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선군집분할방법에 의한 특징 추출

Feature Extraction by Line-clustering Segmentation Method

정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B, v.13B no.4 = no.107, 2006년, pp.401 - 408  

황재호 (한밭대학교 전자공학과)

초록
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영상신호의 수직축 및 수평축 화소 성분 분석을 통해서, 영상 내부에 존재하는 각 영역의 군집적 특성을 통계 및 영역적으로 처리 분류함으로써 필요한 특징을 추출할 수 있는 새로운 형태의 영역분할처리 알고리즘을 제시한다. 종래의 점처리나 면처리 방식에 비해 이 방식은 수평축과 수직축 상에서의 연속적인 선처리 방식이라고 할 수 있다. 영상을 구성하는 영역간 경계가 암시적으로 구분되어 있으나, 명시적으로는 불투명하고, 영상 특성의 분기점 또한 불명확하고 중복되어 있음으로 인하여 문턱치처리나 분기점처리로 그 영역간 특정을 분할, 추출하기가 곤란한 경우에 이 방식은 우수한 효과가 있다. 수평축 및 수직축 선처리를 통해 각 영역들의 특성들을 군집으로 처리한 다음 처리한 축과 수직 방향으로 축차적 적응진행처리한다. 그 결과 영상 내 각 영역은 화소값의 중복에도 불구하고 하나의 군집으로 자리매김하면서 군집 고유의 화소 값을 갖는다. 그리고 처리후 영상은 각 군집에 부여한 새로운 화소값으로 변환함으로 필요한 특정이 추출된다. 이 방식은 특히 영역 분할을 통해 시각적 효과를 극대화시킬 필요가 있는 경동맥 초음파 의료영상에서 우수한 결과를 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a new class of segmentation technique for feature extraction based on the statistical and regional classification at each vertical or horizontal line of digital image data. Data is processed and clustered at each line, different from the point or space process. They are des...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이러한 영상은 전체 공간에서의 평면적 접근아 아닌 영상을 형성했던 패턴에 맞추어 분석하고 그 분석 결과를 토대로 영상처리의 진행을 결정하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 “선군집처리(line cluster, LC)”로 명명한 방식으로 이를 접근하여 해결하고자 하였다. 영상데이터가 X, Y 축 상의 행렬로 배열하므로 "수평 수직 축선 군집 처리(X-Y line cluster, XYLC)”라고도 할 수 있다.

가설 설정

  • 고찰: 세 방식에 의한 결과 모두 내막과 외막 사이에 다른 영역의 색도가 혼재되어 있다. 세 영역 사이의영역 분할이이 불명확하고 그로인한 두께 측정이 곤란하다.
  • 고찰: 세 영역 모두 동일 영역에서 가로축 확장 군집들 사이에 상관계수가 거의 1이다. 선군 집 처리된 세로축을 가로축으로 확장하였을 때 해당 패턴의 동질성이 지속적으로 유지되고 있음을 알 수 있다.
  • 고찰: 세 영역 사이의 중복 도의 평균이 50(%)에 근접해 있다. 특히 내중막과 외막 영역의 분산이 크다.
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참고문헌 (10)

  1. Y. Solihin and C. G. Leedham, 'Interal ratio: A new class of global thresholding techniques for handwriting images,' IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.21, No.8, pp.761-768, Aug., 1999 

  2. R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital image processing, 2'nd ed., Prentice Hall, 2001 

  3. 박기락 외4, '경동맥 내막 중막 두께와 관상동맥질환의 심한정도와 상관관계.' 순환기학회논문지. Vol.33, No.7, pp.401-408, May. 2003 

  4. J. Besag, 'On the statistical analysis of dirty pictures,' J. R. Statist. Soc., Vol.48, No.3, pp.259-302, 1986 

  5. F. Forbes and A. E. Raftery, 'Bayesian morphology: Fast unsupervised Bayesian image analysis,' American Statist. Associ., Vol.95, No.446, pp.555-568, Jun. 1999 

  6. C. Lu, S. M. Pizer and S. Joshi, 'A Markov random field approach to multi-scale shape analysis,' Proc. of IEEE Conf. on Scale Space Methods in Computer Vision, Isle of Skye, UK, pp.416-431, Jun. 2003 

  7. S. Lee and M. M. Crawford, 'Unsupervised multistage image classification using hierarchical clustering with a Bayesian similarity measure,' IEEE Trans. on Image Processing, Vol.14, No.3, pp.312-320, Mar., 2005 

  8. G. J. Mclachlan, Discriminant analysis and statistical pattern recognition, John Wiley, 1992 

  9. H. Bensmail, G. Celeux, A. E. Raftery and C. P. Robert, 'Inference in Model-Based Cluster Analysis,' Technical Report no. 285, Depart. of Statistics, Univ. of Washington, Mar., 1995 

  10. N. Otsu, 'A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms,' IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, Vol.9, No.1, pp.62-66, 1979 

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