• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2003년도 제8차 학술대회 초록집
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• pp.78-78
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• 2003

목적： 이전에는 손쉽게 구할 수 있는 표준데이터를 가지고 visual human body model을 형성하였다. 주로 팬텀이나, 외국인의 데이터를 가지고 만든 것이기 때문에 우리가 실제 실험에 쓰려면 큰 차이가 있었다. 그래서 본 연구에서는 실제 우리나라 사람 중 동일 인물의 MR와 CT 이미지를 가지고 인체 모델을 만들고자 하였다. 그러기 위해서 먼저 인체의 MR, CT영상에 대한 특징을 분석해야 했고, 이것을 바탕으로 영상 분할(Image Segmentation)을 하였다. 인체 부위에 따라 영상 분할 방법도 그 차이가 있음을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.183-186
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• 2000

영상 분할(image segmentation)은 주어진 영역에서 의미 있는 영역만을 분리해 내는 과정으로 컴퓨터 비젼 분야에 있어 매우 중요한 단계로 취급되어 진다. 본 연구에서는 기존의 영상 분할 알고리즘들의 문제점을 해결하고자 단계적인 marker 영상을 적용한 watershed 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 단계적인 level의 조절에 따라 분할의 정도를 선택할 수 있으며 watershed 알고리즘의 특성인 정확한 물체 검출의 장점들 살릴 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.308-315
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• 2003

본 논문에서는 두 가지 이상의 분할 방법을 혼합하여 분할했을 때, 분할 결과의 정확성이 전체적으로 개선되어지면서 동시에 영역 경계의 각 부분에서도 단일 분할 방법의 결과보다 향상될 수 있는 혼합형 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 다수의 분할 방법을 순차적으로 적용하는데, 한 분할 방법에 의한 결과를 현재 방법과 다음 적용할 방법의 특성을 고려한 평가함수로 분석하여 신뢰도가 높은 부분은 유지하고, 낮은 부분들을 다음 방법들에서 개선한다. 제안된 방법을 Visible human 컬러 영상의 근육을 분할하는데 적용하였고, Balloon 방법, 최소비용경로탐색 방법, 그리고 영역 성장법이 혼합되어 사용되었다. 실험에서 얻어진 최종 분할 결과는 전체적으로 정확성이 개선되었을 뿐만 아니라, 국부적으로도 단일 분할 방법의 결과보다 향상되었음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.297-300
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• 2021

영상 잡음 제거는 잡음으로 저하된 영상으로부터 잡음 없는 영상을 복원하는 기술이다. 최근 영상 처리에 딥러닝을 사용한 학습 기반 방법 중 저수준 컴퓨터 비전 분야에 고수준 영상 정보를 활용하는 접근이 있었다. 본 논문에서는 고수준 영상 정보인 영상 분할 지도를 활용하여 영상 속 가산 백색 잡음 제거 연구를 진행하였다. 잔차 연결을 활용한 구조의 인공신경망 모델에 잡음 영상, 잡음 수준 지도, 영상 분할 지도를 입력으로 넣어 고수준 영상 정보를 활용할 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안한 인공신경망을 Outdoor Scene Dataset과 CBSD68 Dataset에 대해 확인해본 결과, PSNR과 인지적인 측면에서 DnCNN과 FFDNet보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.524-534
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• 1995

영상분할은 주어진 영상을 비슷한 성질을 지니는 영역들로 나누는 과정으로 컴퓨 터 비젼 분야에서 매우 오래 되었으면서도 어려운 문제이다. 지금 까지 많은 영상 분 할 방법들이 개발되었으며, 이러한 영상 분할 방법들을 평가하려는 연구가 계속되고 있으나 영상 분할의 특성상 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 영상 분할 방법을 자 동으로 평가하기 위하여 일반적으로 적용 가능한 평가 기준을 제시한다. 하나의 평가 기준이 가지는 약점을 보완하기 위하여 네 개의 평가기준, 즉 영역 경계선에 존재하 는 화소들의 차이 정도, 영역 경계선과 에지와의 일치 정도, 영역들 간의 유사 정도 및 영역들 간의 차이 정도를 통합한 평가 기준을 제시한다. 실험 결과를 통하여 제안 한 영상 분할 평가 방법이 매우 타당함을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.15-21
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• 2012

초음파 영상 진단 장치에서 획득한 데이터로부터 진단 객체를 추출하기 위한 영상 분할은 질병의 효과적인 진단을 위하여 필수적인 전처리 과정으로 인식되고 있으며, 지금까지 많은 분할 기법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 혈관 초음파 영상의 다양한 응용 및 진단법 개발을 위하여 기초 전처리과정으로서 graph cut 알고리즘에 의한 상호적인 영상분할법을 제시한다. 일반영상 및 혈관 초음파 영상에 대하여 전경(foreground)과 배경(background)의 제약조건을 주고 영상분할 처리하여, 원하는 object에 대한 분할 결과를 얻었다. 향후, 이러한 일련의 처리 과정이 실시간으로 처리되면 새로운 초음파 진단법으로 발전시켜 나갈 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.447-450
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• 2010

하모닉 초음파 영상은 일반 초음파 영상에 비해 조직 간의 영상 대조도와 해상도를 향상 시키고, 경계가 보다 명확하기 때문에 초음파 영상 진단 분야에서 각광받고 있다. 하지만 초음파 영상이 포함하고 있는 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의한 화질 저하는 하모닉 초음파 영상에서도 여전히 문제가 되고 있다. 이러한 스펙클 잡음을 제거하기 위해 많은 스펙클 제거 (despeckling) 방법들이 연구되었으며, 대부분의 방법들이 영상의 시각적 개선에 초점을 두고 있다. 이러한 접근 방법은 잡음개선정도와 영상의 정보 손실의 상반 관계 (trade off)를 갖는다. 한편 병변 분할은 이런 잡음 제거 방법에 따라 다른 분할 성능을 보이게 된다. 따라서 정확한 병변 분할을 위해서는, 스펙클 제거 방법에 따른 병변 분할 성능을 비교하고, 그 결과를 토대로 병변 분할에 효과적인 스펙클 제거 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 유방 하모닉 초음파 영상에서 다양한 스펙클 제거 방법을 사용하여 각각의 필터가 병변 분할 성능에 미치는 영향을 비교해 보았으며, 실험 결과를 바탕으로 유방 병변 분할에 효과적인 전처리 역할을 수행하는 필터에 대해 분석해 보았다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.186-189
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• 2009

본 연구에서는 폭력영상 시청 시 개인의 공격성향에 따른 생체신호(ECG, GSR)의 변화를 분석하였다. 남자 23 명(21.4 세, ${\pm}1.8$ 세)의 피험자의 공격성을 설문지로 측정하였다. 실험은 Rest(15 분), 안정영상 시청(2 분 14 초), 폭력영상 시청(50 초), 안정영상 시청(2 분 14 초)으로 구성되어 있다. 폭력영상은 패싸움·마루타 실험장면을 보여주었으며, 안정영상은 바다·산·계곡 등의 영상을 보여주었다. 폭력영상 시청 시 개인의 공격성향과 ECG 신호 사이의 상관관계는 관찰 할 수 없었으나, GSR 신호와는 음의 상관관계를 관찰 할 수 있었다. 이 결과는 공격성이 높은 사람일수록 폭력영상 시청 시 생체신호 변화가 작을 수 있음을 시사한다.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2003년도 제8차 학술대회 초록집
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• pp.77-77
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• 2003

목적： 한국인의 인체 모델링을 연구하는 과정에서 인체의 부위별로 원하고자하는 부분과 영상 분할 할 수 있는 최적의 영상 분할 알고리듬을 개발하여 3차원 해부학적 영상을 재구현 하는데 그 목적이 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.272-276
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• 2002

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.