• 한국통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.288-296
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• 1992

본 논문에서는 개선된 2D QPS(Quadrature polar separable) 필터의 설계와 조직 프로세싱에 대한 응용이 논의된다. 필터의 커넬쌍은 이산 PSS에 근거한 라디얼 가중 함수와 방향각을 위한 지수 감쇄 함수의 적으로 구성되며 주파수 평면상에서 퀴드래처 극분리형이 된다. 필터는 방향각 함수를 이산 PSS에 근사화시키므로 에너지 손실면에서 최적화된다. 필터의 주파수 특성은 대역폭, 방향각, 감쇄 정수, 그리고 주파수 변이 정수와 같은 설계 명제 조건에 의존하므로 제어가 용이하다. 조직 프로세싱에 대한 필터의 응용으로 조직 영상의 생성, 방향각의 평가, 그리고 합성 조직 영상의 세그멘테이션이 고찰된다. 결과는 넓은 대역폭을 갖는 필터가 강한 방향성 조직의 생성 및 식별에 사용될 수 있다는 것과 세그멘테이션 결과도 효과적임을 보였다.

• 한국광학회지
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• 제20권2호
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• pp.94-101
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• 2009

본 논문에서는 집적영상에서 깊이 추출을 할 때 영상 분할 방법을 이용하여 각각의 물체에 대해 삼각형 메쉬(mesh) 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 집적영상에서 렌즈 어레이와 카메라를 이용하여 실제 물체를 픽업하면 요소영상(Elemental image) 집합을 얻을 수 있다. 요소영상 집합은 3차원 물체의 정보를 가지고 있으므로 대응점 분석을 통해 깊이 추출을 할 수 있다. 우선, 각 요소영상 중심점의 대응점 분석을 통해 시차를 구하고 이를 이용하여 깊이를 구한다. 요소영상의 중심점에 해당하는 물체의 X, Y 공간좌표는 각 점들이 사각형 격자 형태를 이룬다. 이 격자 형태의 점들 중에서 가까운 점 3개를 연결하여 삼각형 메쉬를 만들면 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구할 수 있다. 이 때 각 물체에 대해 삼각형 메쉬 모델을 구하기 위해서 요소영상의 중심점들로 구성된 가운데 방향별 영상을 영상 분할하고 각각의 분할된 영역에 대해서만 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다. 영상 분할 방법은 normalized cut 방법을 이용하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 실제 물체를 픽업하고 각 물체의 삼각형 메쉬 모델을 구성하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.57-63
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• 2009

컴퓨터 기반의 영상 데이터베이스의 급격한 증가에 따라 영상 정보를 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상분할 알고리즘에 Active Contour, 칼라 특징으로 칼라 오토코렐로그램(Color Autocorrelogram), 질감 특징으로 CWT(Complex Wavelet Transform), 그리고 형태 특징으로 Hu 불변모멘트를 선택하여 이들을 효율적으로 추출하고 결합한 영역기반 다중 특징 영상검색 알고리즘을 제안한다. 칼라 오토코렐로 그램은 영상의 H(Hue), S(Saturation) 성분으로부터 추출 하였고, 질감 특징과 형태 및 위치 특징은 V(Value) 성분으로부터 추출하였다. 효율적인 유사도 측정을 위해 추출된 특징(오토코렐로그램, Hu 불변 모멘트, CWT 모멘트)을 결합하여 정확도와 재현율을 측정하였다. Corel DB 및 VisTex DB에 대한 실험 결과, 제안된 영상검색 알고리즘은 94.8%의 정확도와 90.7%의 재현율을 가지며 성공적으로 영상검색 시스템에 응용할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3A호
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• pp.284-289
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• 2002

본 논문에서는 MRF(Markov Random field)를 이용해 영상을 분할할 때, 에너지 최적화를 위해 사용되는 simulated annealing의 수렴속도를 개선하는 방법을 제안하였다. Simulated annealing은 잡음이 포함된 영상이나, 텍스쳐 영상에서 좋은 분할 결과를 나타내지만, 수렴속도가 길다는 단점이 있다. 본 논문에서는 수렴속도를 개선하기 위해 픽셀 레이블의 초기값을 픽셀의 intensity에 따라 adaptive하게 부여하여 simulated annealing을 수행하였다. 이 방법으로 모의실험을 수행한 결과, 기존의 방법보다 수렴 속도를 크게 향상시킬 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.45-51
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• 2021

딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.415-425
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• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특징을 기반으로 한 내용기반 영상검색 방법에 관해 연구하였다. 기존의 웨이브릿 기반의 방법에서의 문제점인 특징벡터의 크기를 줄이기 위해 웨이브릿 계수의 영역별 에너지 값을 이용하였으며, 대상물의 이동, 회전, 크기 변화에 영향을 받지 않는 모멘트 특성을 이용한 검색방법을 제안하였다. 본 방법은 특징벡터의 크기를 줄이고, 기존의 특징벡터와 비교해서 검색시간을 단축하면서 분류검색의 효율성을 향상시켰다. 영역기반 영상검색 기능을 제공하기 위해 영상분할 방법에 대해 연구하였으며, 불규칙한 광원에 의한 영향을 최소화할 수 있는 영상분할 방법을 제안하였다 영상분할은 영역병합을 이용하였고, 병합후보영역은 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지 값을 이용하여 선정하였다 분할된 영역정보를 이용하여 칼라와 질감, 모양 특징벡터를 구성하여 영역기반 영상검색을 수행하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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• pp.826-831
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• 1988

This paper presents an approach to segment an image into areas of surfaces, and to compute the surface properties from a gray-scale image in order to describe the surfaces for reconstruction of the 3-D shape of the objects. In general, an rigid body has several surfaces and many edges. But if it is not polyhedoron, it is necessary not only to describe the relation between surfaces, i.e. its line drawings but also to represent the surfaces' equations itself. In order to compute the surfaces' equation we use a probability of edge distribution. At first it is extracted edges from a gray-level image as much as possible. These are not only the points that maximize the change of an image intensuty but candidates which can be seemed to be edges. Next, other character of a surface (color, coordinates and image intensity) are extracted. In our study, we call the all feature of a surface as "texture", for example color, intensity level, orientation of an edge, shape of a surface and so on. These features of a surface on a pixel of an image plane are mapped to a point of the feature space, and segmented to each groups by cluster analysis on this space. These groups are considered to represent object surface in an image plane. Finally, the states of object surface in 3-D space are computed from distributional probability of local and overall statistical features of a surface, and from shape of a surface.a surface.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.191-197
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• 2013

방사선과 의사들은 CT 및 MRI 스캐너로부터 얻어진 인체의 단면 영상을 연속적으로 보고 실제 3차원적으로 인체가 어떻게 구성되어 있는지를 상상하여 병변을 구별하는데, 의학영상을 이용한 인체 장기의 3차원 시각화는 2차원 형태의 인체 단면 영상들을 복잡한 알고리즘이나 고성능의 컴퓨팅 파워를 사용하여 실제 인체와 같이 3차원으로 재구성하여 보여준다. 단면 영상의 추적, 관심영역의 표시 및 추출등과 같은 2차원 영상분석은 시간이 많이 소모되고, 주관적일 수가 있으며, 수작업인 관계로 빈번한 에러가 발생하는 단점을 가지는데, 이와 같은 2차원 의료 영상 분석의 단점을 보완하기 위해 의학영상처리 기술과 접목한 3차원 의료 영상의 시각화는 필수적이라 할 수 있다. 명암값 임계치 방법, 영역확장(region growing) 방법, 윤곽선(contour) 추출 방법 및 변형모델(deformable model) 방법을 사용하여 인체의 각 장기를 분리하였으며, 텍스쳐분석(texture analysis)을 통하여 고안된 특징자를 이용하여 암 부분을 인식하는데 사용하였고, 원근투영(perspective projection) 및 볼륨 데이터의 표면을 렌더링하기 위해 마칭큐브(marching cube) 알고리즘을 사용하였다. 인체 및 분리된 장기에 대한 3차원 시각화는 방사선치료계획(radiation treatment planning), 외과 수술계획, 모의수술, 중재적(interventional)시술 및 영상유도수술(image guided surgery)에 효과적으로 사용될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_1호
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• pp.517-528
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• 2007

Extraction of the coastal boundary is important because the boundary serves as a reference in the demarcation of maritime zones such as territorial sea, contiguous zone, and exclusive economic zone. Accurate nautical charts also depend on well established, accurate, consistent, and current coastline delineation. However, to identify the precise location of the coastal boundary is a difficult task due to tidal and wave motions. This paper presents an efficient way to extract coastlines by applying digital image processing techniques to Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery. Over the past few years, satellite-based SAR and high resolution airborne SAR images have become available, and SAR has been evaluated as a new mapping technology. Using remotely sensed data gives benefits in several aspects, especially SAR is largely unaffected by weather constraints, is operational at night time over a large area, and provides high contrast between water and land areas. Various image processing techniques including region growing, texture-based image segmentation, local entropy method, and refinement with image pyramid were implemented to extract the coastline in this study. Finally, the results were compared with existing coastline data derived from aerial photographs.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.99-112
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• 2019

도로 포장면의 크랙(crack)은 도로포장 구조의 열화를 입증하는 중요한 신호와 증상이다. 카메라 영상기반 도로포장 크랙 탐지는 강도 비균질성, 위상 복잡성, 낮은 대조도 및 노이즈성의 텍스처 배경 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 흑백영상에 대하여 깊은 신경망(DNN)에 기반하여 픽셀수준의 도로 크랙 탐지 및 분할 문제에 대해 다룬다. 변형된 U-net 네트워크와 고수준 특징 네트워크를 포함하는 새로운 DNN 구조를 제안한다. 본 연구의 중요 기여는 융합 층을 통해 공급되는 이들 네트워크의 결합 방법이다. 우리가 아는 한, 본 연구는 보도블럭 크랙 분할 및 탐지 문제를 결합을 소개한 최초의 논문이다. 크랙 탐지 및 분할의 시스템 성능은 새로운 구조를 사용하여 급격히 향상되었다. 제안된 시스템을 2개의 공개 데이터셋­크랙 포레스트 데이터셋(CFD)와 AigleRN 데이터셋­에 대하여 구현하고 평가하였다. 본 논문의 시스템은 여덟 가지의 최신 알고리즘과 같은 데이터셋으로 실험을 하였을 때, 가장 뛰어난 결과를 보여주었다.