• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권2호
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• pp.70-76
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• 2004

간 영역을 다른 복부 장기들로부터 정확히 분할한 후 간 내부의 종양을 감별 분할하므로써 간암을 조기 발견하는 데 도움을 준다. 본 논문은 복부의 모포러지컬 특성을 이용하여 효과적인 완전 자동 간 분할을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 전처리 단계로서 다봉성 히스토그램 분할을 수행하고 복부의 모폴러지 좌표를 찾기 위해 척추를 분할한다. 다음으로 간 영역을 C-class maximum a posteriori (MAP) decision과 이진 모폴러지 필터링에 의해 추출한다. 자동으로 분할된 간 영역을 평가하기 위해 영역 에러율(Average Error Rate)과 회전 이진 영역 투영 매칭법(Rotational Binary Region Projection Matching; RBRPM)에 의한 상관 계수를 사용한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘에 의해 획득한 완전 자동 간 분할과 수동 간 분할사이에 매우 유사한 결과를 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권3호
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• pp.171-176
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• 2005

This paper proposes an automatic liver segmentation method using improved partial histogram threshold (PHT) algorithms. This method removes neighboring abdominal organs regardless of random pixel variation of contrast enhanced CT images. Adaptive multi-modal threshold is first performed to extract a region of interest (ROI). A left PHT (LPHT) algorithm is processed to remove the pancreas, spleen, and left kidney. Then a right PHT (RPHT) algorithm is performed for eliminating the right kidney from the ROI. Finally, binary morphological filtering is processed for removing of unnecessary objects and smoothing of the ROI boundary. Ten CT slices of six patients (60 slices) were selected to evaluate the proposed method. As evaluation measures, an average normalized area and area error rate were used. From the experimental results, the proposed automatic liver segmentation method has strong similarity performance as the MSM by medical Doctor.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.234-239
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• 2014

This paper proposes a new automatic detection method to inspect mura defects on display film surface using morphological image processing and labeling. This automatic detection method for mura defects on display films comprises 3 phases of preprocessing with morphological image processing, Gabor filtering, and labeling. Since distorted results could be obtained with the presence of non-uniform illumination, preprocessing step reduces illumination components using morphological image processing. In Gabor filtering, mura images are created with binary coded mura components using Gabor filters. Subsequently, labeling is a final phase of finding the mura defect area using the difference between large mura defects and values in the periphery. To evaluate the accuracy of the proposed detection method, detection rate was assessed by applying the method in 200 display film samples. As a result, the detection rate was high at about 95.5%. Moreover, the study was able to acquire reliable results using the Semu index for luminance mura in image quality inspection.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.135-136
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• 2017

When driving at night time environment, the whole body of transports does not visible to us. Due to lack of light conditions, there are only two options, which is clearly visible their taillights and break lights. To improve the recognition correctness of vehicle detection, we present an approach to vehicle detection and tracking using finding contour of the object on binary image at night time. Bilateral filtering is used to make more clearly on threshold part. To remove unexpected small noises used morphological opening. In verification stage, paired tail lights are tracked during their existence in the ROI. The accuracy of the test results for vehicle detection is about 93%.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.159-160
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• 2012

본 논문에서는 이동 가능한 로봇이 취득한 이진 평면도(binary floor map)의 필터링 알고리즘을 제안한다. 로봇청소기와 같은 가사로봇은 실내를 이동이면서 위치를 0 과 1 의 이진 코드로 기록함으로써 이진 실내 평면도를 생성하는데, 로봇의 위치센서 오류와 각종 장애물 등으로 인하여 이진 영상에 왜곡이 발생한다. 먼저 실내 평면도와 발생하는 왜곡의 특징을 분석하여 이를 효과적으로 검출하는 이진 패턴을 정의한다. 패턴에 기반한 모폴로지 변환(morphological transform)을 반복적으로 수행함으로써, 이진 실내 평면도의 왜곡을 줄이고 실제 평면도에 근사하도록 화질을 개선한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1696-1705
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• 1996

중앙값여파기의 일반화된 형태인 스택여파기의 이론을 써서 잡음으로 왜곡된 영상에서의 윤곽선 검출기를 연구하였다. 이 논문에서 제안된 추정값 차이기법(difference of estimates:DoE)은 충격성 잡음의 환경에서 매우 효율적인 기법으로 기존의 형태학적 접근 방법을 개선하였다고 할 수 있다. 이 기법에서는 잡음이 있는 영상에 스택필터를 사용하여 잡음이 없는 원영상의 불림 영상(diated version)과 녹임 영상(eroded version)을 최적으로 추정한다. 그 결과로 얻어진 추정 영상의 차이에 적절한 문턱값 연산을 적용하여 윤곽선을 얻을 수 있다. 이 기법을 써서 얻은 결과는 가산상 정규 잡음의 경우에는 Canny의 기법을 이용하여 얻은 결과와 상응하는 성능을 갖고, 충격성 잡음의 경우에는 훨씬 좋은 성능을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.909-914
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• 2002

영상을 처리할 때 영상 위에 원하지 않는 방해물이 존재하는 것을 잡음이라 하며 사람의 눈이 아닌 기계에 의해서 영상을 취득하기 때문에 기계의 성능에 따라 영상의 질이 좌우된다. 원 영상에 임펄스 잡음이 존재하는 영상의 잡음 제거는 기존의 미디언 필터를 이용하여 잡음을 제거하였지만 비임펄스 잡음이 존재하는 경우에는 미디언 필터만을 이용해서 잡음의 제거가 이루어지지 않는다. 따라서 비임펄스 잡음이 존재하는 영상에 대한 잡음 제거는 본 논문에서 제안한 형태학적 연산을 이용하여 잡음을 제거 한 후 미디언 필터링에 의한 잡음제거 방범보다 더 효율적인 것을 본 실험을 통해 비교 증명하였다

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1995년도 춘계학술대회
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• pp.49-53
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• 1995

In this paper, we classify between the chromosome and blood cell, and find the location of chromosome. First, the gray level images be the binary images using the threshold method. Then, the spot noises are removed by the morphological filtering. Features are obtained using the updated Run length(RL) coding and are classified using the Bayes decision rule. The performances of classification are 83.3% in chromosome and 93.3% in blood cell. Because each sub-images ($256{\times}256$) is obtained from the full image($512{\times}512$), we realize the location of chromosome if we get the corrected chromosome classifications.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.839-842
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• 2009

동영상에서 움직임 검출을 위해서 가장 일반적으로 사용하는 방법은 차영상을 이용하는 방법이다. 그러나 프레임 단위의 차영상을 이용할 때 간혹 카메라, 그래버 카드, 또는 기상 조건에 따라 가우시안 잡음이 발생할 경우 이를 극복하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 움직임 검출이 사람이나 차량과 같이 객체의 크기가 큰 경우를 추출한다는 가정 아래, 차영상으로 생긴 가우시안 잡음 형태가 들어간 영상에서 형태학적 필터링 및 이진화를 동시에 수행하여 움직임 검출에 있어서 에러가 발생하는 부분을 감소시켜 대략적인 큰 물체의 움직임을 검출할 수 있음을 확인하였다. 따라서, 안개가 낀 날과 같이 차영상에서의 한계를 극복하는 대안으로서 움직임을 추정하는 곳에 사용될 수 있다.

• 센서학회지
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• 제27권4호
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• pp.216-220
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• 2018

In this paper, we present visual sensing techniques that can be used to teach a robot using a laser pointer. The light spot of an off-the-shelf laser pointer is detected and its movement is tracked on consecutive images of a camera. The three-dimensional position of the spot is calculated using stereo cameras. The light spot on the image is detected based on its color, brightness, and shape. The detection results in a binary image, and morphological processing steps are performed on the image to refine the detection. The movement of the laser spot is measured using two methods. The first is a simple method of specifying the region of interest (ROI) centered at the current location of the light spot and finding the spot within the ROI on the next image. It is assumed that the movement of the spot is not large on two consecutive images. The second method is using a Kalman filter, which has been widely employed in trajectory estimation problems. In our simulation study of various cases, Kalman filtering shows better results mostly. However, there is a problem of fitting the system model of the filter to the pattern of the spot movement.