• 한국융합학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.7-16
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• 2015

바코드 검사기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 것은 입력 영상으로부터 바코드 영역을 추출하는 세그먼테이션 과정이며, 기존의 세그먼테이션 기법에는 여러 가지 문제점이 존재한다. 첫째, 허프 직선 변환 방법은 길이 임계값에 매우 민감하여 임계값을 정하는데 어려움이 있다. 둘째, 모폴로지 변환은 영상을 수축, 팽창하는 과정에서 많은 지연시간이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 바코드 검증에서 지연 현상을 해결하고 주변 영향을 적게 받는 해리스 코너 검출 기법 융합형 바코드 영역 검출 기법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 실제 라인과 유사한 실험 환경을 구성하고, 다양한 크기의 바코드 영상과 다양한 위치에서의 바코드 영역 추출실험을 하였다. 결과적으로 제안 기법은 기존의 알고리즘에 비해 주변 환경이나 임계값 설정의 어려움과 영상 처리의 지연 문제를 해결하였고 모든 테스트 영상에 대해 바코드 영역을 100% 추출하는 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.49-55
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• 2021

본 논문에서는 실제 도로에서 기울어진 촬영 각도로 인하여 회전된 차량 번호판을 정확하게 탐지하기 위하여 객체 세그먼테이션(object segmentation)을 이용하는 개선된 2-단계 차량 번호판 탐지 모델을 제안한다. 기존 연구에서 제안한 3-단계 차량 번호판 탐지 파이프라인 모델은 차량 번호판이 많이 기울어져 있을수록 탐지 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해서 기존의 3-단계 모델에서 사각형 형태만으로 차량 후보 영역과 차량 번호판 후보 영역을 인식하는 전위 2개의 처리 단계 대신에 임의의 형태로 객체 탐지가 가능한 객체 세그먼테이션을 이용하는 하나의 단계로 대체함으로써 탐지 과정을 단순화하였으며 궁극적으로는 임의의 형태로 기울어진 차량 이미지에 대해서도 탐지 성능을 개선하였다. 기울어진 차량 번호판 이미지를 대상으로 실시한 차량 번호판 탐지 모델의 정확도 분석 실험 결과에 의하면 기존의 3-단계 차량 번호판 탐지 모델보다 제안된 2-단계 기법이 탐지 과정을 단순화하였음에도 최대 약 20%의 탐지 정확도를 개선할 수 있는 것으로 분석되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.109-116
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• 2007

칼라 식별에 대한 칼라 왜곡 영향을 줄이려면 각 칼라 영역에서 가능한 한 많은 화소를 통계적으로 처리하는 게 바람직하다 여기에는 영역 분할이 필요하며, 따라서 일반적으로 에지 검출이 필요하다. 그러나, 칼라 코드의 에지들은 암전류, 색 간섭, 지퍼 효과, 반사, 그늘 등의 수많은 왜곡에 의해 끊기기 때문에 흔히 영역 분할이 불완전하게 되며, 그에 대한 에지 연결 작업도 쉽지가 않다. 이 논문에서는 에지 검출로 영역 분할을 할 수 없는 영상들에 대해 k-평균 클러스터링을 수행한다. 서로 다른 카메라로 서로 다른 환경에서 촬영된 311개의 영상에 대해 실험을 수행하였다. 일차 및 이차 칼라들 중에서 랜덤하게 선택해서 각 칼라 코드 영역에 사용하였다. 두 가지 에지 검출기들에 의한 영역 분할률은 89.4%였으며, 제안된 방법은 이를 99.4%로 증가시켰다. 칼라 인식은 hue, a*, b*의 세 성분들에 기반해서 수행되었으며, 성공적 영역 분할 경우들에 대해 100%의 정확도를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1100-1105
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• 2006

칼라코드는 획득된 영상에서 칼라의 심각한 왜곡 때문에 그 응용 확장에 어려움이 있었다. 칼라 인식에서 칼라 왜곡의 영향을 줄이기 위해서는 규칙적으로 샘플링된 몇 개의 화소들을 이용하기 보다는 가능한한 각 칼라 영역에서 많은 화소들을 통계적으로 처리하는 것이 더 바람직하다. 이를 위해서는 일반적으로 에지 검출이 필요한 분할이 필요하다. 그러나, 칼라코드에서 에지들은 분할을 불완전하게 만드는 지퍼 효과나 반사와 같은 다양한 왜곡에 의해 끊어질 수 있고, 에지 연결 또한 어려운 처리 과정이다. 본 논문에서는 칼라 인식에서 칼라 왜곡의 영향을 줄이기 위한 좀 더 효과적인 방법은 분할을 위한 정확한 에지 검출을 배제하는 방법으로 k-평균 클러스트링 알고리즘을 적용하였다. 또한, 칼라코드 검출에서 6개의 안전한 칼라와 그레이 성질 모두 이용하였다. 실험은 4M-화소 크기의 야외영상 144장에 대해 수행되었다. 제안한 방법은 테스트 영상에 대해서 100%의 칼라코드 검출율을 나타내었고, 검출된 코드에 대해서는 99% 이상의 평균 칼라 인식 정확도를 보였다. 여기서 가장 높은 정확도를 보인 캐니 에지 검출법을 사용한 경우 91.28%로 나타났다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1990년도 춘계학술대회
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• pp.33-37
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• 1990

In this paper, a new method for lung area segmentation in chest radiographs has been presented. The movivation of this study is to include fuzzy informations about the relation between the image date structure and the area to be segmented in the segmentation process efficiently. The proposed method approached the segmentation problem in the perspective of pattern classification, using trainable pattern classifier, multi-layer perceptron. Having been trained with 10 samples, this method gives acceptable segmentation results, and also demonstrated the desirable property of giving better results as the training continues with more training samples.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.643-646
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• 2006

This paper addresses the approach to extract linear features from satellite imagery using an efficient segmentation method. The extraction of linear features from satellite images has been the main concern of many scientists. There is a need to develop a more capable and cost effective method for the Iranian map revision tasks. The conventional approaches for producing, maintaining, and updating GIS map are time consuming and costly process. Hence, this research is intended to investigate how to obtain linear features from SPOT satellite imagery. This was accomplished using a discontinuity-based segmentation technique that encompasses four stages: low level bottom-up, middle level bottom-up, edge thinning and accuracy assessment. The first step is geometric correction and noise removal using suitable operator. The second step includes choosing the appropriate edge detection method, finding its proper threshold and designing the built-up image. The next step is implementing edge thinning method using mathematical morphology technique. Lastly, the geometric accuracy assessment task for feature extraction as well as an assessment for the built-up result has been carried out. Overall, this approach has been applied successfully for linear feature extraction from SPOT image.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제18권1호
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• pp.27-41
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• 2014

In this paper, we present an efficient numerical method for multiphase image segmentation using a multiphase-field model. The method combines the vector-valued Allen-Cahn phase-field equation with initial data fitting terms containing prescribed interface width and fidelity constants. An efficient numerical solution is achieved using the recently developed hybrid operator splitting method for the vector-valued Allen-Cahn phase-field equation. We split the modified vector-valued Allen-Cahn equation into a nonlinear equation and a linear diffusion equation with a source term. The linear diffusion equation is discretized using an implicit scheme and the resulting implicit discrete system of equations is solved by a multigrid method. The nonlinear equation is solved semi-analytically using a closed-form solution. And by treating the source term of the linear diffusion equation explicitly, we solve the modified vector-valued Allen-Cahn equation in a decoupled way. By decoupling the governing equation, we can speed up the segmentation process with multiple phases. We perform some characteristic numerical experiments for multiphase image segmentation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.962-975
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• 2020

The accurate segmentation of infant brain MR image into white matter (WM), gray matter (GM), and cerebrospinal fluid (CSF) is very important for early studying of brain growing patterns and morphological changes in neurodevelopmental disorders. Because of inherent myelination and maturation process, the WM and GM of babies (between 6 and 9 months of age) exhibit similar intensity levels in both T1-weighted (T1w) and T2-weighted (T2w) MR images in the isointense phase, which makes brain tissue segmentation very difficult. We propose a deep network architecture based on U-Net, called Triple Residual Multiscale Fully Convolutional Network (TRMFCN), whose structure exists three gates of input and inserts two blocks: residual multiscale block and concatenate block. We solved some difficulties and completed the segmentation task with the model. Our model outperforms the U-Net and some cutting-edge deep networks based on U-Net in evaluation of WM, GM and CSF. The data set we used for training and testing comes from iSeg-2017 challenge (http://iseg2017.web.unc.edu).

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권3호
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• pp.283-290
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• 1999

Mr(Magnetic Resonance ) 영상은 인체 기관의 상태에 관한 많은 정보를 가지고 있어 이것을 분석하여 가시화하면 의료 진단에 유용하게 이용될 수 있다. MR 영상의 가시화는 영상의 획득, 전처리, 조직 분류, 보간, 렌더링의 단계로 이루어진다. 이 단계 중 Mr 영상의 불완전성 때문에 현재 조직 분류 및 보간이 문제로 되어 있다. 본 논문에서는 머리 MR 영상을 대상으로 조직 분류 및 보간에 대한 기법을 제안하고 제안된 기법을 바탕으로 뇌를 3차원 가시화한다. 조직 분류 기법에서는 뇌조직 성분 구성 등 임상 실험에 의해 밝혀진 뇌에 대한 구조적인 지식을 단계적으로 이용한다. 보간 기법은 오목 윤곽선에 사용할 수 있게 동적 탄성 보간기법을 개선하였다. 제안한 구조적인 분류 기법 및 보간 기법을 다른 기법과 비교 평가한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권4호
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• pp.1-10
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• 1993

In this paper, a new method of phoneme segmentation of handwritten Korean characters using the local graph pattern is proposed. At first, thinning was performed before extracting features. End-point, inflexion-point, branch-point and cross-point were extracted as features. Using these features and the angular relations between these features, local graph pattern was made. When local graph pattern is made, the of strokes is investigated on contacting point. From this process, pattern is simplified as contacting pattern of the basic form and the contacting form we must take into account can be restricted within fixed region, 4therefore phoneme segmentation not influenced by characters form and any other contact in a single character is performed as matching this local graph pattern with base patterns searched ahead. This experiments with 540 characters have been conducted. From the result of this experiment, it is shown that phoneme segmentation is independent of characters form and other contact in a single character to obtain a correct segmentation rate of 95%, manages it efficiently to reduce the time spent in lock operation when the lock.