• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권2호
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• pp.128-139
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• 2005

동영상에서 움직이는 객체의 외곽선은 객체의 분할을 위하여 매우 중요하다. 그러나 객체의 외곽선에는 끊어진 외곽선(broken boundary)들이 많이 존재한다. 이 논문에서 우리는 새로운 공간 기반 외곽선 연결 알고리즘을 개발하여 끊어진 객체의 외곽선을 연결하였다. 객체 외곽선 연결 알고리즘은 끊어진 외곽선의 말단 픽셀(terminating pixel) 주변에 4분면을 형성한다. 그리고 반지름 범위 내에서 전 방향으로 탐색을 수행하여 가장 가까운 다른 말단 픽셀을 찾아 끊어진 객체의 외곽선을 연결한다. 시스템은 또한 입력된 동영상들로부터 배경을 저장한다. 시스템은 객체의 외곽선 연결 수행 결과로부터 하나의 객체 마스크를 생성하고 저장된 배경으로부터 또 하나의 객체 마스크를 생성하여 이 두 개의 객체 마스크를 함께 사용하여 동영상으로부터 움직이는 객체를 분할한다. 또한 시스템은 Roberts 기울기 연산자를 사용하여 추출된 움직이는 객체로부터 그림자도 제거한다. 제안된 알고리즘의 가장 큰 특징은 더욱 정확한 움직이는 객체의 분할과 내부에 구멍이 존재하는 움직이는 객체의 분할이다. 우리는 개발된 알고리즘을 표준 MPEG-4 테스트 영상과 카메라로 입력된 동영상을 사용하여 실험하였다. 제안된 알고리즘은 매우 좋은 효율을 나타내고 있다. 알고리즘은 2.0GHz Pentium-IV CPU에서 QCIF 영상은 최소한 초당 49 프레임이상 처리할 수 있으며 CIF 영상은 최소한 초당 19 프레임 이상 처리할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.529-541
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• 2006

본 논문에서는 객체기반 비디오 부호화 또는 멀티미디어 편집을 위한 반지동 비디오 객체 분할방식을 제안한다. 반자동 객체분할은 사용자 지원에 의한 분할 방식으로, 비디오 시퀀스의 초기 프레임에서 사용자가 관심객체의 경계를 표시하고 이후의 영상 프레임의 객체를 배경으로부터 연속적으로 분리해 낸다. 제안된 방식은 부분적으로 사용자 조력에 의한 프레임내 분할과 완전 자동에 의한 프레임간 분할 처리과정으로 구성되는데, 영상 전체에 대해 연산을 수행하는 기존 방식과는 달리 객체 경계가 존재하는 영상영역 부분에서만 연산을 수행한다. 프레임내 분할은 사용자가 관심객체의 경계를 지정하고, 이 경계 주위 화소들의 유사성을 이용한 후처리에 의해 정확한 초기 객체를 구한다. 프레임간 분할에서는 이전 프레임에서 추출한 객체의 경계 정보에 근거하여 시간적 유사성을 구한 후 경계와 영역 추적에 의해 연속적으로 동영상 객체를 추출한다. 실험결과로부터 제안된 방식은 비디오 편집, 객체기반 비디오 압축 및 인덱싱 등의 멀미디어 응용에 사용 가능할 정도로 안정되고 정확한 객체추출을 수행함을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 다수의 편리한 기능을 포함한 비디오 편집시스템을 개발하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권4호
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• pp.418-426
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• 2006

본 논문에서는 수술 도중에 심장내부로 삽입한 초음파 탐침을 통해 획득된 초음파 심장영상에서 강인하게 심장 영역을 고속 자동 분할하는 방법을 제안한다 제안한 방법은 심장 초기 경계 추출, 신뢰도 경쟁을 통한 전체 경계 검출, 회전 국부 방사선 기법을 이용한 국부 경계 보완으로 세 단계로 구성된다. 첫째, 초음파 탐침의 중심에서 방사선을 만들어 각 방사선에서 밝기값 기반 임계값 기법으로 얻어진 심장외부 영역을 이용하여 대략적인 초기 심장영역의 경계를 추출한다. 둘째, 각각의 방사선에서 임계치로 추출된 초기 심장영역의 위치를 포함하여 경계와 영역정보를 이용해 추출된 새로운 후보들과 신뢰도의 경쟁을 수행하여 높은 신뢰성을 가진 심장 경계를 검출한다. 셋째, 방사선 기법으로 경계획득이 어려운 심장의 오목한 영역에서 경계를 따라 회전하면서 국부적으로 방사선 조사법을 적용하여 경계를 보완한다. 제안된 방법은 실제 환자의 심장 수술 도중에 얻어진 초음파 영상에 적용되어 고무적인 결과를 획득했다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제12권2호
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• pp.175-185
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• 2012

Predictive watershed transform is a popular object segmentation algorithm which achieves a speed-up by identifying image regions that are different from the previous frame and performing object segmentation only for those regions. However, incorrect segmentation is often generated by the predictive watershed transform which uses only local information in merge-split decision on boundary regions. This paper improves the predictive watershed transform to increase the accuracy of segmentation results by using the additional information about the root of boundary regions. Furthermore, the proposed algorithm is processed in a block-based manner such that an image frame is decomposed into blocks and each block is processed independently of the other blocks. The block-based approach makes it easy to implement the algorithm in hardware and also permits an extension for parallel execution. Experimental results show that the proposed watershed transform produces more accurate segmentation results than the predictive watershed transform.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.103-111
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• 2016

Traditionally, in the hospital the doctors saw the TRUS images by their eyes and manually segmented the boundary between the prostate and nonprostate. But the manually segmenting process not only needed too much time but also had different boundaries according to the doctor. To cope the problems, some automatic segmentations of the prostate have been studied to generate the constant segmentation results and get the belief from patients. Besides, on detecting the boundary, the ones in the middle of all images are easy to find the boundary but the base and apex of the images are hard to do it since there are lots of uncertain boundary. Accurate detection of prostate boundaries is a challenging and difficult task due to weak prostate boundaries, speckle noises and the short range of gray levels. In this paper, we propose the method that extracts a prostate boundary using features of its directions on prostate image. As a result of our experiments, it shows that the boundary never falls short of the existing methods or human expert's segmentation. And also, its searching speed is too fast because the method searches a smaller area that other methods.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.871-876
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• 2006

본 논문은 공간 부호화 패턴들을 이용하여 3차원 얼굴 정보를 정확하게 측정하기 위하여 초기 얼굴 패턴 영상으로부터 이미지 패턴을 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 획득된 영상이 불균일하거나 패턴의 경계가 명확하지 않으면 패턴을 분할하기가 어렵다. 그리고 누적된 오류로 인하여 코드화가 되지 않는 영역이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 요인에 강하고 코드화가 잘 될 수 있도록 FCM 클러스터링 방법을 이용하였다. 패턴 분할을 위하여 클러스터는 2개, 최대 반복횟수는 100, 임계값은 0.00001로 설정하여 실험하였다. 제안된 패턴 분할 방법은 기존 방법들(Otsu, uniform error, standard deviation, Rioter and Calvard, minimum error, Lloyd)에 비해 8-20%의 분할 효율을 향상시켰다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제11권2호
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• pp.41-47
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• 2007

A fine segmentation algorithm is proposed for extracting objects in an image, which have both weak boundaries and highly non-convex shapes. The image has simple background colors or simple object colors. Two concepts, geometric attraction-driven flow (GADF) and edge-regions are combined to detect boundaries of objects in a sub-pixel resolution. The main strategy to segment the boundaries is to construct initial curves close to objects by using edge-regions and then to make a curve evolution in GADF. Since the initial curves are close to objects regardless of shapes, highly non-convex shapes are easily detected and dependence on initial curves in boundary-based segmentation algorithms is naturally removed. Weak boundaries are also detected because the orientation of GADF is obtained regardless of the strength of boundaries. For a fine segmentation, we additionally propose a local region competition algorithm to detect perceptible boundaries which are used for the extraction of objects without visual loss of detailed shapes. We have successfully accomplished the fine segmentation of objects from images taken in the studio and aphids from images of soybean leaves.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.16-37
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• 2022

Accurate liver segment segmentation based on radiological images is indispensable for the preoperative analysis of liver tumor resection surgery. However, most of the existing segmentation methods are not feasible to be used directly for this task due to the challenge of exact edge prediction with some tiny and slender vessels as its clinical segmentation criterion. To address this problem, we propose a novel deep learning based segmentation model, called Boundary-Aware Dual Attention Liver Segment Segmentation Model (BADA). This model can improve the segmentation accuracy of liver segments with enhancing the edges including the vessels serving as segment boundaries. In our model, the dual gated attention is proposed, which composes of a spatial attention module and a semantic attention module. The spatial attention module enhances the weights of key edge regions by concerning about the salient intensity changes, while the semantic attention amplifies the contribution of filters that can extract more discriminative feature information by weighting the significant convolution channels. Simultaneously, we build a dataset of liver segments including 59 clinic cases with dynamically contrast enhanced MRI(Magnetic Resonance Imaging) of portal vein stage, which annotated by several professional radiologists. Comparing with several state-of-the-art methods and baseline segmentation methods, we achieve the best results on this clinic liver segment segmentation dataset, where Mean Dice, Mean Sensitivity and Mean Positive Predicted Value reach 89.01%, 87.71% and 90.67%, respectively.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권3호
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• pp.266-274
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• 2000

진단이나 인체 모델의 형성에 있어서 필수적인 의료 영상의 분할(Segmentation)은 정확성을 얻기 위해 대부분 수작업에 의해 수행되고 있다. 하지만 수작업은 많은 시간이 소비되며, 같은 영역을 재분할했을 때 동일한 결과를 얻기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용하기 편리하면서 수작업의 정확성을 유지할 수 있는 반자동화된 영상 분할방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 사용자로부터 분할하고자 하는 영역의 경계에 해당하는 제어점을 몇 개 입력받고 제어점들간의 최소 비용 경로를 연결하여 외곽선을 획득하는 Live-wire를 수행한다. 하지만 Live-wire는 톱날 모양의 외곽선을 형성하거나 영역의 침식을 발생시키므로, 이러한 문제점을 해결하기 위해서 획득된 분할 영역의 외곽선을 재설정시킨 후 이것을 장벽으로 사용하여 SRG(Seeded Region Growing)을 수행하였다. 제안된 User-steered balloon방법은 Live-wire의 문제점을 해결할 뿐만 아니라, SRG가 성장시 새어나가는(Leakage) 문제점도 해결할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 방법을 가지고 Visible Human의 다리 근육에 대한 분할을 수행하여 제안된 방법을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.258-268
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• 1998

This paper presents two sequential advanced split and merge algorithms and a parallel image segmentation algorithm based on them. First, the two advanced methods are obtained from the combination of edge detection and classic split and merge to solve the inherent problems of the classical method. Besides, the parallel image segmentation algorithm on mesh-connected MIMD system considers three types in the merge stage to reduce the communication overhead between processors, such as intraprocessor merge, interprocessor with boundary merge, and interprocessor without boundary merge. Finally , we prove that the proposed algorithms achieve the improved performance by implementing them.