Segmentation
검사 대상 영역을 분리하는 영상 분할.
Graph 기반 분할
GraphCut·Random Walker 등 그래프 기반 분할 알고리즘.
Region 기반 분할
Watershed·Region Growing 등 영역 확장 기반 분할.
Level Set
경계 곡면을 전파시키며 수렴하는 Level Set 분할.
Feature Extraction
판정의 근거가 되는 형상·특징 정보 추출.
Blob Analysis
블롭 검출·특징 추출·접촉 블롭 분리.
Contour Analysis
컨투어 추출과 형상 특징 분석.
Feature Point Detection
특징점 검출과 기술자(descriptor) 계산.
Alignment
매칭과 정합 — 기준 형상·볼륨에 검사 영상을 정렬합니다.
Matching
템플릿 매칭, 기하 형상 매칭, 특징점 매칭.
Image 2D-3D Registration
3D 볼륨을 X-ray 기하로 투영(DRR)하며 2D 영상과 정합. 투영 오프셋·SID/SDD·회전 등 기하 파라미터를 직접 최적화 변수로 사용합니다.
Transform Models
2D/3D 강체·유사·아핀부터 B-Spline·변위장(자유 변형)까지 단계적으로 선택하는 변환 모델.
Similarity Metrics
Mutual Information·정규화 상호상관(NCC)·평균 제곱 오차 등 모달리티와 영상 특성에 맞춘 유사도 측정.
Optimization
L-BFGS-B·Levenberg-Marquardt·Powell 등 최적화기와 다중 시작점·강건 손실(Huber·IRLS)·다해상도 전략.
Point Set Registration
2D/3D 점집합 정합과 팬텀 자세 추정, 기판 휨(warpage) 등 비강체 점집합 정합.
Demons · Phase Correlation
Demons 비강체 정합, FFT 기반 이동·회전·스케일 고속 추정, 특징점 패치 기반 서브픽셀 정합.
Classification
추출한 특징을 이용한 검사 판정·분류.
Feature 기반 분류
분할·특징 추출 결과를 이용한 판정·분류.
DL 연동 분류
딥러닝 분류 모델과 연동한 판정. 상세는 AI·딥러닝 연동 모듈에서 소개합니다.