• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제11권2호
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• pp.217-226
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• 1990

This paper presents a new algorithm that extracted lung region in X-ray and enhanced the region. With a lung region that was extracted by histogram threshold value, it was diffi cult to detect perfect lung boundary. Therefore we presented perfect lung boundary detection method using apex detection and apex region restoration. Also, by applying modified equalization algorithm and presented function to inside of lung region, we want to give help to automatic diagnosis In X-ray chest image. Presented main line trace algorithm gave good result in detection of lung boundary And, as apex detection method using lung row and column gray level average value found more correct place of lung than the rpethod of prior algorithm, we succeeded perfect lung region detection, Also, presented function that had lung region's gray level distribution characteristic was very effective to image enhancement.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.703-715
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• 2017

Mammogram images are sensitive in nature and even a minor change in the environment affects the quality of the images. Due to the lack of expert radiologists, it is difficult to interpret the mammogram images. In this paper an algorithm is proposed for a computer-aided diagnosis system, which is based on the wavelet based adaptive sigmoid function. The cascade feed-forward back propagation technique has been used for training and testing purposes. Due to the poor contrast in digital mammogram images it is difficult to process the images directly. Thus, the images were first processed using the wavelet based adaptive sigmoid function and then the suspicious regions were selected to extract the features. A combination of texture features and gray-level co-occurrence matrix features were extracted and used for training and testing purposes. The system was trained with 150 images, while a total 100 mammogram images were used for testing. A classification accuracy of more than 95% was obtained with our proposed method.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.942-952
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• 2006

본 논문에서는 흉부 CT 영상의 밝기값 정보를 사용하여 폐 구조물을 자동 분할하기 위한 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 다섯 단계로 구성된다. 첫 번째, 영상의 밝기값 차이를 이용하여 폐 구조물을 분할하기 위해 최적 임계값 기법을 사용하여 임계값을 계산한다. 두 번째, 흉부 CT 영상에 2차원 영역성장법의 역 연산을 사용하여 배경으로부터 흉부를, 흉부로부터 기관지 및 폐를 단계적으로 분할한다. 이 때, 밝기값이 비슷한 다른 영역들을 3차원 연결화소군 레이블링을 통해 제거한다. 세 번째, 흉부 CT 영상에 3차원 분기 기반 영역성장법을 적용하여 기관과 좌우 기관지를 분할한다. 네 번째, 기관지 및 폐에서 기관지를 영상 감산함으로써 정확한 폐 영역을 얻는다. 마지막으로, 히스토그램 분석을 통해 임계값을 계산하고 기관지 및 폐에 밝기값 기반 임계값 기법을 적용하여 폐혈관을 분할한다. 제안방법의 정확성을 검증하기 위해 폐, 기관지, 폐혈관의 분할 결과에 대해 육안평가를 수행한다. 제안한 3차원 분기 기반 영역성장법을 통한 기관지 분할 결과를 평가하기 위해 기존 영역성장법으로 분할한 결과와 비교한다. 실험 결과는 제안 분할 방법이 폐, 기관지, 폐혈관을 자동으로 정확하게 추출함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.579-586
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• 2002

영상의 에지정보를 이용한 내용기반 영상 검색 방법은 현재 MPEG-7(Moving Picture Experts Group) 에서 제안된 에지 서술자(edge descriptor)가 대표적인 방법이며, 이때 사용된 에지의 정보는 영상의 명암도에 따른 에지히스토그램을 이용하고 있다. 본 논문에서는 새로운 컬러 에지 추출 방법을 제시하고, 제안된 방법에 의해 컬러 에지히스토그램을 특징 값으로 하는 내용기반 영상검색 방법을 제시하였다. 아울러 제안된 방법에 기반하여 인터넷 쇼핑몰에서 사용되는 e-카탈로그 상품 영상 검색에 적용하였다. 성능평가를 위하여 기존 MPEG-7에서 제시된 에지히스토그램에 의한 영상검색 방법과 비교하여 보았으며 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 우수함을 입증할 수 있었다. 컬러에지의 추출은 컬러 영상의 R,G,B 채널의 각 성분의 벡터적 결합방법과 에지 맵의 벡터 노름(norm) 특성화를 통하여 이루어진다. 결과적으로 내용기반 영상 검색은 생성된 최종 에지모델이 갖는 에지의 방향성을 이용한 컬러 에지히스토그램을 통하여 수행된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제10권3호
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• pp.331-342
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• 1989

This paper presents a new algorithm that extracts lung region in X-Rays and enhance.j the region. Comparing to prior algorithms that enhance whole X-Ray image, this algorithm leads more effective results. For this algorithm extracts lung region first, and enhances the lung region excluding parameters of other region. For choosing optimal threshold, we compare OTSU's mothod with the proposed method. We obtain lung boundary using contour following algorithm and Rray level searching method in gray level rescaled image. We Process histogram equalization in lung region and obtain enhanced lung image. By using the proposed algorithm, we obtain lung region effectively in chest X-Ray that need in medical image diagnostic system.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.160-171
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• 1994

The wide dynamic range and severely attenuated contrast in mediastinal area appearing in typical chest radiographs have often caused difficulties in effective visualization and diagnosis of lung diseases. This paper proposes a new adaptive image enhancement technique which potentially solves this problem and there by improves observer performance through image processing. In the proposed method image processing is applied to the chest radiograph with different processing parameters for the lung field and mediastinum adaptively since there are much differences in anatomical and imaging properties between these two regions. To achieve this the chest radiograph is divided into the lung and mediastinum by gray level thresholding using the cumulative histogram and the dynamic range compression and local contrast enhancement are carried out selectively in the mediastinal region. Thereafter a gray scale transformation is performed considering the JND(just noticeable difference) characteristic for effective image displa. The processed images showed apparenty improved contrast in mediastinum and maintained moderate brightness in the lung field. No artifact could be observed. In the visibility evaluation experiment with 5 radiologists the processed images with better visibility was observed for the 5 important anatomical structures in the thorax.

• 대한공간정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.13-19
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• 2003

본 논문에서는 영상의 콘트라스트 향상법 중에서 히스토그램 평활화(HE) 방법과 평균값 보존 히스토그램 평활화(BBHE) 방법에 대한 처리방법과 처리과정에 대해 논하였으며, Landsat 위성의 TM 센서에 의해 획득된 원격감지 영상데이터 6개 대역(band)의 데이터를 이용하여 3가지 콘트라스트 향상법인 Min-Max 방법, HE 방법, BBHE 방법으로 처리한 결과영상과 히스토그램을 비교 분석하였다. 처리 결과영상과 히스토그램을 비교 분석한 결과, HE 방법과 BBHE 방법은 히스토그램을 평탄화시키는 특성으로 인하여 평활화처리 후 영상의 밝기를 과도하게 변화시키는 점이 있으나, 회색준위의 동적범위를 전체 범위로 확장시킨 결과로 콘트라스트 향상 효과가 우수함을 확인할 수 있었다. HE 방법의 특징은 원 영상의 평균값에 무관하게, 처리결과 영상의 평균값이 회색준위의 중간레벨 부근으로 변환시킴을 알 수 있다. BBHE 방법의 특징은 원 영상의 평균값에 제한되어 변환되므로 인해서 원 영상의 분광특성을 잘 보존하면서 우수한 콘트라스트 향상효과를 나타냈다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.483-488
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• 2015

본 논문에서는 질감분류를 위해 블록영상 내에서 인접 화소사이의 다차원 명암차이를 이용한 local binary pattern(LBP) 기법을 제안한다. 여기서 블록영상 내 화소 간 명암차는 4방향(세로, 가로, 대각, 역대각) 각각의 인접 화소 간 밝기변화를 고려한 것으로 영상의 질감분류에 이용되는 히스토그램의 레벨수를 감소시켜 계산 부하를 줄이기 위함이다. 또한 블록 내 명암관계를 이진패턴으로 나타낸 것으로 영상의 국부적 속성을 더욱 더 정확하게 반영하여 효과적인 질감분류를 가능하게 함이다. 제안된 기법을 128*128 픽셀의 그레이 영상 USC Texture Mosaic #2을 대상으로 크기와 질감이 다른 24개의 블록영상 각각을 분류하는 실험결과, 기존의 LBP에 비해 빠른 분류속도를 가지며, 임의 크기 블록영상의 분류도 가능함을 확인하였다. 특히 블록영상의 크기가 증가할수록 히스토그램의 레벨 감소폭이 더욱 더 크게 되어 분류속도의 개선정도도 증가함을 알 수 있다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2006년도 6th International Meeting on Information Display
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• pp.1483-1486
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• 2006

We describe the contrast enhancement of images using an APL(Average Picture Level) in an AC-PDP. A CEC(Contrast Enhancement Curve) determined by the APL was applied to enhance the contrast of images depending on the dominant gray levels. The most effective advantage of the proposed method is that it is easier to adjust the dynamic ranges to be enhanced with good quality and implement in a hardware system. The simulation result shows that the proposed method enhanced the contrast of given images significantly and kept the original brightness except the specific area of them compared to the HE(Histogram Equalization).

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.105-111
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• 1995

This paper proposes a segmentation algorithm using gray-level discontinuity and surface reflectance ratio of input images obtained under different illumination conditions. Each image is divided by a certain number of subregions based on the thresholds. The thresholds are determined using the histogram of fusion image which is obtained by ANDing the multiple input images. The subregions of images are projected on the eigenspace where their bases are the major eigenvectors of image matrix. Points in the eigenspace are classified into two clusters. Images associated with the bigger cluster are fused by revised ANDing to form a combined edge image. Missing edges are detected using surface reflectance ration and chain code. The proposed algorithm obtains more accurate edge information and allows to more efficiently recognize the environment under various illumination conditions.