복수의 부분으로 구획될 분할 대상 영상을 획득하는 단계;샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 1 사전(dictionary)을 획득하는 단계;상기 샘플 영상을 복수의 부분으로 구획하여 생성된 분할 샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 2 사전을 획득하는 단계;상기 제 1 사전을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 위한 희소 코드(sparse code)의 집합인 결과 희소 코드 집합을 생성하는 단계; 및상기 제 2 사전 및 상기 결과 희소 코드 집합을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 복수의 부분으로 구획함으로써 결과 영상을 생성하는 단계를 포함하며,상기 제 1 사전에 포함된 필터의 개수는 K개이고, 상기 제 1 사전은 제 1 희소 코드 집합에 포함된 K개의 희소 코드에 기초하여 획득되며,상기 제 1 사전 및 상기 제 1 희소 코드 집합은, 상기 제 1 사전의 k(k는 0 이상 K 미만의 정수)번째 필터와 상기 제 1 희소 코드 집합의 k번째 희소 코드 간의 컨볼루션(convolution) 연산을 각 k에 대해 수행한 결과를 모두 더하여 얻어진 영상과, 상기 샘플 영상 간의 차이가 최소가 되도록 정해지는영상 분할 방법.

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복수의 부분으로 구획될 분할 대상 영상을 획득하는 단계;샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 1 사전(dictionary)을 획득하는 단계;상기 샘플 영상을 복수의 부분으로 구획하여 생성된 분할 샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 2 사전을 획득하는 단계;상기 제 1 사전을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 위한 희소 코드(sparse code)의 집합인 결과 희소 코드 집합을 생성하는 단계; 및상기 제 2 사전 및 상기 결과 희소 코드 집합을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 복수의 부분으로 구획함으로써 결과 영상을 생성하는 단계를 포함하며,상기 제 2 사전에 포함된 필터의 개수는 K개이고, 상기 제 2 사전은 제 2 희소 코드 집합에 포함된 K개의 희소 코드에 기초하여 획득되며,상기 제 2 사전 및 상기 제 2 희소 코드 집합은, 상기 제 2 사전의 k(k는 0 이상 K 미만의 정수)번째 필터와 상기 제 2 희소 코드 집합의 k번째 희소 코드 간의 컨볼루션(convolution) 연산을 각 k에 대해 수행한 결과를 모두 더하여 얻어진 영상과, 상기 샘플 영상 간의 차이가 최소가 되도록 정해지는영상 분할 방법.

복수의 부분으로 구획될 분할 대상 영상을 획득하는 단계;샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 1 사전(dictionary)을 획득하는 단계;상기 샘플 영상을 복수의 부분으로 구획하여 생성된 분할 샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 2 사전을 획득하는 단계;상기 제 1 사전을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 위한 희소 코드(sparse code)의 집합인 결과 희소 코드 집합을 생성하는 단계; 및상기 제 2 사전 및 상기 결과 희소 코드 집합을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 복수의 부분으로 구획함으로써 결과 영상을 생성하는 단계를 포함하며,상기 제 1 사전에 포함된 필터의 개수가 K개일 때, 상기 결과 희소 코드 집합은 K개의 희소 코드를 포함하며,상기 결과 희소 코드 집합은, 상기 제 1 사전의 k(k는 0 이상 K 미만의 정수)번째 필터와 상기 결과 희소 코드 집합의 k번째 희소 코드 간의 컨볼루션 연산을 각 k에 대해 수행한 결과를 모두 더하여 얻어진 영상과, 상기 분할 대상 영상 간의 차이가 최소가 되도록 정해지는영상 분할 방법.

복수의 부분으로 구획될 분할 대상 영상을 획득하는 단계;샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 1 사전(dictionary)을 획득하는 단계;상기 샘플 영상을 복수의 부분으로 구획하여 생성된 분할 샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 2 사전을 획득하는 단계;상기 제 1 사전을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 위한 희소 코드(sparse code)의 집합인 결과 희소 코드 집합을 생성하는 단계; 및상기 제 2 사전 및 상기 결과 희소 코드 집합을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 복수의 부분으로 구획함으로써 결과 영상을 생성하는 단계를 포함하며,상기 제 2 사전에 포함된 필터의 개수가 K개일 때, 상기 결과 희소 코드 집합은 K개의 희소 코드를 포함하며,상기 결과 영상은, 상기 제 2 사전의 k(k는 0 이상 K 미만의 정수)번째 필터와 상기 결과 희소 코드 집합의 k번째 희소 코드 간의 컨볼루션 연산을 각 k에 대해 수행한 결과를 모두 더하여 얻어진 영상인영상 분할 방법.

제 1 항에 있어서,상기 컨볼루션 연산의 결과를 얻기 위해, 푸리에 변환(Fourier Transform)을 이용하여 상기 컨볼루션 연산을 행렬 곱(matrix multiplication) 연산으로 치환하는 단계를 더 포함하는영상 분할 방법.

제 1 항에 있어서,임의의 자연수를 입력받는 단계; 및상기 K의 값을, 상기 임의의 자연수와 같은 수로 결정하는 단계를 더 포함하는영상 분할 방법.

제 1 항에 있어서,상기 분할 대상 영상 및 샘플 영상은, 복수의 세포(cell)를 촬영한 영상이며, 상기 분할 샘플 영상은, 상기 샘플 영상에 포함된 복수의 세포 각각의 이미지의 윤곽선에 기초하여 복수의 부분으로 구획된 영상인영상 분할 방법.

제 8 항에 있어서,상기 결과 영상은, 상기 분할 대상 영상 내의 복수의 세포 각각의 이미지의 윤곽선과, 상기 분할 대상 영상 내의 복수의 세포 각각의 이미지에서 상기 윤곽선을 제외한 부분이 서로 구별되도록 이진화(binarization)된 영상인영상 분할 방법.

복수의 부분으로 구획될 분할 대상 영상을 획득하는 입력부;샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 1 사전을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 위한 희소 코드의 집합인 결과 희소 코드 집합을 생성하는 희소 코드 계산부; 상기 샘플 영상을 복수의 부분으로 구획하여 생성된 분할 샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 2 사전과, 상기 결과 희소 코드 집합을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 복수의 부분으로 구획함으로써 결과 영상을 생성하는 결과 영상 생성부;상기 제 1 사전에 포함된 필터의 개수는 K개이고, 상기 제 1 사전은 상기 제 1 희소 코드 집합에 포함된 K개의 희소 코드에 기초하여 획득될 때, 상기 제 1 사전의 k(k는 0 이상 K 미만의 정수)번째 필터와 상기 제 1 희소 코드 집합의 k번째 희소 코드 간의 컨볼루션 연산을 각 k에 대해 수행한 결과를 모두 더하여 얻어진 영상과, 상기 샘플 영상 간의 차이가 최소가 되도록 상기 제 1 사전 및 상기 제 1 희소 코드 집합을 결정하는 데이터베이스 제어부; 및상기 제 1 사전 및 상기 제 1 희소 코드 집합을 저장하는 데이터베이스를 포함하는영상 분할 장치.

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복수의 부분으로 구획될 분할 대상 영상을 획득하는 입력부;샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 1 사전을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 위한 희소 코드의 집합인 결과 희소 코드 집합을 생성하는 희소 코드 계산부; 상기 샘플 영상을 복수의 부분으로 구획하여 생성된 분할 샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 2 사전과, 상기 결과 희소 코드 집합을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 복수의 부분으로 구획함으로써 결과 영상을 생성하는 결과 영상 생성부;상기 제 2 사전에 포함된 필터의 개수는 K개이고, 상기 제 2 사전은 상기 제 2 희소 코드 집합에 포함된 K개의 희소 코드에 기초하여 획득될 때, 상기 제 2 사전의 k(k는 0 이상 K 미만의 정수)번째 필터와 상기 제 2 희소 코드 집합의 k번째 희소 코드 간의 컨볼루션 연산을 각 k에 대해 수행한 결과를 모두 더하여 얻어진 영상과, 상기 분할 샘플 영상 간의 차이가 최소가 되도록 상기 제 2 사전 및 상기 제 2 희소 코드 집합을 결정하는 데이터베이스 제어부; 및상기 제 2 사전 및 상기 제 2 희소 코드 집합을 저장하는 데이터베이스를 포함하는영상 분할 장치.

복수의 부분으로 구획될 분할 대상 영상을 획득하는 입력부;샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 1 사전을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 위한 희소 코드의 집합인 결과 희소 코드 집합을 생성하는 희소 코드 계산부; 및상기 샘플 영상을 복수의 부분으로 구획하여 생성된 분할 샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 2 사전과, 상기 결과 희소 코드 집합을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 복수의 부분으로 구획함으로써 결과 영상을 생성하는 결과 영상 생성부를 포함하며,상기 제 1 사전에 포함된 필터의 개수가 K개일 때, 상기 결과 희소 코드 집합은 K개의 희소 코드를 포함하며,상기 희소 코드 계산부는, 상기 제 1 사전의 k(k는 0 이상 K 미만의 정수)번째 필터와 상기 결과 희소 코드 집합의 k번째 희소 코드 간의 컨볼루션 연산을 각 k에 대해 수행한 결과를 모두 더하여 얻어진 영상과, 상기 분할 대상 영상 간의 차이가 최소가 되도록 상기 결과 희소 코드 집합을 결정하는영상 분할 장치.

복수의 부분으로 구획될 분할 대상 영상을 획득하는 입력부;샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 1 사전을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 위한 희소 코드의 집합인 결과 희소 코드 집합을 생성하는 희소 코드 계산부; 및상기 샘플 영상을 복수의 부분으로 구획하여 생성된 분할 샘플 영상의 특징을 나타내는 하나 이상의 필터의 집합인 제 2 사전과, 상기 결과 희소 코드 집합을 이용하여, 상기 분할 대상 영상을 복수의 부분으로 구획함으로써 결과 영상을 생성하는 결과 영상 생성부를 포함하며,상기 제 2 사전에 포함된 필터의 개수가 K개일 때, 상기 결과 희소 코드 집합은 K개의 희소 코드를 포함하며,상기 결과 영상 출력부는, 상기 제 2 사전의 k(k는 0 이상 K 미만의 정수)번째 필터와 상기 결과 희소 코드 집합의 k번째 희소 코드 간의 컨볼루션 연산을 각 k에 대해 수행한 결과를 모두 더하여 얻어진 영상을 상기 결과 영상으로 결정하는영상 분할 장치.

제 10 항에 있어서,상기 컨볼루션 연산의 결과는, 상기 컨볼루션 연산을 푸리에 변환을 이용하여 행렬 곱 연산으로 치환하는 과정을 거쳐 산출되는영상 분할 장치.

제 10 항에 있어서,상기 입력부는, 임의의 자연수를 입력받으며,상기 K의 값은, 상기 임의의 자연수와 같은 수로 결정되는영상 분할 장치.

제 10 항에 있어서,상기 분할 대상 영상 및 샘플 영상은, 복수의 세포를 촬영한 영상이며, 상기 분할 샘플 영상은, 상기 샘플 영상에 포함된 복수의 세포 각각의 이미지의 윤곽선에 기초하여 복수의 부분으로 구획된 영상인영상 분할 장치.

제 17 항에 있어서,상기 결과 영상은, 상기 분할 대상 영상 내의 복수의 세포 각각의 이미지의 윤곽선과, 상기 분할 대상 영상 내의 복수의 세포 각각의 이미지에서 상기 윤곽선을 제외한 부분이 서로 구별되도록 이진화된 영상인영상 분할 장치.

제 1 항에 기재된 방법에 따른 각각의 단계를 수행하는, 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장된 애플리케이션 프로그램.

제 1 항에 기재된 방법에 따른 각각의 단계를 수행하는 명령어를 포함하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록매체