• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.740-747
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• 2017

A fast cell contour extraction method using CUDA parallel processing technique is presented. The cell contour extraction is one of important processes to analyze cell information in pathology. However, conventional sequential contour extraction methods are slow for a huge high-resolution medical image, so they are not adequate to use in the field. We developed a parallel morphology operation algorithm to extract cell contour more quickly. The algorithm can create an inner contour and fail to extract the contour from the concave part of the cell. We solved these problems by subdividing the contour extraction process into four steps: morphology operation, labeling, positioning and contour extraction. Experimental results show that the proposed method is four times faster than the conventional one.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권5호
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• pp.195-200
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• 2014

능동 개체 윤곽 추출의 대표적인 방법은 스네이크(Snake)와 레벨 셋(Level Set) 기술이다. 일반적으로 스네이크는 속도는 빠르나 개체 위상을 처리하는 데 제약이 있다. 그러나 레벨 셋은 속도는 느리지만 개체 위상에 관계없이 잘 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 빠르고 복잡한 위상을 처리하기 위해 두 방법의 장점을 이용한 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 스네이크를 사용하여 빠르게 개체의 대략적인 윤곽을 추출한 후 레벨 셋을 두 번째 적용하여 복잡한 개체 윤곽을 정확하게 추출한다. 제안한 알고리즘은 다양한 위상을 갖는 5개의 이진영상 및 2개의 자연영상에 적용하여 속도 및 윤곽 추출이 개선된 것을 보여 준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1180-1188
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• 2015

In this paper, a parallel cell contour line extraction algorithm using CUDA, which has no inner contour lines, is proposed. The contour of a cell is very important in a cell image analysis. It could be obtained by a conventional serial contour tracing algorithm or parallel morphology operation. However, the cell image has various damages in acquisition or dyeing process. They could be turn into several inner contours, which make a cell image analysis difficult. The proposed algorithm introduces a min-max coordinates table into each CUDA thread block, and removes the inner contour in parallel. It is 4.1 to 7.6 times faster than a conventional serial contour tracing algorithm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.206-211
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• 2008

영상처리 기술을 이용한 모의훈련에서 사용자는 영상에 전시된 가상객체를 통해 실세계와의 상호작용과 인식능력을 향상시킬 수 있다. 따라서 현실감 있는 모의훈련을 위해서는 가상객체와 실영상을 정합한 후 가상객체로 인해 생기는 폐색영역을 결정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 실 영상위에서 지정된 경로에 따라 가상표적을 이동시킬 때 발생하는 폐색문제를 이웃에지 탐색을 이용한 개선된 윤곽선 추출 알고리즘과 MER(Minimum Enclosing Rectangle)을 이용하여 해결한다. 제안된 윤곽선 추출 알고리즘에 의해 복잡한 물체에 대한 세부적인 윤곽을 얻은 후 성능향상을 위해 객체의 MER을 이용하여 폐색이 일어나는 지점의 3차원 정보를 산출하였다. 실험에서는 부분적 폐색이 발생하는 환경에서 제안한 방법을 기존방법과 비교하고 유효성을 입증하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권5호
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• pp.95-107
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• 1994

A new efficient contour following algorithm for connected-component labeling processing is proposed. The basic idea of the algorithm is that the total number of downward chain codes is the same as one of upward chain codes along the closed contour. If the chain code direction is upward, then region start mark is assigned at the chain code departure pixel and if the chain code is downward, then region end mark is assigned at the chain code arrival pixel. The proposed algorithm extracts directly the contour information from only the current direction information of chain. This makes the algorithm simple and fast and requires less memory with comparison to the conventional algorithms.The proposed contour following algorithm can be applied to the various kind of image processing such as region filling, restoration and region feature extraction.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.357-365
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• 2005

본 연구에서는 유사한 여러 물체들이 인접하여 나타나는 영상열로부터 물체들을 개별적으로 분리할 수 있는 B-spline 적합(fitting) 알고리즘을 제안한다. 기존의 스네이크(snake) 알고리즘들은 초기화의 어려움과 다수의 극점 존재로 인해서 이러한 영상자료에서 물체의 영역을 개별적으로 분리하는 데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이 문제를 극복하고 다양한 형태의 물체가 인접해 있는 유사한 물체들로부터 효과적으로 분할 할 수 있는 유전자(genetic) 알고리즘 기반 B-spline 적합방안을 제안한다. 실제 상황을 고려하여 생성된 영상자료와 실제 치아 CT 영상을 이용한 평가에서 제안된 방법은 서로 인접해 있는 유사한 형태와 자기의 물체들을 개별적으로 정확하게 분할할 수 있음을 보였다. 제안된 알고리즘의 결과는 이상적으로 추출된 영역과의 일치성과 false positive 오류 그리고 false negative오류가 계산되어 검증되었다.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.65-79
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• 2003

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직블록과 수평블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출하며, 그들의 인식을 위해서는 개선된 ARTl과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험 결과, 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 식별자의 추출 방법이 히스토그램을 이용한 식별자의 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 인식 결과에서도 개선된 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법이 기존의 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법보다 인식률이 향상되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.934-936
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• 1995

To get a good result of the feature-based stereo matching, contour of buildings must be extracted exactly. In this paper, an algorithm that extracts contour of flat top buildings exactly is proposed. The Algorithm is composed of three steps. One is to find corner points of 4 types in whole image and another is to extract exact lines between coners by edge following technique, the third is to extract exact contour of buildings using binding structures. We have a good result in extracting contour of buildings.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권3호
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• pp.575-591
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• 2011

We present a novel active contour-based two-pass approach to extract smooth feature regions from a triangular mesh. In the first pass, an active contour formulated in level-set surfaces is devised to extract feature regions with rough boundaries. In the second pass, the rough boundary curve is smoothed by minimizing internal energy, which is derived from its curvature. The separation of the extraction and smoothing process enables us to extract feature regions with smooth boundaries from a triangular mesh without user's initial model. Furthermore, smooth feature curves can also be obtained by skeletonizing the smooth feature regions. We tested our algorithm on facial models and proved its excellence.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.375-380
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• 2010

객체 윤곽을 추출하는 대부분의 기존 방법들은 단일객체의 윤곽검출에 대해 연구하였다. 그러나, 실 세계에서는 복수객체가 일반적이다. 본 논문에서 제안한 복수객체 윤곽추출 알고리즘은 2 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 외적 및 내적을 사용하여 초기에 복수객체를 포함한 윤곽을 고속으로 분리하고 연결하여 각각이 윤곽이 단일 개체만을 포함하는 방법을 제안한다. 두 번째 단계는 각각의 윤곽에 포함된 단일 객체의 윤곽을 추출하는 개선된 능동윤곽모델 알고리즘을 설명한다. 여러 실험영상에 대한 실험결과는 다른 방법과 비교하여 속도가 빠르며 정확하게 윤곽을 추출한다.