본 논문은 칼라 성분들간의 차분 영상과 휘도 영상을 이용하여 산출한 색차 휘도합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행하여 객체의 형상 정보를 추출함으로써 분할 특성을 개선한 블록 기반 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정하화된 색차합 영상의 하위 6비트를 결합하여 색차 휘도합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 색차 휘도합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 자연스러운 형상 정보를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방범은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있으나, 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성온 갖는 영상들에 전역적인 파라미터들사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, 색차 휘도합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.
본 논문은 효과적인 열화영상의 복원을 위해 쿼드트리 구조를 갖는 다중-스케일 블록 지역적 이진 패턴 기반의 영역검출기를 제시하고, 이를 통한 구간적 잡음 제거 기법을 제안한다. 구간적 잡음 제거 기법은 영상 내 전체 화소를 일정한 블록 단위의 영역으로 나누어 화소의 변화량에 따라 검출을 수행하는 다중-스케일 블록 영역 검출기를 쿼드트리 형태로 제시하고 검출된 영역 특성에 맞게 영상분석을 진행한다. 처리되는 영역들은 강한 변화량을 갖는 영역, 약한 변화량을 갖는 영역, 평탄한 영역의 세 가지로 분류되며 차례로 주성분분석, 양방향 필터, 구조-텍스쳐 영상 분해의 기법들이 잡음제거를 위해 적용된다. 객관적 실험결과를 통하여 기존 알고리즘들 보다 제안하는 구간적 잡음 제거 기법이 최대 신호-대-잡음비 측면에서 이득을 가지며, 주관적 화질 비교를 통해 세부정보들이 최대한 보존되어 있음과 동시에 평탄한 영역에 대해서도 왜곡이 거의 없는 향상된 복원영상이 얻어지는 것을 확인할 수 있었다.
오늘날 저작권 관련 산업이 사회, 경제적으로 큰 영향을 미치는 대규모 산업으로 성장하였음에도 불구하고 저작물에 대한 소유권 및 저작권에 대한 문제가 끊임없이 발생하고 있으며 특히 이미지 저작권과 관련된 연구는 거의 진행되지 않는 상태이다. 본 연구에서는 기존의 문서 영상처리 기술과 딥 러닝 기술을 융합하여 교육용 도서 영상에서의 객체 자동 추출 및 분류 기술 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 먼저 잡음을 제거한 후, 시각적 주의(visual attention) 기반 영역 추출 과정을 수행한다. 추출된 영역을 기반으로 블록화 작업을 수행하고, 각 블록을 그림인지 아니면 문자 영역인지를 분류한다. 마지막으로 추출된 그림 영역 주위를 검색하여 캡션 영역을 추출한다. 본 연구에서 진행한 성능 평가 결과, 그림 영역은 최대 97% 정확도를 보이며, 그림 및 캡션 영역 추출에 있어서는 평균 83%의 정확도를 보여 준다.
지문분류는 지문을 전역특징에 따라 미리 정의된 클래스로 분류하는 기술로, 대규모 지문식별시스템의 매칭시간을 감소시키는데 유용하다. 지문은 개인마다 고유하기 때문에 각 지문마다 전역특징이 다양하게 분포하여 기존의 특징추출방법으로는 분류에 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 적응적 특징추출방법을 제안하였다. 이는 융선 방향의 변화량을 계산하여 지문의 전역특징을 포함하는 특징영역을 탐색한 뒤, 특징영역의 블록 방향성 정보로부터 특징벡터를 추출한다. NIST4 지문 데이터에 대한 5클래스 분류실험 결과 제안하는 특징추출방법이 90.25%의 분류성능을 보여 기존 방법보다 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 공간의존행렬과 신경망을 이용하여 문서영상에서 인식대상 문자가 포함되어 있는 블록들을 좀더 세분해 낼 수 있는 효과적인 방법을 제시 하였다. 제안 된 방법은 명암도 문서블록에서 공간의존행렬을 구하고 7가지 질감 특징을 추출한 뒤 신경망을 이용해 문서블록을 9가지 유형으로 분류할 수 있도록 하였다. 특히 기존에는 비문자영역으로 분류되던 수식, 도표, 순서도 등 주로 문자가 포함되어 있는 블록들을 세분해 낼 수 있도록 하였다. 또한 신경망 학습알고리즘인 BP 를 사용함으로써 기존의 선형분류시에 요구되던 유형별 임계값과 선형면결정지수를 찾는 어려움을 해소하였다. 명암도영상을 이진화하기 전에 먼저 Sobel연산을 적용함으로써 문서 뒷면에 의한 배경 잡음의 영향을 줄일 수 있도록 하였고, 교차 문지르기 후 분할함으로써 블록이 작은 조각으로 나누어지는 것을 방지하도록 하였다. 실험결과 제안한 방법에서는 문자가 포 함되어 있는 블록은 큰 문자, 중간문자, 작은 문자블록 및 수식, 순서도, 도표블록의 6가지로, 그리고 비문자블록은 인물사진, 그래프 등 3가지 유형으로 상세하게 분류 할수 堞있었으며 전체적인 분류성능도 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 비디오 시퀸스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 임계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임 블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀸스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 블록 다중 텍스쳐 영상으로부터 바코드 영역을 추출하기 위한 한 방법을 제안한다. 일반적으로 택배 등의 물류 처리에서 사용되는 바코드는 직선 형태의 바로 구성되며, 물체의 윗면에 붙여진 바코드의 방향에 따라 바의 방향은 수직, 수평, 대각선의 방향으로 나타난다. 따라서, 제안된 방법에서는 다양한 텍스쳐의 특징 벡터를 사용하여 바코드의 특징을 검출한다. 또한 처리 시간의 단축을 위하여 영상을 일정한 블록으로 분할한 후에 국부 특징 마스크를 사용하여 텍스쳐 특징 벡터를 산출하고, 우편물 영상에서 각각의 특징에 따른 분류를 통해 바코드 영역을 결정한다.
본 논문에서는 ISO/IEC 10918-3(ITU-T REC. T84)로 표준화되어 새롭게 제안된 확장 JPEG의 가변 양자화기를 이용한 영상 부호기를 구현하였다. 인간의 시각은 공간 주파수 감도에 매우 민감하므로 가변 양자화기를 사용하므로서 블록킹 효과를 경감시킬 수 있다. 이 블록킹 효과는 높은 활동도 영역보다 낮은 활동도 영역에서 더 많이 발생된다. 따라서 가변 양자화기의 $8{\times}8$ 기본 블록 단위의 특성을 파악하기 위한 활동도는 공간영역에서 수평 수직 방향 기울기를 이용하여 계산하였다. 구해진 활동도를 가변 양자화기에 적용하기 위해 비선형 양자화 변수를 5단계로 분류하여 낮은 영역에서 좀더 새밀한 양자화가 이루어지도록 하였다. 다양한 영상을 적용하여 시뮬레이션 한 결과 주어진 비트 율에서 주관적으로나 객관적으로 품질이 향상되었다.
본 논문에서는 2D 자연영상을 MPEG-4의 메쉬 구조로 압축/저장하기 위한 메쉬 구성(meshgeneration)의 전처리에 사용될 수 있도록, 특징점들을 블록기반의 웨터쉐드 영역분할과 다각형 근사화를 통해 추출하는 방법을 제안한다. 우선 2D 자연영상을 8$\times$8 또는 4$\times$4 블록 패턴분류를 이용한 웨터쉐드 분할을 이용하여 영역별로 분리해 낸다 이렇게 분할된 영역의 구분선을 이루는 화소들은 영상의 특징을 나타내며, 이들은 폐곡선을 이루게 된다. 이들 폐곡선 위의 연속적인 화소들을 다각형 근사화와 중복 정점을 제거하는 후처리를 이용해 특징점으로 얻어낸다.
본 논문에서는 일반 단일 시점의 축구 비디오를 스테레오스코픽 영상으로 변환하는 방법을 제안한다. 축구 비디오 분석 과정을 통하여 축구 비디오를 일정한 종류의 샷으로 분류하고, 분류된 샷 종류에 따른 깊이지도 생성 방법을 제안한다. 원거리 샷의 경우에는 운동장 영역 추출을 통하여 운동장 영역에 깊이기도 (Depth Map)을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 비 원거리 샷의 경우, 운동장 영역 블록 수와, 간단한 피부색 발견 알고리즘을 통해 생성한 스킨 블록의 수에 따라 다시 3가지로 샷을 분류하고, 각 종류의 샷에 따른 깊이지도 생성 방식 1) 오브젝트 영역 추출을 통한 깊이지도 생성, 2) 스킨 블록을 이용한 전경 영역 추출과 가우시안 함수를 이용한 깊이기도 생성, 그리고 3) 스킨블록이 없는 상황에서의 깊이기도 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통하여 생성한 깊이 지도를 이용하여, 스테레오스코픽 영상을 생성하는 방법을 소개하고, 생성한 실험영상을 결과로 제공한다. 그리고 주관적 깊이감 품질 평가를 통해서, 제안된 방법을 통해 생성된 영상이 원본 영상에 비해 깊이감이 향상됨을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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