현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.
User Generated contents(UGC) interchange with internet users actively in Web2.0 environment. According to growth of content sharing site, the number of non-expert's contents increased. But non-expert's contents have a simple media just recorded. For providing actual feeling like effects and actions to non-expert's contents, we suggest Fusion Media Middleware(FMM). The FMM can increase user satisfaction by providing actual feeling. Furthermore, The content changes advanced media that has emotional impression. The FMM for providing actual feeling classify the inputted media as a scene based on MPEG-7. The FMM provide an actual feeling to simple media by inserting effects like a sound, image and text among the classified media. Using the BSD code of MPEG-21, the FMM can link up with inputted media and effects. Through the mapping BSD code the FMM control synchronization between media and effects. In this paper, Using the Fusion Media Middleware, the non-expert's contents express value as multimedia that has an actual feeling. Futhermore, the FMM creates flow of new media circulation.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.389-392
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2003
MRI 영상은 뇌의 해부학적 정보와 기능적인 정보를 제공하는 유용한 도구이다. MR 뇌 영상은 2차원 영상뿐만 아니라 3차원 영상도 임상적으로 중요하다. MR 영상에서 뇌영역의 추출방법으로는 형태학적인 방법, 히스토그램을 이용한 방법, 에지 정보를 이용한 방법, 지식 기반을 이용한 방법들이 있다. 본 논문에서는 region growing을 이용하여 MR 영상에서 뇌 영역을 추출하였다. 3차원 가시화를 위하여 오픈 소스인 VTK를 이용하여 Ray Casting 알고리즘으로 구현하였다. 그리고 의료영상에서 사용되는 각종 단면을 3차원 뇌 영상에서 재구성하였다. 256×256 크기의 71 뇌MR 영상 70장을 이용하여 실험하였다. 향후 연구과제로 MR 영상에서 뇌 영역추출방법과 원영상의 전처리 과정의 연구가 필요하다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.229-231
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2018
디지털 홀로그래픽 디스플레이 시스템의 홀로그램 영상 재현과정에서는 간섭 성 광원을 사용하는 것이 일반적이다. 간섭 성 광원의 높은 결맞음성으로 생겨나는 스페클 분포는 육안으로 쉽게 관찰 되는데, 이는 재현된 홀로그램 영상 품질 저하의 주요한 원인이 된다. 본 논문에서는 수평 360 도 전 방향에서 입체영상의 관찰이 가능한 테이블 탑 홀로그래픽 디스플레이 시스템에서의 스페클 분포를 측정하며, 이를 정량적으로 평가하기 위한 측정 방법을 기술한다. 객관적인 스페클 정량 지표로서 스페클 대조비를 구하여 테이블 탑 홀로그래픽 디스플레이 시스템에서의 스페클 분포를 계측하고, 이를 저감하기 위한 방법을 제안한다.
Kang Seok-Jun;Bae Tae-Meon;Kim Ki-Hyun;Han Seung-Wan;Jeong Chi-Yoon;Nam Tae-Yong;Ro Yong-Man
Journal of Korea Multimedia Society
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v.9
no.5
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pp.564-575
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2006
With the rapid increase of the number of multimedia contents, people consume a lot of multimedia contents through various distribution channels. Content-based image retrieval uses visual features that represent the contents of images. And users can retrieve or filter images based on the contents of the images using the features. But, the editing of the multimedia contents distorts the original visual features of the multimedia contents, thereby the performance of content-based image retrieval system could be lowered. In this paper, we describe the image editing effects that lower the performance of the retrieval system and propose algorithms that can remove the image editing effect and improve content-based image retrieval system.
본고에서는 집적 영상 기술(integral imaging)에 기반한 3차원 물체의 홀로그램 합성 기술을 알아본다. 집적 영상 기술은 비간섭성(incoherent) 광학 기반 기술로서 기존의 복잡한 홀로그램 촬영 방법을 간단화 시킬 수 있는 방법으로 최근 주목을 받고 있다. 본 고에서는 집적 영상 기술과 홀로그래피의 간단한 원리, 집적 영상 기술을 이용한 비간섭성 홀로그램 촬영 기술들을 알아본다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.575-578
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2001
사진으로부터 실물과 같은 3차원 모델을 추출하고 텍스처를 추출하는 영상 기반 모델링 및 렌더링에 대한 많은 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 다중 입력 영상으로부터 다면체 프리미티브를 이용하여 3차원 모델을 생성하고 각 모델 면의 텍스처를 입력 영상으로부터 획득하는 영상 기반 모델러를 설계 및 구현하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.298-301
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2003
문자 인식 및 영상 인식 분야의 대부분의 연구들은 이진영상을 바탕으로 이루어진다. 영상인식에 있어서 이진화는 매우 중요한 전처리 과정이다. 현재 다양한 이진화 알고리즘들이 개발되었고, 아직도 이진화에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 센트럴 모멘트를 이용한 이진화로 얼굴 영상에서 특징을 추출하는데 있어서 보다 정확하고 깨끗한 이진영상을 얻는 방법을 연구하였다.
의료영상기기의 발달로 인체 내부의 장기들에 대한 촬영이 가능해지면서 의료영상을 이용하여 인체 해부학적 구조 및 장기 기능을 시각화 및 분석하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 의료영상 가시화 기술은 영상처리 및 컴퓨터 비젼, 컴퓨터 그래픽스, 가상 및 증강현실 등의 다양한 분야의 기술과 연계되어 컴퓨터 의료진단 및 치료계획, 가상 수술 시뮬레이션, 원격 수술로 봇과 같은 첨단 의료 시스템의 개발에 박차를 가하고 있다. (중략)
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.460-463
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2003
본 논문은 프리미티브 모델을 바탕으로 윤곽선 추출하여 효율적으로 홀 채워서 결과 영상의 질과 속도를 향상시키는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 입력 영상에서 뷰의 위치와 방향이 바뀌어 홀이 발생하면 그 홀을 동일 프리미티브의 윤곽선을 이용하여 프리미티브 내의 영상 정보만을 이용하므로 이질감이 작고 홀 주위의 모든 점들의 영상 정보를 이용하여 결과 영상의 질을 향상 시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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