• 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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.610-614
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• 2006

In this paper the advanced method of geodesic active contours was developed for the task of building detection from aerial and satellite images. Automatic extraction of man-made structures including buildings, building blocks or roads from remote sensing data is useful for land use mapping, scene understanding, robotic navigation, image retrieval, surveillance, emergency management procedures, cadastral etc. A level set method based on a region-driven segmentation model was implemented with which building boundaries were detected, through this curve propagation technique. The essence of this approach is to optimize the position and the geometric form of the curve by measuring information along that curve, and within the regions that compose the image partition. To this end, one can consider uniform intensities inside objects and the background. Thus, given an initial position of the curve, one can determine global, region-driven functions and provide a statistical description of the inside and outside object area. The calculus of variations and a gradient descent method was used to optimize the variational functional by an iterative steady state process. Experimental results demonstrate the potential of the proposed processing scheme.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권6호
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• pp.713-720
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• 2007

In image-guided surgery, automatic bone segmentation of Computed Tomography (CT) images is an important but challenging step. Previous attempts include intensity-, edge-, region-, and deformable curve-based approaches [1], but none claims fully satisfactory performance. Although active contour (AC) techniques possess many excellent characteristics, their applications in CT image segmentation have not worthily exploited yet. In this study, we have evaluated the automaticity and performance of the model of Chan-Vese Multiphase AC Without Edges towards knee bone segmentation from CT images. This model is suitable because it is initialization-insensitive and topology-adaptive. Its segmentation results have been qualitatively compared with those from four other widely used AC models: namely Gradient Vector Flow (GVF) AC, Geometric AC, Geodesic AC, and GVF Fast Geometric AC. To quantitatively evaluate its performance, the results from a commercial software and a medical expert have been used. The evaluation results show that the Chan-Vese model provides superior performance with least user interaction, proving its suitability for automatic bone segmentation from CT images.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권6호
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• pp.1001-1008
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• 2012

Non-destructive testing (NDT) is a technique used in science and industry to evaluate the properties of a material without causing damage. In this paper we propose a method for segmenting radiographic images of welding in order to extract the welding defects which may occur during the welding process. We study different methods of level set and choose the model adapted to our application. The methods presented here take the property of local segmentation geodesic active contours and have the ability to change the topology automatically. The computation time is considerably reduced after taking into account a new level set function which eliminates the re-initialization procedure. Satisfactory results are obtained after applying this algorithm both on synthetic and real images.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.49-55
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• 2017

심장 CT 혈관 조영 영상은 심혈관의 전체 해부학 구조를 3D 로 보여줄 뿐 아니라 병변의 정보를 제공하기 때문에 관상동맥 질환 진단 및 치료에 많이 사용되고 있다. 하지만 영상의 방대한 크기로 인해 수동으로 정보를 추출하는 데는 한계가 있어 자동으로 심혈관을 정확하게 추출하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 심혈관 자동 추출 알고리즘을 개발하는데 있어 심혈관의 시작점인 상행대동맥의 심문을 검출하는 방법은 필수적인 부분이다. 본 논문에서는 심혈관의 시작점인 심문을 분할하는 방법을 제안한다. 첫째, 상행대동맥의 크기와 위치를 고려한 허프변환으로 대동맥 초기영역을 검출한다. 둘째, 초기영역을 기반으로 탐색범위를 줄일 수 있도록 관심 볼륨 영역을 설정한다. 셋째, 지오데식 활성외곽선 모델을 기반으로 정제된 대동맥 영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 대동맥 영역에서 심문을 분할한다. 제안방법의 평가를 위해 20 개의 심장 CT 혈관 조영 영상에서 전문가가 수동으로 표기한 시작점과 비교 분석하였다. 실험 결과 제안방법을 통해 시작점이 제대로 추출 됨을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.23-31
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• 2000

본 논문에서는 물체의 경계나 형태 추출을 위하여 레벨 세트 이론을 바탕으로 한 새로운 곡선 전개방법을 제안한다. 특히 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위하여 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 bluning 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산 필터(anisotropic diffusion filter)를 사용한다. 기존의 레벨 세트 방식이 수축이나 팽창 중 단지 한가지의 방식만 적용되어지는 반면, 제안한 방법은 물체의 경계 추출시 팽창과 수축이 통시에 가능하므로 특히 초기 곡선이 여러 물체에 걸쳐져 있는 경우에도 정확한 형태 추출이 가능하였다. 아울러 초기 곡선의 설정이 위치나 형태에 거의 제한을 받지 않기 때문에 추출을 원하는 영역이 아주 조금만 포함되어 있어도 정화한 형태 추출이 가능하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1117-1124
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• 2007

본 논문에서는 MRI 뇌 영상에서 뇌실 영역을 검출하기 위하여 자동적으로 임계치를 설정하는 방법을 제안하였다. 웨이브릿 변환 후 수평 및 수직 신호의 상세 신호 크기를 이용하여 물체의 윤곽선에서 상세신호의 크기 평균을 의미하는 에지 선예도를 계산하였다. 영역 성장을 위한 임계치를 반복적으로 증가시켜 에지 선예도가 최대일 때 최적 임계치를 설정하여 뇌실 영역을 검출하였다. 본 논문에서는 제안한 방법과 지오데식 동적 윤곽선 모델을 수치적으로 비교하였으며, 실제 MRI 뇌영상에 적용시켜 제안한 알고리즘의 유효성을 검증하였다.