Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.65-68
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2015
본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 FAST(features from accelerated segment test)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 다수의 영상을 이용해 자연스러운 파노라마 영상을 만들기 위해 실린더 투영을 수행 한 후 추출된 특징점들을 RANSAC(random sample consensus)을 이용해 정합 시 오차율을 최소화한다. 서로 다른 방향에서 얻은 다수의 영상을 합성할 때 정합 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다. 다수의 영상으로 실험을 한 결과 왜곡이 보정되고 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.533-534
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2011
본 논문에서 적외선(IR; Infrared), 자외선(UV; Ultraviolet), 가시광선(VR; Visible ray)의 영역에서 촬영한 설진 영상으로부터 가장 효과적인 설태 인식을 위한 최적 혀 영상 분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 설진에서 혀 영상 촬영을 위한 최적 파장 범위와 해당 파장에서 설태 분석에 최적의 컬러 영상을 선정한다. 최적 영상 선정을 위해서는 각 파장별로 촬영한 혀 영상을 LAB, HSV, YcBcR, RGB 컬러모델로 변환하고, 변환된 영상들로부터 설태와 비설태 영역의 히스토그램(Histogram)을 분석에 의해서 영역-분별력을 측정한다. 실험 결과 설진에서 설태 인식을 위한 최적 혀 영상은 자외선 영역에서의 RGB 컬러모델로 나타났다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.141-144
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2002
영상에서의 칼라분포 정보는 영상간의 유사성을 표현하는데 매우 유용하여 내용기반 영상검색분야에서 기본적으로 사용하고 있다. 이때, 영상 데이터베이스에서의 각 영상에 대하여 동일한 방식으로 (비)균일하게 양자화하여 표현한 칼라 히스토그램이 주로 사용되고 있다. 그러나, 전체영상에 대하여 동일한 개수의 고정된 양자화를 통해 칼라분포 정보를 표현하는데, 여러 가지 문제점과 성능 차이가 있어 다양한 해결 방안이 연구되고 있다. 본 논문에서는, 적응적 양자화 방법으로 각 영상의 칼라분포 정보를 표현하되, 상이한 양자화 칼라간의 유사도를 정의하여 칼라히스토그램 인터섹션 방법과 유사하게 영상간의 칼라분포 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 양자화 칼라간의 유사도는 거리에 반비례하면서 두 양자화 칼라의 작은 빈도값에 비례하도록 정의하였다. 영상간의 칼라분포 유사도는 칼라 히스토그램 인터섹션 방법을 생산자-소비자 모델로 해석하여 구하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 의해 기존의 칼라 히스토그램 인터섹션 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.44-47
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2003
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비곤 분석하여 평가한다.
멀티미디어 영상검색 중 영상의 내용을 기반으로 한 검색방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 기존의 키워드기반 영상검색 방법에 비해 효율적인 관리와 검색 방법을 제공하고 있다. 그러나 대부분의 방법이 단순한 공학적 방법에 치우쳐 사람의 감성과는 무관한 검색 결과를 제공한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘을 도입하여 검색과정에 사람의 감성을 반영할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 구체적으로 표현될 수 있는 영상 뿐 아니라 우울한 느낌의 영상, 즐거운 느낌의 영상과 같은 추상적인 느낌의 영상을 검색할수 있도록 한다. 2000개의 영상으로 이루어진 데이터베이스로 실험한 결과 , 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.
저조도 환경에서 획득된 영상은 대부분의 픽셀이 낮은 RGB 값을 가지기 때문에 물체가 가지는 색의 식별 및 물체 간의 구별이 어렵다는 문제점을 갖는다. 이러한 문제는 이론적으로 영상 내 존재하는 광원의 영향을 제거하는 것을 목적으로 하는 색 항등성 기법을 적용하여 해결이 가능하다. 저조도 영상에 적합한 색 항등성 기법을 찾기 위하여 본 논문에서는 Barnard 데이터 셋을 바탕으로 하는 저조도 합성 영상을 생성하고 이를 기반으로 다양한 색 항등성 기법을 평가한다. 저조도 합성 영상은 원하는 장면을 가지는 영상과 GTD를 생성할 수 있는 장점이 있기 때문에 실험 영상으로 사용된다. 성능 평가는 색 항등성 기법을 적용한 결과 영상과 GTD 영상을 비교하여 수행된다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.4
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pp.645-651
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2002
This paper presents a method to automatically synthesized human fare images from holistic descriptions. We compactly represent the face set by a small set of prototypes, which can be used in simple ways generated controlled morphings. This becomes possible because separation of 2D-shape and texture provides a faithful, closed and convex representation of images, and smooths the mapping between images and their properties. With this approach, the user watches an images being continuously morphed according to his indications, and the synthesized images always obey the natural physiognomic constraints.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.185-188
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2001
의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있다. 뇌 MR 영상에서의 질병 진단을 위한 전처리 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 영상 분할 단계이다. 본 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 뇌 영상 분할 방법을 제시한다. T2 강조 영상의 반전된 영상에서 원본 영상을 뺀 차이 영상의 결과로 회백질·뇌척수액·비정상 영역이 두드러지게 나타나는 점을 이용해 회백질 뇌척수액·비정상 영역과 백질 영역을 분리하는 방법을 제안한다. 또한 뇌척수액 영역의 위치 정보와 몇 가지 특징들을 정의하여 분할되어진 회백질·뇌척수액· 비정상 영역에서 뇌척수액 영역만을 분할하는 방법을 제시한다. 600 여 개의 T2 강조 영상에 대해서 실험을 행하러 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.10
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pp.2108-2112
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2012
In this paper, we propose a method obtaining an improved panoramic image with forward warping transformation and bilinear interpolation in recovering information lost during the transforming process. The proposed fish-eyed image restructuring method is verified to be sufficiently effective in the experiment with various forms of fish-eyed lens images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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