기존 RDO(Rate Distortion Optimization) 기반 압축 방식은 압축 성능에 초점을 두기 때문에 영상 내 인지 특성이 무시될 수 있다. 따라서 RoI(Region of Interest)을 기반으로 압축률을 조절하는 연구가 고안[1, 2, 3, 4] 되었으며, HVS(Human Visual System) 관점에서 영상 내 중요한 부분에 대해 더 높은 품질로 영상을 압축하는 연구가 대부분이다. 최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 지능형 영상 분석에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라 머신 비전을 위한 영상 부호화 및 효율적인 전송에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 dQP(delta Quantization Parameter)를 활용하여 RoI(Region of Interest) 기반압축 방법을 제안하고, 두가지의 RoI 추출 방식을 소개한다. Detectron2 Faster R-CNN X101-FPN [5]의 첫번째 탐지기를 통해 후보 영역 기반 RoI 을 추출하고, 두번째 탐지기를 통해 객체 기반 RoI 을 추출하여, 영상 내 객체 부분과 비객체 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 압축을 수행하였으며, 이에 따른 성능을 비교하고자 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권1호
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pp.80-87
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2024
The Manchu language holds historical significance, but a complete dataset of Manchu script letters for training optical character recognition machine-learning models is currently unavailable. Therefore, this paper describes the process of creating a robust dataset of extracted Manchu script letters. Rather than performing automatic letter segmentation based on whitespace or the thickness of the central word stem, an image of the Manchu script was manually inspected, and one copy of the desired letter was selected as a region of interest. This selected region of interest was used as a template to match all other occurrences of the same letter within the Manchu script image. Although the dataset in this study contained only 4,000 images of five Manchu script letters, these letters were collected from twenty-eight writing styles. A full dataset of Manchu letters is expected to be obtained through this process. The collected dataset was normalized and trained using a simple convolutional neural network to verify its effectiveness.
중복요관은 요관이 두 개가 있는 선천성 신장 기형이다. 본원에서는 기형이 있는 신장 상극신의 중복요관을 하극신의 정상 요관에 연결시켜 신기능을 유지시키고자 하는 수술을 시행하고 있고, 수술 전과 후에 $^{99m}Tc-DMSA$ 검사를 시행하고 있다. 기존에는 검사 후 관심영역 설정 후 결과 도출 시에 기형이 있는 신장의 상극신과 하극신의 비교가 이루어지지 않고 정상 신장에 대한 기형이 있는 쪽 신장의 전체적인 상대적 섭취율만의 비교가 이루어졌다. 이에 본 연구는 수술 전과 후의 $^{99m}Tc-DMSA$ 검사 후 관심영역 설정 시에 기형이 있는 신장의 상극신과 하극신에 부분적인 관심영역을 각각 설정하여 기형이 있는 신장의 상극신 섭취율 변화를 통해 신실질 세포의 기능 회복 정도와 부분 관심영역 설정의 유용성에 대해 알아보고자 한다. 불완전중복요관의 기형을 가지고 수술 예정인 소아 환자 15명을 대상으로 하였다. 검사는 $^{99m}Tc-DMSA$를 1.5~1.9 MBq/kg 주사하고, 3~4시간 후에 검사하였고, 정상신장과 기형이 있는 신장의 상극신과 하극신의 관심영역을 각각 설정하였다. 관심영역은 방사선사 1명, 핵의학과 전공의 1명, 비뇨기과 전문의 1명이 동석하여 수술 전 영상과 수술 후 영상을 같은 조건과 방법으로 설정하였다. 수술 전과 후의 추적검사에서 기형이 있는 신장의 상극신 섭취율의 변화에 대해 정상신장(A), 기형이 있는 신장의 하극신(B), 상극신(C)의 섭취율비(A: B: C)를 통하여 비교해 보았다. 15명의 소아 환자에서 수술 전과 후의 기형이 있는 신장의 상극신 섭취율의 변화에 대해 정상신장(A), 기형이 있는 신장의 하극신(B), 상극신(C)의 섭취율비(A: B: C)를 통하여 비교해본 결과로 섭취율이 향상된 환자가 7명, 저하된 환자가 8명 이었다. 섭취율이 향상된 환자 7명중 2명은 수술 후 14개월, 4명은 12개월, 나머지 1명은 8개월 후에 추적검사를 하였고, 저하된 환자 8명중 4명은 수술 후 12개월, 3명은 6개월, 나머지 1명은 4개월 후에 추적검사를 한 것으로 나타났다. 기존에는 전체적인 좌.우 신장의 섭취율만을 이용하여 기형이 있는 신장의 정확한 섭취율 변화를 알아 볼 수 없었지만, 본 연구에서 제안한 부분적인 관심영역 설정방법을 이용하여 상극신과 하극신 각각의 섭취율 변화를 정확히 알아볼 수 있었다. 신장의 신실질 세포의 회복은 단기간에 평가를 하기가 어렵기 때문에 단기간의 추적검사를 통해서 기형이 있는 신장의 예후를 평가하기에는 한계가 있으며, 그렇기 때문에 장기간의 추적검사가 이루어져야 한다. 이에 부분적인 관심영역 설정방법이 유용하게 사용될 것이라고 사료된다.
We introduce an x-ray micro tomography system capable of high resolution imaging of a local region inside a small animal. By combining two kinds of projection data, one from a full field-of-view (FOV) scan of the whole body and the other from a limited FOV scan of the region of interest, we have obtained zoomed-in images of the region of interest without any contrast a nomalies. We have integrated a micro tomography system using a micro-focus x-ray source, a $1248\times1248$ flat-panel x-ray detector, and a precision scan mechanism. Using the cross-sectional images taken with the zoom-in micro tomography system, we measured trabecular thicknesses of femur bones in postmortem rats. To compensate the limited spatial resolution in the zoom-in micro tomography images, we used the fuzzy distance transform for the calculation of the trabecular thickness. To validate the trabecular thickness measurement with the zoom-in micro tomography images, we compared the measurement results with the ones obtained from the conventional micro tomography images of the extracted bone samples.
We introduce a rotating-gantry-based x-ray micro-tomography system to be used for small animal imaging studies. It has the zoom-in imaging capability for high resolution imaging of a local region inside the animal subject without any contrast anomalies arising from truncation of the projection data. With the sliding mechanism mounted on the rotating gantry holding the x-ray source and the x-ray detector, we can control the magnification ratio of the x-ray projection data. By combining the projection data from the large field of view (FOV) scan of the whole animal subject and the projection data from the small FOV scan of the region of interest, we can obtain artifact-free zoomed-in images of the region of interest. For the acquisition of x-ray projection data, we use a $1248{\times}1248$ flat-panel x-ray detector with the pixel pitch of 100 mm. It has been experimentally found that the developed system has the spatial resolution of up to 121p/mm when the highest magnification ratio of 5:1 is applied to the zoom-in imaging. We present some in vivo rat femur images to demonstrate utility of the developed system for small animal imaging.
본 논문에서는 사용자가 관심을 갖는 다중 영역기반(ROI)으로 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이미지를 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 겹치는 부분을 선택하고 해당 블록의 MPEG-7 도미넌트 컬러와 블록의 상대적 위치를 고려하여 유사도를 측정한다. 실험결과 제안한 방법은 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 높은 성능향상을 나타냈고, 다중 ROI의 경우 상대적 위치를 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
In this paper, we propose an robust CAMShift method to track stage objects with a camera. In order to solve the problem of tracking object misdetection in existing CAMShift technique, MBR region is detected to separate the background and the subject, and the subject size of the region of interest is calculated to solve the problem of erroneously detecting a large region having a similar color distribution ratio. Also, by applying the color corelogram and MB-LBP to the part that can not be solved by the color ratio and the size limitation, accurate texture tracking is enabled by reflecting the texture characteristics. Experimental results show that the proposed method has good tracking performance for objects that do not deviate from the size of the subject set in the area of interest and accurately extracts the texture characteristics of different subjects with similar color distribution ratios.
현재 여러 응용 프로그램에서 이미지 전체를 전송 및 복원하기보다는 이미지의 일부 특정 영역이나 사용자 위주의 관심영역(ROI: Region-of-Interest)에 대한 우선적 처리가 요구되고 있다. 이러한 우선적 처리는 JPEG2000 표준 ROI 코딩 방법들을 비롯하여, 이를 보완한 새로운 ROI 코딩 방법들에 대한 연구가 최근까지 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 모든 응용에 적합한 ROI 코딩 방법은 존재하지 않는다. 본 연구는 JPEG2000 응용에서 적절한 ROI 코딩 방법을 적용하기 위하여 요구사항에 따른 ROI 코딩 방법의 선택 기준을 제시하고, 선택된 방법에 대하여 효율적인 매개변수 값을 결정할 수 있도록 실험 결과를 제시한다.
본 논문에서는 영상을 3분할 기법에 맞춰 재구성함으로써 자동으로 구도를 안정적이고 세련되게 보정하는 기법을 제안한다. Saliency Map과 Image Segmentation기술을 이용하여 사진에서 피사체의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 구하고, 그 영역을 기준으로 3분할 기법에 맞도록 사진을 Cropping하여 구도를 보정한다. 또한, 얼굴 인식(Face Detection)기법을 활용하여 사람의 얼굴을 ROI에 추가하고 ROI에 따른 다양한 시나리오에 의하여 구도를 보정함으로써, 좀 더 자연스러운 사진을 얻는다. 실험결과를 통해 보정된 구도의 사진이 원본사진과 비교하여 자연스럽게 보정이 되었는다는 것을 알 수 있다.
Park, Yong Sung;Kang, Joo Hyun;Lim, Sang Moo;Woo, Sang-Keun
한국컴퓨터정보학회논문지
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제21권11호
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pp.17-21
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2016
Heterogeneity assessment of tumor in oncology is important for diagnosis of cancer and therapy. The aim of this study was performed assess heterogeneity tumor region in PET image using texture analysis. For assessment of heterogeneity tumor in PET image, we inserted sphere phantom in torso phantom. Cu-64 labeled radioisotope was administrated by 156.84 MBq in torso phantom. PET/CT image was acquired by PET/CT scanner (Discovery 710, GE Healthcare, Milwaukee, WI). The texture analysis of PET images was calculated using occurrence probability of gray level co-occurrence matrix. Energy and entropy is one of results of texture analysis. We performed the texture analysis in tumor, liver, and background. Assessment textural features of region-of-interest (ROI) in torso phantom used in-house software. We calculated the textural features of torso phantom in PET image using texture analysis. Calculated entropy in tumor, liver, and background were 5.322, 7.639, and 7.818. The further study will perform assessment of heterogeneity using clinical tumor PET image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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