• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.75-81
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• 2010

연골 영역화는 골관절염의 진단이나 치료를 위해 중요하지만, 모양이 얇고 의료영상 내에서 주변 조직과의 명암 차이가 크지 않기 때문에 현재까지 전문가가 많은 시간과 노력을 들여 수동으로 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 3차원 자기공명(Magnetic Resonance : MR)영상 내에서 연골을 자동으로 영역화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전문가에 의해 수동으로 영역화된 소수의 의료영상을 학습 데이터베이스로 하여 우선 연골을 지역적인 부분(local patch)들로 분할하여 부분별로 영역화한 후, 부분별 결과들을 취합하고 정제하는 과정으로 이루어진다. 연골 영역화를 위해 먼저 위치와 밝기 값의 외관정보 (appearance)를 이용하여 뼈와 연골의 경계(bone-cartilage interface)를 추출해내고, 이 경계를 기준으로 하여 연골이 포함되는 주변 영역을 일정한 크기의 패치로 분할한다. 다음, 분할된 패치들의 정보를 이용해, 패치마다 형상 사전지식(shape prior)과 외관 사전지식(appearance prior)을 얻어내고 두 사전지식 간의 비율을 적응적으로 결정한다. 이후 패치마다 사전지식 정보를 통해 에너지를 정의하고, 그래프 컷(Graph Cut) 기법을 통해 이 에너지를 최소화하는 최적의 영역화 결과를 도출한다. 마지막으로 지역적으로 얻어진 영역화 결과들을 모양 사전지식으로 하여 전체적인 연골에 대해 전역적 개선 과정을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안하는 자동 영역화 기법으로 임상적으로 유용한 영역화 결과를 얻을 수 있음을 제시한다.

• ETRI Journal
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• 제46권4호
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• pp.683-696
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• 2024

The point cloud provides viewers with intuitive geometric understanding but requires a huge amount of data. Moving Picture Experts Group (MPEG) has developed video-based point-cloud compression in the range of 300-700. As the compression rate increases, the complexity increases to the extent that it takes 101.36 s to compress one frame in an experimental environment using a personal computer. To realize real-time point-cloud compression processing, the direct patch projection (DPP) method proposed herein simplifies the complex patch segmentation process by classifying and projecting points according to their geometric positions. The DPP method decreases the complexity of the patch segmentation from 25.75 s to 0.10 s per frame, and the entire process becomes 8.76 times faster than the conventional one. Consequently, this proposed DPP method yields similar peak signal-to-noise ratio (PSNR) outcomes to those of the conventional method at reduced times (4.7-5.5 times) at the cost of bitrate overhead. The objective and subjective results show that the proposed DPP method can be considered when low-complexity requirements are required in lightweight device environments.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.376-381
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• 1992

This paper presents an expert system for the segmentation of a 2.5-D image. The results of two segmentation approaches, edge-based and region-based, are combined to produce a consistent and reliable segmentation. Rich information embedded in the 2.5-D image is utilized to obtain a view independent surface patch description of the image, which can facilitate object recognition considerably.

• 공학논문집
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• 제6권2호
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• pp.99-107
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• 2004

영상의 강도 혹은 컬러에 대해 균일한 영역으로 분할한 후 분할된 각 패치를 정합 시키는 패치 정합 방법은 객체의 경계를 유지하고, low 텍스쳐 영역에서 변이의 연속성을 유지하므로 효율적이다. 그러나 high 텍스쳐 영역에서는 패치가 과 분할 되어 정합의 모호성으로 인해 많은 오 정합이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 워터쉐드 영상분할에 근거한 적응 패치 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 성능분석은 실험을 통해 증명하혔다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제13권3호
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• pp.205-214
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• 2015

In this paper, we propose a new approach to learning a discriminative model for figure/ground segmentation by incorporating the bag-of-features and conditional random field (CRF) techniques. We advocate the use of image patches instead of superpixels as the basic processing unit. The latter has a homogeneous appearance and adheres to object boundaries, while an image patch often contains more discriminative information (e.g., local image structure) to distinguish its categories. We use pixel-level sparse coding to represent an image patch. With the proposed feature representation, the unary classifier achieves a considerable binary segmentation performance. Further, we integrate unary and pairwise potentials into the CRF model to refine the segmentation results. The pairwise potentials include color and texture potentials with neighborhood interactions, and an edge potential. High segmentation accuracy is demonstrated on three benchmark datasets: the Weizmann horse dataset, the VOC2006 cow dataset, and the MSRC multiclass dataset. Extensive experiments show that the proposed approach performs favorably against the state-of-the-art approaches.

• International Journal of CAD/CAM
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• 제7권1호
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• pp.31-40
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• 2007

Reverse engineering of reliefs aims to turn an existing relief superimposed on an underlying surface into a geometric model which may be applied to a different base surface. Steps in this process include segmenting the relief from the background, and describing it as an offset height field relative to the underlying surface. We have previously considered relief segmentation using a geometric snake. Here, we show how to use this initial segmentation to estimate the background surface lying under the relief, which can be used (i) to refine the segmentation and (ii) to express the relief as an offset field. Our approach fits a B-spline surface patch to the measured background data surrounding the relief, while tension terms ensure this background surface smoothly continues underneath the relief where there are no measured background data points to fit. After making an initial estimate of relief offset height everywhere within the patch, we use a support vector machine to refine the segmentation. Tests demonstrate that this approach can accurately model the background surface where it underlies the relief, providing more accurate segmentation, as well as relief height field estimation. In particular, this approach provides significant improvements for relief concavities with narrow mouths and can segment reliefs with small internal holes.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권4_2호
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• pp.573-586
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• 2022

Corrosion can cause dangerous and expensive damage and failures of ship hulls and equipment. Therefore, it is necessary to maintain the vessel by periodic corrosion inspections. During visual inspection, many corrosion locations are inaccessible for many reasons, especially safety's point of view. Including subjective decisions of inspectors is one of the issues of visual inspection. Automation of visual inspection is tried by many pieces of research. In this study, we propose image preprocessing methods by image patch segmentation and thresholding. YOLOv5 was used as an object detection model after the image preprocessing. Finally, it was evaluated that corrosion detection performance using the proposed method was improved in terms of mean average precision.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.22-29
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• 2002

본 논문에서는 삼각형으로 이루어진 3차원 메쉬 데이터의 영역화에 대한 알고리듬을 서술한다. 제안하는 알고리듬은 메쉬 표면을 구성하는 삼각형들의 방향성에 기반한 것으로, 인접한 삼각형 쌍들의 반복적인 병합을 이용한다 메쉬 표면은 각각의 영역이 비슷한 법선 벡터를 가지는 삼각형들로 구성되도록 여러 개의 영역으로 영역화된다. 따라서 각 영역은 평면 조각으로 근사될 수 있으며, 각 영역의 경계선은 인간이 전체 메쉬 모델을 지각적으로 이해하는데 있어서 중요한 기하학적인 정보를 포함한다. 실험 결과는 제안하는 알고리듬이 효율적으로 동작하고 있음을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.592-601
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• 2019

관상동맥 시술을 위해 혈관 조영 X-선 영상은 시술 진단 및 보조에 유용하게 활용된다. 삼차원의 복잡한 구조를 가진 관상동맥을 이차원 X-선 영상에서 기존의 단일기법만을 사용하여 정확히 분할하는 것에 어려움이 있으며, 특히 혈관이 중간에 끊어지거나 말단부위혈관이 유실되는 현상으로부터 오차가 크게 발생하는 경향이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존 단일기법으로 초기분할 단계를 거친 후, 초기분할결과를 기반으로 정교한 보정영역을 설정하는 단계, 보정영역을 대상으로 패치기반 지역보정을 수행하는 단계가 수행된다. 본 연구를 통해 끊긴 혈관을 보완한 분할 결과를 구할 수 있을 뿐만 아니라 미세혈관까지 포함하지 못한 참 값의 한계점을 해결할 수 있다. 또한, 존재하는 기존 관상동맥 분할방법들에 융합하여 추가적인 성능개선을 얻어낼 수 있다. 본 논문에서는 Fully convolutional network 기반 깊은 신경망 네트워크인 U-net을 활용하였으며, 제안된 보정방법을 융합하여 기존 U-net 단일 모델 대비 성능이 상당히 개선된다는 것을 실제 여러 환자들의 데이터 셋을 통하여 증명하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.708-708
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• 2002

Recent developments in sensor technologies have provided remotely sensed data with very high spatial resolution. In order to fully utilize the potential of high resolution images, new image classification strategies are necessary. Unfortunately, the high resolution images increase the spectral within-field variability, and the classification accuracy of traditional methods based on pixel-based classification algorithms such as Maximum-Likelihood method may be decreased (Schiewe 2001). Recent development in Object Oriented Classification based on image segmentation algorithms can be used for the classification of forest patches on rugged terrain of Korea. The objectives of this paper are as follows. First, to compare the pros and cons of image classification methods based on pixel-based and object oriented classification algorithm for the forest patch classification. Landsat ETM＋ data and IKONOS data will be used for the classification. Second, to investigate ways to increase classification accuracy of forest patches. Supplemental data such as DTM and Forest Type Map of 1:25,000 scale are used for topographic correction and image segmentation. Third, to propose the best classification strategy for forest patch classification in terms of accuracy and data requirement. The research site for this paper is Namhansansung Provincial Park located at the eastern suburb of Seoul Metropolitan City for its diverse forest patch types and data availability. Both Landsat ETM＋ and IKONOS data are used for the classification. Preliminary results can be summarized as follows. First, topographic correction of reflectance is essential for the classification of forest patches on rugged terrain. Second, object oriented classification of IKONOS data enables higher classification accuracy compared to Landsat ETM＋ and pixel-based classification. Third, multi-stage segmentation is very useful to investigate landscape ecological aspect of forest communities of Korea.