• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.53-62
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• 2012

객체분할은 영상처리와 컴퓨터비전분야의 상당히 어려운 연구대상이다. 그레이스케일 영상에 대한 영상분할은 매우 많은 방법이 발표되었으며 다양한 영상특징과 처리방법이 제시되었다. 이러한 방법들은 대개 자연상태의 칼라 영상에 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 기하학적인 Active Contour 모델의 수정된 형태, 즉 거리정규화레벨셋(distance regularized level set evolution: DRLSE)을 이용한 방법을 제시하여 스피드 함수가 이러한 칼라요소를 반영하도록 하였으며 실험결과 정확성과 시간효율성에 있어서 우수한 결과를 보여주었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.2757-2763
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• 2015

p-Snake는 기존의 동적윤곽모델(Active Contour Model)에 원형에너지를 추가로 적용한 에너지 최소화 알고리즘으로 에지 정보가 명확하지 않은 영역에서의 윤곽선 추출을 위해 사용된 방법이다. 본 논문에서는 원과 직선 프리미티브(primitive)의 조합으로 표현되는 가변 원형(prototype)과 퍼지 함수를 적용한 원형에너지장의 생성 기법을 제안하여 p-Snake의 윤곽선 추출 성능을 개선하였다. 제안 방법은 입력된 부품 코드를 기반으로 원형을 정의하고 전처리 과정을 통해 구해진 각 프리미티브 구간에서 대략적인 초기 윤곽을 검출한 후, 프리미티브들이 가변적으로 적응하여 원형을 생성하고 여기에 원형과의 거리에 따른 윤곽 확률을 퍼지 함수를 통해 계산하여 원형에너지 장을 생성하였다. 이를 p-Snake에 적용하여 다양한 소형부품들을 대상으로 준비한 200장의 영상에서 윤곽선을 검출하고, 원형과의 유사도를 비교한 결과 적응 원형을 사용한 p-Snake가 기존의 Snake에 비해 약 4.6% 가량 우수함을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.2809-2815
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• 1999

Level set, and active contour(snakes) models are extensively used for image segmentation or shape extraction in computer vision. Snakes utilize the energy minimization concepts, and level set is based on the curve evolution in order to extract contours from image data. In general, these two models have their own drawbacks. For instance, snake acts pooly unless it is placed close to the wanted shape boundary, and it has difficult problem when image has multiple objects to be extracted. But, level set method is free of initial curve position problem, and has ability to handle topology of multiple objects. Nevertheless, level set method requires much more calculation time compared to snake model. In this paper, we use good points of two described models and also apply multi resolution algorithm in order to speed up the process without decreasing the performance of the shape extraction.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.134-141
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• 2023

We present a novel method aimed at refining ground truth data through regularization and modification, particularly applicable when working with the original ground truth set. Enhancing the performance of deep neural networks is achieved by applying regularization techniques to the existing ground truth data. In many machine learning tasks requiring pixel-level segmentation sets, accurately delineating objects is vital. However, it proves challenging for thin and elongated objects such as blood vessels in X-ray coronary angiography, often resulting in inconsistent generation of ground truth data. This method involves an analysis of the quality of training set pairs - comprising images and ground truth data - to automatically regulate and modify the boundaries of ground truth segmentation. Employing the active contour model and a recursive ground truth generation approach results in stable and precisely defined boundary contours. Following the regularization and adjustment of the ground truth set, there is a substantial improvement in the performance of deep neural networks.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.641-650
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• 2005

본 논문에서는 지오데식 동적 윤곽선 모델에서 곡선을 물체의 경계에 수렴시키기 위하여 사용되는 기존의 에지지시함수를 대신하여 CT 폐영상에서 폐실질 영역의 CT계수를 기반으로 하는 곡선제어함수를 제안하였다. 제안한 방법이 기존의 방법보다 폐실질 영역을 잘 검출할 수 있음을 세 가지 척도를 이용하여 보였다. 실제 폐영상에 적용시켜 폐실질 검출 과정과 결과를 시각적으로 관측함으로써 제안한 방법의 유효성을 검증하였다. 제안한 방법을 이용하여 실제 EBCT(electron beam computer tomography) 폐 영상에서 폐실질 영역이 정확하게 검출되었으므로 폐질환 및 국소적 폐기능 이상을 조기진단에 도움을 줄 수 있음을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문에서는 다중필터와 축지적 활성 윤곽선 (geodesic active contour) 알고리즘을 이용하여 용접 비드 검출 및 용접 품질 판단 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전단의 히스토그램 평활화와 가우시안 필터를 적용하여 용접 비드의 영상의 대비향상과 함께 영상을 부드럽게 하며, 영상의 잡음을 줄인다. 후에 활성 윤곽선 세그멘테이션과 형태학적 필터를 적용하여 용접 비드 영역을 검출하게 된다. 축지적 활성 윤곽선 영역화에서 매개변수인 팽창 힘을 이용하여 윤곽선을 팽창하거나 또는 축소시켜서 좀 더 정확하게 용접 비드를 검출하도록 한다. 용접 비드 영역을 검출한 후에 비드 영역의 유효 길이와 유효 폭의 비율을 이용하여 해당 용접의 품질 정오를 판단하는 방법을 제시한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 재현율 0.990, 정밀도 0.967, F-측정 0.978, IOU 0.896의 성능을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 용접 비드 분할에 주로 사용되는 기존의 알고리즘들을 이용하여 비교 분석하였다. 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였으며 용접 비드의 분할 및 평가 시간은 최대 0.6초가 걸렸다.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권2호
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• pp.97-111
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• 1995

In this paper, we investigate path compensation scheme for the machining errors due to tool deflection in 2D contour machining. The significance of the deflection error is first shown by experiments, and a direct compensation scheme is sought. In the presented scheme, the tool path is evaluated and correcte based on the instantaneous deflection force model, until the desired contour can be obtained under the presence of tool deflection in actual machining. In the sense that the developed method estimates and compensates the machining errors via modifying the tool path, it is distinguished from the previous approach based on geometric simulation and cutting simulation. Further, it can be viewed as a direct and active method toward direct shape control in CNC machining. Simulation results are included to show the validity and adequacy of the path-modification scheme under various cutting conditions.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.839-844
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• 2003

This paper presents a method to segment wafer ID marks on poor quality images under uncontrolled lighting conditions of the semiconductor process. The active multiple templates matching method is suggested to search ID areas on wafers and segment them into meaningful regions and it would have been impossible to recognize characters using general OCR algorithms. This active template model is designed by applying a snake model that is used for active contour tracking. Active multiple template model searches character areas and segments them into single characters optimally, tracking each character that can vary in a flexible manner according to string configurations. Applying active multiple templates, the optimization of the snake energy is done using Greedy algorithm, to maximize its efficiency by automatically controlling each template gap. These vary according to the configuration of character string. Experimental results using wafer images from real FA environment are presented.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권2호
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• pp.670-675
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• 2015

Medical imaging is one of the most powerful tools for gaining information about internal organs and tissues. It is a challenging task to develop sophisticated image analysis methods in order to improve the accuracy of diagnosis. The objective of this paper is to develop a Computer Aided Diagnostics (CAD) scheme for Brain Tumour detection from Magnetic Resonance Image (MRI) using active contour models and to investigate with several approaches for improving CAD performances. The problem in clinical medicine is the automatic detection of brain Tumours with maximum accuracy and in less time. This work involves the following steps: i) Segmentation performed by Fuzzy Clustering with Level Set Method (FCMLSM) and performance is compared with snake models based on Balloon force and Gradient Vector Force (GVF), Distance Regularized Level Set Method (DRLSE). ii) Feature extraction done by Shape and Texture based features. iii) Brain Tumour detection performed by various tree classifiers. Based on investigation FCMLSM is well suited segmentation method and Random Forest is the most optimum classifier for this problem. This method gives accuracy of 97% and with minimum classification error. The time taken to detect Tumour is approximately 2 mins for an examination (30 slices).

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.312-316
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• 2004

The paper presents a technique to identify the boundary of the optic disc in infant retinal digital images using an approach based on active contours (snakes). The technique can be used to be develop a automate system in order to help the ophthalmologist's diagnosis the retinopathy of prematurity (ROP) disease which may occurred on preterm infant,. The optic disc detection is one of the fundamental step which could help to create an automate diagnose system for the doctors we use a new kind of active contour (snake) method has been developed by Chenyang et. al. [1], based on a new type of external force field, called gradient vector flow, or GVF. GVF is computed as a diffusion of the gradient vectors of a gray-level or binary edge map derived from the image. The testing results on a set of infant retinal ROP images verify the effectiveness of the proposed methods. We show that GVF has a large capture range and it's able to move snakes into boundary concavities of optic disc and finally the optic disk boundary was determined.