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

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
• /
• pp.698-701
• /
• 2005

This paper examines that is extracted certain information in forest areas within high resolution imagery based on wavelet transformation. First of all, study areas are selected one more species distributed spots refer to forest type map. Next, study area is cut 256 x 256 pixels size because of image processing problem in large volume data. Prior to wavelet transformation, five texture parameters (contrast, dissimilarity, entropy, homogeneity, Angular Second Moment (ASM≫ calculated by using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Five texture images are set that shifting window size is 3x3, distance .is 1 pixel, and angle is 45 degrees used. Wavelet function is selected Daubechies 4 wavelet basis functions. Result is summarized 3 points; First, Wavelet transformation images derived from contrast, dissimilarity (texture parameters) have on effect on edge elements detection and will have probability used forest road detection. Second, Wavelet fusion images derived from texture parameters and original image can apply to forest area classification because of clustering in Homogeneous forest type structure. Third, for grading evaluation in forest fire damaged area, if data fusion of established classification method, GLCM texture extraction concept and wavelet transformation technique effectively applied forest areas (also other areas), will obtain high accuracy result.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제2권1호
• /
• pp.27-35
• /
• 2013

This paper proposes a face tracking algorithm for a viewpoint adaptive multi-view synthesis system. The original scene captured by a depth camera contains a texture image and 8 bit gray-scale depth map. From this original image, multi-view images that correspond to the viewer's position can be synthesized using geometrical transformations, such as rotation and translation. The proposed face tracking technique gives a motion parallax cue by different viewpoints and view angles. In the proposed algorithm, the viewer's dominant face, which is established initially from a camera, can be tracked using the statistical characteristics of face colors and deformable templates. As a result, a motion parallax cue can be provided by detecting the viewer's dominant face area and tracking it, even under a heterogeneous background, and synthesized sequences can be displayed successfully.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제18B권5호
• /
• pp.255-264
• /
• 2011

본 논문에서는 스테레오 비전기반의 컬럼 검출과 조감도 맵핑을 이용한 전방 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실제 복잡한 도로 환경에서 전방 차량을 강건하게 검출할 수 있다. 전체적인 알고리즘은 도로 특징기반의 컬럼 검출, 조감도 기반의 장애물체 세그멘테이션, 차량 특징기반의 영역 재결합, 차량 검증으로 크게 네 단계로 구성되어 있다. 먼저 v-시차맵상에서 최대 빈도값을 이용하여 도로 특징 정보만을 추출한 후, 이를 기반으로 컬럼 검출을 수행한다. 도로 특징 정보는 기존의 중앙값과 달리 도로 환경에 영향을 받지 않아 도로상의 장애물체 유무를 판단하는 기준으로 적절하다. 그러나 다수의 장애물체가 동일한 장애물체로 검출되는 것을 해결하기 위하여 조감도 기반의 세그멘테이션을 수행한다. 조감도는 시차맵과 카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체를 쉽게 분리할 수 있다. 그러나 분리된 장애물체 중에는 동일한 장애물체인 경우도 있으므로, 도로상의 차량 특징을 기반으로 장애물체가 동일한지를 판단하여 재결합하는 과정을 수행한다. 마지막으로 시차맵과 그레이 영상기반의 차량 검증 단계를 수행하여 차량만 검출한다. 제안된 알고리즘을 실제 복잡한 도로 영상에 적용함으로써 차량 검증 성능을 검증한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제18권3호
• /
• pp.134-138
• /
• 2007

현재의 PET/CT 시스템은 양질의 CT 영상을 추가함으로 인하여 기존의 PET 만의 시스템에 비하여 정확한 병소 위치의 지정으로 인한 진단적 가치를 높인 뛰어난 장비로 알려져 있다. 대부분의 PET/CT 시스템은 기존의 PET시스템에서 감쇠 지도를 만들기 위하여 사용하던 $^{68}Ge$ 또는 $^{137}Cs$ 등의 투과선원이 아닌 CT data를 감쇠 지도로 사용함으로 인하여 감쇠보정을 위한 획득시간을 획기적으로 줄여주었다. 그러나 이 감쇠 보정용 CT의 사용은 환자의 피폭선량을 증가시키는 결과를 초래하였다. 본 연구의 목적은 PET/CT 시스템에서 PET 영상의 감쇠지도로 쓰이는 CT를 수행할 경우 원하는 화질을 유지할 수 있는 상태에서의 최저의 관전류값을 평가하는 것이었다. 영상 획득을 위한 기기로는 GE DSTe PET/CT 시스템을 사용하였다. 본 연구를 위하여 3D 호프만 팬텀과 원통형 팬텀에 1.190 mCi의 $^{18}F-FDG$를 주입하여 PET 영상 및 CT 영상을 획득하였으며 관전류를 140 kVp, 조사시간을 8초로 고정한 상태에서 CT의 관전류 값을 95 mA, 45 mA, 40 mA, 35 mA, 30 mA, 25 mA, 20 mA, 15 mA, 10 mA로 바꾸어가면서 영상을 획득하여 감쇠지도를 만든 후 그 data를 이용하여 재구성한 각각의 PET 영상의 질을 평가하였다. 영상평가를 위한 지표로는 CT 영상의 표준편차와 PET 영상에서의 회백질과 백질과의 비의 값을 이용하였다. 연구 결과 호프만 팬텀을 이용한 PET 영상에서의 회백질과 백질의 비율은 감쇠지도용 CT의 사용 관전류 95 mA, 45 mA, 40 mA, 35 mA, 30 mA, 25 mA, 20 mA, 15 mA, 10 mA에서 각각 3.79:1, 3.79:1, 3.78:1, 3.78:1, 3.77:1, 3.72:1, 3.72:1, 3.76:1, 3.76:1로 측정되었다. 이를 통하여 GE DSTe PET/CT 시스템의 경우 기기가 수행할 수 있는 최저의 관전류로 영상을 재구성하여도 PET 영상의 질에는 큰 영향을 미치지 않는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 GE DSTe PET/CT 시스템에 한정되어 수행된 연구로서 본 연구에서 사용된 시스템뿐만 아니라 다른 시스템에서도 지속적인 연구를 하여 환자에 대한 피폭을 최소화하기 위한 영상 획득방식의 최적화가 이루어져야 할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권3호
• /
• pp.327-336
• /
• 2004

일반적인 공장환경에서 적용할 수 있는 비젼 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴정합을 수행하는 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 전탐색 회피기법을 이용하는 자동화용 패턴검사를 위한 에지 기반의 점상관 고속 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 탐색할 영상의 에지특성을 분석함에 의해 전탐색을 회피함으로써 탐색복잡도를 크게 개선한다. 농담정규화정합(NGC)법을 사용하는 통상적인 검사 알고리즘은 공장환경에 적용할 매 몇가지 문제점을 극복해야 한다. 첫 번째는 과도한 계산량으로 고속동작을 가능하게 하기 위해 특별한 알고리즘의 설계가 필요하며 고속 하드웨어의 사용을 요구한다 두 번째는 불안정한 조명조건 하에서도 신뢰성 있는 검사결과를 주어야 한다는 것이다. 전통적인 NGC 알고리즘은 조명의 불안정에 따라 검사결과가 크게 변동하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 에지 기반의 점상관 알고리즘을 제안한다. 계산량을 개선하기 위해 전탐색 회피 알고리즘을 개발하여 적용하고, 에지 피라미드 구조를 탐색에 T입하여 실시간에 근접하는 시간 복잡도를 달성한다. 제안된 방법들은 실제 영상에 적용하여 신뢰성을 검증한다

• 터널과지하공간
• /
• 제13권5호
• /
• pp.373-388
• /
• 2003

불연속면의 기하학적 특성 조사는 일반적으로 조사자가 암반 노출면에서 직접 측정 작업을 수행하여 자료를 획득한다. 이러한 방법은 조사 범위에 대한 제약이 있을 수 있고, 자료의 획득과 처리에 많은 비용과 시간을 소요하게 되는 단점이 있다. 이를 극복하기 위하여 디지털 영상 분석은 현장 측정에 대한 대안적인 방법으로 제시될 수 있으며, 자동화된 측정과 분석을 제공한다는 장점이 있다. 본 연구는 디지털 사진기에 의해 촬영된 암반 노출면 영상으로부터 절리의 궤적을 인식하기 위한 목적으로 수행되었으며. 결과적으로 부존하는 절리맵을 자동화된 방법으로 작성하고자 하였다. 이를 위하여 개발된 해석 과정은 Media cybernetic사의 ImagePro Plus ver 4.1의 매크로 명령을 사용하여 프로그램으로 작성하였다. 본 연구에서 수행된 영상처리 과정은 영상처리, 절리 인식, 절리 궤적 추적 단계로 구분된다. 영상 처리 단계는 암반 사면 영상에 나타나는 노이즈를 제거하거나 완화시키기 위한 단계로서 영상 필터들을 조합하여 적용하였다. 절리 인식단계는 암반과 절리의 명도차에 의한 국부적인 절리 궤적을 인식하는 과정이다, 인식된 절리는 절리 궤적 추적 단계에서 수치적 의사 결정이 가능한 구조로 재구성된 후 서로 연결되어 절리맵으로 완성된다. 암반 사면의 원 영상과 이러한 영상 처리 알고리즘에 의한 일련의 과정을 거쳐 작성된 절리맵을 비교한 결과, 75～80% 정도의 불연속면들이 인식된 것으로 나타났다. 본 연구와 관련하여 앞으로는 절리 궤적 추적에 더욱 적합한 영상을 획득하기 위한 영상 필터의 조합부분과 절리 궤적의 연결과정에서 seed pixel을 자동적으로 선택할 수 있는 부분을 보다 집중적으로 연구할 필요가 있을 것으로 생각한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.435-444
• /
• 2011

고해상도 위성영상의 다중분광자료만을 이용하여 토지 피복도를 제작할 경우, 낮은 분광해상도와 단일 토지 피복 내에 존재하는 불균질성으로 인해 분류 결과의 정확도가 저하되는 문제가 발생한다. 특히 식생 클래스의 경우 단일 토지 피복임에도 불구하고 절감 특성에 따라 해당 영역 안에 산림, 초지, 농업지역 등이 함께 분류되는 문제가 두드러진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 광학 영상 기반의 사전분류를 수행한 후 식생으로 분류된 영역에 대해 고해상도 위성영상의 다중분광정보와 SAR 영상 산란 정보를 통합하고 식생을 세분류하였다. 사전 분류와 식생분류는 최대우도 감독분류를 통해 수행되었으며 식생 세분류 결과와 사전 분류결과 중 비식생 클래스의 융합을 통해 계층적 분류 방법을 제안하였다. 제안 기법은 SAR 영상이나 GLCM 질감 정보를 영상 전체에 걸쳐 단순 통합한 분류결과뿐만 아니라 GLCM 질감 정보를 식생 지역에 적용한 계층적 분류결과에 비해 높은 정확도를 보였으며 특히 식생과 비식생의 분류 정확도가 모두 높게 나타났다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.323-328
• /
• 2004

대뇌조직 구분을 위한 실험적인 정보를 제공하기 위한 뇌조직 확률 지도를 개발하는 경우 개인마다 구조적으로 다양한 형태를 가진 뇌의 특성과 특히 인종간의 두드러진 차이론 반드시 고려해야 한다 본 연구에서는 특정 그룹에 대한 뇌조직 확률 지도를 제작하는데 필요한 절차를 알아보고 나이에 따른 그룹간의 뇌조직 확률 지도의 구조적인 차이를 살펴보고자 한다 피험자 그룹은 100명의 건강한 한국인이며 나이에 따라 두 그룹으로 분류하였다. 뇌 확률 지도의 기준 좌표계를 설정하기 위해 전체 그룹 내의 모든 피험자의 뇌 영상에 대한 평균 영상을 구하고, 각 뇌 영상을 기준 좌표계로 정규화 시킨다. 정규화 과정에서 얻어진 변환 매개 변수를 미리 각 뇌조직(회질, 백질, 뇌척수액)으로 분할된 피험자의 영상에 적용하고 각 그룹 내에서 변환된 뇌 조직 영상을 평균함으로써 뇌 조직 확률 지도를 완성하였다. 나이에 따른 구조적인 차이를 살펴보기 위해 그룹간 확률 값의 차이 영상을 구하였다. 이전 연구결과에서와 마찬가지로 나이가 증가함에 따라 뇌실이 확대되고 회질의 위축이 전체적인 뇌 영역에서 일어났다. 그러므로 우리는 대뇌 조직 분할을 위해 설험적인 정보들을 사용하고자 할 때는 특정 그룹에 대한 뇌 확률 지도를 사용할 것을 제안한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
• /
• pp.783-788
• /
• 2003

In this paper, we present a new approach to detect and recognize human face in the image from vision camera equipped on the mobile robot platform. Due to the mobility of camera platform, obtained facial image is small and pose-various. For this condition, new algorithm should cope with these constraints and can detect and recognize face in nearly real time. In detection step, ‘coarse to fine’ detection strategy is used. Firstly, region boundary including face is roughly located by dual ellipse templates of facial color and on this region, the locations of three main facial features- two eyes and mouth-are estimated. For this, simplified facial feature maps using characteristic chrominance are made out and candidate pixels are segmented as eye or mouth pixels group. These candidate facial features are verified whether the length and orientation of feature pairs are suitable for face geometry. In recognition step, pseudo-convex hull area of gray face image is defined which area includes feature triangle connecting two eyes and mouth. And random lattice line set are composed and laid on this convex hull area, and then 2D appearance of this area is represented. From these procedures, facial information of detected face is obtained and face DB images are similarly processed for each person class. Based on facial information of these areas, distance measure of match of lattice lines is calculated and face image is recognized using this measure as a classifier. This proposed detection and recognition algorithms overcome the constraints of previous approach [15], make real-time face detection and recognition possible, and guarantee the correct recognition irregardless of some pose variation of face. The usefulness at mobile robot application is demonstrated.