Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05b
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pp.875-878
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2003
본 연구에서는 할선법과 모멘트의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 이용하여 흔합영상을 분리하는 기법을 제안하였다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $512{\times}512$의 픽셀을 가지는 8개의 영상을 대상으로 임의의 흔합행렬에 따라 발생되는 흔합영상의 분리에 적용한 결과, 할선법에 기초한 고정점 알고리즘보다 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.11a
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pp.97-98
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2018
최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상 분류 및 영상 내 객체 검출뿐만 아니라 CNN 기반의 segmentation 기술도 개발되어 다른 요소까지 포함한 직사각형 영역의 검출 영역이 아닌 경계까지 고려한 분리가 가능하게 되었다. 더불어 사람 영역을 신체부위나 의류 부분과 같은 세부 영역으로 나누어 분리하는 human parsing 기술까지 연구되고 있다. Human parsing은 의류스타일 분석 및 검색, 사람의 행동 인식 및 추적과 같은 분야에도 응용될 수 있다. 본 논문에서는 Spatial pyramid pooling layer를 이용하여 영상 전체에 대한 공간적 분포 및 특성 정보를 고려한 human parsing 기법을 제안한다. Look into person(LIP) dataset을 이용하여 기존의 다른 segmentation 및 human parsing 기법과 제안하는 기법을 비교하여 제안하는 기법의 human parsing 결과가 보다 정교한 분리가 가능한 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.216-218
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2010
본 논문에서는 기존의 퍼지 필터링 알고리즘의 문제점을 개선한 퍼지 필터링 기법을 제안한다. 제안된 퍼지 필터링 알고리즘은 컬러 영상에서 R, G, B 채널을 각각 분리한다. 분리된 각 채널에서 마스크 정보를 추출하여 채널에 대한 평균값과 중간값의 명암도를 제안된 퍼지 기법의 소속 함수에 적용하여 소속도를 구한 뒤, 추론 규칙에 적용한다. 그리고 R, G, B 각각의 소속도 값을 이용하여 잡음 가능성 여부를 판별한다. 제안된 퍼지 기법에서 소속 함수 구간은 세 개 구간으로 설정하였다. 잡음이라고 판단되는 경우에는 그 잡음 정도에 따라 중간값이나 평균값을 해당 픽셀 값으로 설정하여 잡음을 제거한다. 제안된 기법을 컬러 영상에 적용한 결과, 제안된 기법이 기존의 퍼지 필터링 기법보다 잡음 제거에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.138-142
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1998
자동차 번호판 인식시스템은 영상획득, 번호판 추출, 전처리(이치화), 문자영역분할, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성되어 있다. 따라서 자동차 번호판 인식시스템의 최종 인식률은 각 단계의 성능에 따라 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 컴퓨터 비젼의 한 분야인 영상처리 기법을 이용한 이치화된 자동차 번호판의 문자영역 추출에 관한 연구로서 문자 인식단계에서 높은 인식률을 확보하기 위해서 가장 중요한 입력 데이터의 상태를 보다 깨끗하게 정확하게 분리하는데 변형된 Run Length Coding 기법을 이용하여 효과적이고 빠른 문자 영역 분리 방법을 제안함으로서 처리속도의 향상은 물론 잡영에도 강한 문자 영역 분리 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 광학센서와 적외선 센서를 사용하는 Multi-sensor 시스템에서 영상 정보를 통한 물체의 추적 및 인식에 필요한 영상을 분리하는데 필요한 전처리와 object 기반의 추적 방법을 제안하였다. 일반적인 추적 알고리즘의 목표는 consistency를 유지하는데 있다. 그러나 인식에 필요한 영상을 분리하기 위해서는 물체의 범위를 정확히 판단 할 수 있는 능력이 중요하다. 이를 위해 CCD와 IR영상에 동시에 적용 가능한 전처리 기법과 object 기반의 two-step 추적 알고리즘을 통해 consistency외에도, 물체의 범위를 estimation하여 인식에 필요한 범위를 분리해 낸다. 본 논문에서는 ITS 의 ETCS application을 위해 이종 센서인 CCD와 IR의 야간 차량 영상정보를 이용하여 알고리즘을 test 하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.907-910
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2011
This paper proposes a character segmentation algorithm of steel plate images composed of adaptive binarization by the SCW (Sliding Concentric Windows) technique, the object labelling by CCA (Connected Component Analysis), and 2D projection method. The SCW technique carries out the grayscale-to-binary image conversion in consideration of local characteristics of images. The character decision algorithm followed by the labelling technique by CCA (Connected Component Analysis) determines the character area effectively reducing the noise effect. The 2D projection with horizontal and vertical directions produces a tight bounding box for a character based on the cross points. Experimental results indicate that the proposed algorithm segments the characters in steel plate images effectively. The proposed algorithm can be applied to the devices with limited resources due to its excellent performance and low complexity.
본 논문에서는 독립성분해석을 이용한 영상분리에 있어서의 잡음에 대한 강인성에 대한 주성분해석과 비교 연구를 함으로써, 독립성분해석(Independent Component Analysis, ICA)기법의 효율성을 고찰하고 분석하고자 한다. 원래의 인식 시스템 모델에 잡음을 주었을 때, ICA를 이용한 영상 분리의 잡음에 대한 강인성은 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)기법에서 보다 더 잡음에 강인한 성질을 내포하고 있는데, 이는 PCA 보다 ICA가 분리하려는 영상정보의 상호관계를 더 약화시키는 작용을 하기 때문이다. 이러한 특성은 모의실험을 통해 확인되었다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.7
no.1
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pp.81-88
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2002
This paper proposes an extraction method which extracts two different thematic maps, which have different line thickness from each other in a raster image that contains the two thematic maps. In the proposed method, the depth of each pixel is calculated according to the amount of pixels in its surrounding neighborhood, and then the thinning is performed. By using depth threshold, two thematic maps are first extracted from the thinning result. There are noise images and skeleton disconnection in the lines of each extracted thematic map. Each thematic map extraction is finally completed after removing the noise images and connecting the disconnected lines. Through the experiment, we showed that the proposed method could be used for the extraction of each thematic map of a raster image which included two thematic maps.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11b
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pp.623-626
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2003
본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 혼합한 조합형 독립성분분석에 의한 혼합영상의 분리를 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도와 우수한 분리성능을 가지며, 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성 및 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $512{\times}512$ 픽셀의 4개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 흔합영상의 분리에 적용한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.4
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pp.935-944
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2013
In this paper, a new illumination compensation algorithm by segmentation with depth information is proposed to improve the coding efficiency of multi-view images. In the proposed algorithm, a reference image is first segmented into several layers where each layer is composed of objects with a similar depth value. Then we separate objects from each other even in the same layer by labeling each separate region in the layered image. Then, the labeled reference depth image is converted to the position of the distortion image view by using 3D warping algorithm. Finally, we apply an illumination compensation algorithm to each of matched regions in the converted reference view and distorted view. The occlusion regions that occur by 3D warping are also compensated by a global compensation method. Through experimental results, we are able to confirm that the proposed algorithm has better performance to improve coding efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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