• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.19-27
• /
• 2010

JPEG2000 이미지에서 사용자의 관심영역에 따라 동적으로 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 것이 관심 영역 처리기법이다. 작은 이미지는 큰 의미가 없지만, 큰 이미지에서는 화면에 출력되는 속도가 느리기 때문에 사용자가 먼저 보고자하는 영역을 지정함으로써 지정된 부분을 우선처리하게 된다. 사용자는 대략의 이미지 중에서 관심영역을 지정하면 지정된 영역의 범위를 마스킹 하여 이미지를 전송한 곳으로 보내게 된다. 관심영역 마스킹 정보를 얻은 서버는 우선적으로 마스킹 되어 있는 코드 블록을 우선적으로 전송한다. 여기서, 빠르게 마스킹 정보를 생성하는 것이 중요한데, 본 연구에서는 미리 만들어 놓은 48개의 마스킹 패턴을 사용하여, ROI(Region-of-Interest)와 배경의 분포에 따라 마스킹 패턴 중에 하나를 선택함으로써 마스킹 영역을 계산하는 시간을 현저히 줄였다. 이 패턴이 적용되는 블록은 한 블록 내에 ROI 영역과 배경 영역이 섞여 있는 블록이다. 한 블록 전체가 ROI 이거나 배경이면 이 패턴은 사용되지 않는다. 실험한 결과, ROI와 배경을 정확하게 분리하여 처리하는 방법에 비하여 약간의 품질은 떨어지지만, 처리시간은 현저히 줄었음을 보였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.581-585
• /
• 2014

본 논문은 ROI가 적용된 HOG 특징을 적용한 보행자 인식에 대해서 제안한다. 기존의 HOG 방법은 높은 인식률을 갖지만 처리 속도가 느린 단점이 존재한다. 처리 속도가 느린 기존의 HOG 방법에 ROI를 적용하여 불필요한 영역에 대한 연산을 줄여 처리 속도를 향상시켰다. ROI 영역을 설정하기 위해 영상 전체를 연산하는 홀수 프레임과 설정된 ROI 영역만을 연산하는 짝수 프레임을 조합한 구조를 사용하였다. 구현 결과 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 방법과 동일한 정확도를 유지하면서 처리 속도측면에서 약 20% 향상된 초당 8.3 프레임의 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제11D권3호
• /
• pp.691-702
• /
• 2004

본 문은 고속으로 이송되는 컨베이어 벨트 환경에서 획득된 대용량 소포 영상에서 다양한 관심영역(ROI：Region of Interest)을 고속 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 친 번째 단계에서는 영상을 32${\times}$32 픽셀 크기의 마스크로 나누고 그 중 내부 픽셀의 최대값과 최소값의 차이값이 최저 동적 입계값보다 큰 경우에 1차 후보로 검출한다. 두 번째 단계에서는 1차 후보 마스크를 다시 8${\times}$8크기의 서브마스크로 나누고 적셀 값의 편차(deviation)을 기준으로 최저 임계값보다 큰 마스크만 남김으로서 불필요한 영역을 제거한다. 이러한 전처리 과정을 거쳐 1차원 바코드, 2차원 바코드, 소포의 외형 경계, 레이블 및 문자와 같은 소포의 정보가 기록되어 있는 영역(ROI)을 제외한 나머지 영역을 제거한다. 후처리 과정에서는 위의 ROI 중 2차원 바코드 영역만을 추출하기 위해서 각각의 ROI에 대하여 기준축을 생성한 결과를 이용하여 각각의 영역을 검증하였다. 이와 같은 방법으로 실험한 결과 대용량 소포영상에서 약 200msec 이내에 다양한 ROI를 추출하였으며 100%의 정확도로 2차원 바코드 영역을 지정할 수 있음을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.233-238
• /
• 2009

본 논문에서는 얼굴을 자동 초점(Auto-focus) 디지털 카메라의 관심영역(ROI : Region Of Interest)으로 이용하는 시스템에서 요구되는 검출 영역의 안정적인 선택을 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 디지털 카메라와 모바일 카메라에 포함되는 ISP(Image Signal Processor)에서 실시간으로 처리되는 프로그레시브 입력 영상에서 얼굴 영역을 관심영역으로 간주하고 자동으로 초점을 맞추는 방법이다. 얼굴 영역 검출을 위하여 사용한 학습 알고리즘은 에이다부스트 알고리즘을 이용하였다. 학습에 포함되지 않은 기울어진 얼굴에 대한 검출방법과 검출 결과에 대한 후처리 방법, 관심영역이 흔들리지 않고 일정한 영역을 유지하도록 하기 위한 안정화 대책을 제안한다. 제안된 ROI 영역 안정화 알고리즘에 대한 성능을 평가하기 위하여 움직임이 있는 얼굴에 대하여 기준 궤적과의 차이를 보이고, 각 궤적의 회귀곡선과의 RMS 오차를 안정화 성능평가의 척도로 이용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
• /
• pp.47-50
• /
• 2018

본 논문에서는 초음파 영상에서 환자 정보를 제거하여 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완동맥 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 제안된 무게 중심법을 이용하여 추출된 후보 영역을 양자화 한다. 무게 중심법은 추출된 사다리꼴 영역에서 FCM 기반 무게중심법과 PCM 기반 무게중심법을 각각 계산한 후, 두 중심 간의 차이가 존재 할 경우에는 두 중심의 평균값을 새로운 무게 중심으로 설정하여 각 픽셀들을 클러스터링하여 상완 동맥 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥 영역에는 고혈압 영역인 빨강색 영역과 저혈압이나 혈류가 역류하는 영역인 파란색 영역이 존재한다. 추출된 상완 동맥 영역에서 고혈압 영역만을 추출하기 위해 빨강색 영역을 제외한 그 외의 영역은 제거한다. 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 초음파 영상을 대상으로 TPR(True Positive Rate) 검사을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법 보다 TPR 값이 높게 나타나는 것을 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
• /
• 제38권4호
• /
• pp.421-427
• /
• 2015

본 연구에서는 3차원(dimension, D) 프린터로 자체 제작한 팬톰을 이용하여 관전압과 관전류량 변화 중심으로 균일한 조직의 물리적 영역 크기 변화에 의한 관심영역(region of interest, ROI)와 설정치 영역 크기 변화에 의한 ROI 내에서의 하운스필드(hounsfield units, HU)의 변화를 알아보고자 하였다. 본 실험에서는 단면영상과 HU를 획득하기 위해 4-다중 검출기 전산화단층영상장비를 이용하였다. 팬톰 제작은 용융적층조형술(fused deposition modeling, FDM) 프린팅 방식의 3D 프린터 기기를 사용하였다. 팬톰의 구조는 $160{\times}160{\times}50mm$의 원통형으로 33 mm, 24 mm, 19 mm, 16 mm, 9 mm 크기의 원형 구멍을 대칭되도록 두 쌍으로 설계하였다. 구멍에는 증류수를 혼합한 조영제를 충전하였다. X선의 관전압과 관전류량는 각각 90 kVp, 120 kVp, 140 kVp 그리고 50 mAs, 100 mAs, 150 mAs로 변화시켜 단면영상을 획득하였다. 획득된 영상의 ROI 내 HU 측정은 image J 프로그램를 이용하였다. 그 결과, 관전류량보다는 관전압이 HU에 영향을 주고 있음을 확인하였다. 그리고 균일한 밀도를 갖는 물질이라도 물리적 영역 크기가 작아질수록 HU는 감소하였으며 ROI 설정 영역 크기가 작아질수록 HU는 증가하여 HU가 변화한다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 5 HU 이내의 노이즈 수준에서 ROI를 최대한 크게 설정하는 것이 물리적 영역 크기와 ROI 설정 영역 크기에 의한 변이를 최소화시킬 수 있는 방법이라고 판단된다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.596-601
• /
• 2008

본 논문은 저해상도의 깊이 카메라와 고해상도의 양안식 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템에서 관심영역(region of interest, ROI)이 향상된 깊이맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이 카메라로 획득한 깊이 정보를 3차원 워핑(warping)하여 좌영상의 ROI 깊이맵을 생성한다. 그런 다음, 양안식 카메라로 획득한 좌우영상의 배경 영역을 스테레오 정합하여 좌영상의 배경 깊이맵을 생성한다. 최종적으로, ROI 깊이맵과 배경 깊이맵을 결합하여 최종 깊이맵을 생성한다. 제안하는 방법으로 생성한 고해상도 깊이맵은 기존의 스테레오 정합 방법보다 ROI에 정확한 깊이 정보를 제공한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제9D권5호
• /
• pp.915-924
• /
• 2002

현재, 컨베이어 벨트 시스템에 소포를 적재하고, 우편번호를 입력하여 구분한다. 구분된 소포 중에서 기록관리 대상의 경우에는 바코드를 판독하여 처리하고 있다. 본 논문에서는 2m/sec 이내로 이송되는 소포를 라인 CCD(Charged Coupled Device) 카메라를 통해 이미지를 획득(4,096$\times$4,096)한 후, 바코드 ROI(Region of Interest)의 추출을 위해 32$\times$32 크기의 미세블록의 검사방법을 적용하였다. ROI 추출 단계는 미세블록(128$\times$128)들의 최대 및 최소값의 차이 분포를 이용하여 컨베이어 벨트 영역과 소포의 바탕면은 제거하였다. 그리고 문자열과 바코드 영역을 검출하기 위해 대각선(diagonal) 검사방법을 사용하였으며, 바코드 ROI 만을 분리하기 위해 미세블록의 중앙에 5개의 수평라인으로 스캔하여 에지 수와 크기에 대한 변화량을 검사하였다. 검출된 영역 중에서 잘못 검출된 영역을 그룹의 라벨링 과정에서 그룹의 크기를 비교하여 제거하였다. 미세블록 검사과정에서 누락된 바코드 영역을 보정하고 바코드의 정보 해석을 위해 추출된 ROI의 외곽좌표들과 기울기 분포를 이용하여 중심 축 라인과 ROI 영역의 기울기에 따라 중심축을 보정하는 방법 등을 적용하였다. 이와 같은 방법에 의해 바코드의 ROI 추출과 중심축 생성은 60～180msec이내에 가능하게 되었으며, ROI 추출의 정확도는 99.44% 이상이 달성되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
• /
• pp.227-230
• /
• 2018

본 논문에서는 ART2를 적용하여 X-Ray 영상에서 손목 골절을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 X-ray 영상에서 손목에서의 요골을 추출하기 위해서 요골 및 척골 부위를 ROI 영역으로 설정한다. 설정된 ROI 영역에서 명암 대비를 강조하기 위해 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching 기법을 적용한다. 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching 기법이 적용된 ROI 영역에 ART2 기법을 적용하여 요골 및 척골 영역에서 골절이 존재하지 않은 영역을 제거한다. 골절이 존재하지 않은 영역이 제거된 ROI 영역에 다시 ART2 기법을 적용하여 골절의 후보 영역을 추출한다. 추출된 후보 골절 영역을 라벨링한 후, 뼈의 가장자리에 존재하는 골절 후보 영역을 제거한다. 그리고 남아 있는 골절 후보 영역 중에서 가장 큰 두 개의 영역을 골절 부위 영역으로 판단하여 최종적으로 골절 부위 영역를 추출한다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권3호
• /
• pp.301-308
• /
• 2006

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.