• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.40-47
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• 2007

단백질 매크로 어레이 영상에서 단백질 칩 각각의 특징을 규명하는 것은 중요한 것이다. 사람의 시각에 의한 판단은 많은 단백질 칩 영상을 실험할 경우, 장시간의 관찰과 그로 인한 오류가 발생할 수 있다. 따라서 시뮬레이터를 통한 특성 파악이 필요하게 되고, 매크로 어레이 스캔 영상에 대해 특성 분석을 할 경우 효율을 극대화할 수 있다. 형광 스캔 영상에 있어서, 각 셀의 반응도는 컬러 영상의 R, G, B 분포에 의존하여 왔다. 그러나 중첩되는 영상의 경우는 한쪽으로 구분하여 분류하기가 어렵다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 사용자가 원하는 색상에 대한 퍼지 측도 값을 적용한 퍼지 적분 값으로서 단백질 칩의 반응색상을 구분 지었다. Scan Array 5000에 의해 구성된 매크로 어레이 형광 영상들에 대해 실험한 결과, 퍼지 적분을 사용한 제안 방법이 모호한 색상에 대해 결정을 내릴 수 있는 요소가 됨을 보여 주었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1323-1331
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• 2017

오늘날 저작권 관련 산업이 사회, 경제적으로 큰 영향을 미치는 대규모 산업으로 성장하였음에도 불구하고 저작물에 대한 소유권 및 저작권에 대한 문제가 끊임없이 발생하고 있으며 특히 이미지 저작권과 관련된 연구는 거의 진행되지 않는 상태이다. 본 연구에서는 기존의 문서 영상처리 기술과 딥 러닝 기술을 융합하여 교육용 도서 영상에서의 객체 자동 추출 및 분류 기술 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 먼저 잡음을 제거한 후, 시각적 주의(visual attention) 기반 영역 추출 과정을 수행한다. 추출된 영역을 기반으로 블록화 작업을 수행하고, 각 블록을 그림인지 아니면 문자 영역인지를 분류한다. 마지막으로 추출된 그림 영역 주위를 검색하여 캡션 영역을 추출한다. 본 연구에서 진행한 성능 평가 결과, 그림 영역은 최대 97% 정확도를 보이며, 그림 및 캡션 영역 추출에 있어서는 평균 83%의 정확도를 보여 준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.170-179
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• 2003

다중분광 영상의 정확한 지형지물 분류를 수행할 때 고려해야 할 중요한 요소중에 적절한 분류 클래스의 선정과 선정된 클래스의 분리도가 높아지도록 트레이닝 지역(training fields)을 잡는 것은 특히 중요하다. 최근에 이용되고 있는 위성탑재 하이퍼스펙트럴(hyperspectral) 영상은 많은 밴드를 포함하고 있기 때문에 데이터 처리가 어렵고, 잡음(noise)으로 인하여 다중분광 영상보다 분류 결과가 나쁜 경우도 나타난다. 특히 대상지역의 클래스에 따른 트레이닝 지역의 선정시 일부 클래스에서 하이퍼스펙트럴 밴드수에 비해 상대적으로 적은 수의 트레이닝 샘플로 인하여 공분산 행렬의 계산에 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Hyperion 데이터를 이용한 분류를 수행하기 위하여 밴드 추출 방식을 알아보고, 분류영상의 정확도 평가를 통하여 밴드 추출의 효용성을 시험하였다. 밴드를 줄이는 또 다른 방법인 클래스간 분리도에 따른 최적 밴드를 추출하여 분류정확도를 평가하였다. 실험 결과, 밴드 추출이나 클래스 분리도에 따라 선택된 영상의 분류 정확도는 분류자(classifier)에 상관없이 전체 밴드를 사용한 원영상과 유사하게 나타났지만, 사용된 밴드수와 계산 시간은 단축되었다. 분류자는 MLC, SAM, ECHO의 3종류가 사용되었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.163-167
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• 2003

As digital photogrammetry can acquire much three-dimensional data quickly and exactly in equal accuracy, and it has advantage that can use this in modelling, it's practical use possibility is increased in various field by collection method of data for GIS. In this study, it was intended to create 3D image that has coordinate system, and use in acquisition of position information for object. And, it was applied to discontinuities extraction and measurement of rock slope for practical use of three-dimensional image and examination of measurement accuracy. Through this, it is inspected the possibility of three-dimensional image creation and the acquisition of space information.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권6호
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• pp.661-665
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• 2011

This paper presents the method for the extraction of the lungs part from the other parts for the diagnostic of the lungs part. The proposed method is based on the calculation of the connected component and the centroid of the image. Connected Component labeling is used to label the each objects in the binarized image. After the labeling is done, centroid value is calculated for each object. The filing operation is applied which helps to extract the lungs part from the image retaining all the parts of the original lungs image. The whole process is explained in the following steps and experimental results shows it's significant.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권1호
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• pp.49-54
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• 2016

Regarding global and local factors of a set of features, a given single image or multiple images is a common approach in image processing. This paper introduces an application of an adaptive version of non-local filter whose original version searches non-local similarity for removing noise. Since most images involve texture partner in both foreground and background, extraction of signified regions with texture is a challenging task. Aiming to the detection of visual attention regions for images with texture, we present the contrast analysis of image patches located in a whole image but not nearby with assistance of the adaptive filter for estimation of non-local divergence. The method allows extraction of signified regions with texture of images of wild life. Experimental results for a benchmark demonstrate the ability of the proposed method to deal with the mentioned challenge.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권3호
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• pp.515-521
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• 2020

Deep learning methods have been effectively used to provide great improvement in various research fields such as machine learning, image processing and computer vision. One of the most frequently used deep learning methods in image processing is the convolutional neural networks. Compared to the traditional artificial neural networks, convolutional neural networks do not use the predefined kernels, but instead they learn data specific kernels. This property makes them to be used as feature extractors as well. In this study, we compared the quality of CNN features for traditional texture feature extraction methods. Experimental results demonstrate the superiority of the CNN features. Additionally, the recognition process and result of a pioneering CNN on MNIST database are presented.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1172-1179
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• 2015

A wireless license plate region extracting module is proposed for LPR system controlling multiple gates. This module is cheaply implemented using Raspberry Pi which is open source and high performance. First, as the upper 1/3 of the captured image is discarded as it has no useful information on license plate. Using the OpenCV libraries the edge image is got by Canny algorithm after applying Gaussian filtering to gray image, and the labeling is conducted for 4 consecutive numbers in license plate. These numbers are located using various decision equations, and expanding the numbers region the final license plate region can be extracted. The result image is transferred to Server using wifi direct. Using the proposed module it becomes easy to set up and maintain the LPR system. The experimental results showed that the successful extracting rate was 98.4% using 500 car images with 640 × 480 resolution.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제15권1호
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• pp.49-52
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• 2017

Ganglion cysts are benign soft tissues usually encountered in the wrist. In this paper, we propose a method to extract a ganglion cyst region from ultrasonography images by using image segmentation. The proposed method using the possibilistic c-means (PCM) clustering method is applicable to ganglion cyst extraction. The methods considered in this thesis are fuzzy stretching, median filter, PCM clustering, and connected component labeling. Fuzzy stretching performs well on ultrasonography images and improves the original image. Median filter reduces the speckle noise without decreasing the image sharpness. PCM clustering is used for categorizing pixels into the given cluster centers. Connected component labeling is used for labeling the objects in an image and extracting the cyst region. Further, PCM clustering is more robust in the case of noisy data, and the proposed method can extract a ganglion cyst area with an accuracy of 80% (16 out of 20 images).

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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• pp.303-306
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• 1995

The present paper deals with extraction of figures and characters from their background using the knowledge of color. At each pixel of the image on the CRT sent from a video camera, RGB values are transformed into the values in another color system, HSI, where "H" denotes hue;"S" denotes saturation;"I" denotes intensity. Representing color in HSI color space is advantageous, since a human feels color mainly in hue with the aid of brightness and purity. Comparing HSI data thus obtained with the masked original image detects noise-free edges included in the orginal image. Then setting a set of HSI thresholds and changing it identifies the portion of image of the same color. This color information is used in recongnizing characters and figures as an auxiliary system of a hierachical figure categorization method for characters and figures recognition.cters and figures recognition.