• Title/Summary/Keyword: 영역확장

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3D Region Growing Algorithm based on Eigenvalue of Hessian matrix for Extraction of blood vessels (혈관추출을 위한 Hessian 행렬 고유치 기반 3 차원 영역확장 알고리즘)

  • Lee, Yu-Bu;Choi, Yoo-Joo;Kim, Myoung-Hee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.1641-1644
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    • 2004
  • 3차원 볼륨데이터에서 분할 대상영역의 밝기 값이 다양하면서 밝기 값이 유사한 영역과 인접한 경우 3차원 영역확장(region growing) 방법을 사용하여 영역을 분할하기 위해서는 영역확장의 중요한 요인인 동질성 기준 값의 적절한 선택이 요구된다. 본 논문에서는 영역 복셀(voxel)의 1차 미분 값의 크기인 기울기 크기(gradient magnitude)만으로 영역의 경계를 찾기가 쉽지않은 대상의 분할을 위해 볼륨데이터의 지역적인 밝기 값의 변화의 특징을 고려하면서 분할 대상영역의 복셀의 2차 미분(second partial derivation)을 행렬의 요소(element)로 갖는 Hessian 행렬의 고유치(eigenvalue)를 영역확장의 문턱치 결정에 이용하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 문턱치의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 3차원 영역확장의 단점을 보완하였다.

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Segmentation Algorithm using 3D Region Growing Based on Gradient Magnitude in Small-Animal PET Images (Small Animal PET 영상에서의 기울기 크기 기반 3차원 영역확장 분할 알고리즘)

  • Lee Yu-Bu;Kim Kyeong Min;Cheon Gi-Jeong;Kim Myoung-Hee
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.703-705
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    • 2005
  • 본 논문에서는 기울기 크기 기반의 3차원 영역확장 알고리즘을 사용하여 small animal PET(Positron Emission Tomography) 영상으로부터 종양을 분할하는 연구를 수행하였다. 픽셀 값의 범위가 다양하고 저해상도의 특성을 갖는 PET영상으로부터 대상영역을 정확하게 분할하기 위해서 전처리(preprocessing)과정으로 영상 픽셀값의 분포를 펼쳐줌으로써 영상의 가시화를 높이는 히스토그램 스트레칭(histogram stretching) 기법을 적용하고 대상영역과 픽셀값이 유사한 인접영역과의 경계를 찾기 위해 가우시안의 1차 미분 함수를 사용하여 계산된 기울기 크기(gradient magnitude) 기반의 3차원 영역확장(region growing) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 동질성 기준의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 일반적인 영역확장의 단점을 보완하였다.

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Automatic News Caption Segmentation Using Region Growing (영역확장을 이용한 뉴스 비디오 자막 자동 추출)

  • 이상호;손광훈;박철남
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.67-70
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    • 1998
  • 본 논문에서는 뉴스 비디오 자막의 구조적 문자 특성을 이용한 자동 자막추출방법을 기술하였다. 기존의 방법들은 경계 추출이나 이진화 과정 후에 화소값의 변화 profile에 나타나는 문자의 굵기, 간격 등의 문자 특징을 이용하는데 반해 본 논문에서 제안한 방식은 뉴스 비디오 자막에서 문자와 배경을 구분하는 테두리선을 배경과 문자를 구분하는 경계로 하여, 적절한 이진화 과정과 영역확장 기법을 이용하여 문자를 추출하였다. 제안한 방법은 문자에 대하 사전지식이 없어도 되며, 사용한 영역확장 기법은 기존의 방법에서의 경계 추출기법보다 간단하면서도 효과적인 문자추출 결과를 나타낸다.

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The segmentation system of brain in MRI based on 3-D region growing algorithm (3 차원 영역확장 알고리즘 기반의 MRI 에서의 뇌 영상 분할 시스템)

  • Lee, Joung-Min;Yun, Hyun-Joo;Kim, Myeong-Hee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.1769-1772
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    • 2005
  • 본 논문에서는 사용자의 작업을 최소화하고 결과의 정확성을 높일 수 있는 3 차원 영역 분할 알고리즘을 제시하고 있다. 경계선을 강화하고 유사영역을 평탄화하는 SRAD(Speckle Reducing Anisotropic Diffusion) 필터링은 잡음에 의한 3 차원 영역확장의 오류를 줄이고 분할 대상의 경계부분까지 안정적으로 영역을 확장시켜준다. 3 차원 영역확장 방법은 사용자에 의해 입력된 시작점을 기반으로 영역의 유사성과 집합성을 판단하는 평가함수(cost Function)를 계산하여 3 차원으로 영역을 확장시킨다. 이러한 방법을 이용할 때에 보다 효과적으로 3D MRI 데이터에 대한 영상 분할을 수행할 수 있다. 또한 논문에서 제시한 알고리즘의 검증을 위해서 분할 결과에 대한 의료진의 검증을 수행하였다.

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Flame Detection using Region Expansions and On-line Variances in Infrared image (적외선 영상에서 영역확장과 온라인 분산을 이용한 화염 검출)

  • Kim, Dong-Keun
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.12 no.11
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    • pp.1547-1556
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    • 2009
  • In this paper, we propose a flame detection method using region expansions and on-line variances in outdoor infrared video sequences. To segment flame candidates' regions in infrared images, we first, extract initial regions by high threshold values in infrared images and then the segmented regions are expanded to their neighbors with similar high intensity values. The segmented regions could be non-flame areas like bare-grounds and buildings. Therefore, to detect flame regions in the segmented regions, the segmented regions which have high intensity values in infrared image, are tracked using bounding regions in frame sequences. Variances in the tracked regions are calculated effectively by on-line updates to measure intensity variations on the tracked regions. Experiments show that the proposed method, which is based on region expansions and the average of on-line variances in the regions, is efficient to detect flames in infrared image.

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Detection of Various Sized Car Number Plates using Edge-based Region Growing (에지 기반 영역확장 기법을 이용한 다양한 크기의 번호판 검출)

  • Kim, Jae-Do;Han, Young-Joon;Hahn, Hern-Soo
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.36 no.2
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    • pp.122-130
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    • 2009
  • Conventional approaches for car number plate detection have dealt with those input images having similar sizes and simple background acquired under well organized environment. Thus their performance get reduced when input images include number plates with different sizes and when they are acquired under different lighting conditions. To solve these problem, this paper proposes a new scheme that uses the geometrical features of number plates and their topological information with reference to other features of the car. In the first step, those edges constructing a rectangle are detected and several pixels neighboring those edges are selected as the seed pixels for region growing. For region growing, color and intensity are used as the features, and the result regions are merged to construct the candidate for a number plate if their features are within a certain boundary. Once the candidates for the number plates are generated then their topological relations with other parts of the car such as lights are tested to finally determine the number plate region. The experimental results have shown that the proposed method can be used even for detecting small size number plates where characters are not visible.

Color Line Generation based on Highlight using Restrict Region Growing (하이라이트 기반의 제한된 영역확장방법을 이용한 Color line 생성 연구)

  • Park Joung-Wook;Yoo Jae-Doug;Yoo Hyun-Jin;Kim Kang-Yeon;Lee Kwan-Heng
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.1305-1308
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    • 2006
  • 색선(Color line)은 물체의 색을 표현하는 방법으로 단색인 물체의 색은 하나의 색선으 표현된다는 것이다. 하이라이트가 발생하는 반짝이는 물체는 색선이 하이라이트를 포함하기 때문에 하이라이트를 찾고 하이라이트에서 영역을 확장하면서 색선을 생성할 수 있다. 그러나 단순한 영역확장방법은 색을 구분이 난해하기 때문에 제한적인 영역확장 방법을 사용해야 한다. 여기서 노출 시간이 다른 이미지를 한 장 더 촬영하여 하이라이트의 색상 방향을 설정하고 이를 기반으로 색선을 생성한다. 본 연구에서는 하이라이트 기반으로 색선을 생성하고 생성된 색선을 이용하여 반짝이는 특성도 제거한 후 결과를 비교한다.

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Multivariate Region Growing Method with Image Segments (영상분할단위 기반의 다변량 영역확장기법)

  • 이종열
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • pp.273-278
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    • 2004
  • Feature identification is one of the largest issue in high spatial resolution satellite imagery. A popular method associated with this feature identification is image segmentation to produce image segments that are more likely to features interested. Here, it is, proposed that combination of edge extraction and region growing methods for image segments were used to improve the result of image segmentation. At the intial step, an image was segmented by edge detection method. The segments were assigned IDs, and polygon topology of segments were built. Based on the topology, the segments were tested their similarities with adjacent segments using multivariate analysis. The segments that have similar spectral characteristics were merged into a region. The test application shows that the segments composed of individual large, spectrally homogeneous structures, such as buildings and roads, were merged into more similar shape of structures.

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Improvement and Implementation of Region Growing Algorithm (영역확장 알고리듬 개선 및 구현)

  • Lee, Hyo-Jong;Song, Myung-Sung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.715-718
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    • 2001
  • 자연영상 같은 야외영상의 특징으로는 산재하는 대상, 다양한 형태, 독특한 질감, 불균일한 조명 상태 등을 들 수 있는데, 이러한 특징으로 인하여 단일 물체나 단순한 형태의 물체 등을 인식하는 윤곽선 탐지 방법 등의 사용은 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 다양한 질감이나, 주변에 있는 물체들과 명확히 구분하여 객체의 인식에 향상을 가져 올 수 있는 영역 확장 법을 실험하였다.

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