• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.165-169
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• 2001

본 논문에서는 텍스쳐가 포함된 칼라 영상으로부터 텍스쳐에 무관하게 영역을 분할할 수 있는 방법을 개발하였다. 빠른 처리를 위해 영상을 블록 단위로 쪼개고 블록의 경계 성분값(H)을 계산하여 영역 분할에 이용할 수 있도록 하였다. M값은 객체의 경계에서는 높은 경계 강도를 갖지만 영역 내부나 텍스쳐 경계에서는 상대적으로 낮은 경계 강도를 갖도록 정의되었다 영상 분할을 위해 M값으로 표현된 M영상으로부터 Watershed를 이용해 경계 위치를 결정하고 닫혀진 형태로 경계가 표현될 수 있도록 하였다. 그런데 Watershed 방법은 과잉 분할 결과를 초래하므로 인접 영역 사이의 공유 경계에 대한 강도와 영역 내부의 칼라 분포 특성을 이용하여 영역을 병합함으로써 객체 경계처럼 중요한 변화가 발생되는 영역 단위의 최종 영상 분할된 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 MPEG4나 내용기반검색을 위한 영역분할에 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.651-654
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• 2000

본 논문에서는 칼라 영역으로 확장된 블록단위 영상분할 알고리듬을 제안한다. 즉, 기존의 휘도 성분을 기반으로 한 블록단위 알고리듬을 HSV 칼라 성분을 기반으로 하는 칼라 영상분할로 확장한다. 기존의 수학적 형태학(mathematical morphology)에 기반한 영상분할기법이나 블록단위 영상분할 기법들이 밝기 정보만을 활용했던 것에 대해 제안된 블록단위 영상분할 기법은 밝기뿐만이 아니라 칼라 성분도 고려하여 영상분할의 정확도를 향상시켰다. 실험의 결과 휘도 성분만을 고려한 영상분할 결과 보다 칼라 성분을 사용한 영상분할의 결과가 더 정확함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.206-208
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• 2000

본 논문은 칼라 정보와 움직임 정보를 이용한 객체 분할 기법의 설계에 대하여 소개한다. 객체 분할 알고리즘은 L*u*v 공간의 칼라 특성과 움직임 특성을 결합하여 설계하였다. 즉 공간 분할은 mean shift 칼라 클러스터링 알고리즘(color clustering algorithm)을 사용하여 중심 칼라 영역에 따라 동일한 칼라 지역으로 통합한다. 시간 분할은 움직임 검출을 위하여 affine six parameter 움직임 모델과 optical flow equation를 이용하여 움직임이 발생한 부분을 검출한다. 다음에 공간 분할과 시간 분할에 따라 결과를 통합하고 MAD(mean absolute difference)를 사용하여 객체를 추출하는 알고리즘을 설계하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.235-238
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• 2001

최근 효과적인 내용기반 영상검색을 위해 특징 추출 방법이 많이 연구되고 있다. 특히 칼라 정보를 이용하여 특징을 얻는 방법은 여러 가지 장점 때문에 많이 사용되고 있다 본 논문에서는 칼라 코렐로그램(color correlogram) 기반의 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이브릿 변환 계수를 사용하여 영상을 복잡한 영역과 그렇지 않은 영역으로 분할하고, 각 영역의 칼라 코렐로그램을 영상의 특징으로 사용해 영상을 검색하는 방법이다. 제안한 방법으로 영상을 검색하는 방법은 기존의 칼라 코렐로그램을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 실험에서 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.648-657
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• 2004

본 논문에서는 특이 칼라 분포에 대한 정보를 활용함으로써 어떠한 사전 지식없이 칼라 영상으로부터 중심 객체를 추출하는 방법에 대해 제안한다. 중심 객체는 영상 중심 부근에 위치하면서 특이 칼라 분포를 갖는 영역들의 집합으로 정의한다. 특이 칼라는 영상 경계 주변에 비해 영상의 중심 위치에서 보다 높은 밀도로 존재하는 칼라로 정의한다. 중심 객체 추출을 위해 우선 특이 칼라 정보를 사용하여 영상 분할된 영역 중에서 객체의 특징을 대표하는 영역들의 집합을 핵심객체영역을 선택한다. 핵심객체영역에 인접하며 이와 높은 칼라 유사도를 갖고 또한 배경이 아닌 영역들을 반복적으로 핵심객체영역에 병합하여 핵심객체영역을 확장함으로써 생성된 최종 병합 결과를 중심 객체로 추출한다. 따라서 중심 객체는 상이한 칼라 특징을 갖는 영역으로 구성될 수 있으며 상호 연결되어 있을 경우에는 두개 이상의 객체가 중심 객체에 포함될 수 있다. 제안된 방법의 타당성 및 중요 칼라의 유용성은 다양한 실험 영상을 통해 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법으로 추출된 중심 객체는 영상 검색 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.154-159
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• 2002

영역 분할과 영역 레이블링은 내용에 기반한 영상 검색이나 영상 이해를 위해 선행되어야 하는 중요한 작업중의 하나이다. 본 논문에서는 칼라-공간 히스토그램의 통계정보를 통해 자연 영상내의 영역을 효율적으로 분할하고 또한 이러한 데이터를 생성규칙으로 만들어 레이블링 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자연영상처럼 많지 않은 영역으로 이루어진 경우 매우 효율적임을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.319-326
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• 2004

본 논문에서는 물체의 경계선을 고려한 칼라 영상 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 원영상을 벡터 양자화한 후 양자화된 영상의 인덱스 맵을 이용하여 초기 영역을 설정하였다. 그 후 HSI컬러 공간을 이용한 영역 병합에서 물체의 경계선을 고려하기 위해 경계선 제한 성분을 적용하여 영역들을 병합하였다. 또한 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 그리 고 영역병합 알고리즘을 통해 반복적인 처리를 감소시킴으로써 처리 시간을 줄였다. 실험 결과에서는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과 및 처리소요시간에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.176-179
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• 2002

Angiogenesis는 존재하는 혈관으로부터 새로운 혈관이 생성되는 과정으로, 암의 성장과 전이에 있어서 필수적 요소이다. 특히, 신생혈관의 밀도는 암의 성장과 밀접한 상관관계를 가지고 있으므로 암의 진단과 예후 추정을 위한 판단근거로 사용되고 있다. 본 연구는 신생혈관의 밀도를 정확한 수치로 정량화 하기 위하여, 칼라 특성값을 이용하여 신생혈관을 분할하였다. 분류기 생성을 위한 학습집단은 신생혈관영역, 배경영역에서 각각 100개씩 픽셀을 추출하였다. 추출된 픽셀에서 9개의 칼라 특성값(R,G,B,H,S,I,I₁,I₂,I₃)을 계산하고, 다변량 판별분석을 이용하여 3개의 분류기를 생성하고 분할된 결과를 비교분석하였다. 분할된 결과를 비교하면 RGB와 I₁ I₂ I₃ 칼라 특성값을 이용하여 생성된 분류기에 의해 분할된 결과가 전문가 의견과 높은 상관관계를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.111-114
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• 2007

워터쉐드 변환은 영역 분할 속도가 빠르고, 유연하여 이미지 분할 분야에서 많이 사용되고 있다. 그러나 워터쉐드 변환은 지역적 최소점을 이용하기 때문에 잡음에 민감하고 과분할되는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존 연구들은 그레이 스케일 이미지에 대해서만 워터쉐드를 적용하였다. 본 논문에서는 지역적 최소점에 민감한 워터쉐드 변환에 칼라 기울기 이미지와 모폴로지 기법을 적용하였다. 워터쉐드 변환 후의 분할된 영역은 영역 인접 그래프로 구성하였고, 인접 영역에 대하여 칼라 색상 유사도와 텍스쳐 유사도를 이용하여 영역 병합을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용할 경우 효과적인 이미지 분할이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.33-42
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• 2005

칼라 화소 성분들은 인쇄에서부터 획득하기까지의 전 과정에 거쳐 심하게 왜곡되기 때문에, 획득된 영상에서 정확한 칼라 정보를 필요로 하는 칼라 코트 식별 작업은 매우 어렵다. 정확한 칼라 식별을 달성하기 위해서는 서로 다른 칼라 영역들을 정화하게 분리해냄으로써 어떤 칼라 영역의 부분이 아닌 전체 화소들에 대한 통계적 처리를 가능하게 하는 영역 분할 기술이 필요하다. 칼라 영역 분한은 성분 영상(들)에 대한 경계선 검출을 수행하여 달성할 수 있다. 이 논문에서는 RGB, HSI, YIQ의 세 칼라 모델로부터의 성분 영상들에 대해 독립적으로 경계선을 검출하고, 결합에 의해 가장 완전한 경계선 영상을 제공하는 한쌍의 성분을 찾아내기 위한 수학적 분석과 실험을 수행하였다. 실험 결과, Y-와 R-성분 경계선 영상들을 결합했을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다.