• 한국통신학회논문지
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• 제25권7A호
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• pp.1006-1016
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• 2000

본 논문은 뇌의 자기공명영상에서 백질과 회백질 및 뇌척수액을 분리하고 각각의 체적을 산철하기 위한 것이다. 본 연구는 먼저 뇌의 자기공명영상에서 영상의 배경을 제거한 후 외피 및 지방층으로부터 뇌 영역 전체를 분리하였으며, 부분체적의 문제(partial volume artifact)에 의해 명암 값의 번짐 현상을 보이는 뇌의 내부 영역에서 자기 공명영상의 생성원리를 근거로 명암 값의 산술적인 해석을 통해 원래의 단면 안에 존재하던 각 성분의 부분체적을 산출하였다. 산출된 백질과 회백질 및 뇌척수액의 부분체적은 번짐 현상을 보이는 자기공명영상에서 각 성분을 분리하기 위한 판별값을 경정하기 위해 사용되었고, 최종적으로 백질과 회백질 및 뇌척수액의 체적을 산출하도록 하였다. 본 연구는 뇌의 위축을 보이지 않는 정상인의 자기공명영상을 대상으로 하였으며, 향후 이러한 연구 결과는 알쯔하이머 병이나 뇌성마비등과 같은 퇴행성 뇌 질환 환자의 뇌 위축정도를 객관적으로 진단하는 방법으로 사용 될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.37-45
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• 2010

본 논문에서는 밝기 값의 대비도가 매우 낮음으로 인해 발생하는 화질의 저하를 개선하는 방법으로 히스토그램 분포율에 따라서 스트레칭 적용범위를 적절하게 지정하고 이를 적용하는 기법을 제안한다. 제시한 방법은 효과적인 대비향상을 위해 하나의 히스토그램을 밀도가 큰 영역과 밀도가 낮은 영역으로 구분하여 각각의 비율에 따른 범위 안에서 스트레칭 적용 범위를 결정하는 기법을 사용한다. 스트레칭의 범위는 히스토그램의 분활 및 밀집되어 있는 정도의 비율에 따라 가변적으로 결정된다. 스트레칭 적용범위가 가변적으로 결정된다면 히스토그램상의 밀도가 높은 지역은 그만큼 명암대비가 커지도록 넓게 스트레칭하고 반대로 밀도가 낮은 지역은 그만큼 좁은 간격으로 스트레칭하여 명암대비 영상에서의 과도하게 처리되는 문제점을 해결하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 전역적 및 지역적으로 명암대비가 어려운 영상들을 모아 실험하였으며 기존의 스트레칭 알고리즘과 그 밖의 명암 대비개선 기법들을 함께 비교하여 매우 우수한 성능을 보임을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.955-961
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• 2010

본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.14-19
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• 2001

본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 우리는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단하고, 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 그리고 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.118-121
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• 2002

The study on shilla monumental inscription has been accomplished by many historians. However, the research on segmentation of monumental inscription image using digital image processing is not sufficient for restoration of the image. Although, many image processing methods have been proposed for region extraction in still image, there is no suitable method for accurate interpretation of monumental inscription image. To distinguish foreground and background region in the image, this paper presents new segmentation algorithm composed of contrast adjustment and median filtering, thresholding and sobel operation, as pre-processing and post-processing. The result show that background and foreground regions are segmented in monumental inscription image.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1003-1006
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• 1999

Hand segmentation and tracking is essential to the development of a hand gesture recognition system. This research features segementation and tracking of hand regions based the hue component of color. We propose a method that employs HSI color model, and segments and tracks hand regions using the hue component of color alone. In order to track the segmented hand regions, we only apply Kalman filter to a region of interest represented by a rectangle region. Initial experimental results show that the system accurately segments and tracks hand regions although it only uses the hue compoent of color. The system yields near real time throghput of 8 frames per second on a Pentium II 233MHz PC.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.894-897
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• 2000

In this paper, we present a content-based image retrieval method that is less sensitive to some rotations and translations of an image by using the fuzzy region segmentation. The algorithm retrieves similar images from a database using the two features of color and color spatial information. To index images, we use the average coordinates of color distribution to obtain the spatial information of each segmented region. Furthermore, we also propose the alternative to the ripple phenomenon, which is occurred in the conventional fuzzy region segmentation algorithm.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.333-336
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• 2002

This paper presents a new image segmentation method using fuzzy measures which reflect the local property of an image as well as the global property of an image An image is globally segmented into the crisp region and the ambiguous region in terms of the Index of fuzziness measured over all pixels of an image. The ambiguous region is luther partitioned into background and object in terms of the index of fuzziness computed over the set of neighboring pixels reflecting the local property most. From the experimental results, this method shows the effective ambiguity handling capability in segmenting an image.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권5호
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• pp.353-359
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• 2004

This study proposes an approach to unsupervisedly estimate the number of classes and the parameters of defining the classes in order to train the classifier. In the proposed method, the image is segmented using a spatial region growing based on hierarchical clustering, and fuzzy training is then employed to find the sample classes that well represent the ground truth. For cluster validation, this approach iteratively estimates the class-parameters in the fuzzy training for the sample classes and continuously computes the log-likelihood ratio of two consecutive class-numbers. The maximum ratio rule is applied to determine the optimal number of classes. The experimental results show that the new scheme proposed in this study could be used to select the regions with different characteristics existed on the scene of observed image as an alternative of field survey that is so expensive.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권1호
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• pp.83-89
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• 2005

This study utilized a spatial region growing segmentation and a classification using fuzzy membership vectors to detect the changes in the images observed at different dates. Consider two co-registered images of the same scene, and one image is supposed to have the class map of the scene at the observation time. The method performs the unsupervised segmentation and the fuzzy classification for the other image, and then detects the changes in the scene by examining the changes in the fuzzy membership vectors of the segmented regions in the classification procedure. The algorithm was evaluated with simulated images and then applied to a real scene of the Korean Peninsula using the KOMPSAT-l EOC images. In the expertments, the proposed method showed a great performance for detecting changes in land-cover.