본 논문에서는 원 영상의 영역 분류와 웨이브렛 변환을 이용하여 영상의 밝기 변화에 관계없이 영상 검색이 가능한 알고리즘을 제안하였다. 이러한 방식을 통해 영상 전체에 대해 검색이 수행되지 않고, 영역 분류 결과인 블록맵과 변환 대역에서의 분산값 등 매우 소량의 정보만을 저장하고 이를 기반으로 영상 검색이 수행되므로 매우 빠르고 효과적인 검색이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 블록의 속성과 질감특징을 이용하여 효과적인 블록 분류 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저 명암도 문서영상을 이진화한 후, 평활화 기법을 적용하여 블록의 위치정보와 본 논문에서 사용할 특징 중에 하나인 각 블록의 내부에 있는 작은 블록들의 최대 높이 값을 구하였다. 이 위치정보들을 이용하여 문서영상을 각 블록으로 분할한다. 이 블록의 명암도 블록영상에서 문서의 속성이 잘 반영된 (0,1) 방향의 공간 명암도 의존 행렬을 구하여 7가지 질감특징을 구하였다. 먼저 블록의 속성을 최소거리 규칙(Nearest Neighbor Rule)에 입력하여 문자와 비문자 영역으로, 상세분류를 위하여 7가지 질감특징을 이용하여 큰 문자, 작은 문자, 표, 그래픽 및 사진 등으로 구분함으로써 문서인식을 위한 구조 해석뿐만 아니라 다양한 응용 분야에 효과적으로 이용될 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환 영역의 정보를 신경망 학습을 통하여 영상검색에 관한 연구를 제안하였다. 영상검색은 연구가 이루어지고 있지만, 영상의 특징을 정확하게 표현한다는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 영상의 저장 및 검색에 많은 어려움이 있다. 따라서 영상데이터의 효율적인 저장 및 검색을 위해서는 공간 영역보다는 변환 영역에서의 특징추출 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환 후 생성되는 저주파 대역의 영상을 일정한 크기로 ( 2$^n$$\times$2$^n$) 분할한 다음 각 블록의 표준편차를 구하고, 주어진 경계 값을 기준으로 작성된 블록 맵을 유사성의 척도로 이용하여 유사한 영상을 함께 모아 카테고리 분류에 의한 저장을 한다. 또한 질의영상에 대한 블록 맵을 신경망 학습을 통해 해당 카테고리를 찾아 1:1매칭을 통한 검색을 함으로써 검색 시간을 줄이고, 제안된 시스템 효율을 증대 시킬 수 있었다.
본 논문에서는 영상 부호화시 전처리 과정을 수행함으로써 잡음을 제거하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 영상의 선명도를 유지할뿐아니라 전체적인 부호화 효율을 높여준다. 효율향상 과정은 다음과 같다. 첫째 블록 특성에 다라 영역을 분류하며, 둘째로는 Canny 연산자와 Sobel 연산자를 이용하여 경계선 방향을 얻는다. 세 번째로 블록 특성과 경계선 방향에 따라 방향성 형태학적 필터를 구한다. 형태학적 필터링은 영상내 존재하는 잡음을 제거하고, 표준 영상의 경우 인간이 시각적으로 느낄 수 없는 성분을 제거한다. 형태학적 필터링은 경계선 성분을 손실시키는 결과가 발생하지만, 제안한 알고리듬은 손실된 경계선 영역을 복원하는 과정을 거친다. 그러한 과정의 결과로, 전체적인 부호화 효율이 향상된다. 특히, 제안한 알고리듬을 적용한 표준영상의 경우, 약 50-50%의 비트 발생량이 줄어드는 결과를 나타내었다. 잡음 분산값을 달리하여 만든 잡음 영상에 제안한 방법을 적용한 결과, 영상의 선명도를 유지하였다. 제안한 알고리듬은 인간의 시각 특성을 고려한 미세한 잡음 제거 방법에서 우수한 성능을 나타내었으며, 영상의 선명도를 유지하는 것을 보여 주었다.
본 논문에서는 잡음이나 질감특성에 의한 과분할과 긴 처리시간 등의 기존 영역분할 방법이 갖는 문제점을 해결하기 위해 Cylindrical metric을 사용한 블록단위의 컬러영상분할방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 일정 크기로 분할된 블록들로 이루어진 초기 영역들을 병합하기 위해 HSI 컬러값에 따라 분류된 채색(chromatic) 영역과 비채색(achromatic) 영역의 컬러특성과 질감특성을 고려하여 영역간의 유사도 함수와 병합조건을 새로이 정의하며, 영역 병합 후의 명확한 윤곽검출을 위해 영역간의 경계부분에 위치하는 외곽블록들을 추출하여 기존 영역에 병합하는 과정을 화소레벨까지 반복한다. 모의실험을 실시한 결과, 질감영역과 윤곽영역의 분할에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 것으로 나타났으며, 처리시간은 제안한 방법에서 2배 정도 단축됨을 알 수 있었다.
실내외 영상 분류에 대한 연구는 밝기나 에지 정보와 같이 하위 레벨(low-level) 정보의 단순 결합을 이용하여 수행되어 왔다. 그러나 기존의 하위 레벨 영상 정보만을 기반으로 하는 실내외 영상 분류 방법은 다양한 콘텐츠를 극복하는데 한차가 군기 때문에 상위 레벨(high-level) 영상 정보를 함께 이용하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되어 왔다. 이러한 연구의 대부분은 영상 내 하늘이나 수풀과 같은 영역을 검출하기 위해 별도의 알고리즘을 수행하기 때문에 특징 벡터의 차원을 증가시키거나 수행 속도를 저하시키는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 효율적인 실내외 영상 분류 기법을 제안한다. 먼저 효과적인 특징 벡터를 생성하기 위해 영상을 5개의 하위 블록으로 나눈다. 각각의 블록에 대하여, 제안하는 에지 색상 방향 히스토그램(edge and color orientation histogram, ECOH) 기술사(descriptor)를 이용하여 해당 블록을 표현하고 모든 블록의 값을 연결하여 최종적으로 특징 벡터를 생성한다. 제안하는 알고리즘의 효율성과 강건함을 보이기 위해 1200개 이상의 다양한 실내외 영상을 사용하였으며, 학습을 통해 각 영역의 가중치를 결정하여 분류 성능을 향상 시켰다.
본 논문에서는 공장 자동화 시스템의 한 예로, 컨베이어 벨트로 흘러 들어오는 생산품을 모델별로 자동 인식하기 위한 방법을 제안하고 있다. 일반적으로 NTSC 방식의 카메라를 사용할 경우 움직이는 물체는 카메라 고유의 잔상이 발생하게 된다. 잔상이 존재하는 영상을 이용하여 효율적인 처리가 불가능하므로 적당한 후처리 방법이 요구된다. 이를 위하여 제안하는 인터레이스 제거 기법을 통하여 잔상을 제거하고, 이진화를 통하여 대략적 물체 영역을 판별한 후 물체를 에워싸는 직사각형 영역을 구한다. 그 후 윤곽선 검출을 거쳐 직사각형 영역을 블록별로 세분화한 후 각 블록별 화소수를 계산하여 평균을 중심으로 재분류한 후 모델 코드를 생성하여 모델 분류를 하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 방법의 경우 기존의 방법보다 높은 분류 성공률을 나타내었다.
본 논문에서는 영상의 명암대비(contrast)를 개선시키는 언샾 마스킹 방법을 제안한다. 언샾 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 단위의 언샾 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하고 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 각 블록에서 패턴의 방향성 정보를 얻어낸다. DCT 결과로부터 해당 블록들의 방향성 타입을 결정하고 이에 따라 언샾 마스크를 적응적으로 적용한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스처, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 블록은 잡음에 의한 영향을 줄이기 위해 언샾 마스킹을 적용하지 않으며 텍스처와 에지영역에 대해서는 고주파 성분을 강조하기 위해 블록타입에 맞는 적응적 언샾 마스킹을 적용한다. 실험을 통하여 영상에서 평탄 영역은 잡음에 의한 훼손을 줄이며 에지들이 포함된 텍스처 영역은 적응적으로 강조하여 시각적으로 우수한 명암대비 개선 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 낮은 비트율에서 PSNR을 향상시키고 부호화 과정에서의 계산의 복잡성을 감소시키기 위한 이산 웨이브릿 변혼 영역에서의 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 이산 웨이브릿 변환 계수에 절대치를 취한 다음 유효계수의 위치와 부호를 나타내는 유효계수 트리를 구성한다. 제안한 방법은 치역 블록의 유효계수에 대해서만 축소된 정의역 블록의 계수와 정합함으로써 PSNR을 향상시키고 정의역 블록의 집합에서 치역 블록으로의 정합에 필요한 계산의 복잡성을 감소시킨다. 또한 본 논문에서는 치역 블록과 정합되는 축소된 정의역 블록의 수를 최소화하는 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 치역 블록과 축소된 정의역 블록의 비교 회수를 현저하게 감소시킨다.
본 논문은 문서 영상에 대해 투영을 사용하여 영역을 나누었고 각 영역에 대해 고주파 밴드의 웨이블렛 계수의 통계적 분산과 히스토그램을 기반으로 한 두 가지 특징을 사용하여 문자와 그림으로 분류하였다. 투영으로 나누어진 영역들에 대해 일정 크기의 블록으로 나누고 두 가지 특징에 따라 문자와 그림으로 분류하였다. 따라서 투영에 의해 나뉜 영역 중 문자와 그림이 혼합되어 의미가 모호한 영역에 대해 잘못 분류되는 가능성을 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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