영상은 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 영상을 검색하기 위해 영상의 정확한 특징정보를 추출하여 검색 시스템을 구축하여야 한다. 영상 검색 시스템은 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 영상 검색 시스템에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 영상 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색 기법이 필요하다. 본 논문에서는 입력 영상으로부터 검색에 상용되는 에지 특징정보 추출을 위해 라플라시 안마스크와 입력 영상을 컨벌루션하여 에지의 외곽선 데이타를 추출하였으며, 그리고 추출한 에지 특징정보와 메타데이타로 영상 데이타베이스를 생성하여 신속하고 효율적으로 영상을 검색할 수 있도록 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템을 구현하였다. 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템은 영상의 하위 레벨에 표현된 내용기반 에지 특징정보와 특징정보 추출이 어려운 상위레벨에 표현된 주석기반 에지 특징 정보를 영상의 색인으로 구성하여 사용하기 때문에 영상 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 영상 검색 시스템은 메타데이타에 의해 영상 데이타베이스를 구축하므로 정확한 영상 컨텐츠 정보의 축적관리와 영상의 정보공유 및 재이용이 가능하다.
현재 생물분자의 기능적 관점에서 단백질 구조에 관심이 많이 모아지고 있다. 단백질의 기능은 구조에서 기인하기 때문에 두 단백질의 구조간의 유사성을 측정할 수 있는 방법은 두 단백질의 기능의 유사성을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 두 단백질의 구조의 유사성을 측정하기 위한 단백질의 새로운 표현(representation)으로 3차원 에지 히스토그램을 제안한다. 단백질의 3차원 구조를 작은 복셀(voxel)로 이루어진 공간으로 나누고 복셀들로부터 3차원 에지 히스토그램을 추출하여 두 단백질간의 유사도 계산에 이용한다. 이를 통하여 단백질의 검색 및 분류를 시도한다.
영상 인식을 위한 학습 데이터 구성 단계에서 에지는 물체의 크기, 방향 등의 정보를 포함하고 있어 영상의 특징으로 사용한다. 본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 소벨 마스크를 사용하여 원영상과 압축영상 그리고 에지영상간의 학습에 따른 인식 정도를 파악하고자 한다. 실험결과, 원영상 그대로 인식하는 것보다 에지 영상에 의한 학습 속도에 차이가 있음을 알 수 있었다.
최근 모바일 기기로 획득된 영상을 이용한 다양한 분야의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 스마트폰의 보급이 확대되면서 증강현실을 지원하고자 자연영상으로부터 문자정보를 추출 및 인식하여 이미지 검색을 가능하도록 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상에서 한글문자 영역 검출은 한글문자 인식을 위한 전단계로서 다양한 환경에 노출된 문자영역을 정확히 검출하는 것이 인식 성능을 결정함으로 중요한 전처리 단계이다. 본 연구는 한글문자 영역의 에지 및 지역적 연결요소 성분 특징을 이용하여 한글문자 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 및 연결요소 성분의 특징을 검출하고, 그 결과를 레이블화하고 이를 분석함으로서 한글문자 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역은 검증과정을 수행하여 최종적인 한글문자 영역을 추출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연영상을 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결요소 성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 한글 문자영역 검출의 정확도를 향상하였다.
3차원 정보를 바탕으로 실제 세계의 장면이나 물체를 비사실적으로 표현하기 위한 방법으로 비사실적 이미지 렌더링(Non-Photorealistic: NPR)기법을 사용하고 있다. 현재 기존의 2차원에서의 NPR기법을 기반으로 3차원에 확장된 방법까지 다양한 표현방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 3차원의 물체를 사람이 직접 그린 듯한 표현에 중점을 둔 3차원 카툰렌더링 효과를 나타내기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 이러한 카툰렌더링 표현은 현실세계의 3차원 정보를 인간에게 보다 감각적이고 효과적으로 전달 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 비사실적 이미지 표현에서 가장 기본이 되는 실루엣 에지를 추출하고, 추출한 실루엣 에지를 표현하기 위한 효과적인 방법을 제시하여 보다 핸드 드로잉(hand drawing)에 가까운 카툰 렌더링(Cartoon Rendering)을 실시간으로 나타내는데 중점을 두고 있다.
본 논문은 방송사별 각 장면의 중요한 내용의 성격을 갖고 있는 특징을 방송사별 뉴스 비디오에서 추출하기 위한 것이다. 추출하고자 하는 특징의 요소는 방송사 구별을 위한 방송사 아이콘과 각 장면의 대표적 성격을 갖고 있는 아이콘, 각 장면내의 주요 내용을 대표하는 정보인 자막의 문장 추출이다. 본 논문에서 제안하는 방법은, 비디오 프레임으로 입력되는 영상을 YIQ칼라 공간으로 전환한 뒤 히스토그램 평활화 방법을 이용하여 입력 영상의 영역 구분을 명확하게 한 후에, 영상의 에지를 추출하고 수직과 수평선에 기반한 에지 히스토그램의 비교에 의하여 원하는 특징을 추출하는 것이다. 또한 히스토그램 차이값에 의해서 선택된 키 프레임들 중에서 뉴스 아이콘을 추출하고 아이콘에 의하여 각 장면을 분할 할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 히스토그램이나 웨이블릿, 또는 객체의 움직임에 기반한 복잡한 방법대신 에지 히스토그램 비교 방법을 사용하여, 알고리즘을 간소화함으로써 계산 시간을 단축하였으며 특징 추출에도 좋은 결과를 나타냈다.
본 연구는 일련의 방법을 조합하여 차선의 라인모델을 추출하는 과정을 제안한다. 첫째로, 호모그래피(homography)에 기반한 영상와핑(warping)을 통하여 영상내에서 차선영역내에 존재하는 픽셀들을 검출하기 용이하도록 변환하는 것을 제안한다. 두 번째로, 에지검출과 HSL (Hue, Saturation, and Lightness) 변환을 이용하여 차선후보픽셀들을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 선택영역을 활용하는 방법을 통하여 차선후보픽셀들 중에서 오류픽셀들을 제거하는 방법을 제안한다. 네 번째로, 차선픽셀들을 이차다항식 함수로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 조명조건과 노이즈 하에서 취득한 차량용 블랙박스영상을 이용하였다. 실험결과는 제안한 방법은 색상이나 에지만을 기반으로 하는 방법들에서 나타나는 문제점들을 극복하고 비교적 저가의 컴퓨팅 환경하에서 다양한 조건의 영상에 대하여 프레임 당 약 0.6초 이내에 차선픽셀들을 추출하고 차선라인모델을 생성할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 주어진 경로를 따라 이동하는 관측점으로부터 다면체 모델의 윤곽선을 계산하기 위한 최적 알고리즘 (optimal algorithm)으로서 점증적 갱신 알고리즘 (incremental update algorithm)을 제안한다. 전처리 과정에서는, 윤곽선을 계산할 프레임(frame)의 갯수가 f라 할 때 각 프레임 j, 0 $\leq$ j < f,에 대해 그 전 프레임 j - 1 에서 이미 구한 윤곽선에 추가되거나 제거되어야 할 에지의 리스트를 계산한다. 이것은 모델의 각 에지가 윤곽선에 포함되기 시작하는 프레임과 윤곽선으로부터 제거되는 프레임의 범위를 계산함으로써 수행된다. 점증적 갱신 알고리즘은 전처리 과정에서 구성한 에지 리스트를 이용하여 f 프레임의 윤곽선을 효율적이고 안정적으로 추출할 수 있으며, 각 프레임마다 전 프레임의 윤곽선 에지 리스트와 여기에 추가 또는 제거되어야 할 에지의 리스트만을 검색하므로 시간 복잡도(time complexity)의 측면에서 최적 알고리즘이다.
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.
본 논문에서는 형태학적 처리 방법과 8 방향 윤곽선 추적을 이용하여 손금을 추출하는 방법을 제안한다. YCbCr컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 임계치를 이용하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 손 영상에서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서 블록 이진화 기법을 이용하여 이진화한 후에 가로와 세로가 각각 10픽셀 이상이고 20픽셀 이하인 손금의 형태학적 정보를 이용하여 잡음 및 손의 윤곽선을 제외한 손금을 추출한다. 추출된 손금에서 Labeling 기법을 이용하여 개별 손금의 중요선을 추출한다. 핸드폰 카메라에서 획득한 손바닥 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 손금 추출에 효율적인 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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