• Title/Summary/Keyword: 영상 신호 처리

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The Optimal Signal Intensity according to Image Scale Reset of MRI (자기공명영상의 image scale 재설정에 따른 최적의 영상신호 표준화)

  • Lee, Ho-Beom;Choi, Kwan-Woo;Son, Soon-Yong
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.17 no.12
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    • pp.266-271
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    • 2017
  • In this study, we tried to improve the reproducibility of signal intensity by applying DOTS method. The study was conducted on 30 patients who had undergone hepatic screening because of poor reproducibility and decreased signal intensity. The images were acquired before and after injection of contrast media and then post-processed by DOTS methods. Signal intensity was compared and evaluated. The results showed that the signal intensity of the images was 183.3% ($1038.0{\pm}70.7$ before application, $2940.7{\pm}179.6$ after application) and 1118.4% ($444.1{\pm}92.4$, $5410.5{\pm}168.4$ after application). This is a significant improvement in the fact that the reproducibility of MRI) was changed by the DOTS method, which is a post-processing method.

An Automatic Extraction Method of Glomerulus Region from Human Renal Tissue Image (신장조직영상에서 사구체 영역의 자동 추출법)

  • Kim, Eung-Kyeu;Lee, Choong-Ho
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2006.06a
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    • pp.21-24
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    • 2006
  • 본 논문에서는 신장조직 영상에서 사구체 영역을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장 검사를 자동화하기 위한 첫 번째 단계이다. 그러나 사구체 영역을 단순한 2치화 방법으로 직접 추출함은 어려운 일이다. 이에 본 연구자들은 우선, 가우스 함수에 의한 원영상의 빛바랜 영상을 동적인 임계값으로 사용함으로써 원영상을 2치화한다. 다음으로, 획득한 영상으로부터 간단한 영상처리 기법에 의한 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다. 그 다음으로 사구체 영역의 경계 에지를 판별함으로써 사구체 영역을 추출하였다. 이 방법은 다수의 샘플에 적용해서 유효성을 확인한 바 양호한 결과를 얻을 수 있었다.

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Motion Detection Method For Nonstationary Video Sequences (동영상에서 물체의 움직임 검출 방법)

  • 이연철;김은이;황상원;김항준
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2000.12a
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    • pp.137-140
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    • 2000
  • 본 논문에서는 카메라의 움직임이 있는 비디오 영상에서 물체의 움직임을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 입력 영상에서 카메라의 움직임이 있을 경우, 이를 제거하기 위해 카메라의 움직임을 추정, 보상한다. 보상된 영상에서 적응적 임계값을 사용하여 물체의 움직임을 검출한다. 제안된 방법은 카메라의 움직임이 있는 비디오 영상뿐만 아니라, 시간에 따라 조명이 변하거나 잡음이 포함된 비디오 영상에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있다.

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Simulation of Traffic Signal Control with Adaptive Priority Order through Object Extraction in Images (영상에서 객체 추출을 통한 적응형 통행 우선순위 교통신호 제어 시뮬레이션)

  • Youn, Jae-Hong;Ji, Yoo-Kang
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.11 no.8
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    • pp.1051-1058
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    • 2008
  • The advancement of technology for image processing and communications makes it possible for current traffic signal controllers and vehicle detection technology to make both emergency vehicle preemption and transit priority strategies as a part of integrated system. Present]y traffic signal control in crosswalk is controlled by fixed signals. The signal control keeps regular signals traffic even with no traffic, when there is traffic, should wait until the signal is given. Waiting time causes the risk of traffic accidents and traffic congestion in accordance with signal violation. To help reduce the risk of accidents and congestion, this paper explains traffic signal control system for the adaptive priority order so that signal may be preferentially given in accordance with the situation of site through the object detect images.

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Screen Partition Scalable Video Coding Method Using Multi Processor (멀티프로세서를 이용한 화면분할 방식의 Scalable Video Coding)

  • Kim, Jae-Gon;Cho, Jun-Dong
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.443-444
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    • 2007
  • 본 연구에 따른 영상 신호의 처리 방법은, 하나의 화면을 중요도에 따라 복수의 영역들로 분할하는 단계 그리고 분할된 화면들 각각에 대응하는 영상 신호를 서로 다른 프레임을 (Frame-rate)로 디코딩하는 단계를 포함한다. 상술한 영상 신호의 처리 방법에 따라 시야에서 민감한 화면만을 인코딩한 최대 화질로 재생하고 덜 민감한 화면 영역은 상대적으로 낮은 화질로 재생하여 이득을 제공할 수 있다.

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A study on vehicle tracking under various weather conditions (다양한 일기 조건하에서의 차량 추적)

  • 송홍섭;소영성
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2003.06a
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    • pp.30-33
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    • 2003
  • 영상 검지기를 통한 차량 탐지 방법은 날씨와 같은 환경에 민감하게 반응하여 차량의 미탐지 및 오탐지가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해 다양한 일기조건하에서 차량 추적 방법에 대해 제안한다. 다양한 일기 조건하에서의 차량 추적은 눈, 비, 안개 환경에서 각 날씨의 특징을 분석, 반영하여 차량을 탐지하고 추적한다. 눈이 내리는 환경에서는 눈이 카메라 가까이에서 차량 blob으로 잘못 탐지되는 blob을 제거하기 위해 카메라와의 거리에 따른 실제 크기를 구하는 size filtering 방법을 사용한다. 비, 안개 환경에서는 흐릿해진 영상 때문에 차량이 교통신호등에 의해 차량 정체시 여러 차량이 하나의 blob으로 탐지되는 문제점을 해결하기 위해 이전 영상에서의 차량 위치 정보를 이용한 재 blob화 방법을 사용한다.

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Brain Trouble Detection of MRI Image using Markov Random Field (마르코프 랜덤 필드를 이용한 자기 공명 영상의 뇌질환 검출)

  • 조상현;염동훈;김태형;김두영
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2003.06a
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    • pp.1-5
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    • 2003
  • 의료영상의 분할은 의료영상을 컴퓨터 진단 및 가시화에 필요한 같은 성질을 가진 여러 조직으로 나누어주는 방법이다. 즉 입력되어진 영상을 처리하여 유사한 화소들의 집합인 영역들로 화소들을 구분하는 작업이며 영상분할의 결과는 영상인식의 정확성에 큰 영향을 미친다. MRI(Magnetic Resonance Imaging)으로부터 정상적인 세포조직 또는 뇌종양과 같은 비정상적인 세포조직의 가시화와 분석을 위해서는 대상 세포조직의 적절한 분류를 필요로 한다. 하지만 기존의 영역 검출 방법으로는 잡음이 섞여 있는 영상에서 여러 가지의 처리과정(주로 잡음 제거)이 필수적이고 그런 과정으로 인해 정확한 영역 검출이 힘들게 된다. 이에 잡음이 있더라도 이를 제거하기 위한 처리가 필요 없이 영역기반으로 필요한 파라미터의 추정을 통한 MRF(Markov Random Field)를 이용하여 보다 효율적이고 정확하게 MRI에서 질환 영역을 검출할 수 있다.

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Developement of Bio-Signal Measurement S/W using Skin Image (피부 영상을 이용한 생체신호 측정 S/W 개발)

  • Park, Jin-Soo;Hong, Kwang-seock
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.551-552
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    • 2021
  • 본 논문에서는 촬영한 피부 영상(얼굴, 손 등)을 이용한 생체신호(맥박, 호흡, 혈압, 체온 등) 측정 S/W 기술을 제안한다. 기존의 생체신호 측정 기술은 다양한 센서(PPG, 압력 센서, 혈압계, 체온계 등)가 탑재된 측정 장치를 이용하여 상태를 측정하고 이를 진단하는 연구들이 진행되어 왔다. 각 각의 생체신호를 측정하기 위해서는 별도로 구비된 측정 장치들을 이용하여 개별적으로 생체신호를 측정하고 확인하여야 한다. 제안된 기술은 스마트 디바이스에 생체신호 측정 S/W의 설치만으로 카메라로 촬영한 피부 영상의 피부 관심 영역에서 계산된 색상 데이터를 이용하여 다양한 생체신호를 언제 어디서나 실시간으로 측정할 수 있으며, 생체신호 측정 성능 평가 결과 맥박수 2.63%, 호흡수 5.98%, 이완기 혈압 2.48%, 수축기 혈압 5.23% 및 체온 0.25%의 오차율이 계산되었다.

A Background Image Generation Method for Complex Intersections (복잡한 교차로에서 배경영상 생성 방법)

  • 권영탁;김윤진;소영성
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2000.08a
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    • pp.197-200
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    • 2000
  • 본 논문에서는 교통정보 수집용 영상검지기를 위한 실제 교차로 상황에 잘 맞는 배경영상 생성 방법을 제안한다. 교차로 특성상 진행중인 차량 및 신호 대기중인 차량 등 여러 가지 통행패턴이 있을 수 있는데 차량의 움직임 정보를 추출하기 위해 장면차이 방법을 사용한다. 영상열내 차량의 움직임을 관찰하여 배경영상의 생성 과정에 선택적으로 부분 영역을 반영함으로써 보다 좋은 초기 배경영상을 얻을 수 있다. 기존 방법으로 해결하지 못하는 복잡한 상황하에서의 좋은 초기 배경영상을 생성하므로, 차량으로 탐지되지 않는 영상의 부분영역만을 배경생성 과정에 참여시키는 기존의 배경생성 방법에 이 방법을 사용할 경우, 복잡한 상황에서도 견고하게 차량 탐지를 할 수 있는 배경영상을 생성할 수 있다.

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Video Sequence Segmentation using Distributed Genetic Algorithms (분산 유전자 알고리즘을 이용한 동영상 분할)

  • 황상원;김은이;김항준
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2000.08a
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    • pp.317-320
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    • 2000
  • 동영상 분할은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 단계로 많이 연구되고 있다 그러나 동영상 분할은 계산 복잡도에 의해 제약을 받는다. 이를 해결하기 위해, 본 논문은 분산 유전자 알고리즘에 기반한 계산 효율을 높일 수 있는 새로운 동영상 분할 방법을 제안한다. 일반적으로 동영상에서 연속한 두 프레임은 높은 상관관계를 가진다. 따라서, 한 프레임의 분할 결과는 이전 프레임의 분할 결과를 사용해서 연속적으로 얻어진다. 그리고 중복된 계산을 제거하기 위해 움직이는 객체에 대응되는 염색체만을 진화시킨다. 실험 결과는 제안한 방법의 효율성을 보여준다.

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