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- 저자 : 김광백(Gwang-Baek Kim) (검색결과 6 건)
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동적인 임계화 방법과 개선된 학습 알고리즘의 신경망을 이용한 차량 번호판 인식
김광백,김영주,Kim, Gwang-Baek,Kim, Yeong-Ju 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.1
본 논문에서는 차량 영상으로부터 동적인 임계화 방법과 개선된 성능의 학습 알고리즘에 의한 신경망을 이용하여 차량 번호판 인식방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 번호판 영역은 차량 영상의 구조적 속성을 이용한 동적인 임계화 방법과 밀집비율을 함께 고려하여 추출하였다. 추출된 영역으로부터의 개별문자와 숫자는 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 각각 추출하였으며, 그들의 인식을 위해서 수정된 ART1과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 신경망을 이용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 그레이 명암이나 RGB 컬러 정보들을 이용하는 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식성능도 기존의 오류 역전파 알고리즘의 신경망보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다. This paper proposes an efficient recognition method of car license plate from the car images by using both the dynamical thresholding and the neural network with enhanced learning algorithm. The car license plate is extracted by the dynamical thresholding based on the structural features and the density rates. Each characters and numbers from the p]ate is also extracted by the contour tracking algorithm. The enhanced neural network is proposed for recognizing them, which has the algorithm of combining the modified ART1 and the supervised learning method. The proposed method has applied to the real-world car images. The simulation results show that the proposed method has better the extraction rates than the methods with information of the gray brightness and the RGB, respectively. And the proposed method has better recognition performance than the conventional backpropagation neural network.
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IHb와 HSI 색상 정보를 이용한 전자 내시경의 위암 추출
김광백(Kwang-Baek Kim),임은경(Eun-Kyung Lim),김광하(Gwang-Ha Kim) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.2
본 논문에서는 내시경 영상에서 위암 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 내시경 영상을 획득하는 과정에서 발생하는 조명에 의한 잡음과 굴곡에 의해 발생하는 그림자에 의한 잡음 부분을 해결하기 위해서 HSI의 채도와 밝기 값을 이용하여 잡음 영역을 제거한다. 그리고 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb 값을 이용하여 전자 내시경 영상에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역으로 분할한다. 분할된 영역들 중에서 RGB의 각 채널과 헤모글로빈 색소가 높게 나타나면 후보 영역으로 설정한다. 설정된 후보 영역 중에서 위암 영역의 형태학적인 특징 정보를 이용하여 위암 영역을 추출한다. 실제 전문의가 제공한 20개의 내시경 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 위암 추출 방법으로 18개가 정확히 추출되었고 2개의 내시경 영상에서는 위암 영역이 추출되지 않았다. In this paper, we propose an automatic extraction method of gastric cancer region from electronic endoscopic images. We use the brightness and saturation of HSI in removing noises by illumination and shadows by the crookedness occurring in the endoscopic process. We partition the image into several areas with similar pigments of hemoglobin using IHb. The candidate areas for gastric cancer are defined as the areas that have high hemoglobin pigments and high value in every channel of RGB. Then the morphological characteristics of gastric cancer are used to decide the target region. In experiment, our method is sufficiently accurate in that it correctly identifies most cases (18 out of 20 cases) from real electronic endoscopic images, obtained by expert endoscopists.
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위 점막하 종양의 초음파 내시경 영상 분석에 의한 질병 분류
김광백(Kwang-Baek Kim),강효주(Hyo-Joo Kang),신상호(Sang-Ho Shin),김광하(Gwang-Ha Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1
본 논문에서는 종양의 특정 분석 결과를 수치 및 시각화하여 객관적으로 정보를 제공하고, 결과 수치를 기반으로 효과적으로 질병을 분류하는 방법을 제안한다. 소화기내과 전문의가 제공한 초음파 내시경 검사 시 촬영한 일반 영상에서 초음파 영역 내의 종양 영역만을 선택하여 선택한 종양 영역의 명암도를 분석한다. 분석한 종양 영역의 명암도를 수치 및 시각적으로 출력하여 전문의에게 제공하고 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크 알고리즘을 적용하여 세 가지 질병(심재성 낭성 위염, 지방종, 위장관간질종양)을 각각 분류한다. 실재 초음파 내시경 검사 시 촬영한 일반 영상을 대상으로 제안한 방법을 적용한 결과, 소화기내과 전문의의 객관적인 진단에 도움이 되고 효율적으로 질병이 분류되는 것을 확인하였다.
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식도 점막하 종양에서의 세경 탐촉자 내시경 초음파 영상 분석
김광백(Kwang-Baek Kim),황진근(Jin-Geun Hwang),김준우(Jun-Woo Kim),김광하(Gwang Ha Kim) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1
본 논문에서는 촬영 환경의 영향을 적게 받는 프로브 중심 영역과 프로브 테두리 영역을 이용하여 초음파 프로브 영상을 표준화 한다. 그리고 본 논문에서는 소화기 내과 전문의가 종양을 객관적으로 분석하기 위해 전문의가 선택한 관심 영역에 대한 장경과 단경의 길이를 수치화한다. 관심 영역의 명암도를 수치적인 자료와 시각적인 자료로 변환하여 소화기 내과 전문의에게 제공하고, 평활근종(leiomyoma) 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 초음파 프로브 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법으로 얻어진 표준화 영상과 전문의가 선택한 관심 영역에 대한 정보들이 전문의가 질병을 분류하는데 객관적인 자료로 쓰일 수 있고 제안된 방법에 의해 평활근종이 효과적으로 추출되는 것을 전문의의 분석을 통해 확인하였다.
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Analysis of Electronic Endoscopic Image of Intramucosal Gastric Carinoma by Using Homoglobin Index
김광하(Gwang-Ha Kim),임은경(Eun-Kyung Lim),김광백(Gwang-Baek Kim) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.2
It has been suggested that the endoscopic color of intramucosal gastric carcinoma is correlated with mucosal vascularity within the carcinomatous tissue. The development of electronic endoscopy has made it possible to quantitatively measure the mucosal hemoglobin volume, using a hemoglobin index. The aim of this study was to make a software program to calculate the hemoglobin index (IHb) and then investigate whether the mucosal IHb determined from the electronic endoscopic data is a useful marker for evaluating the color of intramucosal gastric carcinoma, in particular wi th regard to its value for discriminating between the histologic type. The mean values of IHb for the carcinoma (IHb-C) and the mean values of IHb for the surrounding non-cancerous mucosa (IHb-N) were calculated in 75 intestinal-type and 34 diffuse-type gastric carcinomas. Then, we analyzed the ratio of the IHb-C to IHb-N. The mean IHb-C/IHb-N ratio in the intestinal-type carcinoma group was higher than that in the diffuse-type carcinoma group (1.28±0.19 vs. 0.81±0.18, respectively, p<0.001). When the cut-off point of the C/N ratio was set at 1.00, the accuracy rate, the sensitivity, the specificity, and the positive and negative predictive values of a C/N ratio below 1.00 for the differential diagnosis of diffuse-type carcinoma from intestinal-type carcinoma were 94.5%, 94.1%, 94.7%, 88.9% and 97.3%, respectively. IHb is useful for quantitative measurement of the endoscopic color in intramucosal gastric carcinoma and the IHb-C/IHb-N ratio would be helpful in distinguishing diffuse-type carcinoma from intestinal-type carcinoma.
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임은경(Eun-Kyung Lim),김광하(Gwang-Ha Kim),김광백(Kwang-Baek Kim) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.1
위암은 국내 암발생 및 사망률의 상당 부분을 차지하고 있으며 이러한 조기 위암의 발견은 치료 및 예후에 있어서 아주 중요하다. 본 논문에서는 조기 위암의 진단을 위해 위 내시경 영상에서 색상 변화를 이용해 이상 부위를 검출하여 검사자에게 조직적인 정보를 제공하는 시스템을 제안 한다. 어느 정도의 진행이 이루어진 염증과 암은 쉽게 판단할 수 있지만 조기의 염증이나 암의 경우에는 주의 갚게 보지 않는 경우에는 병변의 진단이 쉽지 않다. 본 논문에서는 위 내시경 영상을 IHB 채널로 변환시키고 조명에 의해 발생하는 잡음을 제거하며 자동으로 암 의심 영역을 검출하여 검사자에게 제공하거나 검사자에 의해 설정된 영역에 대한 조직적인 표면 정보를 제공한다. 본 논문의 연구는 추출된 이상 부위가 암을 확진할 수 없지만, 인간이 쉽게 인지하기 어려운 이상 부위(암 의심 영역)를 추출하여 검사자에게 주의를 요구함으로써 일 처리를 줄이고 부과적인 정보를 제공한다. 그리고 검사자가 지정한 영역에 대해서도 조직적인 정보를 제공한다. 제안된 위 내시경 영상 분석 방법의 효율성을 확인하기 위해서 실제 내시경 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 위 내시경 영상 분석에 효율적임을 확인하였다.
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