• 한국측량학회지
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• 제30권1호
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• pp.39-48
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• 2012

수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 생성하거나 지상의 객체를 추출하기 위해서 라이다 자료에서 지면점과 비지면점을 분리하는 필터링(filtering) 과정은 중요하다. 본 연구에서는 라이다 자료에서 지면점을 추출하는 데 사용되는 기존의 필터링 방법을 대상으로 정성적 분석과 정량적 분석을 통해 가장 효과적인 필터링 알고리즘을 선정하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 Adaptive TIN, Perspective Center Based Filtering Algorithm, Elevation Threshold with Expand Window, Progressive Morphology의 4가지 필터링 방법을 산악지역, 도시지역, 건물과 산이 공존하는 3가지 지역에 적용하여 각각의 방법에 대한 특징을 분석하였다. 실험에 사용된 4가지 필터링 방법의 정성적인 비교는 음영기복도를 생성한 후 시각적인 방법을 적용하였고 정량적인 비교는 GPS로 관측한 검사점을 이용한 절대적인 비교와 국토지리정보원의 수치표고모델을 이용하여 상대적인 비교를 수행하였다. 라이다 필터링 실험을 통하여 Adaptive TIN 알고리즘은 산악지역과 도시지역에서 지면점을 가장 효율적으로 추출하였고 건물과 산이 공존하는 지역에서는 Progressive Morphology 알고리즘이 가장 양호한 결과를 나타내었다. 또한 정성적, 정량적 비교 결과 전반적으로 지역적 특성에 관계없이 적용가능한 필터링 알고리즘은 ATIN 알고리즘으로 나타났다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제9권3호
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• pp.172-177
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• 2009

In this paper, a new morphology-based homomorphic filtering technique is presented to enhance features in medical images. The homomorphic filtering is performed based on the morphological sub-bands, in which an image is morphologically decomposed. An evolutionary design is carried to find an optimal gain and structuring element of each sub-band. As a search algorithm, Differential Evolution scheme is utilized. Simulations show that the proposed filter improves the contrast of the interest feature in medical images.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1170-1177
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• 1997

모폴로지는 형태를 보존하는 필터로 많이 사용되고 있다. 또한 모폴로지 연산을 다양하게 적용하여 여러 가지 모폴로지 필터를 만들 수 있고 각 필터는 독특한 특징을 가지고 있다. 그리고 모폴로지 필터를 영상 전송 부호화기의 축소 과정에 사용하면 원영상의 형태를 많이 보존할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 모폴로지필터와 벡터 양자화를 사용하는 새로운 부호화기를 제안하였다. 먼저 여러가지의 모폴로지 필터를 계층적 전송 방법에 적용하여 가장 효과적인 모폴로지 필터를 선택하였고 선택된 필터를 제안한 부호화기와 계층적 전송 방법에 적용하였다. 그리고 두 가지의 부호화기에 의해 복원된 화질을 비교하는 실험 결과, 제안한 부호화기가 라플라시안 피라미드 방법 보다 특히 복잡한 영상에서 더 우수함을 보이고 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.13-16
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• 2000

This paper is to compare DTCNN(Discrete-time Cellular Neural Networks) applying the fuzzy morphology operators with the conventional FCNN(Fuzzy CNN) using the general morphology operators. These methods are to the image filtering, and are compared as MSE. Also the main goal of this paper is to compare the fuzzy morphology operators with the general morphology operators through image input. In a result of computer simulation, we could know that the error of DTCNN applying the fuzzy morphology operators is less about 6.1809 than FCNN using the general morphology operators in the image included 10% noise, also the error of the former is less about 5.5922 than the latter in the image included 20% noise. And the image of DTCNN applying the fuzzy morphology operators is superior to FCNN using the general morphology operators.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.736-739
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• 2006

While hyperspectral data are very rich in information, their processing poses several challenges such as computational requirements, noise removal and relevant information extraction. In this paper, the application of advanced scale-space filtering to selected hyperspectral bands was investigated. In particular, a pre-processing tool, consisting of anisotropic diffusion and morphological leveling filtering, has been developed, aiming to an edge-preserving smoothing and simplification of hyperspectral data, procedures which are of fundamental importance during feature extraction and object detection. Two scale space parameters define the extent of image smoothing (anisotropic diffusion iterations) and image simplification (scale of morphological levelings). Experimental results demonstrated the effectiveness of the developed scale space filtering for the enhancement and smoothing of hyperspectral remote sensing data and their advantage against watershed over-segmentation problems and edge detection.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.1417-1429
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• 2012

In neuroscientific research, image segmentation is one of the most important processes. The morphology of axons plays an important role for researchers seeking to understand axonal functions and connectivity. In this study, we evaluated the level set segmentation method for neuronal axons in a Brainbow confocal microscopy image. We first obtained a reconstructed image on an x-z plane. Then, for preprocessing, we also applied two methods: anisotropic diffusion filtering and bilateral filtering. Finally, we performed image segmentation using the level set method with three different approaches. The accuracy of segmentation for each case was evaluated in diverse ways. In our experiment, the combination of bilateral filtering with the level set method provided the best result. Consequently, we confirmed reasonable results with our approach; we believe that our method has great potential if successfully combined with other research findings.

• 한국측량학회지
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• 제29권4호
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• pp.359-365
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• 2011

본 연구는 스캔라인 기반의 2차원 이웃 관계를 활용하여 레이블링 알고리즘과 윈도우 기반의 알고리즘을 함께 적용함으로써 항공레이저측량 자료의 지면점과 비지면점을 효과적으로 분리하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 스캔라인 구조를 바탕으로 최소의 탐색을 통해 점들의 인접 관계를 구축하고, 구축된 인접관계를 기반으로 연결성분 레이블링 알고리즘을 적용하여 항공레이저측량 자료를 지면점과 비지면점으로 분리하였다. 그리고, 모폴로지 필터링을 통해 작은 개체를 추가로 제거하고 거리반비례 추정을 통해 고립 지면점을 복원하여 정확도를 향상시켰다. 다양한 특성을 나타내는 지역에 적용하고 평가한 결과 대부분의 점들이 올바르게 분리 되었고 약97%의 전체 정확도를 도출하였으며, 인접관계 구축 및 데이터 처리 시간이 TIN 또는 격자 구조 자료 구축시간에 비하여 적게 소요되었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.267-270
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• 2010

In filtering of urban lidar data, low outliers or opening underground areas may cause errors that some ground points are labelled as non-ground objects. To solve such a problem, this paper proposes an automated method which consists of RANSAC algorithm, one-dimensional labeling, and morphology filter. All processes are conducted along the lidar scan line profile for efficient computation. Lidar data over Dajeon, Korea is used and the final results are evaluated visually. It is shown that the proposed method is quite promising in urban dem generation.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권2호
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• pp.70-76
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• 2004

간 영역을 다른 복부 장기들로부터 정확히 분할한 후 간 내부의 종양을 감별 분할하므로써 간암을 조기 발견하는 데 도움을 준다. 본 논문은 복부의 모포러지컬 특성을 이용하여 효과적인 완전 자동 간 분할을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 전처리 단계로서 다봉성 히스토그램 분할을 수행하고 복부의 모폴러지 좌표를 찾기 위해 척추를 분할한다. 다음으로 간 영역을 C-class maximum a posteriori (MAP) decision과 이진 모폴러지 필터링에 의해 추출한다. 자동으로 분할된 간 영역을 평가하기 위해 영역 에러율(Average Error Rate)과 회전 이진 영역 투영 매칭법(Rotational Binary Region Projection Matching; RBRPM)에 의한 상관 계수를 사용한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘에 의해 획득한 완전 자동 간 분할과 수동 간 분할사이에 매우 유사한 결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권1호
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• pp.15-22
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• 2017

인터넷 기술이 급속도로 발전함에 따라서 다양한 소셜 네트워크 서비스들이 나타나고 있다. 특히 스마트 기기들이 발전함에 따라서 소셜 네트워크 상에는 멀티미디어 콘텐츠가 넘쳐나고 있다. 그러나 불법적 목적을 가진 사용자에 의해 발생하는 범죄도 증가하면서 멀티미디어 포렌식을 이용한 콘텐츠 보호 및 불법 사용 차단의 필요성이 사회적으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 포렌식 기술의 하나로 디지털 동영상 획득 장치 판별을 위한 포렌식 기술을 제안한다. 먼저 모폴로지 필터링을 이용한 센서 패턴 노이즈 추출하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 참조 장치에서 촬영한 참조 동영상의 센서 패턴 노이즈를 추정하고, 검사 동영상에서 센서 패턴 노이즈를 추출한다. 그리고 두 센서 패턴 노이즈 사이의 유사성 계산을 통하여 검사 동영상이 참조 장치로 촬영을 했는지 판별을 수행한다. 제안한 기술의 성능 분석을 위하여 DSLR 카메라, 콤팩트 카메라, 캠코더, 액션캠 및 스마트폰 등을 포함한 총 30대의 장치에 대하여 개발한 알고리즘에 대한 정량적 성능 분석을 수행하였고, 그 결과 96%의 판별 정확도를 달성하였다.