• Nuclear Engineering and Technology
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• 제39권4호
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• pp.313-326
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• 2007

In this paper, an algorithm to reconstruct two orthogonal images into a three-dimensional image is developed in order to measure the bubble size and volume in a two-phase boiling flow. The central-active contour model originally proposed by P. $Szczypi\'{n}ski$ and P. Strumillo is modified to reduce the dependence on the initial reference point and to increase the contour stability. The modified model is then applied to the algorithm to extract the object boundary. This improved central contour model could be applied to obscure objects using a variable threshold value. The extracted boundaries from each image are merged into a three-dimensional image through the developed algorithm. It is shown that the object reconstructed using the developed algorithm is very similar or identical to the real object. Various values such as volume and surface area are calculated for the reconstructed images and the developed algorithm is qualitatively verified using real images from rubber clay experiments and quantitatively verified by simulation using imaginary images. Finally, the developed algorithm is applied to measure the size and volume of vapor bubbles condensing in a subcooled boiling flow.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2396-2398
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• 2001

Active contour로 알려져 있는 snake는 반복적인 계산으로 이미지상에서 찾고자 하는 물체의 외곽선에 수렴하는 contour로 이미지 상의 물체의 외곽선으로부터 발생하는 외부 에너지(external energy)와 contour 자체로부터 기인하는 내부 에너지(internal energy)를 최소화하는 방향으로 움직인다. 그러나 물체의 윤곽선으로부터 발생하는 외부 에너지는 찾고자 하는 물체뿐만 아니라 주위의 다른 물체로부터도 발생하므로 만일 추적하고자 하는 물체의 주변에 다른 물체들이 존재한다면 snake은 올바르게 동작하지 않게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 물체의 색상정보를 이용하는 방식을 제안하였다. 물체의 색상 정보는 물체의 고유한 특성 중의 하나로 본 논문에서는 색상정보를 이용하여 원래의 이미지를 찾고자 하는 물체의 색상과 얼마나 유사한가를 나타내는 확률 이미지로 변환하였다. 이렇게 변환된 확률 이미지 상에서 snake 알고리즘을 적용함으로써 배경의 다른 물체로부터 발생하는 외부 에너지를 효과적으로 제거할 수 있다. 또한 본 논문에서는 물체가 이동함에 따라 변화하는 색상 정보를 지속적으로 갱신함으로써 물체의 추적이 효과적으로 이루어지도록 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권3호
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• pp.575-591
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• 2011

We present a novel active contour-based two-pass approach to extract smooth feature regions from a triangular mesh. In the first pass, an active contour formulated in level-set surfaces is devised to extract feature regions with rough boundaries. In the second pass, the rough boundary curve is smoothed by minimizing internal energy, which is derived from its curvature. The separation of the extraction and smoothing process enables us to extract feature regions with smooth boundaries from a triangular mesh without user's initial model. Furthermore, smooth feature curves can also be obtained by skeletonizing the smooth feature regions. We tested our algorithm on facial models and proved its excellence.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.215-218
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• 2002

영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 영상분할에 대한 연구는 일반적으로 픽셀중심, 에지기반, 영역기반 그리고 모델기반의 영역에서 이루어져왔다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 에지기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 그라디언트 함수 기반의 영상추출은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 객체를 검출하는데는 그 한계를 보이고 있다. 이런 한계를 극복하고자 제안된 방법이 Mumford-Shah equation과 Lipshitz 함수를 이용한 Chan과 Vese의 Active Contour Model이다. 그런데 이 모델은 잡영이 많고 경계선이 뚜렷하지 않은 영상을 분할하는데는 효과적이나, 불균형적 조명이 있는 영상에서 객체를 분리해 내는데는 한계를 보이고 있다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 불균형적인 영상을 균일화하는 방법을 Chan과 Vese의 Active Contour 방식을 적용하기 전에 적용 시켜 영상 내 객체를 보다 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.55-60
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• 2003

심장 질환의 정량적 분석을 위해서 자기공명 심장 영상에서 좌심실의 경계를 추출하는 것이 중요하다. Snake 또는 active contour 모델은 좌심실 경계 추출을 위해서 사용되어 왔다. 그러나 이 모델을 사용하는데 있어서 좌심실의 경계선이 좌심실 내부에 생긴 결절 때문에 경계선이 지역최소값으로 빠져서 원하는 경계선에 수렴하지 못 할 수도 있다. 그러므로 본 논문에서는 active contour 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 k 평균 군집화와 병합 알고리즘을 이용한 전처리 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 지역 최소값 수렴 문제를 해결함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.303-311
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• 2003

MPEG-4 표준에서는 객체 단위의 부호화를 수행하기 위해 우선 자연영상으로부터 비디오 객체론 분리하는 영상분할(Segmentation) 기술이 필요하다. 영상분할 방법은 크게 자동 영상분할(Automatic Segment값ion)과 반자동 영상분할(Semi-automatic Segmentation)의 두 부류로 나눌 수 있다. 대부분의 자동 영상분할 방법은 비디오 객체의 명확한 모델을 수학적으로 제시하기 어려우므로 한 화면에서 개별 객체를 추출하기 어렵기 때문에 그 성능에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 기하학적인 Active Contour를 이용한 반자동 영상분할 알고리즘을 제안한다. 매개변수 방식의 Active Contour와 달리, 기하학적인 Active Contour는 곡선의 변화론 Level Set 방법을 이용하여 기술하기 때문에 초기 곡선의 모양을 객체의 모양과 무관하게 그릴 수 있다. 평탄화된 영상으로부터 경계함수를 생성하기 위해 이진화된 3차원 확산 모델을 사용하여 LUV 벡터 공간에서 비등방형 확산을 수행한다. 본 논문에서는 흐름 벡터장(Advection Vector Field)에서 곡선을 수축하고, 움직임 정보를 이용하여 곡선 확장하는 방법을 이용하여 동영상에서 객체를 분리하는 방법을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2839-2852
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• 2013

Context-awareness is an essential part of ubiquitous computing, and over the past decade video based activity recognition (VAR) has emerged as an important component to identify user's context for automatic service delivery in context-aware applications. The accuracy of VAR significantly depends on the performance of the employed human body segmentation algorithm. Previous human body segmentation algorithms often engage modeling of the human body that normally requires bulky amount of training data and cannot competently handle changes over time. Recently, active contours have emerged as a successful segmentation technique in still images. In this paper, an active contour model with the integration of Chan Vese (CV) energy and Bhattacharya distance functions are adapted for automatic human body segmentation using depth cameras for VAR. The proposed technique not only outperforms existing segmentation methods in normal scenarios but it is also more robust to noise. Moreover, it is unsupervised, i.e., no prior human body model is needed. The performance of the proposed segmentation technique is compared against conventional CV Active Contour (AC) model using a depth-camera and obtained much better performance over it.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.375-380
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• 2010

객체 윤곽을 추출하는 대부분의 기존 방법들은 단일객체의 윤곽검출에 대해 연구하였다. 그러나, 실 세계에서는 복수객체가 일반적이다. 본 논문에서 제안한 복수객체 윤곽추출 알고리즘은 2 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 외적 및 내적을 사용하여 초기에 복수객체를 포함한 윤곽을 고속으로 분리하고 연결하여 각각이 윤곽이 단일 개체만을 포함하는 방법을 제안한다. 두 번째 단계는 각각의 윤곽에 포함된 단일 객체의 윤곽을 추출하는 개선된 능동윤곽모델 알고리즘을 설명한다. 여러 실험영상에 대한 실험결과는 다른 방법과 비교하여 속도가 빠르며 정확하게 윤곽을 추출한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.1-8
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• 2010

얼굴의 윤곽선을 검출하기 위해서는 일반적으로 입력 영상에 직접 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 적용하는 방법을 많이 사용한다. 그러나 동적 윤곽선 모델은 초기의 위치 설정과 사용되는 에너지 함수의 계수 값에 따라 성능에 영향을 받기 때문에, 다양한 조명조건과 환경조건에 따라 최적화된 파라미터들을 설정해야 하는 번거로움이 있다. 또한 섬세한 윤곽선의 검출을 위해서는 모델에서 사용되는 정점의 수를 증가시켜야 하는 단점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 입력영상의 분할된 영역에서의 히스토그램 분석을 통하여, 얼굴 영역과 배경 영역의 픽셀 값을 구분할 수 있는 임계값을 자동으로 찾아, 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하는 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상의 분석을 통하여 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 때문에 다양한 조명과 배경 조건하에서도 높은 성능으로 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.89-92
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• 1996

In this paper, we developed visual tracking algorithm using double active bar. The active bar model to represent the object can reduce the search space of energy surface and better performance than those of snake model. However, the contour will not find global equilibrium when driving force caused by image may be weak. To overcome this problem. Double active bar is proposed for finding the global minimum point without any dependence on initialization. To achieve the goal, an deformable model with two initial contours in attempted to search for a global minimum within two specific initial contours. This approach improve the performance of finding the contour of target. To evaluate the performance, some experiments are executed. We can achieved the good result for tracking a object on noisy image.