• Title/Summary/Keyword: 마스크 영상

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Hole Filling Method for Natural Eye Gaze Correction (자연스러운 눈맞춤 영상을 위한 홀 채움 방법)

  • Ko, Eunsang;Ho, Yo-Sung
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2015.11a
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    • pp.169-172
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    • 2015
  • 영상회의 장치에서 눈맞춤 영상을 생성하기 위해 어파인 변환(affine transformation)을 이용하면 반올림 오차(round-off error) 때문에 홀이 발생한다. 이러한 홀을 채우려면 홀 영역을 가리키는 홀 채움 마스크가 필요하다. 홀 채움은 보통 홀 채움 마스크를 참조하여 홀이 아닌 이웃 화소값들을 기반으로 손상된 영상을 복원하는 작업이다. 따라서 홀 영역을 정확히 검출하고 적당한 개수의 이웃 화소값을 참조해야 자연스러운 홀 채움 영상을 생성할 수 있다. 한편, 눈맞춤 영상을 생성할 때 얼굴 특징점을 이용해 얼굴 변환 마스크를 만들고, 얼굴 변환 마스크에만 어파인 변환을 수행한다. 이 논문에서는 얼굴 특징점에도 어파인 변환을 수행하고 수정된 얼굴 변환 마스크를 획득하여 정확한 홀 채움 마스크를 구한다. 또한, 홀 채움 마스크에서 레이블링을 수행하여 큰 홀 영역을 제거한다. 마지막으로, 어파인 변환을 수행할 때 기존 영상의 좌표값을 이용하여 자연스러운 홀 채움 영상을 생성한다. 제안하는 방법으로 홀 채움을 수행한 결과, 연속적인 눈맞춤 동영상에서 이웃값들을 참조하여 홀 채움을 수행한 영상보다 자연스러움을 확인했다.

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Color Inverse Halftoning using A New Smoothing Mask (새로운 평활화 마스크를 이용한 칼라 역 해프토닝)

  • 김종민;김민환
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 1998.04a
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    • pp.148-153
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    • 1998
  • 칼라 역 해프토닝(Color inverse halftoning)은 해프토닝 칼라 영상을 시각적으로 보다 자연스러운 연속계조 칼라영상으로 변환해 주는 방법이다. 본 논문에서는, 분리된 각 칼라 채널 영상에서 나타나는 해프톤 셀 패턴을 효과적으로 제거할 수 있는 새로운 평활화 마스크를 제안하고, 이를 칼라역 해프토닝에 활용하였다. 제안한 평활화 마스크는 기존의 평활화 마스크가 잘 제거하지 못했던 해프톤, 셀 패턴을 시각적으로 보다 자연스럽게 평활해 줄 수 있으며, 마스크의 특성을 평활화하고자 하는 채널 영상에 적합하게 조정할 수 있도록 설계하였다. 실험을 통해, 평활화된 채널 영상과 그 스펙트럼을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 유용성을 확인하였다. 이 방법은 전자 출판, 칼라 팩스, 해프톤 영상의 압축 등의 분야에 활용될 수 있다.

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Comparison of Ultrasound Image Quality using Edge Enhancement Mask (경계면 강조 마스크를 이용한 초음파 영상 화질 비교)

  • Jung-Min, Son;Jun-Haeng, Lee
    • Journal of the Korean Society of Radiology
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    • v.17 no.1
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    • pp.157-165
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    • 2023
  • Ultrasound imaging uses sound waves of frequencies to cause physical actions such as reflection, absorption, refraction, and transmission at the edge between different tissues. Improvement is needed because there is a lot of noise due to the characteristics of the data generated from the ultrasound equipment, and it is difficult to grasp the shape of the tissue to be actually observed because the edge is vague. The edge enhancement method is used as a method to solve the case where the edge surface looks clumped due to a decrease in image quality. In this paper, as a method to strengthen the interface, the quality improvement was confirmed by strengthening the interface, which is the high-frequency part, in each image using an unsharpening mask and high boost. The mask filtering used for each image was evaluated by measuring PSNR and SNR. Abdominal, head, heart, liver, kidney, breast, and fetal images were obtained from Philips epiq5g and affiniti70g and Alpinion E-cube 15 ultrasound equipment. The program used to implement the algorithm was implemented with MATLAB R2022a of MathWorks. The unsharpening and high-boost mask array size was set to 3*3, and the laplacian filter, a spatial filter used to create outline-enhanced images, was applied equally to both masks. ImageJ program was used for quantitative evaluation of image quality. As a result of applying the mask filter to various ultrasound images, the subjective image quality showed that the overall contour lines of the image were clearly visible when unsharpening and high-boost mask were applied to the original image. When comparing the quantitative image quality, the image quality of the image to which the unsharpening mask and the high boost mask were applied was evaluated higher than that of the original image. In the portal vein, head, gallbladder, and kidney images, the SNR, PSNR, RMSE and MAE of the image to which the high-boost mask was applied were measured to be high. Conversely, for images of the heart, breast, and fetus, SNR, PSNR, RMSE and MAE values were measured as images with the unsharpening mask applied. It is thought that using the optimal mask according to the image will help to improve the image quality, and the contour information was provided to improve the image quality.

Design and Implementation of Region Of Interest Coding using Mask (마스크 방식의 관심 영역 부호 설계와 구현)

  • 이제명;이호석;흥성수;김수희
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.634-636
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    • 2003
  • 본 논문은 마스크 방식의 관심 영역(ROI, Region Of Interest) 부호 설계와 구현에 대하여 제시한다. 관심 영역에 대한 정지 영상 압축 알고리즘은 웨이블릿 변환과 사용자가 지정한 관심 영역을 결합하여 설계하였다. 즉, 사용자가 지정한 관심 영역을 이용하여 관심 영역 마스크를 생성한다. 양자화 과정에서 웨이블릿 계수들을 각 레벨과 서브밴드로 구분하고 생성된 관심 영역 마스크 정보를 이용하여 양자화 과정을 처리하여 부호화한다. 관심 영역에 대하여서는 높은 영상 품질과 그리고 전체 영상에 대하여서는 높은 압축을 동시에 실현시킬 수 있는 마스크 방식의 관심 영역 부호화 알고리즘을 설계하고 구현하였다.

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The Object Based Image Masking Algorithm (객체기반 초상권 보호 영상처리 알고리듬)

  • 윤호석;임재혁;전우성;원치선
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1999.11b
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    • pp.93-98
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    • 1999
  • 본 논문에서는 영상 내 존재하는 의미 있는 객체단위로 초상권을 보호하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 초상권 보호 객체선택 단계와 객체에 마스크를 적용하는 단계 그리고 마스크가 적용된 객체를 추적하는 단계로 나누어진다. 초상권 보호 객체선택 단계에서는 블록분류(block classification) 및 워터쉐드(watershed) 알고리듬을 이용하여 분할된 결과영상을 얻고 이를 이용하여 사용자가 원하는 객체를 마우스로 클릭함으로써 손쉽게 초상권 보호법을 적용시킬 객체를 추출할 수 있다. 이렇게 정의된 객체는 다음 단계에서 마스크를 적용 받게 된다. 첫 번째 프레임에서 마스크가 적용되면 다음 프레임부터는 객체추적과정에서 연된 화면사이의 움직임 및 밝기정보에 의해 객체를 추적, 계속 마스크를 적용함으로써 초상권을 보호할 수 있다. 제안된 알고리듬은 초상권 보호를 위한 모자이크 처리 시 화질 저하에 따른 시청자의 화면 거부감을 최소화시키고, 반자동영상분할 알고리듬을 사용하여 객체 단위로 초상권 마스크를 적용하여 초상권 보호대상물을 놓치지 않고 추적할 수 있어 신뢰도를 높일 수 있는 장점을 가지고 있다.

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Design of New Smoothing Mask of Color Inverse Halftoning (칼라 역 해프토닝을 위한 새로운 평활화 마스크의 설계)

  • 김종민;김민환
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.1 no.2
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    • pp.183-193
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    • 1998
  • Color inverse halftoning is the transformation of a color-halftone image to a continuous-tone color image that is more natural in human vision. In this paper, we propose a new smoothing mask that can remove halftone patterns in channel effectively and we apply it to color inverse halftoning. The proposed smoothing mask can make channel images more smooth and natural in human vision than traditional ones. Its characteristic can be adapted automatically according to the various color halftone images. We analyze the result images in various aspects through experiments. Experimental results show that the mask is useful for color inverse halftoning. It can be applied to field of multimedia application, such as desktop publishing, color facsimile and digital library construction.

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Enhanced image detail control using Multi Channel Unsharp Mask Technique (멀티채널 언샤프 마스크 기법을 이용한 영상 세부제어)

  • Cho, Hyun-Ji;Nam, Doohee
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.15 no.1
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    • pp.165-170
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    • 2015
  • The unsharp mask technique emphasize the boundary of the image by adding the boundary of the original image. This technique improves quality by emphasize its boundaries but produce rough image from image noise. The multi channel unsharp mask is possible to enhance entire contrast of the image by applying at least two channels of unsharp mask. However, There is limitations to strengthen boundaries even if the scale strongly applies the multi channel unsharp mask technique. To solve this problem, linear scaling to nonlinear scaling by applying exponential function to existing multi channel unsharp mask technique. Experimental results show enhanced contrast for desired area because of control scaling in details compared with existing unsharp mask technique.

Face Mask Detection using Neural Network in Real Time Video Surveillance (실시간 영상 기반 신경망을 이용한 마스크 착용 감지 시스템)

  • Go, Geon-Hyeok;Choe, Seong-Jin;Song, Do-Hun;Park, Jong-Il
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • fall
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    • pp.208-211
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    • 2021
  • 본 논문에서는 합성곱 신경망을 활용하여 영상에서 마스크 착용 및 미착용 상태를 탐지하는 방법을 제안한다. 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 유행에 따라 감염 및 확산방지를 위해 마스크 정상적 착용이 요구되는데 몇몇 사람들은 이를 지키지 않고 있으며 현재의 감시 시스템은 입구에서 마스크 착용 여부를 검사하는 방식으로 작동될 뿐 공간에 입장한 다음 착용 여부를 알 수 없다. 제안하는 방법은 합성곱 신경망을 통해 영상에서 얼굴을 탐지하여 얻은 데이터를 이용하여 다수사람들의 마스크 착용 및 미착용 상태를 판별하는 방법으로 설계하였다.

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Mask and Maskless Wearers Detection based on Deep Learning (딥러닝 기반 마스크 착용자 및 미착용자 검출)

  • Kim, Taehyeon;Woo, Seunghee;Kim, Jeongmi;Choi, Haechul
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • fall
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    • pp.325-327
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    • 2021
  • 코로나19 전염병 예방을 위한 공공장소에서의 마스크 착용이 의무화되고 있다. 그러나 사람들이 다양한 이유로 마스크를 제대로 착용하지 않아 감염에 노출되는 위험이 발생하고 있다. 이러한 방역 문제를 해결하고 본 논문은 영상을 인식하여 마스크를 쓴 얼굴과 쓰지 않은 얼굴을 검출하는 방식을 제안한다. 제안 방법은 마스크 착용자와 비착용자 얼굴 영상을 딥러닝 기반의 YOLO 네트워크로 학습하여, 마스크 착용 유무를 판별한다. 동일 YOLO 네트워크에 대해 여러가지 조건으로 학습을 수행하고, 학습에 사용되지 않은 검증 데이터를 이용해 정확도가 가장 높은 네트워크의 가중치를 선택하였다. 실험결과, 마스크 착용자는 67.2%, 미착용자는 39.8%의 판별 정확도를 보였다. 미착용자에 대해 낮은 정확도를 보인 이유는 학습 데이터의 부족으로 판단되며, 이를 보완하기 위하여 더 많은 학습데이터를 제작하여 성능을 개선시키고자 한다.

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Stereo Object Tracking System using Block-based MSE Algorithm af Optical BPEJTC (블록기반의 MSE 알고리즘과 광 BPEJTC를 이용한 스테레오 물체 추적 시스템)

  • 고정환;이재수;김은수
    • Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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    • 2001.02a
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    • pp.68-69
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    • 2001
  • 스테레오 물체 추적을 위해서는 추적 물체의 현재 위치를 추출하는 것이 선행 되어야한다. 입력된 좌측 영상과 이전 프레임에서 얻은 윈도우 마스크(window mask)의 기준 영상간에 식 (1)의 MSE 알고리즘을 적용하였다. 여기에서 윈도우 마스크의 기준 영상은 초기에만 추적을 원하는 물체를 마스크로 잡아(locking) 초기화 시켜 주면, 이후에는 스스로 계속 갱신(update)하게 된다. (중략)

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