한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
고속 이진화 영상처리를 이용한 관심영역 추출 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
Algorithm for Extract Region of Interest Using Fast Binary Image Processing |
| 저자(Author) |
조영복
우성희
Young-bok Cho
Sung-hee Woo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 22 NO. 04 PP. 0634 ~ 0640 (2018. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 방사선 영상을 기반으로 관심 영역의 자동 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 입력 영상에서 병변부위를 검출하기 위해 세그먼테이션, 특징 추출 및 참조 이미지 매칭을 이용한다. 추출된 영역은 참조 DB에서 일치하는 병변 이미지를 검색하고, 일치된 결과는 칼만 필터 기반의 적합성 피드백을 이용해 병변을 자동 추출한다. 제안 알고리즘은 왼손 x-ray 입력 영상을 기반으로 성장판을 추출하기 위해 왼손 이미지의 윤곽선을 추출하고, 이것은 다중 스케일 해시안 행렬 기반의 세션화를 이용해 후보 영역을 생성 한다. 그 결과, 제안 알고리즘은 관심영역 분할 단계에서는 0.02초로 빠른 분할이 가능하였고, 분할 영상을 기준으로 ROI 추출시 평균 0.53, 강화 단계에서는 0.49초로 매우 정확한 이미지 분할이 가능한 것을 실험을 통해 알 수 있었다.
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영문내용
(English Abstract) |
In this paper, we propose an automatic extraction algorithm of region of interest(ROI) based on medical x-ray images. The proposed algorithm uses segmentation, feature extraction, and reference image matching to detect lesion sites in the input image. The extracted region is searched for matching lesion images in the reference DB, and the matched results are automatically extracted using the Kalman filter based fitness feedback. The proposed algorithm is extracts the contour of the left hand image for extract growth plate based on the left x-ray input image. It creates a candidate region using multi scale Hessian-matrix based sessionization. As a result, the proposed algorithm was able to split rapidly in 0.02 seconds during the ROI segmentation phase, also when extracting ROI based on segmented image 0.53, the reinforcement phase was able to perform very accurate image segmentation in 0.49 seconds.
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| 키워드(Keyword) |
의료영상처리
빅데이터
고속 이진화 영상처리
관심영역 추출
TW3 골 연령
Medical Image Processing
Big Data
Fast Binary Image Processing
Reign of Interest
TW3 bone age
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