• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2002년도 제7차 학술대회 초록집
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• pp.126-126
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• 2002

Purpose： For quantitative analysis of the cardiac diseases, it is necessary to segment the left-ventricle(LV) in MR cardiac images. Snake or active contour model has been used to segment LV boundary. In using these models, however, the contour of the LV may not converge to the desirable one because the contour may fall into local minimum value due to image artifact in inner region of the LV Therefore, in this paper, we propose the new preprocessing method using K-means clustering and merging algorithms that can improve the performance of the active contour model.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.857-866
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• 2006

질의 이미지의 시각적 특징이 사용자의 상위 수준 개념을 잘 표현하지 못하기 때문에 이미지 검색 시스템의 성능은 보통 매우 낮다. 의미적으로 유사한 이미지들이 매우 다른 시각적 특징을 보일 수도 있으며 따라서 여러 개의 군집에 분산될 수 있다. 본 논문에서는 영역기반 이미지 검색과 군집-합병을 이용한 새로운 적합성 피드백 방법을 결합한 내용기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 주요 목표는 의미적 차이를 줄이기 위해 의미적으로 관련된 군집들을 찾는 것이다. 제안된 방법은 영역기반 군집 과정과 군집-합병 과정으로 이루어진다. 적합한 이미지들의 모든 분할된 영역들을 의미적으로 관련된 계층적인 군집으로 구성한다. 잠재된 군집의 개수를 결정하고 근접한 군집들을 합병한 후 최종 군집의 대표점들로 다중 질의를 표현한다. 군집-합병 과정에서 군집의 개수를 찾고 고차원에서 특이점 문제를 해결하기 위하여 호텔링의 $T^2$ 대신에 v개의 주성분을 이용하는 $T_v^2$를 적용하였으며 $T^2$의 성능과 $T_v^2$의 성능의 차이가 없음을 보인다. 실험 결과는 제안된 방법이 내용기반 이미지 검색 시스템의 성능을 개선하는 데 효율적임을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.525-528
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• 1999

Abstract - In this paper, a segmentation method for brain Magnetic Resonance(MR) image using region clustering technique with statistical distribution of gradient image and fuzzy rules is described. The brain MRI consists of gray matter and white matter, cerebrospinal fluid. But due to noise, overlap, vagueness, and various parameters, segmentation of MR image is a very difficult task. We use gradient information rather than intensity directly from the MR images and find appropriate thresholds for region classification using gradient approximation, rayleigh distribution function, region clustering, and merging techniques. And then, we propose the adaptive fuzzy rules in order to extract anatomical structures and diseases from brain MR image data. The experimental results shows that the proposed segmentation algorithm given better performance than traditional segmentation techniques.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.105-113
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• 2007

본 논문에서는 경계 중요도 맵과 영역 병합에 의한 영상 분할 방법을 제안한다. 경계 중요도 맵은 텍스쳐 경계 강도와 칼라 경계 강도의 조합에 의해 생성한다. 텍스쳐 경계 강도는 가버 필터 뱅크를 사용하여 다중 스케일과 방향에 따른 필터링 결과를 병합하여 생성하며 칼라 경계 강도는 HSI 칼라 모델의 H 성분에 대해 계산한다. 경계 중요 맵 영상에 대해서는 Watershed 변환을 통해 사전 영상 분할을 수행한다. Watershed 변환에 의한 영상 분할은 영역들이 과잉 분할되는 현상이 나타나므로 이를 개선하여 최종 영상 분할 결과를 생성한다. 이를 위해 우선 모폴로지 연산을 사용하여 경계 중요도 맵 영상에 대한 컨트라스트 향상과 마커 영역을 생성한다. 모폴로지 연산으로 과잉 분할 영역은 줄어들지만 여전히 상당수 존재하게 되므로 이를 극복하기 위해 영역 병합 과정을 수행한다. 영역 병합 단계에서는 영역 내부의 평균 칼라 및 가버 텍스쳐 벡터를 함께 사용함으로써 효과적으로 과잉 분할된 영역을 병합할 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 다양한 자연 영상에 대해 실험하였으며 기존 방법과 결과를 비교하여 성능의 우수성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권2호
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• pp.1-10
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• 2003

Watershed 알고리즘은 형태학 분야에서 연구되어 온 것으로 단순화된 영상에 대한 경사 영상 화소의 밝기 값을 고도로 생각함으로써 영상을 분할하는데 많이 적용하였다. 하지만, 노이즈에 의해 훼손된 영상을 분할 할 경우, 수 많은 local minima로 인해 영상이 과 분할되고, 분할된 영역을 병합하기 위한 계산 시간 증가의 문제점이 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 사용한 watershed 기반 영상 분할의 효율성 증대를 위한 방법을 제안한다. 제안한 영상 분할 방법은 웨이블릿 변환을 이용한 영상의 계층적 표현인 피라미드 표현 단계, watershed 알고리즘을 이용한 영상 분할 단계, 웨이블릿 계수(coefficient)를 이용한 영역 병합 단계와 웨이블릿 역 변환(inverse wavelet transform)을 이용한 영역 투영 단계고 구성된다. 제안된 방법은 노이즈가 포함된 훼손된 영상을 분할 시 발생하는 과 분할문제를 감소시킬 뿐만 아니라, 분할 성능의 개선됨을 알 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.493-497
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• 2016

적외선 영상은 야간에 표적의 탐지가 가능하여 보완과 감시분야에 활용도가 높다. 그러나 가시광선 영상에 비하여 해상도가 낮고 잡음의 영향이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적외선 영상의 표적을 분할하는 방법을 연구한다. 표적을 포함하는 다수의 관심영역(Region of Interest)을 다단계 분할 방법을 이용하여 추출하고 관심영역을 입력영상으로 다단계 분할방법을 다시 적용하여 표적을 분할한다. 다단계 분할 방법의 각 단계는 가우시안 혼합모델의 파라미터를 초기화 하고 추정하는 k-means 클러스터링(Clustering)과 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘과 추정된 사후확률을 이용하여 각 화소의 클러스터를 결정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서 추출된 관심영역을 선택하고 통합하는 방법을 제안한다. 관심영역의 통합은 근접한 모든 관심영역의 윈도우를 포함하도록 이루어진다. 실험에서는 야간의 보행자로부터 획득한 적외선 영상에 제안된 방법을 적용하고 다른 분할 방법과 비교하여 제안한 방법이 우수함을 보인다.

• 한국기계가공학회지
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• 제10권6호
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• pp.102-108
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• 2011

The flow characteristics of unventilated dual impinging jets were experimentally investigated. Two nozzles with an aspect ratio of 20 were separated by 6 nozzle widths. The Reynolds number based on nozzle width and nozzle exit velocity was set to 5,000. A Particle Image Velocimetry (PIV) was used to measure turbulent velocity components. It was found that, when an impingement plate was installed in the converging region, there was a stagnation region in the inner area between nozzles. However, when it was installed in the combined region, both jets were merged and collided into the plate, showing single-jet characteristics. In addition, at a dual impinging jet, as the distance between a nozzle and an impingement plate decreased, the spanwise turbulent intensity at the plate increased.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.63-69
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• 2017

The extraction of attention NPC in a FPS game has emerged as a very significant issue. We propose an efficient FPS game operation method, using the attention NPC extraction with a simple arithmetic. First, we define the NPC, using the color histogram interaction and texture similarity in the block to determine the attention NPC. Next, we use the histogram of movement distribution and frequency of movement of the NPC. Becasue, except for the block boundary according to the texture and to extract only the boundaries of the object block. The edge strength is defined to have high values at the NPC object boundaries, while it is designed to have relatively low values at the NPC texture boundaries or in interior of a region. The region merging method also adopts the color histogram intersection technique in order to use color distribution in each region. Through the experiment, we confirmed that NPC has played a crucial role in the FPS game and as a result it draws more speed and strategic actions in the game.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권3호
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• pp.215-225
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• 2004

A multistage hierarchical clustering technique, which is an unsupervised technique, was suggested in this paper for classifying large remotely-sensed imagery. The multistage algorithm consists of two stages. The 'local' segmentor of the first stage performs region-growing segmentation by employing the hierarchical clustering procedure of CN-chain with the restriction that pixels in a cluster must be spatially contiguous. The 'global' segmentor of the second stage, which has not spatial constraints for merging, clusters the segments resulting from the previous stage, using the conventional agglomerative approach. Using simulation data, the proposed method was compared with another hierarchical clustering technique based on 'mutual closest neighbor.' The experimental results show that the new approach proposed in this study considerably increases in computational efficiency for larger images with a low number of bands. The technique was then applied to classify the land-cover types using the remotely-sensed data acquired from the Korean peninsula.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권4호
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• pp.81-87
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• 2022

In this paper, we propose a watershed algorithm that applies a high-frequency enhancement filter to emphasize the boundary and a local adaptive threshold to search for minimum points. The previous method causes the problem of over-segmentation, and over- segmentation appears around the boundary of the object, creating an inaccurate boundary of the region. The proposed method applies a high-frequency enhancement filter that emphasizes the high-frequency region while preserving the low-frequency region, and performs a minimum point search to consider local characteristics. When merging regions, a fixed threshold is applied. As a result of the experiment, the proposed method reduced the number of segmented regions by about 58% while preserving the boundaries of the regions compared to when high frequency emphasis filters were not used.