본문 바로가기
HOME> 논문 > 논문 검색상세

논문 상세정보

윤곽 특성을 이용한 방울 크기 검출 방법
A Blob Scale Detection Method using Profile Characteristics

김동성    (숭실대학교 정보통신전자공학부  );
  • 초록

    방울(blob) 또는 관심 점(Interest point)의 검출은 컴퓨터 비전과 의료 영상에서 가장 필수적인 모듈 중에 하나이다. 크기(scale)에 둔감하게 방울을 검출 하는 것은 영상 인식, 영상 정합, 그리고 로봇의 위치 추정 등에 사용되어서 많은 연구가 최근까지 이루어지고 있다. 기존 연구 들은 가장 안정적이라는 Normalized Laplacian of Gaussian(NLoG) 방법, 이를 능률적으로 근사화한 Lowe의 Scale lnvariant Feature Transform(SIFT), SIFT보다 더 능률적이고 강인하다고 알려진 Speeded Up Robust Features(SURF) 방법, 그리고 가장 최근에 개발된 가장 능률적인 Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB) 등이 근사화를 통해서 능률적인 방울의 검출에 초점을 맞춰서 개발되어서 크기의 정확한 검출은 희생되었다. 하지만 컴퓨터 비전의 많은 영역, 의료 영상진단, 그리고 생체 영상 등에서는 방울의 정확한 크기를 검출하는 것이 중요한 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 능률적이면서 크기 검출을 정확하게 할 수 있는 방울 크기 검출 방법을 제안한다. 제안 하는 방법은 방울을 동심원들로 표현하고 그의 윤곽(profile) 특징을 이용하여 크기를 검출한다. 제안된 방법은 다양한 크기의 방울들에서 정확하게 그 크기를 추출하고, 영상의 가장자리나 인접한 방울들에서도 강인하게 크기를 검출 할 수 있다. 제안된 방법과 기존 연구 중 대표적인 방법인 SIFT, SURF, 그리고 ORB 방법들에서 사용되는 방울검출 방법들과 비교해서 그 성능의 우수성을 검증했다.


    Blob detection, or interest point detection, is one of the most essential processes in computer vision and medical imaging. Scale invariant blob detection has been studied intensively because of its wide applications to image recognition, image registration, and robot localization Previous research, including the most stable Normalized Laplacian of Gaussian (NLoG), Lowe's Scale Invariant Feature Transform (SIFT) approximating NLoG efficiently, Speeded Up Robust Features (SURF) outperforming SIFT in terms of speed and robustness, and the recently developed and the most efficient Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB), has focused on improving efficiency with approximation while sacrificing accurate scale detection. However, accurate scale detection is an important aspect in many computer vision applications, medical imaging, and bioimaging. Thus, this paper proposes an efficient and accurate blob detection method. The proposed method models a blob as a grouping of concentric rings and detects a blob scale using a profile of the rings. The proposed method can detect a scale accurately for various scaled blobs, robustly even in the fringe of an image, and precisely in the case such that blobs are located adjacently. In terms of accuracy and robustness, the proposed method outperformed the most renowned blob detection methods used in SIFT, SURF, and ORB.


  • 주제어

    고속 크기 검출 .   방울 검출 .   의료 영상 진단 .   생체 영상 .   Efficient scale detection .   blob detection .   medical image diagnosis .   bioimaging.  

  • 참고문헌 (18)

    1. C. Schimid, R. Mohr, and C. Bauckhage, "Evaluation of interest point detector," International Journal of Computer Vision, vol.37, no.2, pp.151-172, Jun. 2000. 
    2. D. G. Lowe, "Object recognition from local scale- invariant features," International Conference on Computer Vision, Corfu, Greece, pp.1150-1157, Sep. 1999. 
    3. T. Lindeberg, "Detecting Salient Blob-Like Image Structures and Their Scale with a Scale- Space Primal Sketch: A Method for Focus-of-Attention," International Journal of Computer Vision, vol.11 , no.3, pp.282-318, 1993. 
    4. T. Lindeberg, P. Liderg, and P. E. Roland "Analysis of Brain Activation Pattern Using a 3-D Scale- space Primal Sketch," Human Brain Mapping, vol.7, no.3, pp.166-194, 1999. 
    5. A. M. R Schilham, BY Ginneken, and M Loog., "A computer- aided diagnosis system for detection of lung nodules in chest radiographs with an evaluation on a public database," Mediml Image Analysis, vol.10, pp.247-258, 2006. 
    6. C. Harris and M. Stephens, "A combined Corner and Edge Detector," In Proceedings of the Fourth Aluey Vision Conference, pp.147-151, 1988. 
    7. T. Lindeberg, "Feature Detection with Automatic Scale Selection," International Journal of Computer Vision, vol.30, no.2, pp.77-116, 1998. 
    8. D.G. Lowe, "Distinctive Image Features from Scale- Invariant Keypoints," International Journal of Computer Vision, vol.60 no.2, pp.91-110, 2004. 
    9. K. Mikolajczyk, and C. Schmid, "A Performance evaluation of local descriptors," IEEE Trans. on the Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.27, no.10, pp.1615-1630, 2005. 
    10. S. Se, H.K. Ng, P. Jasiobedzki, and T.]. Moyung, "Vision based modeling and localization for planetary exploration rovers," Proceedings of International Astronautiml Congress, pp.434-440, 2004. 
    11. M. Grabner, H. Grabner, H. Bishof, "Fast approximated SIFT," Asian Conference on Computer Vision, pp.918-927, 2006. 
    12. H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, L.G. Gool, "SURF: Speeded Up Robust Features," Computer Vision and Image Understanding, vol.110, no.3, pp.346- 359, 2008. 
    13. P.A. Viola and M.l Jones, "Rapid obiect detection using a boosted cascade of simple features," IEEE conference on ComPuter Vision and Pattern Recognition, pp.511-518, 2001. 
    14. E. Rublee, C. Rabaud, K. Konolige, and G. Bradski, "ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF," International Conference on Computer Vision, Nov. 2011. 
    15. E. Rosten and T. Drummond, "Machine learning for high- speed corner detection," European Conference on Computer Vision, vol.1, pp.430- 443, 2006. 
    16. E. Rosten, R. Porter, and T. Drummond, "Faster and Better: A machine Learning approach to Corner Detection," IEEE Trans. on the Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.32, pp.105-119, 2010. 
    17. R. Laganiere, "OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook," PACKT publishing, 2011. 
    18. http://opencv.willowgarage.com/wiki/Welcome 

 저자의 다른 논문

  • 김동성 (14)

    1. 1996 "고음질 합성방식용 V/UV 스펙트럼상의 피치변경법에 관한 연구" 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 15 (6): 99~103    
    2. 1997 "간섭계를 응용한 광학 장치에서의 위상 안정화 방법" 한국광학회지 = Korean journal of optics and photonics 8 (5): 362~365    
    3. 2000 "사용자 조정 풍선 : Visible Human의 다리 근육 분할의 적용" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 27 (3): 266~274    
    4. 2001 "관도계 기관 분할을 위한 슬라이스영상 정보를 이용한 영역 성장법" 의공학회지 = Journal of biomedical engineering research 22 (2): 127~132    
    5. 2003 "평가함수에 의해 혼합된 다수의 분할 방법을 적용한 Visible Human컬러 영상의 분할" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 30 (3): 308~315    
    6. 2003 "다중 모달 정합에 의한 Visible Human의 뼈 분할 방법" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 30 (7): 719~726    
    7. 2003 "조직 기반 계층적 non-rigid 정합: Visible Human 컬러 단면 영상과 CT 다리 영상에 적용" 의공학회지 = Journal of biomedical engineering research 24 (4): 259~266    
    8. 2006 "Recursive Unscented Kalman Filtering based SLAM using a Large Number of Noisy Observations" International Journal of Control, Automation and Systems 4 (6): 736~747    
    9. 2006 "초음파 심장 영상에서 자동 심장 분할 방법" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 33 (4): 418~426    
    10. 2007 "계곡 추적 Deformable Model을 이용한 반자동 척추뼈 분할 도구의 개발" Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & Biological Engineering 28 (6): 791~797    

 활용도 분석

  • 상세보기

    amChart 영역
  • 원문보기

    amChart 영역

원문보기

무료다운로드
  • NDSL :
유료다운로드

유료 다운로드의 경우 해당 사이트의 정책에 따라 신규 회원가입, 로그인, 유료 구매 등이 필요할 수 있습니다. 해당 사이트에서 발생하는 귀하의 모든 정보활동은 NDSL의 서비스 정책과 무관합니다.

원문복사신청을 하시면, 일부 해외 인쇄학술지의 경우 외국학술지지원센터(FRIC)에서
무료 원문복사 서비스를 제공합니다.

NDSL에서는 해당 원문을 복사서비스하고 있습니다. 위의 원문복사신청 또는 장바구니 담기를 통하여 원문복사서비스 이용이 가능합니다.

이 논문과 함께 출판된 논문 + 더보기