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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제32권 제5호
발행연도
2005.5
수록면
357 - 365 (9page)

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본 연구에서는 유사한 여러 물체들이 인접하여 나타나는 영상열로부터 물체들을 개별적으로 분리할 수 있는 B-spline 적합(fitting) 알고리즘을 제안한다. 기존의 스네이크(snake) 알고리즘들은 초기화의 어려움과 다수의 극점 존재로 인해서 이러한 영상자료에서 물체의 영역을 개별적으로 분리하는 데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이 문제를 극복하고 다양한 형태의 물체가 인접해 있는 유사한 물체들로부터 효과적으로 분할 할 수 있는 유전자(genetic) 알고리즘 기반 B-spline 적합방안을 제안한다. 실제 상황을 고려하여 생성된 영상자료와 실제 치아 CT 영상을 이용한 평가에서 제안된 방법은 서로 인접해 있는 유사한 형태와 밝기의 물체들을 개별적으로 정확하게 분할할 수 있음을 보였다. 제안된 알고리즘의 결과는 이상적으로 추출된 영역과의 일치성과 false positive 오류 그리고 false negative오류가 계산되어 검증되었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. B-spline을 사용한 영상 경계 적합

3. 유전자 알고리즘을 사용하는 적합방법

4. 실험 결과 및 응용

5. 결론

참고문헌

참고문헌 (16)

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Han , 2003 , Detecting objects in image sequences using rule-based control in an active contour model : 705 ~ 710 google schola Farin , 1996. , Curves and surfaces for CAGD. : 141 ~ 168 google schola Ballerini , 2003 , Multiple genetic snakes for bone segmentation 2611 of LNCS : 346 ~ 356 google schola Klemencic , 2001 , Deformable contour based algorithm for segmentation of the hippocampus from MRI 2124 of LNCS : 298 ~ 308 google schola Toet , w.p , Genetic contour matching pp.849-856 : 1995 ~ google schola

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