• 제목/요약/키워드: 영상분리기법

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독립성분 분석과 E-M을 이용한 혼합영상의 분리 기법 (An Image Separation Scheme using Independent Component Analysis and Expectation-Maximization)

  • 오범진;김성수;유정웅
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제30권1호
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    • pp.24-29
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    • 2003
  • 이 논문에서는, 독립성분해석기법과 EM기법을 이용한 새로운 혼합영상분리 방법을 제안한다. 독립성분해석기법은 통계적으로 독립된 랜덤변수들의 선형조합으로 측정대상 랜덤신호를 표기하는 여러 통계신호처리 기법 중의 하나로, 정보의 분리, 특징 추출 통의 응용분야에 적용되고 있다. 기술적으로는, 독립성분기법은 주성분 분리기법의 확장이라 볼 수 있고, 근래에 혼합정보의 분리에 관련하여 많이 연구되고 있다. 현재까지의 연구 결과로는 혼합영상의 분리에 있어 독립성분해석기법만으로는 혼합영상분리의 해를 얻지 못하고 있다. 이러한 독립성분해석기법의 약점을 보완하는 방범으로, 최근에 이노베이션 프로세서를 전처리로 하는 독립성분해석기법을 혼합한 시스템을 이용한 혼합영상 분리가 시도되었다. 이노베이션 프로세서를 전처리로 첨가한 혼합영상분리의 과정도 독립성분해석기법만을 사용한 경우보다는 향상된 혼합영상분리를 하지만, 분류된 영상들이 원래의 혼합 전의 영상과 많이 다른 결과를 내고 있다. 기존의 방법들인 독립성분해석기법이나 이노베이션이 전처리로 적용된 경우에도 혼합이전의 영상간의 상관관계가 클 경우, 혼합영상의 분류가 잔 이루어지지 않는다. 본 논문에서는 이 약점을 보완하기 위하여. EM이론을 기존의 시스템에 전처리로 첨가하여 혼합 영상의 분리를 향상시키고자 하였다. 실험 결과에서는 최근에 연구된 이노베이션의 방법보다 EM을 적용시킨 경우가 향상된 혼합영상의 분리의 결과를 보여 주고 있다.

배경 영상을 이용한 교차로 영상에서 독립 차량 분리 기법 (Isolated Vehicle Segmentation using Background Image in Intersection Traffic Scene)

  • 이대호;박세제;박영태
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.376-378
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    • 2001
  • 영상 정보에 기반한 지능형 교통 정보 시스템(ITS)의 응용 분야에서, 차량의 그림자 제거와 겹침 차량을 분리하기 위하여 3차원 물체의 특징을 이용하며 차량 형상을 분리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량을 분리하기 위하여 연속 프레임에서 배경을 수정하고, 배경 영상과 현재 입력 영상의 차이를 이용한다. 또한 그림자를 제거하고 겹침 차량을 분리하기 위하여, 1) 3차원 증거를 차량 증거 영역에서 검출하여 군집화하고, 2) 독립 차량의 중심 위치를 판단하고, 3) 다시 임계치에 의해 차량의 형상을 분리한다. 단순 임계치에 의해 차량을 분리하는 기법은 기상조건 등에 민감하기 때문에 여러 조건에 따라 다른 알고리즘을 적용해야 하지만 제안하는 기법은 동일한 알고리즘으로 여러 기상조건에 적응이 가능하다.

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배경제거기반 Color Segmentation을 이용한 영상검색기법 (Image Retrieval with Background elimination based Color Segmentation)

  • 박세제;박영태
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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    • pp.1795-1798
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    • 2003
  • 내용을 기반으로 하는 영상검색에 있어 색상과 물체의 특징은 중요한 요소로서, 지금까지의 검색 기법들은 이들을 중심으로 연구가 진행되어 왔으며, 이들을 추출하기 위해서는 color 영상에서의 배경과 물체의 분리는 선행되어야 할 중요한 과제이다. color 영상에서 물체를 분리 하고자 하는 여러 가지 시도가 있었으나, 대부분 clustering 에 준하고 있으며, 처리시간이나 결과에 있어서 그다지 좋은 효과를 내지 못하는 것도 사실이다. 따라서, 영상검색을 위한 물체의 분리 기법으로서는 적합하지 않다. 본 논문에서는 물체가 영상의 중심에 주로 위치한다는 점에 착안한 방법을 응용하여 영상의 외곽에 존재하는 색상뿐만 아니라 명암까지 분석하여, 배경을 구성하는 화소들의 색상 및 명암과 동일하지 않은 색상들로 이루어진 부분을 물체로 판단, 추출하는 기법에 대해 설명하고, edge를 추출해낸 영상의 정보와 합성하여 최적의 물체를 찾아 검색을 하는 기법에 대하여 기술하였다.

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깊이 정보에 따라 여러 객체로 분리한 영상 단위의 히스토그램 매칭에 기반한 다시점 비디오의 조명 불일치 보상 기법 (Histogram matching by the classified image according to its depth information for Illumination mismatch compensation in multi-view video)

  • 이동석;서영호;김동욱;유지상
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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    • pp.80-82
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    • 2010
  • 본 논문에서는 깊이 정보를 이용하여 영상을 색상 분포가 각각 다른 객체 영상으로 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭 기법을 적용하는 조명 보상 기법을 제안한다. 서로 위치가 다른 다시점 카메라의 경우, 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 인접 시점 영상 간 조명 불일치 현상이 발생한다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 제안되었다. 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어 조명 불일치와 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 하지만 일반적인 영상은 색상 분포와 깊이 정보가 상호 독립적인 객체들로 구성되어 있다. 또한 다시점 비디오는 시점에 따라 획득된 영상 간에 동일 객체의 위치와 깊이가 서로 달라 정해진 참조 시점의 히스토그램으로 매칭하는 기존의 방법은 적합하지 않다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이 정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체 영상별로 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상 기법이 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.

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PET/CT 영상을 이용한 영역 분리 및 영상 퓨전 (Segmentation and Image Fusion using PET/CT Images)

  • 서안나;김지인
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.26-33
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    • 2005
  • 의료기기들 중 기능 영상을 보기 위해 이용되는 PET 장치에서 획득된 결과 영상은 선명하지 않기 때문에, 해부학적 구조와 기능 영상을 동시에 보기 위해서는 선명한 영상을 제공하는 CT 와 PET 장치와 하나로 통합하여 영상을 획득하게 되었다. 그래서 한번의 촬영으로 PET/CT 영상을 얻을 수 있게 된 것이다. 서로 다른 특성을 갖는 이미지를 융합하게 되면 보다 정확한 진단을 내리는데 많은 도움을 준다. 본 논문은 CT 영상에서 폐 영역을 반 자동(Semi-Auto)으로 분리한 후 PET 영상에 자동으로 융합하는 방법을 제안한다. 반 자동 폐 영역 분할을 위해 1 차원 신호 처리 기법과 Seeded Region Growing 기법을 사용한다. 수행된 폐 분리 결과는 몸의 해부학적 구조를 보기 위해 사용되는 CT 영상에서 추출한 폐 영역을 기능을 보기 위한 PET 영상에 퓨전 함으로서 진단 전문가가 보다 정확한 진단을 하는데 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기능을 쉽게 구현하고 사용할 수 있도록 시각 프로그래밍 기법을 접목하였다.

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웨이블릿 변환 기반의 초고해상도 기법 (Wavelet based Super-Resolution method)

  • 현지호;임종명;유지상
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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    • pp.524-527
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    • 2011
  • 본 논문에서는 웨이블릿 기저를 적용하여 영상을 주파수 대역이 각각 다른 영상으로 분리하고 이들과 원본 영상을 조합 후 웨이블릿 역변환을 적용하여 고해상도의 영상을 획득하는 초고해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상을 이용한 초고해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 기반의 여러 다양한 방법이 제시되었으나 연산 복잡도 증가로 인해 처리시간 증가 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 기저 함수를 이용한 다양한 초고해상도 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 웨이블릿 기저 함수를 이용하여 주파수 대역 별로 영상을 먼저 생성하고, 원본 영상과 주파수 대역 별로 분리된 영상을 조합한 후 웨이블릿 역변환을 적용하여 해상도를 증가시키는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 웨이블릿 기반의 초고해상도 기법이 기존의 해상도 향상을 위한 다양한 보간법에 비해 향상된 효율을 보이는 것을 확인하였다.

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2차원 참조 기법을 이용한 3D 컬러 집적 영상의 압축 (Compression of 3D color integral images using 2D referencing technique)

  • 김종호;유훈
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제13권12호
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    • pp.2693-2700
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    • 2009
  • 본 논문에서는 렌즈 배열에 의한 대용량의 3차원 집적 영상을 활용하기 위한 효율적인 압축 방법을 제안한다. 기존의 정지영상 압축 기법은 각 요소 영상간의 상관도를 적절하게 제거하지 못하여 압축 효율 및 화질 측면에서 낮은 성능을 보인다. 또한, 각 요소 영상을 1차원 스캔방법에 의해 분리하여 동영상 압축기법을 이용할 경우 요소 영상간 상관도를 효과적으로 제거하는 데 한계가 있다. 제안하는 방식에서는 2차원 참조기법에 의해 각 요소 영상을 분리하고, 이를 H.264/AVC의 다중 프레임 참조 기법을 이용하여 효과적으로 압축한다. 제안하는 2차원 참조 기법은 요소 영상의 수직, 수평 및 대각 방향의 상관도에 따라 최적의 참조 영상을 선택할 수 있어 가장 좋은 압축성능을 나타낸다. 실험 결과는 정지 영상 압축 방법에 비해 요소 영상을 분리하는 방법이 압축 성능을 향상시킴을 보이고, 제안하는 2차원 참조 기법이 1차원 스캔 방식에 비해 주관적 화질 및 객관적 성능에 있어 뛰어남을 보인다.

적응적 학습파라미터를 이용한 독립성분분석의 성능개선 (Performance Improvement of Independent Component Analysis by Adaptive Learning Parameters)

  • 조용현;민성재
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.210-213
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    • 2003
  • 본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습파라미터를 이용한 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 고정점 알고리즘의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신 상태에 따라 학습율과 모멘트가 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다. 제안된 기법을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

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클러스터링 알고리듬을 이용한 영상 대비 향상 기법 (A Image Contrast Enhancement Technique Using Clustering Algorithm)

  • 김남진;김용수
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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    • pp.188-191
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    • 2004
  • 야간에 비디오카메라로 촬영시 열악한 주위 환경과 영상 전송에 기인하여 다양한 잡음에 의하여 왜곡되거나 흐린 저대비(low contrast)영상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. 동영상 압축표준인 MPEG-2는 인간의 시각 특성상 색차(chrominance)신호보다 밝기(luminance)신호에 더 민감하기 때문에 밝기신호와 색차 신호를 분리하여 압축한다. 밝기신호만을 추출한 후 K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용하는데, 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였고 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하여 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다 븐 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.

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웨이브렛 변환을 이용한 영상개선긱법 (Image enhancement technique using wavelet transform)

  • 박국남
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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    • pp.181-184
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    • 1998
  • 웨이브렛 변환은 신호나 영상을 분석하기 위한 다해상도 분해기법으로 사용되어 왔다. 웨이브렛 변환영역에서 신호는 스케일과 위치상의 크기로 표현된다. 이 변환영역에서는 신호나 영상의 주파수 성분들이 각각의 스케일에 따라서 분리되어 나타난다. 또한 각 변환영역은 신호나 영상의 공간적인 특성을 상당부분 포함하고 있다. 이러한 웨이브렛 변환의 특성은 푸리에 변화에 기초한 방법과는 달리, 에지와 잡음성분을 효과적으로 분리할 수 있는 정보를 우리에게 제공해 준다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환영역의 각 스케일 특성과 공간적인 특성을 이용하여 영상의 잡음성분을 제거하였다. 잡음제거 기법의 성능평가를 위해 Wiener 필터링 방법과 비교하였다.

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