• 한국수산과학회지
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• 제29권3호
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• pp.409-413
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• 1996

한국 연안에서 Paracalanus parvus로 분류되어졌던 종에 대한 분류학적인 재검토를 하였다. 그 결과 한국연안에서 Paracalanus parvus로 분류되어져 왔던 종은 Paracalanus parvus와 Paracalanus indicus, 2종인 것으로 밝혀졌다. 이 두 종의 형태학적 특징 중 가장 뚜렷한 차이는 제$2\~4$유영지였다. Paracalanuss parvus는 제$2\~4$유영지 외지 세번째 마디절 외연 말단부에 거치가 없으며, 제1기절에는 극침이 있다. P. indicus는 제2, 3유영지의 외지 세번째 마디절 외연 말단부에는 거치가 있으나, 제4유영지에는 없다. 또한, 제1기절에 극침이 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.231-234
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• 2002

This paper proposes a new approach to extract contour of moving object from compressed video stream. We segment the area of moving object by using motion vector and extract the motion object block from it. And then we describe the connectivity direction of outline moving block, detect the edge related to connectivity direction in the block and finally obtain the contour by connecting the edges. This can divide the moving object only with motion vector and detect the exact contour on the basis of the edge automatically. Also, we can reduce spending time using motion block and remove the noise with directional edge. The experimental results demonstrate the accurate and effective qualify of the proposed method.

• 한국컴퓨터산업교육학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터산업교육학회 2003년도 제4회 종합학술대회 논문집
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• pp.39-44
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• 2003

This paper presents an algorithm for acquisition of linear segments of building from edge pixels using Kalman filtering. We can obtain the accurate position of building corners from the linear segments of building. The corner points are used to calculate the position of building corners in world coordinate using stereo vision technique. The algorithm has been applied to pairs of stereo aerial images and the result showed accurate linear segment detection from edge pixels of roof boundaries.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권10호
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• pp.120-129
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• 1996

This paper presents an efficient block segmentation and classification using the edge information of the document image. We extract four prominent features form the edge gradient and orientaton, all of which, and thereby the block clssifications, are insensitive to the background noise and the brightness variation of of the image. Using these four features, we can efficiently classify a document image into the seven categrories of blocks of small-size letters, large-size letters, tables, equations, flow-charts, graphs, and photographs, the first five of which are text blocks which are character-recognizable, and the last two are non-character blocks. By introducing the clumn interval and text line intervals of the document in the determination of th erun length of CRLA (constrained run length algorithm), we can obtain an efficient block segmentation with reduced memory size. The simulation results show that the proposed algorithm can rigidly segment and classify the blocks of the documents into the above mentioned seven categories and classification performance is high enough for all the categories except for the graphs with too much variations.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.53-62
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• 2007

본 논문에서는 영상 에지 검출에 있어서 명암차에 의해 불분명한 경계 부분을 강건하게 하고, 방향성에 덜 민감한 에지 검출 알고리즘인 퍼지 웨이브렛 형태학 신경망을 제안한다. 이는 복잡하고 많은 연산 수행하는 단점을 극복하기 위해 DTCNN 구조에 데이터의 손실없이 강건하게 영상 단순화가 가능한 퍼지 웨이브렛 형태학 연산자를 적용한다. 또한 컬러 영상에서 효과적으로 에지 경계면의 특징 정보를 손실없이 가지고 있는 Y 영상을 YCbCr 공간 컬러 모델을 이용하여 분할 한다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 성능검증을 위해 50개의 컬러 영상의 모의 실험을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.105-113
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• 2007

본 논문에서는 경계 중요도 맵과 영역 병합에 의한 영상 분할 방법을 제안한다. 경계 중요도 맵은 텍스쳐 경계 강도와 칼라 경계 강도의 조합에 의해 생성한다. 텍스쳐 경계 강도는 가버 필터 뱅크를 사용하여 다중 스케일과 방향에 따른 필터링 결과를 병합하여 생성하며 칼라 경계 강도는 HSI 칼라 모델의 H 성분에 대해 계산한다. 경계 중요 맵 영상에 대해서는 Watershed 변환을 통해 사전 영상 분할을 수행한다. Watershed 변환에 의한 영상 분할은 영역들이 과잉 분할되는 현상이 나타나므로 이를 개선하여 최종 영상 분할 결과를 생성한다. 이를 위해 우선 모폴로지 연산을 사용하여 경계 중요도 맵 영상에 대한 컨트라스트 향상과 마커 영역을 생성한다. 모폴로지 연산으로 과잉 분할 영역은 줄어들지만 여전히 상당수 존재하게 되므로 이를 극복하기 위해 영역 병합 과정을 수행한다. 영역 병합 단계에서는 영역 내부의 평균 칼라 및 가버 텍스쳐 벡터를 함께 사용함으로써 효과적으로 과잉 분할된 영역을 병합할 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 다양한 자연 영상에 대해 실험하였으며 기존 방법과 결과를 비교하여 성능의 우수성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.533-540
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• 2022

전문의는 피부암을 조기에 발견하기 위해 피부경을 사용하여 진단하지만 다양한 형태로 인해 피부 병변을 판단하는 데 어려움이 있다. 최근 높은 성능을 보인 딥러닝을 이용한 피부 병변 분할 방법이 제안되었지만 피부와 피부 병변 경계가 명확하지 않아서 피부 병변을 분할하는 데 문제점이 있었다. 이러한 문제를 개선하기 위해 제안하는 방법은 효과적으로 피부 병변을 분할하기 위해 트랜스포머 블록을 구성하였으며, 네트워크의 각 계층마다 윤곽선 디코더를 구성하여 피부 병변을 자세히 분할하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법보다 Dice coefficient 기준 0.041 ~ 0.071, Jaccard Index 기준 0.067 ~ 0.112의 성능 향상을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.276-292
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• 2004

본 논문에서는 폐 질환 진단에 필요한 EBT(Electron Beam Tomography) 흉부 영상에서 폐 영역을 추출하고, 추출된 폐 영역에서 폐엽의 경계(pulmonary fissure)를 찾아 폐엽(lobe) 단위로 분할하는 방법을 제안하였다. EBT 흉부 영상을 분석하여 히스토그램을 기반으로 하는 임계치 방법과, 수학적형태학을 적용하여 폐 영역을 추출하였고 본 논문에서 제안한 adaptive filter scale을 사용한 에지 연산자와 폐엽 경계(pulmonary fissure)에 대한 해부학적 지식을 바탕으로 폐 영역을 폐엽 단위로 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 총 102개의 영상에 대해 실험한 결과는 폐 영역 추출에서 95% 이상의 정확도를 보여주었고 폐엽 경계선 추출에서 5 픽셀 이하의 거리오차를 나타내었다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제11권2호
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• pp.41-47
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• 2007

A fine segmentation algorithm is proposed for extracting objects in an image, which have both weak boundaries and highly non-convex shapes. The image has simple background colors or simple object colors. Two concepts, geometric attraction-driven flow (GADF) and edge-regions are combined to detect boundaries of objects in a sub-pixel resolution. The main strategy to segment the boundaries is to construct initial curves close to objects by using edge-regions and then to make a curve evolution in GADF. Since the initial curves are close to objects regardless of shapes, highly non-convex shapes are easily detected and dependence on initial curves in boundary-based segmentation algorithms is naturally removed. Weak boundaries are also detected because the orientation of GADF is obtained regardless of the strength of boundaries. For a fine segmentation, we additionally propose a local region competition algorithm to detect perceptible boundaries which are used for the extraction of objects without visual loss of detailed shapes. We have successfully accomplished the fine segmentation of objects from images taken in the studio and aphids from images of soybean leaves.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.947-959
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• 2021

Aiming at the problem of low accuracy in the water boundary automatic extraction of islands from GF-2 remote sensing image with high resolution in three bands, new water edges automatic extraction method in island based on GF-2 remote sensing images, genetic algorithm (GA) method, is proposed in this paper. Firstly, the GA-OTSU threshold segmentation algorithm based on the combination of GA and the maximal inter-class variance method (OTSU) was used to segment the island in GF-2 remote sensing image after pre-processing. Then, the morphological closed operation was used to fill in the holes in the segmented binary image, and the boundary was extracted by the Sobel edge detection operator to obtain the water edge. The experimental results showed that the proposed method was better than the contrast methods in both the segmentation performance and the accuracy of water boundary extraction in island from GF-2 remote sensing images.