Ground-glass opacity nodules(GGNs) in chest CT images are associated with lung cancer, and have a different malignant rate depending on existence of solid component in the nodules. In this paper, we propose a method to classify pure GGNs and part-solid GGNs using multiview images and texture analysis in pulmonary GGNs with solid components of 5mm or smaller. We extracted 1521 features from the GGNs segmented from the chest CT images and classified the GGNs using a SVM classification model with selected features that classify pure GGNs and part-solid GGNs through a feature selection method. Our method showed 85% accuracy using the SVM classifier with the top 10 features selected in the multiview images.
In this paper, we propose an automatic prostate cancer detection method using position, signal intensity and texture feature based on SVM in multi-parametric MR images. First, to align the prostate on DWI and ADC map to T2wMR, the transformation parameters of DWI are estimated by normalized mutual information-based rigid registration. Then, to normalize the signal intensity range among inter-patient images, histogram stretching is performed. Second, to detect prostate cancer areas in T2wMR, SVM classification with position, signal intensity and texture features was performed on T2wMR, DWI and ADC map. Our feature classification using multi-parametric MR imaging can improve the prostate cancer detection rate on T2wMR.
본 논문에서는 변환 영역기반의 워터마킹 기법의 개선을 위하여 퍼지추론 기법을 접목함으로써 워터마크가 삽입될 최적의 부 대역을 결정하는 방법을 제안하였다. DCT 변환 후, 각 부대역의 시각특성 요소인 텍스처 등급 및 대비도 함수의 최대 변화율을 구한 후, 최대변화율을 이용하여 퍼지추론을 위한 소속 함수를 생성하였다. 추론결과로 선택된 블록에 워터마크를 삽입한 후, 비가시성과 강인성을 평가 하였다. 외부공격으로는 JPEG 압축과 필터링, 절단 등을 고려하였고, 또한 AWGN 채널환경에서의 OFDM/QPSK 시스템을 이용하여 영상의 PSNR 및 상관관계를 구하여 제안한 워터마킹 알고리즘의 타당성 평가실험을 수행 하였다.
현존하는 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 칼라, 모양, 텍스처 특징을 이용한 유사도-기반 검색에 초점을 맞추고 있다. 신경과학 이미지 데이타베이스의 경우, 이미지에 대한 전역적 평균 특징 값을 기반으로 한 유사 이미지의 검색이 임상 병리학자들에게는 전혀 도움이 되지 않는 다는 것을 발견하였다. 신경과학 데이터베이스 상의 이미지에 대한 실용적인 내용 기반 검색을 실현하기 위해서는 이미지의 내부 내용이나 의미를 표현하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 이미지들에 대해 보다 유용한 검색을 지원하기 위하여 이미지 내용과 그에 관련된 개념 지식을 표현하는 방법을 제시한다. 또한 객체지향 메시지 경로 식을 이용하여 이러한 고급 검색을 지원하기 위한 연산의 의미를 기술한다. 제안된 기법은 유연하고 확장 가능하므로 보다 강화된 내용 검색을 위해 이미지 내용에 대한 보다 많은 의미를 점진적으로 추가해 나갈 수 있다.
스마트미디어가 보편화되면서 고화질의 3차원 영상과 깊이맵에 대한 필요성이 대두되고 있지만, 현재 기술로는 완벽한 깊이맵을 직접 획득하는 것이 불가능하다. 스테레오 정합으로 획득된 깊이맵은 모호한 텍스처를 갖는 영역에서 낮은 정확도를 가지며, 깊이 카메라를 통해 직접 깊이맵을 획득한 경우에는 센서 잡음이나 낮은 해상도 등의 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미 획득된 깊이맵의 화질을 향상시키거나 고해상도로 변환하는 기술 동향을 살펴본다. 초기에 개발된 깊이맵만을 이용한 기술부터 대응되는 색상 영상 정보를 함께 이용한 기술을 소개하고, 최근 활발히 연구되고 있는 복합형 카메라를 이용하여 깊이맵 화질을 향상시키는 기술을 자세히 살펴본다.
최근 하드웨어와 압축기술의 발달로 비디오 데이터에 대한 요구가 급증하고 있다. 비디오 데이터는 비정형으로 되어있고 용량이 커서 내용기반 등 다양한 검색 기법이 요구된다. 비디오에 인위적으로 추가된 자막(Superimposed caption)은 비디오 내용을 분석하는데 중요한 역할을 하며 다양한 검색을 위한 색인 정보로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 비디오 프레임 내의 자막영역이 가지고 있는 텍스처 특성을 분석하여 자막영역을 분할하고 프레임들 간에 자막영역의 연속성을 이용하여 정확한 자막프레임구간과 대표자막영역 및 색상을 추출하는 방법을 기술한다.
최근 건설정보가 CAD에서 BIM으로 전환되고 있으며, GIS 분야는 기존 실외공간에서 실내공간으로 확장되고 있다. 이러한 상황에서 건설정보를 GIS와 연계하여 계획 설계 시공의 건설단계는 물론 건설 후 유지관리 및 운영 서비스 단계에서 지속적으로 활용할 필요성이 커지고 있다. 이를 위하여 건설정보와 공간정보의 유기적 결합을 통한 BIM-GIS 상호운용 플랫폼을 구축함에 있어 대용량 3차원 공간객체의 효율적 표현은 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 대용량 공간객체를 표현함에 있어 각 레벨별 공간객체와 이에 따르는 텍스처를 효과적으로 생성할 수 있도록 BIM 데이터와 GIS 공간 데이터의 연계활용을 위한 공간데이터 LOD를 설계하고 이를 기반으로 기존의 대용량 공간객체를 경량화할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
This study examined the distinctive character and level of preference of SsookGae-Dduck which was produced with making 2, 3, 4, 5% of difference, adding 30% mugwort. In the sensory evaluation for SsookGae-Dduck, the bitterness, hardness and flavor were highly evaluated as the amount of mugwort powder was increasing. The sweetness and color showed the highest number in the adding group of 2% mugwort powder. In the being moistness degree, the 30% adding group of mugwort was the highest one, and 3% adding group in the mugwort powder. And the chewiness was highly marked in the adding group of 30% mugwort, and 5% adding group was highly marked in the mugwort powder. In the mechanical evaluation of SsookGae-Dduck, the hardness and adhesiveness were highly marked in the adding group of 5% mugwort powder, the adding group of 4% showed the highest number in the springiness, cohesiveness, gumminess and chewiness. Through these all studies, the mugwort powder should be used in the multi way of our food life and it was really necessary to be studies and to be taken interest in this area constantly.
3차원 영상을 생성하기 위해 스테레오 매칭을 통해 깊이 정보를 획득한다. 이때 발생하는 경계영역과 텍스처가 부족한 부분의 깊이정보 부정확성 문제를 해결하기 위해 영상 분할 기반 스테레오 매칭 방법을 제안한다. 일반적으로 사용하는 윈도우 기반 스테레오 매칭 결과를 기반으로 분할된 영상 내에서 최적의 변위 값을 재 할당함으로서 깊이정보의 정확성을 향상시킬 수 있다. Mean-shift는 참조 영상에서 화소 간 평균값 차이가 최대가 되는 영역들을 반복적으로 찾는다. 유사한 평균값을 갖는 영역들을 기반으로 영상을 분할하는 것을 Mean-shift를 이용한 영상분할 이라고 한다. 분할된 영상은 각 영역을 대표하는 패치 구조를 가지고 있어 참조 영상에 포함되어있는 잡음에 강인한 특성을 지닌다. 스테레오 매칭을 통해 화소별로 변위 값을 할당해주는 대신, 분할된 영상을 이용하여 각 분할 영역에 동일한 변위 값을 할당한다. 분할된 영상에 동일한 변위 정보를 할당할 경우 객체와 배경의 경계영역에서 잘못된 변위 값이 할당되는 경우가 발생한다. 이러한 경계 영역의 변위정보 부정확성을 보완하기 위해 화소의 기울기 항을 비용 값 계산 과정에 추가하여 단점을 보완한다. 최종 비용 값 계산을 통해 획득한 초기 변위 지도에 중간 값 필터를 적용하여 분류된 영역에 동일한 변위 값을 할당한다. 제안한 방법을 적용하여 경계영역의 정확도가 향상된 최종 변위 지도를 획득한다.
정확한 변위정보를 추정하기 위해 다양한 비용 값 계산함수 또는 비용 값 합산 방법들이 개발되었다. 본 논문에서는 비용 값 계산을 위해 좌, 우영상의 기울기와 SAD(Sum of Absolute Differences)를 이용하며 비용 값 합산을 위해 가이드 영상 필터링을 사용한다. 가이드 영상 필터링은 가이드 영상의 종류에 따라 필터링결과가 크게 변하게 되는데, 스테레오 정합에 사용된 원본 입력 영상을 가이드 영상으로 사용할 경우 정확한 화소 값을 가지고 있기 때문에 경계영역을 보존하며 필터링 수행이 가능하다. 하지만 가이드 필터링은 가이드 영상으로부터 미리 지정해준 이웃한 화소와의 거리와 색상차이의 분산 값만을 고려하여 필터링을 수행하기 때문에 설정 변수 값에 매우 의존적인 특성을 갖는다. 가이드 필터링 과정에서 변수에 대한 의존성을 낮추고 경계영역의 정확도를 높이기 위해 우선 평활화 필터를 이용하여 경계영역을 추출한다. 원본 입력영상을 사용하여 경계영역을 추출할 경우 객체 내부의 많은 텍스처 영역의 정보까지 추출되지만, 평활화 필터를 이용할 경우 정확한 경계 영역의 정보만을 추출 할 수 있다. 추출된 경계영역에 대해서만 높은 가중치를 사용한 뒤 기존의 가이드 영상 필터링과 혼합하여 최종 비용 값을 합산한다. 제안한 방법을 사용하여 경계영역의 정확도가 향상된 최종 변위 지도를 획득할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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