Wavelet 변환을 이용한 HIS 컬러영역에서의 디지털 칼라 영상의 Watermarking

최익환,최현주,최흥국 인제대학교 2002 仁濟論叢 Vol.17 No.1

디지털 워터마킹은 디지털화 된 영상자료의 저작권 보호에서 매우 활발히 연구되고 있는 분야이다. 디지털 영상의 불법적인 내용 조작을 막고, 영상의 소유권을 보장할 수 있는 방법으로 워터마킹이 쓰인다. 본 논문에서는 컬러 영상에 대한 명암도를 이용하여 공간 영역에서 시각에 덜 민감하게 정보를 은닉하기 위해 HIS 컬러영역에 wavelet 변환을 적용하고 인간의 시각에 덜 민감한 고주파 영역에 워터마크를 삽입하였다. Digital Image Watermarking(DIG) is very active research in protection copyright of digitized media. Watermarking used for protect digitized media against illegal operation, for protection of property. In this paper, using property of discrimination between achromatic color and chromatic color, insert watermark in high frequency domain using wavelet transform.

유방암 조직의 면역조직화학염색에 의한 세포핵의 정량적인 영상분석

허민권,최흥국 인제대학교 1998 仁濟論叢 Vol.14 No.1

영상분석의 새로운 방법론의 개발로써 유방암 조직세포의 정량적 칼라 분할 알고리즘을 수행하였다. 면역조직화학염색 세포핵은 양성개체(Positive Object)에 대해서는 갈색 칼라로 나타났고, 음성개체(Negative Object)에 대해서는 푸른색 칼라로 나타났다. 이것은 환자를 진단하고 예지하는데 있어서 중요한 요인으로 작용한다. 시각적 표현을 위해서 RGB칼라를 HLS칼라로 변환하여 사용하였다. 왜냐하면 RGB칼라 모델은 HLS칼라 모델에 비하여 칼라 색상이 비슷한 두 개체를 구별하여 인지하는 것이 더 어렵기 때문이다. 히스토그램의 임계치와 Box classification의 두 알고리즘은 바탕화면으로부터 개체를 추출하기 위해 조합하여 사용하였다. 이러한 방법론의 사용은 시각적 병리정밀검사에 좋은 보조도구를 제공하였다. By a new image analysis development we carried out a quantitative color segmentation algorithm of brest carcinoma tissue sections. The immunohistochemically stained cell nuclei are appeared brownish color for positive objects and blueish color for negative objects. These are significant diagnostic and prognostic factors for patients. In for visualization we used HLS color space because RGB color image was not exactly recognized to distinguish for the two objects. Two algorithms of a thresholding histogram and a box classification were combined to segment objects from background. Using this approach we obtained a good correlation of visual inspection by pathologist.

腎細胞癌 細胞核 영상의 등급별 분류를 위한 3차원 텍스쳐 定量化 연구

김태윤,최현주,최흥국 仁濟大學校 2006 仁濟論叢 Vol.21 No.1

세포 영상 분석에 널리 사용되는 형태학적이나 위상학적인 정보뿐만 아니라 세포핵과 염색질의 텍스쳐 특정값들은 병리 진단이나 예후 추정을 위한 중요한 정보들을 담고 있다. 이에 따라, 본 논문은 디지털 세포측정학을 기반으로 신장 세포암 (RCC:Renal Cell Carcinoma)의 컨포컬 레이져 스캐닝 현미경 영상에 적용할 수 있는 등급별 분류 시스템 개발을 위한 3차원 텍스쳐 특성값에 대한 연구를 목적으로 한다. 본 연구를 위해 실제 세포핵 데이터로부터 3D GLCM과 3D GLRLM을 정의하고 값을 추출하여 정량적인 분석을 수행하였다. 또한 통계학적인 처리를 통해 6개의 분류 모델을 생성하고 비교하여 그 유효성을 평가하였다. 본 연구의 결과를 통해 현재 널리 이용되고 있는 2차원 기반 영상 분석의 한계를 극복하고 보다 정확한 진단과 예후 추정으로 높은 임상 활용도를 제공할 수 있는 3차원 기반의 새로운 등급 시스템 개발의 기반을 마련하고자 한다. The objective of the this thesis is to study of three-dimensional textural features applied to laser scanning confocal microscopy based on the Digital Image Cytometry. For this study, first, we performed a visualization of cell nuclei using three-dimensional surface rendering and labelling. Then, we also extracted texture feature values from three-dimensional co-occurrence matrices and run-length matrices and performed quantitative analysis using statistics. Finally we tested new classification model based on three-dimensional texture features and performed the comparative study using 5 classification model for validation. Through the result of this study, we could be develop a new grading system of the renal cell carcinoma which have higher clinical usability.

웹 브라우져를 통한 서버 클라이언트 환경의 영상처리 실습 시스템 설계

이병일,손병환,최항묵,최흥국 인제대학교 2001 仁濟論叢 Vol.16 No.1

웹 기반의 환경은 인터넷과 컴퓨터의 접목으로 실생활에서 연구활동에 이르기까지 다양하게 그 효용성의 범위를 굳혀가고 있다. 교육기관에서 활용하는 가상강좌는 이러한 웹의 장점을 활용한 학습방법의 다양화의 결과이다. 본 논문에서 설계한 웹 브라우져를 통한 서버 클라이언트 환경의 영상처리 실습 시스템은 가상강좌나 웹 환경이 구축된 장소에서 교육자와 피교육자사이의 교육효과를 증진시키도록 상호 의사전달의 효율성을 가지게 하는 시스템이다. 각 클라이언트가 다운로드 받은 컴포넌트를 실행하여 구동하게 되면 클라이언트들이 자신의 실습을 위한 프로그램을 로컬에서 가동할 수 있도록 하였기 때문에, 서버측의 부하가 얼어서,실습 결과영상을 로컬 클라이언트에서 부하시간 없이 얻을 수 있게 하였다. 또한 서버의 수정 혹은 갱신으로 바뀌어진 컴포넌트는 클라이언트 측에서 접속시 업데이트가 가능하므로 각 클라이언트에 대한 업 데이트를 따로 고려하지 않아도 되는 장점이 있다. 또한 컴포넌트가 가지는 여러 가지 메쏘드들은 다양한 영상처리의 결과를 볼 수 있게 해 줌으로써 고가의 소프트웨어를 따로 구입하지 않아도 되는 장점을 가지게 된다. The environment of web is applied variously from our life to research activities thanks to the internet and the computer. The virtual lecture utilized by an educational institution is the result of application of a learning system with the advantage of web. In this paper, a design of the image processing training system at the environment of server-client through web browser is the system of high degree of efficiency at the point of communication between lecturer and student. A client can get the result image from another client without load balancing of the server, because the processer for image processing is operated at the container of a client after downloaded as the form of a component. Clients can get the new version of component when they contact, so clients do not need to consider the status of updated component locating in the server. Furthermore, the client can handle an image with the many operations included in component with no purchase of the software additionally, that is another merits of this system.

안드로이드 기반 위치 정보 시스템의 개념 및 응용

박병옥;박성제;최흥국 인제대학교 2012 仁濟論叢 Vol.27 No.1

In this paper we attempted to describe a concept of the detailed Android based Global Positioning System(GPS) which is the correctly coordinate system, map viewing and position accuracy. As the level of the living have risen, many people are interested in their health problems. Therefore, we have tested a development of app that supply people climbing mountain to find the path in the mountain and check their record. By using this kind of app, the smartphone is used by people more diverse layer of the people even people are not using the smartphones. The biggest problem in this thesis is the power consumption by using GPS and WI-FI. We have focused on the certain smartphones for scanning of maps in the area not using WI-FI, and decided the method that repeatedly connected and disconnected the GPS system. We will expect a lot of this research that could help the demand of smartphone's expandability.

칼라 영상 분할에 의한 차량번호판 영역 추출

김상균,박세명,최흥국,최항묵 인제대학교 1998 仁濟論叢 Vol.14 No.1

Extracting a license plate is an essential stage in the automatic car identification. Because car images are usually degraded and processes for the images are a computationally intensive job, it is difficult to extract a license plate correctly from the images. In this paper, we propose an extraction method of a license plate region based on color image segmentation. To segment the color image, we use a distributed genetic algorithm and transformed Hue-Saturation-Intensity color space as a measure of distance. The method offers robustness in dealing with deformation of car images and inherent parallelism to improve processing time. A test with car images on the roads shows an extraction rate of 93.8%. This result suggests that the proposed method works well with real-world situations, and is pertinent to be put into practical use.

고유량 고효율 혈액투석막 재사용의 임상경험

조현경,김승정,임병국,정혁준,최영일,마경애,신규태,김흥수,김도헌 대한신장학회 2001 대한신장학회잡지 Vol.20 No.3

다중 임계 기법과 영역확장법을 이용한 뇌졸중 병변 정합 방법 연구

탁윤오,김태윤,황해길,김동억,최흥국 인제대학교 2009 仁濟論叢 Vol.24 No.1

In clinical studies of brain stroke, it generally involves the process that spatially normalizes MR images into the standard brain template in order to find out distributions of lesion. So far MNI305, which is people’s standard brain template, has been commonly used. However in this study, to reduce some morphological differences caused by human races, ages, and sexes, we used the Korean Statistical Probabilistic Anatomical Map(Korean-SPAM). As a preprocessing methods, brightness and position of a brain had been adjusted at the first Then, stroke lesions were segmented using multiple threshold and region growing methods. Finally, stroke lesions were registered to the Korean-SPAM using Mesh Warp algorithm. We can registered various stroke MR brain images to Korean-SPAM rightly by the proposed method.

해부병리조직에 대한 칼라 영상분석

최흥국(Choi Heung Kook) 한국정보처리학회 1999 정보처리학회논문지 Vol.6 No.1

In this paper, we suggest a new direct method for image segmentation using texture and color information combined through a mutivariate linear discriminant algorithm. The color texture is computed in nine 3?3 masks obtained from each 3?3?3 spatio-spectral neighborhood in the image using the classical Haralick and pressman texture features. Among these 9?28 texture features the best set was extracted from a training set. The resulting set of 10 features were used to segment an image into four different regions. The resulting segmentation was compared to classical color and texture segmentation methods using both box classifiers and maximum likelihood classification. It compared favourably on the test image from a Fastred-Lightgreen stained prostatic histological tissue section based on visual inspection. The classification accuracy of 97.5% for the new method obtained on the training data was also among the best of the tested methods. If these results hold for a larger set of images, this method should be a useful tool for segmenting images where both color and texture are relevant for the segmentation process.

ML 분류를 사용한 유방암 항체 조직 영상분할

최흥국(Heung-Kook Choi) 한국멀티미디어학회 2001 멀티미디어학회논문지 Vol.4 No.2