• 제목/요약/키워드: 에지 방향

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방향성 정보와 적응적 언샾 마스크를 이용한 영상의 화질 개선 (Image Contrast Enhancement using Adaptive Unsharp Mask and Directional Information)

  • 이임건
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.27-34
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    • 2011
  • 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.

컬러에지의 벡터적 결합을 이용한 e-카탈로그 영상 검색 (e-Catalogue Image Retrieval Using Vectorial Combination of Color Edge)

  • 황의선;박상근;전준철
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제9B권5호
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    • pp.579-586
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    • 2002
  • 영상의 에지정보를 이용한 내용기반 영상 검색 방법은 현재 MPEG-7(Moving Picture Experts Group) 에서 제안된 에지 서술자(edge descriptor)가 대표적인 방법이며, 이때 사용된 에지의 정보는 영상의 명암도에 따른 에지히스토그램을 이용하고 있다. 본 논문에서는 새로운 컬러 에지 추출 방법을 제시하고, 제안된 방법에 의해 컬러 에지히스토그램을 특징 값으로 하는 내용기반 영상검색 방법을 제시하였다. 아울러 제안된 방법에 기반하여 인터넷 쇼핑몰에서 사용되는 e-카탈로그 상품 영상 검색에 적용하였다. 성능평가를 위하여 기존 MPEG-7에서 제시된 에지히스토그램에 의한 영상검색 방법과 비교하여 보았으며 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 우수함을 입증할 수 있었다. 컬러에지의 추출은 컬러 영상의 R,G,B 채널의 각 성분의 벡터적 결합방법과 에지 맵의 벡터 노름(norm) 특성화를 통하여 이루어진다. 결과적으로 내용기반 영상 검색은 생성된 최종 에지모델이 갖는 에지의 방향성을 이용한 컬러 에지히스토그램을 통하여 수행된다.

윈도우 플레이어 제어를 위한 에지 방향성 히스토그램 손 형상 인식 (Edge Orientation Histogram Hand Shape Recognition for Window Player)

  • 김종민;이칠우
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.628-630
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    • 2003
  • 본 연구는 손의 형상을 복잡한 배경환경에서 손 영역을 안정적으로 검출, 인식하여 윈도우 플레이어의 기능을 제어하는 시스템을 제안하였다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법을 윈도우 플레이어 제어에 적용한 결과 안정적으로 제어 할 수 있었다.

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질감 및 에지 방향 특징에 기반한 게임 캐릭터 분류에 관한 연구 (A Study on Game Character Classification Based on Texture and Edge Orientation Feature)

  • 박창민
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.1318-1324
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    • 2012
  • 본 논문에서는 게임의 재미를 높이고 속도감 있는 게임 진행을 위하여 게임 캐릭터의 특징에 따라 움직임이 없는 캐릭터(NPC)와 움직임이 있는 캐릭터(Monster)로 분류하는 방법을 제시한다. 분류 속성은 각각의 캐릭터 내부에 있는 직선선분의 특징을 추출하여 사용한다. 우선 캐릭터 내부에 존재하는 에지 특징을 추출하여 EEDH를 산출하고 또한 방향성을 질감의 속성으로 이용하여 SSPD를 계산한다. 추출된 속성들은 특정 방향에 따른 에너지를 나타내며 캐릭터 내부의 특정 방향에 대한 크기를 나타내고 있기 때문에 게임 캐릭터들을 NPC와 Monster로 분류 하는 속성으로 이용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 게임진행에서 유저가 불필요한 플레이를 함으로서 소모되는 시간을 줄이고 전략적이고 속도감 있게 플레이 할 수 있는 기능을 제공한다.

멀티미디어 시스템을 위한 영상내의 손 인식에 관한 연구 (A Study on Hand Recognition in Image for Multimedia System)

  • 정혜원;양환석
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.267-274
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    • 2005
  • 본 논문에서는 별도의 센서 없이 영상만을 이용하여 실시간으로 손 영상을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 손은 모양이 매우 복잡하기 때문에 2차원 모양의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 색상정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되며 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 영상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 모양제시 방향이 변하는 경우에도 인식을 가능하게 하기 위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 영상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 또한 에지방향성 데이터를 이용하기에 주성분 공간 생성 시간을 현저히 줄이게 되었다.

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웨이블릿 부대역의 에너지와 DC 값에 근거한 적응적 블록 복구 (Adaptive Block Recovery Based on Subband Energy and DC Value in Wavelet Domain)

  • 현승화;엄일규;김유신
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권5호
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    • pp.95-102
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    • 2005
  • 본 논문은 잡음이 존재하는 전송 선로를 통한 영상 전송 시 발생하는 손실 블록에 대한 방향성 복구 방법을 제안한다. 손실된 블록은 웨이블릿 부대역의 에너지(EWS)와 DC값의 차이(DDC)에 의해 적응적으로 선택되어진 이웃 블록들을 이용한 선형 보간법에 의해 복구된다. 고정된 4-이웃 블록을 사용하여 복구하는 방법은 강한 에지영역에서 블록화된 블러링 효과를 발생시킨다. 본 논문의 방향성 복구 방법은 에지나 영상 내의 방향성 정보에 따라 적응적으로 변하는 이웃 블록을 사용하기 때문에 강한 에지영역에서 효과적이다. EWS만 이용하여 이웃블록을 선택하는 경우는 수직, 수평 에지에서는 좋은 성능을 보이지만 대각 에지에 대해서는 약점을 가지고 있다. DDC만을 이용하여 이웃블록을 선택하는 경우는 대각 에지에서는 좋은 성능을 보이지만 에지 프로파일에 따라 약점을 보인다. 따라서 EWS와 DDC 정보를 함께 이용하여 적응적으로 손실 블록을 복구할 이웃블록을 선택함으로써 두 가지방법의 약점을 서로 보완하여 더 좋은 성능을 보일 수 있다. 모의실험 결과 본 논문의 블록 복구 방법은 객관적 평가와 주관적 평가에서 모두 좋은 성능을 보였다.

변형된 히스토그램 평활화를 적용한 에지 검출에 관한 연구 (A Study on Edge Detection using Modified Histogram Equalization)

  • 이창영;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.1221-1227
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    • 2015
  • 에지 검출은 문자, 차선 및 물체 인식 등을 구현하는 과정에서 영상을 단순화하기 위한 중요한 기술 중 하나이며, 우수한 에지 검출을 위한 다양한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 공간 영역에서 방향성 기울기 마스크를 적용하여 에지를 구하는 방법과 SE(structure element)를 이용한 수학적 모폴로지(mathematical morphology) 기반의 에지 검출 방법 등이 있다. 이러한 기존의 방법들은 지나치게 어둡거나 밝은 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 기존의 방법 중 Sobel 방법과 히스토그램 평활화 방법을 적용하는 알고리즘을 제안하였다.

영상의 정보척도와 신경회로망을 이용한 계단에지 검출에 관한 연구 (A Study on the step edge detection method based on image information measure and eutral network)

  • 이상빈;김수겸
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.549-555
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    • 2006
  • 에지검출은 영상처리와 컴퓨터비젼의 매우 중요한 연구분야이다. 그리고 일반적인 에지검출 연산자인 Robert, Sobel, Kirsh등의 연산자는 계단에지를 검출하는데는 적합하나 잡음에 매우 민감한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상정보척도와 신경회로망을 이용한 잡음에 매우 강한 계단에지 검출방법을 제안한다. 계단에지의 명암도 분포의 차, 방향성, 연속성, 구조성 등의 계단에지의 기본적인 정보특성을 이용한 함수를 BP 신경회로망의 입력벡터로 구성한 결과 매우 위치가 정확한 계단에지를 얻을 수 있었다. 또한 실험 영상으로 장미 영상과 세포영상을 사용하여 매우 만족스런 실험 결과를 얻을 수 있었다.

Local Scale변화에 대한 하이브리드 함수의 블러링 명상의 에지검출 특성 (The Characteristics of Edge Detection in Blurring Images by the Hybrid Functions for Local Scale Control)

  • 오승환;서경호;김태효
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.53-62
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    • 2001
  • 조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 블러링된 영상에서 에지를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 local scale 계수 $\sigma$ 값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도의 에지 검출특성이 개선됨을 확인하였다.

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H.264 인트라 프레임을 위한 저복잡도(低複雜度) 공간적 에러은닉 기법 (A Spatial Error Concealment Technique with Low Complexity for Intra-frame in the H.264 Standard)

  • 김동형;조상협;정제창
    • 한국통신학회논문지
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    • 제31권5C호
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    • pp.503-511
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    • 2006
  • H.264 표준은 공간영역에서의 인트라 예측, 루프필터 등과 같은 새로운 부호화 도구를 사용한다. 이러한 부호화 도구들의 사용으로 인해 H.264 비트스트림은 이전의 부호화 표준들과 비교하여 보다 많은 정보를 가지게 된다. 본 논문은 H.264의 인트라 프레임에서의 공간적 에러은닉 기법에 관한 것으로 H.264 비트스트림 내에 포함되어 있는 인트라블록의 예측모드 정보를 이용하여 손실된 블록을 공간적으로 복원한다. 인트라 블록의 예측모드 정보는 해당 블록내의 에지방향과 상당한 관련이 있기 때문에 인트라 프레임에서의 손실된 매크로블록을 복원하는 데 효과적으로 사용될 수 있다. 제안하는 알고리듬은 먼저 주변의 예측모드정보를 사용하여 손실된 매크로블록의 에지방향을 예측하고, 손실된 블록을 에지영역과 평탄영역으로 구분한다. 이후 에지영역은 에지기반의 방향성 복원기법을 사용하여 복원하며, 평탄영역은 가중평균을 이용한 보간 기법을 사용하여 복원한다. 실험 결과 제안하는 알고리듬은 이전의 방법과 비교하여 적게는 0.35 dB 부터 많게는 5.48 dB까지의 화질 향상을 가져온다.