• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.409-415
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• 2017

본 논문은 watershed를 이용한 차도 분할 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 차량과 차선 정보를 이용해 차도 마커와 배경 마커를 자동 생성하는 automatic marked watershed를 이용한 영역 분할 알고리즘이고 이는 지나치게 많은 영역이나 마커를 위한 수작업 같은 watershed 기반 영역 분할의 문제점들을 해결할 수 있다. 차도 마커는 차선은 포함되나 차량은 배제되는 순수한 차도 영역을 위한 속성을 포함하고 배경 마커는 차량과 배경을 포함하는 나머지 영역을 위한 속성을 포함하고 있다. 실제 도로 영상에 적용된 영역 분할 결과들은 제안된 알고리즘은 다양한 환경에서 적절한 마커들을 생성할 수 있고, 주행 차로와 양옆 차로를 포함한 필수 차도 영역을 적절하게 분할할 수 있는 것을 보여주고, 성능 면에 있어서는 제안된 알고리즘은 수작업으로 생성된 마커를 사용한 기존 알고리즘과 대등함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.255-274
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• 2006

비디오에서 움직이는 객체의 외곽선은 객체를 정확하게 분할하기 위하여 매우 중요하다. 그러나 움직이는 객체의 외곽선에는 단락된 외곽선들이 존재하게 된다. 우리는 단락된 외곽선을 연결할 수 있는 새로운 외곽선 연결 알고리즘을 개발하였다. 외곽선 연결 알고리즘은 단락된 외곽선의 말단 픽셀에 사분면을 형성하고 동심원을 구성하면서 반지름 내에서 다른 말단 픽셀을 찾는 탐색을 전진하면서 수행한다. 외곽선 연결 알고리즘은 객체의 외곽선에서 가장 짧게 외곽선을 연결한다. 그리고 시스템은 비디오로부터 배경을 구하여 저장한다. 시스템은 외곽선 연결로부터 객체 마스크를 생성하고, 배경된 저장으로부터 또 하나의 객체 마스크를 생성하여 이 두 개의 객체 마스크를 보완적으로 사용하여 움직이는 객체를 분할한다. 논문의 주요 장점은 정확한 객체 분할을 위한 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘의 개발이다. 제안된 알고리즘은 개발된 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘과 배경 저장을 이용하여 정확한 객체 분할, 다중 객체 분할, 내부에 구멍이 존재하는 객체의 분할, 가느다란 객체의 분할, 그리고 복잡한 배경을 가진 객체를 자동으로 분할하여 보여주었다. 우리는 알고리즘들을 표준 MPEG-4 실험 영상과 카메라로 입력된 실제 영상을 가지고 실험하였다. 제안된 알고리즘들은 매우 효율이 좋으며 펜티엄-IV 3.4GHz CPU에서 평균적으로 QCIF 영상을 1초당 70.20 프레임 그리고 CIF 영상을 1초당 19.7 프레임을 실시간 객체 응용을 위하여 처리할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1853_1854
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• 2009

본 논문은 스네이크 에너지에 칼라분산 성분을 추가함으로써 스네이크 알고리즘을 이용하는 강인한 영상분할기법을 제안한다. 일반적인 스네이크 알고리즘은 영상의 밝기 값만을 고려하여 관심영역을 분할하기 때문에 인접하는 영역과 다른 칼라정보를 갖더라도 인접하는 물체와 유사한 밝기 값을 가지면 영상분할하기 어렵다. 제안하는 알고리즘은 복잡한 배경에서 인접하는 영역과 칼라성분이 다른 관심영역을 효율적으로 분할하기 위해, 기존의 snake 알고리즘에 칼라분산(color variance) 에너지 요소를 추가하였다. 특정 칼라 값을 갖는 물체들이 섞여있는 복잡한 배경 영상들의 실험을 통해 제안하는 칼라분산 기반 확장 스네이크 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.85-95
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• 2003

본 논문은 Snake 모델을 이용하여 동영상에서 주위 환경 변화에 적응 가능한 다중 이동 객체 추적 시스템을 제안하였다. Snake 모델은 배경이 복잡한 영상에 대해선 객체의 윤곽선을 정확히 표현하지 못하므로 영상분할 시 초기 위치에 따라 민감하게 영향을 받는다. 제안된 시스템은 프레임간의 차(difference)영상을 이용하여 배경영상을 획득하고, 픽셀의 인접성을 조사하여 객체를 분할하고 위치 특징 값을 구하며, 분할된 특징 값들을 Snake모델의 초기 위치 값으로 부여함으로써 초기 위치 값에 민감한 Snake 모델을 개선하였다 또한 본 시스템은 복잡한 배경 영상을 단순화하고, Snake를 이루는 각 정점들을 객체의 위치로 놓이게 함으로써 탐색 공간을 줄였다. 30fps로 저장된 AVI파일을 적용함으로써 다중 이동차량 추적 시스템으로의 응용 가능함을 보였다.

• 전자공학회논문지T
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• 제36T권3호
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• pp.26-31
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• 1999

이 논문에서는 영상통신을 위한 객체 분할 알고리즘과 지식기반 얼굴 특징 검출 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 일정한 조도 상태에서 비디오 카메라로부터 동일거리에서 256×256 크기의 그레이 스케일 256 레벨로 두장의 영상을 취득한 후 가우시안 필터를 이용하여 영상 내에 존재하는 잡음을 제거한다. 취득된 두 입력영상은 비디오가 가리키고 있는 배경영상과 배경영상 내에 사람이 포함된 경우의 영상이다. 그리고 배경 영상과 얼굴이 포함된 입력 영상의 차를 구한다. 다음으로 차영상에 대해 축소와 팽창 과정을 통해 얼굴영역 내의 잡음을 제거한 후 좌, 우에서 픽셀 값을 조사하여 마스크를 생성한다. 그리고 마스크를 얼굴이 존재하는 원 영상에 투영하여 배경에서 얼굴영역을 분할한 후 얼굴영역의 에지성분을 조사하여 눈, 코, 귀, 입을 분할한다 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 알고리즘의 효율성을 입증한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.616-624
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• 2002

본 논문에서는 영상에 포함된 중심 객체를 추출하는 방법에 대해 제시한다. 중심 객체는 촬영의 중심이 되어 영상의 중앙 부분에 비교적 큰 면적을 차지하는 객체로 정의하는데 영상 내용에 대한 중요한 정보를 제공한다. 중심 객체 추출을 위해 우선 입력 영상에 대해 해상도를 줄여가며 영상 분할하고 분할된 결과에 대해 계층적 영역 병합을 수행함으로써 객체가 많은 수의 영역으로 세분화되어 영상 분할되는 것을 방지할 수 있도록 하였다. 분할된 각 영역은 영상의 경계와 접하는 경계 영역과 그 외의 비경계 영역으로 분류하였다. 비경계 영역은 중심 객체에 해당될 가능성이 있는 영역으로써, 이들 중에서 영상 중심 부근에서 가장 큰 크기를 차지하는 영역이 핵심객체영역으로 선택된다. 또한 경계 영역 중에서 영상의 네 모서리에 인접하는 영역은 핵심배경영역으로 선택되어 핵심객체영역과 함께 중심 객체 추출에 이용된다. 각 비경계 영역은 핵심 배경영역및 핵심객체영역과 칼라 분포 유사도출 비교하여 배경영역과 전경영역으로 분류된다. 핵심객체영역 및 핵심객체영역과 연결성을 가지는 전경영역이 최종 중심 객체로 선택된다. 본 논문에서 제안된 방법은 비교적 복잡한 배경을 갖는 영상에 대해서도 어느 정도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 방송과미디어
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• 제25권2호
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• pp.44-51
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• 2020

동영상 프레임 내 객체 영역들을 배경으로부터 분할하는 기술인 동영상 객체 분할(video object segmentation)은 다양한 컴퓨터 비전 분야에 활용 가능한 연구 분야이다. 최근, 동영상 객체 분할과 관련된 연구 내용으로 CVPR, ICCV, ECCV의 컴퓨터 비전 최우수 학회에 매년 20편 가까이 발표될 정도로 많은 관심을 받고 있다. 동영상 객체 분할은 사용자가 제공하는 정보에 따라 비지도(unsupervised) 동영상 객체 분할, 준지도(semi-supervised) 동영상 객체 분할, 인터렉티브(interactive) 동영상 객체 분할의 세 카테고리로 분류할 수 있다. 본 고에서는 최근 연구가 활발하게 수행되고 있는 비지도 동영상 객체 분할과 준지도 동영상 객체 분할 연구의 최신 동향에 대해 소개하고자 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권11호
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• pp.105-114
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• 2015

본 논문은 흉부 엑스레이 영상에서 배경 제거 및 관심 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 일반적으로 화질 개선 기법을 적용할 때 영상의 밝기 정보나 주파수 정보를 이용하여 영상 선명도와 대비를 개선하는 방법을 사용한다. 이러한 기법을 엑스레이 영상 전체에 적용하는 경우 배경과 같은 영상의 불필요한 정보 때문에 좋은 성능을 얻기 어렵다. 그래서 본 논문은 사용자가 원하는 영역에만 화질 개선 기법을 적용할 수 있도록 배경 제거 및 관심 영역 (ROI)을 분할하는 방법을 제안한다. 배경 제거를 위해 먼저 원본 영상의 히스토그램 분포를 분석하고 문턱치 처리로 몸체와 배경을 일차적으로 분리한다. 다음으로 유도 필터 (guided filter)를 이용하여 몸체 경계 혹은 배경 경계를 보정한다. 관심 영역 분할을 위해서는 먼저 폐의 위치 정보를 이용하여 폐의 주 밝기 값을 찾는다. 이를 이용하여 문턱치 처리를 한 후 번호 매김과 상기 배경 정보를 이용하여 분류 이외의 것을 제거한다. 마지막으로 폐만 검출된 이진영상을 통해 경계 상자 영역을 생성한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.819-825
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• 2014

본 논문에서는 비음수 행렬 분해 (NMF) 기법을 이용하여 단일 채널에서 배경음 성분을 추출하는 알고리즘에 대해 서술한다. 이러한 배경음 성분 추출은 오디오 업믹싱 시스템을 고려하여 개발되었으며, 기존의 연구를 통하여 분리된 배경음 신호가 업믹싱 시스템에 적용될 경우 공간감을 향상시킬 수 있다는 사실이 이미 확인된 바 있다. 다만 기존의 기법은 음향 신호를 모두 축적하여 일괄적으로 처리해야 한다는 단점이 있어, 스트리밍 시스템이나 디지털 시그널 프로세서 (DSP) 등을 이용한 시스템에서 사용되기 어렵다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위하여 실시간 비음수 행렬 분해 기법을 이용한 배경음 추출 시스템을 고안하여 실험하였다. 실험에서 처리된 음원을 스펙트럼 평활도를 이용하여 분석한 결과, 고안된 배경음 추출 시스템이 기존의 일괄 추출 시스템과 유사한 정도로 배경음 성분을 추출했음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.422-424
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• 1999

본 논문에서는 질감 특징과 신경회로망을 이용한 유방암조직영상의 분할 방법을 제안한다. 신경회로망의 입력 노드에 사용될 질감 특징을 얻기 위해 10개의 영상에 대해 각 영역(양성세포핵, 음성세포핵, 배경)에서 10개씩의 화소를 선택하고, 그 화소를 중심으로 하는 5$\times$5 영역 30개를 획득, 총 300개의 영역에 대해 R, G, B 각각의 밴드에서 18개의 질감특징을 추출한다. 54개의 입력노드, 28개의 은닉노드, 3개의 출력노드의 구조를 가진 신경회로망을 구성하고, 역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 최대오차율이 10-3보다 작을 때까지 학습시킨다. 학습에 의해 획득되어진 분류기를 이용하여 유방암 조직 세포영상을 양성세포핵, 음성세포핵, 배경부분으로 자동 분할한다.