• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.411-420
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• 2004

본 논문은 David Taubman의 JPEG2000 시스템보다 기능면에서 우수한 비트매트릭스 부호 방식의 정지영상 압축 시스템을 제안한다. 시스템은 서브블록 단위로 비트매트릭스를 구성하여 산술부호화를 수행하여 40 : 1 이상의 높은 정지영상 압축율을 보여주고 있다. 비트매트릭스 서브블록은 비트평면에 나타나는 비트들을 2${\times}$2 비트매트릭스로 파악하여 서브블록을 구성한 것이다. 산술부호기는 구성된 서브블록을 비트매트릭스 단위로 부호하여 압축한다. 시스템의 입력 모드는 분할(Segmentation) 모드와 ROI(Region Of Interest) 모드로 구성된다. 분할 모드는 입력 영상을 문자 부분과 배경 영상 부분으로 분할하여 입력할 수 있게 한다. ROI 모드는 입력 영상을 관심 영역과 그 밖의 영역으로 구분하여 입력할 수 있게 한다. 현재 시스템이 나타내는 높은 압축율은 다른 JPEG2000 시스템들과 충분히 비교할 수 있는 수준이다. 시스템은 그 밖에 그레이코딩를 수행하여 압축율을 향상시킨다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제35권5호
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• pp.151-159
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• 2014

Computed tomography (CT) is one of the most widely used medical imaging modality. However, substantial x-ray dose exposed to the human subject during the CT scan is a great concern. Region-of-interest (ROI) CT is considered to be a possible solution for its potential to reduce the x-ray dose to the human subject. In most of ROI-CT scans, the ROI is set to a circular shape whose diameter is often considerably smaller than the full field-of-view (FOV). However, an arbitrarily shaped ROI is very desirable to reduce the x-ray dose more than the circularly shaped ROI can do. We propose a new method to make a non-circular convex-shaped ROI along with the image reconstruction method. To make a ROI with an arbitrary convex shape, dynamic collimations are necessary to minimize the x-ray dose at each angle of view. In addition to the dynamic collimation, we get the ROI projection data with slightly lower sampling rate in the view direction to further reduce the x-ray dose. We reconstruct images from the ROI projection data in the compressed sensing (CS) framework assisted by the exterior projection data acquired from the pilot scan to set the ROI. To validate the proposed method, we used the experimental micro-CT projection data after truncating them to simulate the dynamic collimation. The reconstructed ROI images showed little errors as compared to the images reconstructed from the full-FOV scan data as well as little artifacts inside the ROI. We expect the proposed method can significantly reduce the x-ray dose in CT scans if the dynamic collimation is realized in real CT machines.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권4호
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• pp.601-615
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• 2015

Region of interest (ROI) is the most informative part of a medical image and mostly has been used as a major part of watermark. Various shapes ROIs selection have been reported in region-based watermarking techniques. In region-based watermarking schemes an image region of non-interest (RONI) is the second important part of the image and is used mostly for watermark encapsulation. In online healthcare systems the ROI wrong selection by missing some important portions of the image to be part of ROI can create problem at the destination. This paper discusses the complete medical image availability in original at destination using the whole image as a watermark for authentication, tamper localization and lossless recovery (WITALLOR). The WITALLOR watermarking scheme ensures the complete image security without of ROI selection at the source point as compared to the other region-based watermarking techniques. The complete image is compressed using the Lempel-Ziv-Welch (LZW) lossless compression technique to get the watermark in reduced number of bits. Bits reduction occurs to a number that can be completely encapsulated into image. The watermark is randomly encapsulated at the least significant bits (LSBs) of the image without caring of the ROI and RONI to keep the image perceptual degradation negligible. After communication, the watermark is retrieved, decompressed and used for authentication of the whole image, tamper detection, localization and lossless recovery. WITALLOR scheme is capable of any number of tampers detection and recovery at any part of the image. The complete authentic image gives the opportunity to conduct an image based analysis of medical problem without restriction to a fixed ROI.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.79-89
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• 2010

최근 초경량 비디오 부호를 위해 분산 비디오 부호 (Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 분산 비디오 부호는 H.264/AVC와 같은 종래의 비디오 부호 기술보다 부호화 복잡도는 훨씬 낮지만, 복호기 복잡도는 높은 특징이 있다. 본 논문에서는 분산 비디오 부호의 낮은 부호 및 복호 복잡도를 갖는 관심 영역 (Region-Of-Interest, ROI) 기반의 분산 비디오 부호를 제안하였다. 제안하는 분산 비디오 부호화는 기존의 분산 비디오 부호화와 달리 Wyner-Ziv (WZ) 프레임 전체를 WZ 부호화 하지 않고, 움직임이 많은 영역을 ROI로 두어 ROI 영역만 WZ 부/복호화 함으로서 부/복호화의 복잡도 감소 뿐만 아니라 비트율을 절감 하는 장점을 가지고 있다. 실험을 통해서 제안된 ROI기반의 분산 비디오 부호가 Hall Monitor 영상에서 최대 0.95dB 이득과 Salesman 영상에서 최대 1.87dB의 PSNR 성능 향상을 보였다. 또한, 기존의 분산 비디오 부호 구조보다 부호화 복잡도는 최대 73.7%, 복호기 복잡도는 최대 63.3%를 낮추는 것을 확인하였다. 낮은 복호 복잡도를 위해 기존의 Low-Density Parity-Check (LDPC) 복호 알고리즘으로 사용된 Belief Propagation (BP) 알고리즘 대신 수렴 속도가 최대 41.71% 빠른 Layered BP (LBP) 알고리즘을 이용하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.41-53
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• 2006

본 논문에서는 동영상에서 시간과 공간특징을 선택적으로 사용한 ROI(Region of Interest) 탐지 시스템을 소개한다. 동영상에서 명암도, 색상 등과 같은 공간특징을 사용한 공간상의 현저도 뿐만 아니라 시간상의 현저도도 얻기 위하여 모션이라는 시간특징을 사용하였다. 본 시스템에서는 동영상이 입력되면 공간특징 및 시간특징을 탐지하고, 이 특징과 관련된 기존의 심리학적 연구결과를 바탕으로 이들을 분석한다. 이렇게 분석된 결과는 하나로 통합되어 이를 기반으로 ROI 영역을 탐지한다. 일반적으로 비디오 영상에서 움직이는 개체나 영역은 같은 영상 안의 다른 개체나 영역보다 먼저 주의가 가게 되므로, 본 시스템에서는 분석된 결과를 통합하는 데 있어 시간특징인 모션을 공간특징보다 우선하여 통합한다. 시스템의 성능 분석을 위하여 동일한 실험영상을 가지고 인간을 대상으로 한 심리학적 실험을 우선 수행하였으며, 이 결과를 기준으로 본 시스템에서 얻어진 결과를 비교하여 모형의 성능을 분석하였다. 실험결과 공간특징만을 사용했을 때 보다 시간특징을 같이 사용함으로써 시스템의 성능을 보다 향상시킬 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.251-256
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• 2019

본 논문에서는 무인자율주행자동차를 레이싱 경기에 운용하기 위해 차량의 전면유리 중앙에 설치된 단안카메라를 사용하여 원거리에 있는 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량은 하르(Haar) 특징을 사용하여 탐지하고, 차량바닥에 있는 그림자를 검출하여 차량의 크기와 위치를 판단한다. 인식된 차량의 주변을 ROI(: Region Of Interest)로 설정하여 다음 프레임들에서는 ROI 내부의 차량 그림자를 찾아 추적한다. 이를 통하여 차량의 위치, 상대속도와 이동방향을 예측한다. 실험결과는 100m이상의 거리에서 90%이상의 인식율로 차량을 인식하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권11호
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• pp.200-208
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• 2004

In ultrasonic bone densitometry, the positioning of measurement site is decisive in precision and reproducibility. In this study, automatic Region of Interest (ROI) detection algorithm is suggested and adopted the method using the local minimum value by ultrasonic image. The preprocess before the local minimum method extracts out the bone area and calculates the geometrical information of bone. The developed ROI detection algorithm was applied to the clinical test for the subject of 305 female patients in the range of 22-88 years old. As the results, the accuracy of the algorithm was shown to be 98.3％. It was also found that bone density parameter was significantly correlated with age(r=0.85, p<0.0001).

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.628-631
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• 2003

In this paper, we present real-time, accurate face region detection and tracking technique for an intelligent surveillance system. It is very important to obtain the high-resolution images, which enables accurate identification of an object-of-interest. Conventional surveillance or security systems, however, usually provide poor image quality because they use one or more fixed cameras and keep recording scenes without any cine. We implemented a real-time surveillance system that tracks a moving person using four pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. While tracking, the region-of-interest (ROI) can be obtained by using a low-pass filter and background subtraction. Color information in the ROI is updated to extract features for optimal tracking and zooming. The experiment with real human faces showed highly acceptable results in the sense of both accuracy and computational efficiency.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.207-210
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• 2002

In this paper, content-based retrieval for region of interest(ROI) has been described, using maximum bin color. From a given query image, the object of interest is selected by a user. Using maximum bin color of the selected object, candidate regions are extracted from database images. The final regions of interest are determined by comparing the normalized histograms of the selected object and each candidate region.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.109-119
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• 2021

Self-recovery is a tamper-detection and image recovery methods based on data hiding. It generates two types of data and embeds them into the original image: authentication data for tamper detection and reference data for image recovery. In this paper, a region-based scalable self-recovery (RSS) method is proposed for salient-object images. As the images consist of two main regions, the region of interest (ROI) and the region of non-interest (RONI), the proposed method is aimed at achieving higher reconstruction quality for the ROI. Moreover, tamper tolerability is improved by using scalable recovery. In the RSS method, separate reference data are generated for the ROI and RONI. Initially, two compressed bitstreams at different rates are generated using the embedded zero-block coding source encoder. Subsequently, each bitstream is divided into several parts, which are protected through various redundancy rates, using the Reed-Solomon channel encoder. The proposed method is tested on 10 000 salient-object images from the MSRA database. The results show that the RSS method, compared to related methods, improves reconstruction quality and tamper tolerability by approximately 30% and 15%, respectively.