• Title/Summary/Keyword: 영상기술벡터

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Content-Based Image Retrieval using 3rd Order Color Object Relation (3차 칼라 오브젝트 관계에 의한 내용 기반 영상 검색)

  • 권희용;최재우;이인행;조동섭;황희융
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.500-502
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    • 1998
  • 최근 정보 사회에서 중요한 기술로 자리잡은 멀티미디어 정보 검색에 대한 다양한연구가 진행 중에 있다. 본 논문은 정지 화상에 대한 CBIR(Content-Based Image Retrieval)방법 중 칼라 정보를 이용한 방법에서 공간 정보를 충분하게 표현할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 칼라 정보를 이용한 CBIR에서는 공간정보를 표현하기 위하여 인위적으로 영상을 여러 개로 분할하는 방법이나 영상의 히스토그램 내에서 영상의 위치 정보를 이용하는 방법 등이 연구되었다. 본 논문에서는 기존의 방법을 칼라 오브젝트의 추출 방법에 따라 1차와 2차 관계에 의한 방법으로 분류하고, 이동, 회전 특히 크기 변화(축소, 확대)에 탁월한 성능을 보이는 3차 칼라 오브젝트 관계를 이용한 방법을 소개한다. 제안된 알고리즘은 주어진 영상으로부터 양자화 된 24개의 버킷(bucket)을 생성해서 각 버킷 내의 칼라에 대한 색의 표준 편차로 색의 분산 정도를 나타내고, 빈도수가 높은 3개 버킷의 평균 칼라 위치를 계산해서 그들의 상호 각도를 추출하여 영상의 특징 벡터로 사용하였다. 실험결과 기존 방법보다 특히 영상의 크기 변화에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 계산량도 적어 효율적임을 보여 주었다.

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Image Retrieval Using Meanvalue Color N$\times$M-grams and GLCM (평균값 Color N$\times$M-grams와 GLCM을 이용한 영산 검색)

  • 안세정;정성환
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.464-466
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    • 2000
  • 오늘날 영상정보의 보편화로 효율적인 영상 검색 기술이 요구되고 있다. 최근 발표된 Color N$\times$M-grams 기반의 영상 검색 방법은 그 중의 하나이다. 그러나 이 방법은 영상의 특징을 추출한 벡터 Bin의 수가 많아서 검색을 위한 공간과 시간을 많이 필요로 하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 연구에서는 영상의 국부성을 이용하여 Color N$\times$M-grams의 단점인 공간과 시간의 비효율성을 개선하고, GLCM의 결합으로 검색 효율을 향상시키는 연구를 수행하였다. WWW의 Color Draw Photo Album에 분류되어 있는 영상들과 미국의 코넬대학의 연구에 사용된 330개의 Benchmark 영상을 가지고 실험한 결과, 기존의 Color N$\times$M-grams에 비해 약 10배의 공간효율개선과 약 2배의 시간효율개선을 얻을 수 있었고, 검색율과 정확성공율에 있어서 각각 25%, 63% 향상되었다.

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Intra Block Copy Method for HEVC Extension based on Characteristics of TU boundary (TU 경계 특성을 이용한 HEVC Extension 화면 내 블록 복사 기법)

  • Park, Miso;Jeong, Jechang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2014.06a
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    • pp.264-267
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    • 2014
  • 본 논문에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 버전에 적용된 바 있는 화면 내 블록 복사 (Intra Block Copy; IntraBC) 기술에 대해 개선 알고리듬을 제안하고 있다. IntraBC 는 화면 내 부호화 진행 시, 예측 유닛 (prediction unit; PU)단위로 현재 부호화하고 있는 코딩 트리 유닛 (coding tree unit; CTU)의 왼쪽에 위치하는 CTU 를 탐색하는 기법이다. 이때, 왼쪽 CTU 에서 가장 비슷한 블록을 찾아 그 움직임 벡터 (motion vector)를 저장 및 전송하게 된다. 제안하는 알고리듬은 움직임 벡터를 찾기 전, 왼쪽의 복원된 CTU 에 대해 특정 필터를 적용하여 블록킹 열화 (blocking artifact)를 완화시키고, 더욱 정확하고 섬세한 움직임 벡터를 찾도록 하였고, 이는 자연영상보다 스크린 콘텐츠에 더욱 적합함을 확인할 수 있었다.

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View Synthesis for Inter-view Prediction of 3D Video Coding (시점 생성 기법을 이용한 3차원 비디오 부호화의 시점 간 예측 기술)

  • Kim, Dong-Hyun;Seo, Jung-Dong;Ham, Bum-Seop;Choi, Jin-Wook;Sohn, Kwang-Hoon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2010.07a
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    • pp.130-133
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    • 2010
  • 멀티미디어 신호 처리 분야의 급속한 발전으로 인해 3차원 TV(3DTV)는 차세대 방송 시스템 시장에서 가장 주목을 받는 제품이 되었다. 3DTV는 사용자에게 입체감을 제공하여 사용자가 마치 그곳에 있는 듯한 효과를 줄 수 있다. 이에 최근 다시점 컬러 영상과 그에 대응되는 깊이 영상을 이용하여 다양한 위치에서의 입체 영상을 제공하는 기술이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 주어지는 다시점 컬러 영상과 깊이 영상의 정보를 동시에 이용하여 다시점 영상 부호화의 효율을 높이는데 그 목적이 있다. 이를 위해 시점 생성 기법을 통해 다시점 영상의 부호화 시 참조하는 주변 시점의 영상들로부터 계산되는 변이 벡터 정보를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존의 다시점 비디오 부호화에 비해서 약 0.5~1.5 dB정도의 화질 개선이 이뤄졌고, 평균 17.5%의 비트율 감소를 보였다.

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High resolution satellite image classification enhancement using restortation of buildin shadow and occlusion (건물 그림자와 폐색 보정을 통한 고해상도 위성영상의 분류정확도 향상)

  • Kim, Hye-Jin;Han, You-Kyung;Choi, Jae-Wan;Kim, Yong-Il
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2009.03a
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    • pp.13-17
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    • 2009
  • 고해상도 위성영상의 분류 기술은 최근 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나로 텍스쳐(texture), NDVI, PCA 영상 등 다양한 전처리 정보들을 추출하고 이를 멀티스펙트럴 밴드와 조합하여 분류 정확도를 높이는 기술을 개발하는 연구들이 주를 이루고 있다. 고해상도 위성영상에서 건물의 그림자와 옆벽면의 폐색 지역은 개체 추출 및 분류를 방해하는 주된 요인이 되며, 다양한 형태와 분광특성을 갖는 개개의 건물은 자동 분류 과정을 통해 제대로 식별되지 않는다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2 단영상으로부터 효율적으로 건물 정보 및 토지피복을 분류하기 위하여, 추출된 건물 정보를 바탕으로 건물의 그림자와 폐색지역을 보정한 후 비건물 지역에 대한 분류를 수행하여 분류 정확도를 높이고자 하였다. 우선 삼각벡터구조 기반의 반자동 인터페이스를 이용하여 건물의 3차원 모델 및 그림자 영역을 추출하고 이로부터 추출된 그림자 영역을 효과적으로 보정하기 위해 반복 선형회귀 연산을 이용한 그림자 보정을 수행한 후 inpainting 기법을 건물 폐색영역 복원에 적용하여 영상의 품질을 향상시켰다. 이러한 과정을 통해 도심 지역의 영상 분석에 있어 가장 큰 오차를 일으키는 인공물의 그림자와 폐색에 의한 오차를 최소화한 후 분류에 적용하여 이를 보정 전 영상을 이용한 분류 결과와 비교하였다.

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Log-polar Sampling based Voxel Classification for Pulmonary Nodule Detection in Lung CT scans (흉부 CT 영상에서 폐 결절 검출을 위한 Log-polar Sampling기반 Voxel Classification 방법)

  • Choi, Wook-Jin;Choi, Tae-Sun
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.6 no.1
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    • pp.37-44
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    • 2013
  • In this paper, we propose the pulmonary nodule detection system based on voxel classification. The proposed system consists of three main steps. In the first step, we segment lung volume. In the second step, the lung structures are initially segmented. In the last step, we classify the nodules using voxel classification. To describe characteristics of each voxel, we extract the log-polar sampling based features. Support Vector Machine is applied to the extracted features to classify into nodules and non-nodules.

Three-dimensional Distortion-tolerant Object Recognition using Computational Integral Imaging and Statistical Pattern Analysis (집적 영상의 복원과 통계적 패턴분석을 이용한 왜곡에 강인한 3차원 물체 인식)

  • Yeom, Seok-Won;Lee, Dong-Su;Son, Jung-Young;Kim, Shin-Hwan
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.34 no.10B
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    • pp.1111-1116
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    • 2009
  • In this paper, we discuss distortion-tolerant pattern recognition using computational integral imaging reconstruction. Three-dimensional object information is captured by the integral imaging pick-up process. The captured information is numerically reconstructed at arbitrary depth-levels by averaging the corresponding pixels. We apply Fisher linear discriminant analysis combined with principal component analysis to computationally reconstructed images for the distortion-tolerant recognition. Fisher linear discriminant analysis maximizes the discrimination capability between classes and principal component analysis reduces the dimensionality with the minimum mean squared errors between the original and the restored images. The presented methods provide the promising results for the classification of out-of-plane rotated objects.

Object Recognition using K-Nearest Neighbor (K-Nearest Neighbor를 이용한 물체인식)

  • Jeong, Jea-Young;Kim, Jong-Min;Yang, Hwan-Seok;Lee, Woong-Ki
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.735-738
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    • 2005
  • 기존의 주성분 분석을 이용한 물체 인식 기술은 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든 후에 실험 영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 그러나 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class방식인 k-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델영상들을 인식의 단위로 이용하였다. 또한, 물체 인식을 하는데 있어 본 논문에서 제안한 주성분 분석법을 물체 영상 자체를 계산하여 인식하는 게 아니라 물체 영상 공간이라는 고유 공간을 구성한 후에 단지 기여도가 큰 8개의 벡터로만 인식을 수행하기 때문에 자원 축소의 효과까지 얻을 수 있었다.

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An Abnormal Activity Monitoring System Using Sensors and Video (센서와 영상을 이용한 이상 행동 모니터링 시스템)

  • Kim, Sang-Soo;Kim, Sun-Woo;Choi, Yeon-Sung
    • Journal of KIISE
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    • v.41 no.12
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    • pp.1152-1159
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    • 2014
  • In this paper, we presents a system to ensure the safety of residents through appropriate action or alarm in case the residents occurs an emergency situation and abnormal activity. We collect and analysis real-time data of living environment of the residents using video and sensor. The existing system have been determined by using only the sensor data it have several problems. Our system attach camera to solve the existing system problem. We use weighted difference image and motion vector. The existing system, it takes about 48 hours to determine that an abnormal activity occurs. However, our system takes less than 1 hour.

Digital Hologram Compression Technique using Multi-View Prediction based on Image Accumulation (영상집적 기반의 다시점 부호화 기술을 이용한 디지털 홀로그램의 압축 기술)

  • Choi, Hyun-Jun;Seo, Young-Ho;Bae, Jin-Woo;Yoo, Ji-Sang;Kim, Hwa-Sung;Kim, Dong-Wook
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.31 no.10C
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    • pp.933-941
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    • 2006
  • In this paper, we proposed an efficient coding method for digital hologram (fringe pattern) acquired by a CCD camera or by computer generation using multi-view prediction technique and MPEG video compression standard technique. It proceeds each R, G, or B color component separately. The basic processing unit is a partial image segmented into the size of $N{\times}N$. Each partial image retains the information of the whole object. This method generates an assembled image for a row of the segmented and frequency-transformed partial images, which is the basis of the coding process. That is, a motion estimation and compensation technique of MPEG is applif:d to the reconstructed images from the assembled images with the disparities found during generation of assembled image and the original partial images. Therefore the compressed results are the disparity of eachpartial image to form the assembled image for the corresponding row, assembled image, and the motion vectors and the compensated image for each partial image. The experimental results with the implemented algorithm showed that the proposed method has NC (Normal Correlation) values about 4% higher than the previous method, by which ours has better compression efficiency. Consequently, the Proposed method is expected to be used effectively in the application areas to transmit the digital hologram data. can be identified in comparison with the previous researches and commercial IPs.