본 논문은 사용할 수 있는 헤어스타일의 수가 제한되는 문제를 해결하기 위한 것으로, 상호대화식 매팅을 이용한 2D 가상 컬러 헤어스타일러에 관한 것이다. 사전에 준비된 그래픽 헤어스타일 외에도 원하는 헤어스타일을 보유한 2D 실사 영상으로부터 상호대화식 매팅 기술을 사용하여 헤어스타일을 분리 추출한 후, 영상 간 픽 앤 드롭(pick-and-drop) 방식으로 옮겨와 두상에 부착한 다음, 필요시 헤어스타일의 컬러도 자유롭게 변경할 수 있는 기능을 제공함으로써 저비용으로 활용 가능한 헤어스타일의 수를 증대시킬 수 있다. 이때 헤어스타일의 분리 추출은 사용자가 전경 객체의 개략적 윤곽을 그려줌에 따라 점증적으로 알파 매트를 계산하는 상호대화식 매팅 기술을 사용한다. 그리고 헤어스타일의 컬러 변경은 명도 차분 맵(intensity difference map)에 기반한 모발 컬러 매핑 기술을 사용한다. 제안된 방법은 직관적이고 편리한 상호대화식 사용자 인터페이스를 제공하기 때문에 작업자의 피로도를 경감시킴과 동시에 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 자연스러운 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 장점이다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.10
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pp.1981-1986
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2009
This paper presents new matting techniques. The matting is an alpha estimation technique of object in an image. We can extract the object in an image naturally using the matting technique. The proposed algorithms begin by segmenting an image into three regions: definitely foreground, definitely background, and unknown. Then we estimate foreground, background, and alpha for all pixels in the unknown region. The proposed algorithms learn the definitely foreground and definitely background using self-organizing map(SOM), and estimate an alpha value of each pixel in the unknown region using SOM learning result. SOM matting is distinguished between global SOM matting and local SOM matting by learning method. Experiment results show the proposed algorithms can extract the object in an image.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.1
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pp.23-30
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2022
Recently, there are various studies underway on the deep learning-used image matting methods. Even in the field of photogrammetry, a process of extracting information about relics from images photographed is essential to produce a high-quality realistic model. Such a process requires a great deal of time and manpower, so chroma-key has been used for extraction so far. This method is low in accuracy of sub-classification, however, it is difficult to apply the existing method to high-quality realistic models. Thus, this study attempted to remove background information from high-resolution relic images by using prior background information and trained learning data and evaluate both qualitative and quantitative results of the relic images extracted. As a result, this proposed method with FBA(manual trimap) showed quantitatively better results, and even in the qualitative evaluation, it was high in accuracy of classification around relics. Accordingly, this study confirmed the applicability of the proposed method in the indoor relic photography since it showed high accuracy and fast processing speed by acquiring prior background information when classifying high-resolution relic images.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.1
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pp.145-151
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2014
This paper proposes an image haze removal algorithm for a single image. The conventional Dark Channel Prior(DCP) algorithm estimates a transmission map using the dark information in an image, and the haze regions are then detected using a matting algorithm. However, since the DCP algorithm uses block-based processing, block artifacts are invariably formed in the transmission map. To solve this problem, the proposed algorithm generates a modified transmission map using a Hidden Markov Random Field(HMRF) and Expectation-Maximization(EM) algorithm. Experimental results confirm that the proposed algorithm is superior to conventional algorithms in image haze removal.
In this paper, we propose a method for digital matting using a multi-view camera system. In order to generate multi-view synthetic aperture images, we first move all images obtained from the multi-view camera according to their disparities. After we obtain corresponding trimaps by taking a variance of the synthetic aperture images, we convert the trimaps into multi-view alpha mattes. Experimental results show that the proposed scheme can create the composite images successfully by combining foreground objects with multi-view background images.
Cho, Ji-Ho;Kim, Sung-Yeol;Yoo, Jae Doug;Lee, Kwan H.
Annual Conference of KIPS
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2010.04a
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pp.542-545
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2010
본 논문에서는 TOF 카메라를 이용한 3 차원 비디오의 생성하는 방법을 제안한다. 또한 생성된 콘텐츠를 전송 및 재생하기 위해 MPEG-4 멀티미디어 프레임워크를 사용하였다. TOF 센서로 획득한 데이터를 알파매팅 및 깊이 최적화 과정을 거쳐 고품질의 깊이 비디오를 생성하고 MPEG-4 시스템으로 부호화 한 후 전송하여 사용자에게 3 차원 비디오를 제공한다.
In this paper, we describe a software implementation of a digital TV stream analyzer that can be used for analyzing and verifying digital TV bitstreams on personal computes. It accepts as input MPEG-2 transport streams (TS's) already stored on hard disks and doesn't require any special hardware. After classifying TS packets into program specific information(PSI) TS section auido, video, program clock reference (PCR) private data and null packets, it displays their contents through a graphic user interface along with the syntax elements of the TS header. Also it displays the decoded I frame nearest in time axis the TS packet currently shown This feature helps pin pointing the specific location of problematic parts in bitstreams. The bitsteam analyzer provides the compliance test of MPEG-2 Systems standard and the data injection functionality with which one can easily insert additional data to existing MPEG-2 bitstreams. Using the resulting system one can produce at low test streams for interactive broadcasting and data broadcasting for laboratory use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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