• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권5호
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• pp.457-467
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• 2000

본 논문에서는 active contour model과 유전 알고리즘을 이용하여 의료영상에서 해부학적 객체의 경계선을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. active contour model의 성능은 active contour model의 에너지를 최적화 하는 방법에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 active contour model의 에너지를 최적화 하는 방법을 제안한다. 본 방법을 대퇴골두 의료영상에 적용하여 실험하였으며, active contour model의 초기화에 관계없이 성공적인 결과를 얻었음을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권3호
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• pp.167-172
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• 2012

본 논문에서는 단일 프레임 영상에 존재하는 객체를 Active Contour 기반의 영역 분할 과정을 거쳐 분할하였다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽 형태를 검출해내는 것으로 다중 객체 분할을 위해 각 객체의 윤곽 형태를 검출해 낼 수 있도록 다중 탐색 시작점을 갖도록 하였다. 생성된 객체 별 윤곽 정보를 기반으로 이진화하여 초기 객체 영역을 생성하였다. 초기 객체 영역 내부의 홀 영역과 픽셀 값의 변화로 인한 내부 분할을 hole filling을 수행하여 보정함으로써 최종 객체 영역을 생성하였다. 제안한 기법은 기존 영역 기반 분할의 문제점인 잡음이나 경계선 부근에서 객체 분할이 정확히 이루어지지 않는 부분을 보완하였다. 제안 방법을 비교하기 위해 실제 영상에 기존에 제안된 객체 분할 방법과 제안한 방법을 각각 적용하여 비교하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권6호
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• pp.666-670
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• 2011

In this paper, we propose a stable active contour based tracking method which utilizes the bimodal segmentation technique to obtain a background color diminished image frame. The proposed method overcomes the drawback of the Mansouri model which is liable to fall into a local minimum state when colors appear in the background that are similar to the target colors. The Mansouri model has been a foundation for active contour based tracking methods, since it is derived from a probability based interpretation. By stabilizing the model with the proposed speed function, the proposed model opens the way to extend probability based active contour tracking for practical applications.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.81-94
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• 1998

영상에서 관심있는 물체의 윤곽선을 추출하기 위해서 Kass등은 Snakes라고 불리우는 능동적 윤곽선 모델(active contour model)을 제안하였다. Snakes 모델은 내부 에너지,영상 에너지, 외부 에너지라는 에너지 함수를 사용하여 물체의 윤곽선을 정의하는 모델로 이 에너지 함수를 최소화함으로써 물체의 윤곽선을 찾을 수 있다 이 모델은 속도가 느리며초기화에 민감하다. 이 문제를 개선하기 위해 Gunn은 두 개의 초기화를 이용하여 정확한 윤곽선을 추출하고 초기화에 덜 민감하도록 하였다. 이 방법은 기존의 다른 방법에 비해 정확한 윤곽선을 추출할 수 있었으나, 속도면 에서는 상당히 효율적이지 못하고 잡음에 민감하였다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 snakes을 이루는 각 윤곽점에 8$\times$8크기의 윈도우를 적용하여 윈도우내의 화소에 대해서만 에너지 최소화 알고리즘을 적용하였다.본 논문에서 제안한 방법은 원 영상과 컵 영상의 윤곽선 추출에 적용하였다. 제안한 방법을사용하여 얼굴을 추적하므로써 가상현실등에 응용되고 물체의 움직임 추적에도 응용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.191-194
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• 2002

영상분할이란 영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 것을 말한다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 gradient 기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 gradient 함수 기반의 영상분할은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 영상에서는 그 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Active Contour 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로 영상 내의 진화곡선에 의존하는 에너지 함수인 Mumford-Shah Functional을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 내의 Active Contour를 진화시켜 Mumford-Shah 함수의 에너지를 최소화시키는 Level Set 함수를 찾고 Level Set 함수에 의해 얻어진 부분영상에서 히스토그램을 이용한 임계치(thresholding) 방식을 사용하는 보다 효과적인 객체추출 모델이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.303-311
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• 2003

MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 우선 자연영상으로부터 비디오 객체론 분리하는 영상분할(Segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(Automatic Segment값ion)과 반자동 영상분할(Semi-automatic Segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 모델을 수학적으로 제시하기 어려우므로 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 기하학적인 Active Contour를 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 매개변수 방식의 Active Contour와 달리, 기하학적인 Active Contour는 곡선의 변화론 Level Set 방법을 이용하여 기술하기 때문에 초기 곡선의 모양을 객체의 모양과 무관하게 그릴 수 있다. 평탄화된 영상으로부터 경계함수를 생성하기 위해 이진화된 3차원 확산 모델을 사용하여 LUV 벡터 공간에서 비등방형 확산을 수행한다. 본 논문에서는 흐름 벡터장(Advection Vector Field)에서 곡선을 수축하고, 움직임 정보를 이용하여 곡선 확장하는 방법을 이용하여 동영상에서 객체를 분리하는 방법을 제안한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권1호
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• pp.79-87
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• 2005

본 논문에서는 복잡한 환경에서 정확한 얼굴영역의 경계를 추출하기 위한 활성 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 제안한다. 제안된 모델에서 윤곽선은 레벨 함수 φ의 제로 레벨 집합으로 표현되고, 레벨 집합의 편미분 방정식을 통해 진화된다. 이 때, 제안된 모델에서는 윤곽선의 진화와 종교를 위해 2차원 가우시안 모델로 표현되는 피부색 정보를 이용한다. 이를 통해 잡음 및 다양한 포즈를 가지는 복잡한 영상에서도 정확한 얼굴 경계선을 얻을 수 있는 강건한 추출 방법이 구현된다. 제안된 방법의 유효성을 평가하기 위해서 다양한 영상에 대해서 실험이 이루어졌으며, 그 결과를 geodesic 활성 윤곽선 모델의 결과와 비교하였다. 실험결과는 제안된 방법의 보다 나은 성능을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권12호
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• pp.5507-5528
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• 2016

In computer vision, salient object is important to extract the useful information of foreground. With active contour analysis acting as the core in this paper, we propose a bottom-up saliency detection algorithm combining with the Bayesian model and the global color distribution. Under the supports of active contour model, a more accurate foreground can be obtained as a foundation for the Bayesian model and the global color distribution. Furthermore, we establish a contour-based selection mechanism to optimize the global-color distribution, which is an effective revising approach for the Bayesian model as well. To obtain an excellent object contour, we firstly intensify the object region in the source gray-scale image by a seed-based method. The final saliency map can be detected after weighting the color distribution to the Bayesian saliency map, after both of the two components are available. The contribution of this paper is that, comparing the Harris-based convex hull algorithm, the active contour can extract a more accurate and non-convex foreground. Moreover, the global color distribution can solve the saliency-scattered drawback of Bayesian model, by the mutual complementation. According to the detected results, the final saliency maps generated with considering the global color distribution and active contour are much-improved.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.123-130
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• 2000

본 논문은 고정된 카메라에서 얻어진 연속 영상으로부터 능동 윤곽선 모델을 이용하여 이동 물체의 윤곽선을 추출하는 방법을 제안한다. 주위 환경 변화에 강인한 처리를 위해 적응 배경 모델을 사용하였다. 물체 분할 모델은 얻어진 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 분할하며, 형태학적 필터에 의하여 이동 물체의 경계 부분에서 발생하는 잡음을 제거하였다 분할된 이동 물체 윤곽선은 능동 윤곽선 모델을 이용하여 보다 정확한 이동 물체의 경계를 추출한다. 제안한 방법을 사용하여 도로 영상에서 실험한 결과를 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.89-92
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• 2001

In this paper, we propose a new approach for tracking a moving object in moving image sequences using active contour models and optical flow. In our approach object segmentation is achieved by active contours, and object tracking is done by motion estimation based on optical flow. To get more dynamic characteristics, Lagrangian dynamics combined to the active contour models. For the optical flow computation, a method, which is based on Spatiotempo-ral Energy Models, is employed to perform robust tracking under poor environments. A prototype real tracking system has been developed and applied to a contents-based video retrieval systems.