• 제목/요약/키워드: 에지맵

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문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 자연이미지에세 텍스트 영역 추출 (Text Region Extraction Using Pattern Histogram of Character-Edge Map in Natural Images)

  • 박종천;황동국;이우람;전병민
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.1167-1174
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    • 2006
  • 자연이미지로부터 텍스트 영역 추출은 자동차 번호판 인식 등과 같은 많은 응용프로그램에서 유용하다. 따라서 본 논문은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 16종류의 에지맵을 생성하고, 이것을 조합하여 문자 특징을 갖는 8종류 문자-에지 맵 특징을 추출한다. 문자-에지 맵의 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 텍스트 후보 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하였다. 실험결과 제안한 방법은 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지로부터 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.

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장면 이미지로부터 문자-에지 맵 특징을 이용한 텍스트 추출 (Text Extraction using Character-Edge Map Feature From Scene Images)

  • 박종천;황동국;이우람;권교현;전병민
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2006년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.139-142
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    • 2006
  • 본 연구는 장면 이미지로부터 텍스트에 존재하는 문자-에지 특징을 이용하여 텍스트를 추출하는 방법을 제안한다. 캐니(Canny)에지 연산자를 이용하여 장면 이미지로부터 에지를 추출하고, 추출된 에지로부터 16종류의 에지-맵 생성한다. 생성된 에지 맵을 재구성하여 문자 특징을 갖는 8종류의 문자-에지 맵을 만단다. 텍스트는 배경과 잘 분리되는 특징이 있으므로 텍스트에 존재하는 '문자-에지 맵'의 특징을 이용하여 텍스트를 추출한다. 텍스트 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 분포와 텍스트에 존재하는 글자간의 공백 특징으로 한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 장면 이미지를 실험대상으로 하였고, 텍스트는 적어도 2글자 이상으로 구성된다는 제한조건과 너무 크거나 작은 텍스트는 텍스트 추출에서 제외하였다. 실험결과 텍스트 영역 추출률은 약 83%를 얻었다.

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에지맵 기반의 삼차 스플라인 보간 방법을 이용한 컬러 디모자이킹 (Cubic Spline Interpolation For Color Demosaicing based on Edge-map)

  • 백민규;이원진;정제창
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.230-232
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    • 2013
  • 본 논문은 에지맵 기반의 삼차 스플라인 보간 방법을 이용한 컬러 디모자이킹 방법을 제안한다. 삼차 스플라인 보간 방법은 데이터 집합에 부드러운 곡선을 만드는 방법으로, 부드러운 영상을 만들기에 적합하다. 상, 하, 좌, 우 총 4가지 방향에 대하여 각각의 예측치를 얻어내고, 각 컬러 채널의 에지맵을 이용하여 최종적인 값을 보간한다. 실험결과에서는 기존의 보간 방법보다 주관적 화질과 Peek Signal to Noise Ratio(PSNR) 측면에서 더 나은 성능을 보였다.

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항공영상으로부터 에지 맵의 체인코드 추적에 의한 선소추출 (Line Segments Extraction by using Chain Code Tracking of Edge Map from Aerial Images)

  • 이규원;우동민
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.709-713
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    • 2005
  • 고해상도의 항공영상으로부터 3차원 와이어프레임(wire-frame) 구성을 위한 새로운 선소 추출 알고리듬을 제안하였다. 본 연구의 목적은 기존의 방식들의 문제점인 라인 불일치 문제, 에지부분의 Blurring 문제 등을 고려하여 보다 정밀하고 효과적인 선소를 추출하는데 있다. 먼저 항공영상으로부터 에지맵을 추출한 후, 에지 점들의 체인 코드 추적을 수행하고 에지강도와 방향성분을 고려한 선소의 추출을 행하였다. 에지맵의 추출은 Smith가 제안한 SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) 알고리듬을 이용하였다. 제안한 알고리듬은 다음의 4 단계로 구성된다. 에지 맵의 체인코드 추적 결과에 기반하여 비선소 후보점을 감소시키기 위한 수평/수직/대각 성분 제거, 인접점 제거, 각도 일치점 제거, 선소를 이루는 시작점 및 끝점 검출 등의 과정을 통하여 선소추출을 행하였다. 제안한 알고리듬과 기존의 Boldt 알고리듬을 비교한 결과 제안한 알고리듬이 건물을 이루고 있는 주요 선소를 더욱 충실히 찾아냈고 불필요한 선소는 적게 찾아냄을 확인하였다.

문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 자연이미지에서의 텍스트 영역 추출 (Text Region Extraction using Pattern Histogram of Character-Edge Map in Natural Images)

  • 박종천;황동국;이우람;권교현;전병민
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2006년도 추계학술발표논문집
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    • pp.220-224
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    • 2006
  • 자연이미지에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있다. 그러므로 자연이미지에서 텍스트를 추출할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 문자-에지 맵 패턴 히스토그램 분석함으로서 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하여 16가지 에지 맵을 생성하고, 에지 맵을 조합하여 문자 특징을 갖는 8가지 문자-에지 맵을 생성한다. 8가지 문자-에지 맵과 16가지 에지 맵을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하였다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지에서 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.

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컬러 및 에지를 이용한 정지영상의 입체변환 (Edge and Color-based Conversion of 2D Images)

  • 김혜민;이동우;이관욱;김만배
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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    • pp.345-347
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    • 2011
  • 최근 3D 콘텐츠의 관심 증가는 Display 장치, 모바일 기기 등의 하드웨어적인 발전을 가져왔고, 이에 따른 입체 콘텐츠의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 자동으로 2D영상을 3D입체영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 영상에서 에지맵과 채도 영상을 추출하고 합성하여 깊이맵을 생성하고 필터를 통해 노이즈 제거 등 보정 작업하여 최종 깊이맵을 생성한다. 이 깊이맵을 이용해 2D영상의 시프트된 영상을 만들어 입체영상을 생성한다.

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개선된 Back Projection 기법과 에지맵 보간을 이용한 단일 영상 기반 초해상도 알고리즘 (Single Frame Based Super Resolution Algorithm Using Improved Back Projection Method and Edge Map Interpolation)

  • 최유정;김윤
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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    • pp.264-267
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    • 2015
  • 본 논문에서는 개선된 고속의 Back Projection 기법과 에지맵 보간을 이용한 단일영상 기반의 초해상도(super resolution) 영상을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 영상의 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 밝기정보인 V만 이용한다. 먼저 잡음제거와 속도 향상을 위해 개선된 고속 back projection을 이용해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 LoG(laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 에지 맵을 추출한다. 에지의 정보와 back projection의 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안하는 알고리즘을 이용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 줄여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 또한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법과 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고 객관적으로 우수한 성능을 나타내는 것을 입증한다.

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칼라변환을 이용한 브러쉬 스트로크의 생성에 관한 연구 (A Study of Brush Stroke Generation Using Color Transfer)

  • 박영섭;윤경현
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.11-18
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    • 2003
  • 본 논문에서는 회화적 렌더링에서 칼라변환을 이용한 브러쉬 스트로크의 생성에 관한 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 브러쉬 스트로크 생성을 위한 전체적인 구성은 다음과 같다. 첫째, 두 장의 사진(한 장의 소스 이미지와 한 장의 참조 이미지)을 입력으로 하여 칼라 변환 이론을 적용하여 색상 테이블이 바뀐 새로운 이미지를 생성한다. 이 방법은 소스 이미지의 칼라 분포 형태를 창조 이미지의 칼라 분포 형태로 변환하기 위해, 선형 히스토그램 매칭이라 불리는, 간단한 통계학적 방법을 이용한다. 둘째, 가우시안 블러링과 소벨 필터를 이용하여 에지를 검출한다. 검출된 에지는 브러쉬 스트로크 렌더링 시 에지 부분에서 스트로크를 클리핑 함으로써 이미지의 윤곽선 보존을 위해 사용된다. 셋째, 브러쉬 스트로크의 방향을 결정하기 위한 방향맵을 생성한다. 방향맵은 입력 영상에 대한 영역 분할 및 병합을 토대로 만들어진다. 영역별 각 픽셀들에 대해 이미지 그래디언트에 기초한 일정한 방향을 부여함으로써 방향맵을 구성한다. 넷째, 구성된 방향맵을 참조하여 브러쉬 스트로크 생성의 기초가 되는 베지어 곡선(Bezier Curve)의 제어점(Control point)을 설정한다. 실제 회화작품에서 사용되는 브러쉬 스트로크는 일반적으로 곡선의 형태를 이루므로 곡선 표현이 가능한 베지어 곡선을 이용하여 브러쉬 스트로크를 표현하였다. 마지막으로, 생성된 브러쉬 스트로크를 에지부문에서 클리핑하고 배경색을 참조하여 블렌딩하거나 퐁 조명 모델을 이용하여 이미지에 적용하게 된다.

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저해상도 깊이맵으로부터 고해상도 깊이맵의 생성 (Generating High Resolution Depth Map from Low Resolution Depth Map)

  • 장성은;김만배
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.137-138
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    • 2011
  • 최근 깊이센서가 컴퓨터비전 등의 영상처리 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 깊이센서에서 생성된 깊이맵의 해상도가 낮기 때문에 고해상도로 상향변환이 필요하다. 현재까지 저해상도의 깊이맵을 고해상도의 깊이맵으로 변환하는 방법들이 많이 제안되었다. 하지만 이러한 방법들은 객체의 에지 개선에만 국한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 객체의 에지 뿐만아니라, 객체의 내부를 개선하는 방법을 제안한다. 제안방법은 기존에서 활용되어 온 보간법들에 고주파 성분을 적용하여 개선된 고해상도 깊이맵을 얻는다.

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자연영상에서 문자의 크기와 문자열의 방향에 적응적인 문자-에지 맵을 이용한 문자열 검출 (Character String Detection using Character-Edge Map with Adaptive Character Size and Character String Orientation in Natural Images)

  • 박종천;황동국;;전병민
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2007년도 추계학술발표논문집
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    • pp.262-265
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    • 2007
  • 이미지 데이터베이스 시스템에서 이미지에 포함된 문자정보를 기반으로 검색어를 사용한다면 검색의 정확도 높일 수 있다. 이미지에서 문자정보를 추출을 위한 전단계로서 문자열 영역 검출이 필수적인 과제가 된다. 그러므로 본 논문에서는 문자의 크기와 문자열의 방향에 적응적인 문자-에지 맵을 이용한 문자열 영역 검출 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지로 레이블 이미지를 얻고, 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 배열문법으로 문자-에지 맵에 적응적으로 분석한다. 문자-에지 맵의 분석결과로서 문자열 후보 영역을 얻고, 문자열 영역의 구조적인 특징을 이용하여 문자열 후보 영역을 검증함으로서 최종적인 문자열 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 자연영상에서 기울어진 문자열과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자열 영역을 효과적으로 검출하였다.

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