• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.257-263
• /
• 2004

본 논문은 객체 기반 스테레오 정합에 있어서, 분할영역 내부에 존재하는 단계적인 변위의 변화를 추정할 수 있는 스테레오 정합 알고리즘에 관한 것이다. 우산 분할영역을 효과적으로 표현할 수 있는 복수의 샘플점들을 선정한 다음에 각 샘플점 주위에 인접한 영역 내부의 미소영역을 취하여 스테레오 정합을 수행한다. 이후, 선택된 각 샘플점의 변위에 의한 평면의 방정식을 이용하여 내부 변위들을 보간한다. 제안된 방법에 따르면, 샘플점에서 얻어진 변위 값을 영역내부로 전파시킴으로써 깊이 추정이 단지 특징점들에서만 국한되는 특징 기반 기법의 문제점을 해결할 수 있으며, 또한 분할영역의 외곽선에서 샘플점을 추출함으로써 단순 영역에서의 깊이 추정이 모호하게 되는 영역기반 기법의 문제점을 효과적으로 억제시킬 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제45권1호
• /
• pp.11-24
• /
• 2008

효율적인 저차원의 인덱싱을 제공하기 위해 이미지를 유사한 성질을 갖는 영역으로 나누고, 나누어진 영역에 대해 유사성을 비교하는 영역 기반 이미지 검색이 제안되었다. 그러나 영역 기반 이미지 검색은 이미지를 유사한 영역으로 나누기 위한 이미지 세그멘테이션 기술이 추가적으로 필요하다. 일반적인 칼라 자연 이미지의 경우 다양한 칼라와 질감 성분을 갖는 영역으로 나누는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 자동적인 칼라 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 제안한다. 제안하는 세그멘테이션 방법은 양자화를 통해 칼라수를 줄이고 양자화 된 이미지를 Fisher의 클래스 선형 판별식을 이용하여 이미지의 전체적인 에지를 보여주는 그레이 레벨 이미지를 생성한다. 이렇게 얻은 그레이 레벨 에지 이미지를 지역적 임계치 비교를 통해 이진 에지 이미지로 변환하고 이진 에지의 끊어진 부분을 찾아내어 인접 에지에 연결하여 영역을 생성한다. 마지막으로 나누어진 영역간의 유사성을 비교하고 유사한 영역을 병합하여 최종 세그멘테이션 결과 이미지를 생성한다. 본 논문에서는 세그멘테이션 알고리즘을 이용한 영역 기반 이미지 검색 시스템을 구현하였으며, 다양한 실험에 의하면 제안한 세그멘테이션 방법이 다양한 이미지에 대하여 양질의 세그멘테이션 결과를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.415-425
• /
• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특징을 기반으로 한 내용기반 영상검색 방법에 관해 연구하였다. 기존의 웨이브릿 기반의 방법에서의 문제점인 특징벡터의 크기를 줄이기 위해 웨이브릿 계수의 영역별 에너지 값을 이용하였으며, 대상물의 이동, 회전, 크기 변화에 영향을 받지 않는 모멘트 특성을 이용한 검색방법을 제안하였다. 본 방법은 특징벡터의 크기를 줄이고, 기존의 특징벡터와 비교해서 검색시간을 단축하면서 분류검색의 효율성을 향상시켰다. 영역기반 영상검색 기능을 제공하기 위해 영상분할 방법에 대해 연구하였으며, 불규칙한 광원에 의한 영향을 최소화할 수 있는 영상분할 방법을 제안하였다 영상분할은 영역병합을 이용하였고, 병합후보영역은 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지 값을 이용하여 선정하였다 분할된 영역정보를 이용하여 칼라와 질감, 모양 특징벡터를 구성하여 영역기반 영상검색을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
• /
• pp.63-74
• /
• 2007

간은 인체의 생명을 유지하고 성장할 수 있도록 하는 영양섭취와 매우 밀접한 관계를 가진 중요한 장기이다. 이러한 간의 중요성에도 불구하고 현재 우리나라의 간암 발병률이 세계에서 가장 높은 수치를 기록하고 있으며 이에 따라 간암을 조기 진단하고 예방할 수 있는 방법의 중요성이 확대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 의학적 검사 방법 중 하나인 CT 촬영으로 획득된 조영 증강 CT 영상에서 간 영역과 간 종양 영역을 정확히 검출하고 간 종양의 악성도를 판별할 수 있는 방법을 제안한다. 흉부로부터 5mm 간격으로 약 $40\;{\sim}\;50$장 정도로 촬영한 조영 증강 CT 영상에서 명암도와 명암의 분포도를 이용한 양자화 기법과 장기들의 위치 및 형태학적 특징정보, 그리고 흉부와 복부 양방향으로 인접한 CT 영상들의 정보를 분석하여 간 영역을 검출한다. 간 종양 영역은 과혈관성 종양의 특징을 분석하고 간 영역의 검출 방법에 적용하여 추출한다. 추출된 간 종양 영역은 퍼지 기반 SOM 알고리즘을 제안하여 간 종양의 악성도를 분석하는데 적용한다. 제안된 퍼지 기반 SOM 알고리즘은 SOM의 이웃 반경을 동적으로 조정하는데 퍼지 제어 기법을 적용하여 기존의 SOM 알고리즘보다 종양의 악성 정도를 분류하는 정확성을 개선하였다. 제시된 간 영역과 간 종양 검출 및 분석 방법의 결과와 전문의가 진단한 결과를 비교 분석한 결과, 기존의 간 영역 및 간 종양 영역 검출 방법보다 정확성이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
• /
• pp.178-180
• /
• 2002

최근 종이 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 구축되고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 중요하며 이를 위해 교정 부호의 특성과 텍스트 영역의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
• /
• pp.371-376
• /
• 2002

본 논문은 영역 분할에 기반한 스테레오 정합에 있어서, 분할영역 내부에 존재하는 단계적인 변위의 변화를 추정할 수 있는 스테레오 정합 알고리즘에 관한 것이다. 우선, 분할영역을 효과적으로 표현할 수 있는 복수의 샘플점들을 선정한 다음에 각 샘플점 주위에 인접한 영역 내부의 미소영역을 취하여 스테레오 정함을 수행한다. 이후, 획득된 각 샘플점들의 변위를 이용하여 평면의 방정식을 통해 내부 변위를 보간함으로써 연산 시간을 감축함과 동시에 영역 내부의 단계적인 변위의 변화를 추정할 순 있다. 제안된 방법에 따르면, 분할된 영역을 사용함으로써 분할영역 자체가 구속 조건이 되어 특징 기반 기법들의 단점인 변위 보간의 문제점을 해결할 수 있다. 특히, 복수의 샘플점들 간의 변위차를 이용함으로써 영상 평면에 대해 깊이 방향으로 기울어진 영역 평면에 대한 변위의 기울기를 보간할 수 있음에 기인하여 조밀한 변위 맵을 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
• /
• pp.83-86
• /
• 2012

본 논문에서는 다양한 변이 추정 방식 중 영역기반(Area-based) 알고리듬과 특정기반(Feature-based) 알고리듬을 결합한 하이브리드(Hybrid) 변이추정 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 Features from Accelerated Segment Test(FAST) 코너 점 추출기[2]를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점들의 정보를 이용한 스테레오 정함을 통해 신뢰도 높은 초기 변이지도(Disparity map)를 생생하게 된다. 그러나 생성된 초기 변이지도는 조밀하지 못하므로, 조밀한 변이 지도를 획득하기 위해 특징점이 추출된 영역에 대해서는 추정된 초기 변이 값을 이웃 픽셀과의 색 유사도를 고려하여 전파시키고 특징 점이 추출되지 않은 영역에 대해서는 이진 윈도우(Binary window)를 활용한 영역기반 변이추정 알고리듬[1]을 이용하여 변이 값을 추정한다. 이를 통해, 제안 알고리듬은 특징 기반 알고리듬에서 발생할 수 있는 보간법 문제를 해결함과 동시에 신뢰도가 높은 초기 변이지도를 사용함으로써, 영역 기반 알고리듬의 정합 오차를 줄여 신뢰도 높은 변이지도를 생생할 수 있다. 실험 결과 추정된 초기 변이지도는 ground truth와 비교 시 약 99%이상의 정확도를 보이며, 특징 점이 추출된 영역에서 기존의 영역기반 알고리듬보다 더 정확한 변이 값이 추정되었음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.11-18
• /
• 2019

본 논문에서는 많은 개체와의 충돌 검사를 요구하는 입자 기반 시스템에서 부채꼴 영역의 동적인 변화를 이용하여 효율적으로 충돌 검사를 가속화시킬 수 있는 프레임워크를 제안한다. 입자와 부채꼴 기반의 충돌 영역은 다음 세 가지 조건에 의해 결정된다: 1) 인접 입자의 반경 내에 부채꼴의 위치가 존재하는 경우, 2) 부채꼴 영역 내에 인접 입자의 위치가 존재하는 경우, 3) 부채꼴 영역을 형성하는 두 벡터 사이에 인접 입자가 존재하는 경우. 결과적으로 위 조건들을 모두 만족했을 때 입자와 부채꼴 영역은 충돌되었다고 정의한다. 본 논문에서는 입자의 움직임에 따라 충돌 검사 범위인 부채꼴의 영역을 자동으로 업데이트 한다. 부채꼴 영역의 동적인 변화를 계산하기 위해 입자의 위치와 속도를 기반으로 부채꼴의 방향, 길이, 각도를 조절한다. 최종적으로 계산된 부채꼴 영역 내에 있는 입자들만을 이용하여 충돌 검사를 빠르게 수행한다. 본 연구에서 제안하는 가속화 방법은 트리와 같은 자료구조를 명시적으로 만들지 않고, 닫힌 형태 방정식으로 실행되기 때문에 간단하게 구현되며 모든 결과에서 충돌 검사 성능이 개선되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
• /
• pp.733-735
• /
• 2004

본 논문에서는 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출을 설명한다. 기존의 얼굴 전체 영역을 사용한 검출의 문제점과 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출 방법의 차이점을 제시하며, 얼굴 전체 영역을 사용한 검출 방법에서 해결하기 어려운 문제점을 해결 하고자 한다. 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출 방법은 Support Vector Machines (SVM)을 사용한다. 이 SVM을 사용하여 독립적으로 얼굴 요소를 찾으며, 각각의 얼굴 요소의 위치 정보를 이용한 지식 기반 방법을 이용하여 최종 얼굴 영역을 판별해 낸다 실험 결과에서 알 수 있듯이 얼굴 요소 기반 알고리즘은 얼굴 요소 가려짐 및 얼굴 요소의 유실에 강인함을 볼 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제36권4호
• /
• pp.263-279
• /
• 2009

CBIR(Content-based Image Retrieval) 시스템의 질의 처리에 사용되는 모양 특징은 크게 경계 기반과 영역 기반 등 두 가지로 나눌 수 있다. 경계기반 특징은 간단하지만 영역 기반 특징에 비해 효과적이지 않다. 영역 기반 모양 특징을 사용하는 대부분의 시스템은 먼저 영역을 추출해야 한다. 하지만 기존의 영역 기반 시스템들은 구현이 복잡하고, 특히 정확한 영역 추출이 어려우며 영역 간의 위치적인 관계가 거리 모델(distance model)에 반영되어 있지 않다. 본 논문에서는 Canny 에지 검출과 Hough 변환에 기반하여 목표 내부의 에지를 검출하고, 이와 함께 영역확장을 이용하여 목표 물체 내부의 영역을 정확히 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 영역 간의 인접 관계를 이용한 수정된 IRM(Integrated Region Matching) 기법을 제안하였다. 이는 모양 특징을 이용한 유사성 검색에서 영상 간의 거리 모델로서 사용된다. 그리고 실험을 통해 수정된 IRM 기법과 우리의 영역 추출 기법이 효과적임을 보였다. 실험 결과는 새로운 영역 추출 방법이 기존의 다른 방법보다 훨씬 우수함을 보여준다.