있을 경우(occlusion), 또는 잡음이 많은 경우에도 안정적인 이 방법은 움직임 검출(motion detection)과 움직임 분할(motion segmentation) 두 단계로 구성되어 있다. 움직임 검출을 하기 위하여 인접 영상간의 차영상(difference image) 분석을 통해 움직임이 있는 부분을 추출하며, 이때 적응적 임계치 방법을 이용하여 빛의 변화나 노이즈가 포함된 환경에서도 안정적으로 추출한다. 움직임 분할 단계에서는 움직임이 검출된 부분을 초기영역으로 분할 한 뒤, 이 영역들의 모션정보에 따라 이웃 한 영역들을 병합함으로써 독립적으로 움직이는 물체를 분할한다. 이러한 방법은 검출된 영역에 대해서만 움직임 분할을 함으로 많은 계산효과를 얻을 수 있으며 실제 도로영상에서 제안된 방법을 실험해본 결과 비디오 감시시스템에 적합함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.205-210
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• 2008

본 논문에서는 잡음에 의해 손상된 텍스트 영상으로부터 복원 및 분할을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 영역의 복원을 위하여 색상 및 비색상 성분을 2차 대칭 스틱 텐서로 표현하고 보팅 기반의 손상된 영역을 복원하였으며, 마지막으로 클러스터링 방법에 의해 분할을 수행한다. 먼저 우리는 제안된 색상 선택함수에 의해 잡음에 강건한 색상과 비색상 성분을 선택한다. 두 번째 단계에서는 각각의 선택된 특징 벡터들은 스틱 텐서로 표현하였으며 제한된 보팅 커널의 필드내에서 이웃하는 보터들과 통신을 통하여 새롭게 정의된다. 따라서 2차 보팅 후 각각의 스틱 텐서는 이웃하는 텐서와 같은 특성을 가지며 손상된 영역들을 복원할 수 있다. 마지막으로 복원된 영상의 성능을 평가하기 위하여 적응적 평균 이동 알고리즘과 클러스터링 알고리즘을 이용하여 영상 분할을 수행하였다. 실험에서 제안된 방법은 전체적인 처리과정을 자동적으로 수행 가능하였으며 배경 및 객체의 영역에서 효율적인 복원 및 분할을 수행할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.123-130
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• 2000

본 논문은 고정된 카메라에서 얻어진 연속 영상으로부터 능동 윤곽선 모델을 이용하여 이동 물체의 윤곽선을 추출하는 방법을 제안한다. 주위 환경 변화에 강인한 처리를 위해 적응 배경 모델을 사용하였다. 물체 분할 모델은 얻어진 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 분할하며, 형태학적 필터에 의하여 이동 물체의 경계 부분에서 발생하는 잡음을 제거하였다 분할된 이동 물체 윤곽선은 능동 윤곽선 모델을 이용하여 보다 정확한 이동 물체의 경계를 추출한다. 제안한 방법을 사용하여 도로 영상에서 실험한 결과를 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.146-155
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• 1997

본 논문은 MPEG-4와 같이 객체 및 내용 기반 영상 부호화에 필요한 동영상의 자동 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 통계적 가설 검증(statistical hypothesis test)을 사용하여 영상 시퀀스내에 포함된 비디오 객체들(video objects)을 움직임 물체(moving objects)와 배경 (background)으로 자동 분할하는 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 기존 방법들이 두 개의 연속된 영상을 사용하는 반면에, 제안된 방법은 3개의 연속된 영상을 사용하여, 2개의 차영상의 평균값을 비교하여 가설검증을 행함으로써 잡음에 강한 특성을 나타낸다. 그리고 제안된 방법은 기존 방법과는 달리 참분산(true variance)을 사전에 알고 있을 필요가 없는 장점을 갖고 있다[18]. 또한 시간정보만을 이용한 변화 검출 방법의 문제점인 불규칙하고 부정확한 영역의 경계를 공간정보를 이용하여 보정하는 새로운 방법을 제안한다. 시험 결과에서 주어진 것처럼 제안된 시공간정보를 이용한 영상 분할 알고리즘이 시각적으로 의미있는 분할 결과를 제공함을 알 수 있고, 정확한 영역 경계를 추출할 수 있기 때문에 MPEG-4와 같은 객체 기반 영상 부호화에 적용할 경우에 영역 경계에서 상당히 우수한 재생 화질을 얻을 수 있다.