한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.161-164
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2001
본 논문에서는 배경과 색 정보를 이용하여 얼굴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 영상에서의 얼굴 추출에 관한 방법에는 칼라 영상을 가정한 방법, 농담 영상을 가정한 방법, 얼굴의 회전에 덜 민감한 방법, 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법 등이 연구되어 있다. 본 논문에서는 배경생성을 통해 물체를 구분하고 칼라 정보(HSI 칼라 모델)를 이용하여 얼굴을 추출한다. 배경생성은 각 픽셀 위치에서의 밝기 값을 장시간 평균하거나 혹은 장시간 누적된 밝기 값들 중 최빈 값을 사용하는데 이 방법은 영상 내 물체의 이동이 정체가 별로 없이 원활한 곳에서는 질 좋은 배경을 생성 할 수 있다. 하지 만 배경의 밝기 값을 누적하는 과정에서 물체의 정지상황이 장시간 반영될 경우 배경 영상의 질이 낮아지는 난점이 있다. 따라서, 배경생성 과정에 하이레벨 정보인 물체의 탐지 결과를 이용하여 움직임이 없는 부분에 대해서만 배경생성에 반영함으로써 좀 더 나은 배경을 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 배경을 이용해서 입력 영상과의 배경차이를 하게되면 영상 내에서 배경이 아닌 모든 물체를 추출할 수 있다. 물체를 추출 한 후 얼굴 색깔과 유사한 칼라 영역을 분리하고 추출된 물체의 윗 부분에 얼갈이 위치한다는 가정 하에 일괄을 추출한다.
본 논문에서는 다양한 영상에서 객체들의 정보 손실을 최소화한 상태에서 영상을 이진화하기 위해 ${\alpha}-cut$을 동적으로 설정하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 소속 함수에서 소속도를 구한 후, 영상을 이진화 하기 위해 최대 밝기 값에서 중간 밝기 값을 나눈 값을 ${\alpha}-cut$값으로 설정한 후에 구간 임계치를 이용하여 영상을 이진화 한다. 제안된 퍼지 이진화 방법의 효율성을 확인하기 위해 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 객체와 배경 사이의 명암도가 한쪽에 치우친 분포를 가진 영상과 넓게 분포된 영상에서 모두 객체들의 정보의 손실이 적은 상태에서 이진화되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 보정 영상을 프로젝터가 표현할 수 있는 범위로 콘트라스트(contrast)를 조절하여 주는 요소(scaling factor)를 적용하여 색 보정영상을 획득하는 방법을 제안한다. 이 조절 요소는 입력영상과 사용된 표면의 평균 밝기를 이용하여 계산하였다. 또한 사용된 프로젝터 및 카메라의 특성화 과정에서 오는 오차와 부정확성을 해결하기 위하여 프로젝터와 카메라 양단간의 관계를 적용한다. 실험 결과에서 제안한 색 보정 방법이 임의의 표면으로 입력된 다양한 영상에 대하여 밝기를 유지하면서 클리핑 결함은 감소되어 화질이 개선된 것을 확인하였다.
히스토그램 평활화는 영상의 밝기 값 분포가 한 곳에 밀집되어 있는 경우, 출력영상의 밝기 값 범위가 지나치게 확장되어 시각적으로 부자연스러운 결과를 초래하는 단점을 가지고 있다. 그런데 감마변환은 이런 부자연스러운 현상을 비선형적 변환을 통해 보정해주는 성질을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 감마변환의 이런 성질을 이용하여 영상의 화질을 개선하는 새로운 히스토그램 평활화 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저, 입력영상의 평균 밝기 값을 이용하여 적절한 감마변환 식을 도출하고, 입력영상의 CDF(Cumulative Distribution Function)를 도출된 감마변환 식과 선형 결합하여 새로운 CDF를 생성한 후, 새롭게 변형된 CDF를 사용하여 히스토그램 평활화를 수행한다. 실험결과 제안방법이 기존방법들에 비해 entropy, UIQ, SSIM 등과 같은 정량적 평가에서 좋은 성능을 보였고, 시각적 관점에서도 자연스럽게 화질을 개선하였다.
영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.
본 논문에서는 영역의 경계를 추출하기 위해 영상의 밝기 정보와 곡선전개 방식을 이용한 기하 활성 모델을 제안한다. 영역의 경계를 추출하는 문제를 추출한 영역의 평균 밝기 값과 전개중인 폐곡선 영역의 밝기 값의 차론 최소화시키는 것으로 설정한다. 최적의 해를 구하는 방법으로 레벨세트 이론을 적용한 곡선전개 방법을 이용한다. 이 방식은 일반적인 활성 모델에 비해 초기 곡선 설정에 제약이 없고 동시에 여러 영역의 경계 추출이 가능하다. 제안 모델은 에지 정보가 충분치 못한 영상의 경우에도 일반적인 에지 기반 방식에 비해 추출 결과가 양호하였다. 비등방성 확산 필터를 사용하여 영상을 전처리 함으로써 보다 나은 추출이 수행되었다. CT나 MRI 영상을 이용하여 모델의 성능을 확인하였다.
이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 화각이 170인 RGB 컬러 모델의 어안 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 동적으로 배경 영상을 갱신한다. 입력 영상의 평균 밝기를 구하고 평균 밝기가 급격하게 변화하지 않도록 영상 픽셀을 보정한 뒤, 입력 영상과 배경 영상과 차이가 큰 픽셀을 찾음으로써 움직이는 객체를 추출하였다. 그리고 연결되어 있는 전경 픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑하고 움직이는 객체 영역의 형태를 단순화하였다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도 정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단하도록 하였다. 본 논문에서는 실험자로 하여금 기절동작, 걷기 동작, 앉기 동작 등 여러 동작을 취하게 하고 기절 동작 인식을 실험하였다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.
본 연구는 간 초음파영상에서 통계적 속성 기반의 밝기 히스토그램에 기초한 픽셀 질감분석 파라미터(평균밝기, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)와 간과 콩팥실질의 밝기 차를 이용한 영상분석을 통해 미만성 간질환의 컴퓨터보조진단 적용 가능성을 알아보고자 하였다. 실험은 간 초음파영상(정상, 지방간, 간경화)에서 관심영역($50{\times}50$픽셀)을 설정하고 4가지의 픽셀 질감분석 파라미터와 간과 콩팥의 실질 밝기의 차를 이용하여 질환인식률을 평가하였다. 그 결과 평균밝기, 균일도, 엔트로피의 질환인식률은 100%, 왜곡도 96%로 높게 나타났으며, 간과 콩팥의 실질 밝기 차는 정상 $-1.129{\pm}12.410$, 지방간 $33.182{\pm}11.826$으로 뚜렷한 차이를 나타내었으나, 간경화의 경우 $-1.668{\pm}10.081$로 정상과는 다소 작은 차이를 나타내었다. 이러한 결과를 바탕으로 높은 질환인식률을 보인 픽셀 질감분석 파라미터와 실질 밝기 차를 이용한 컴퓨터보조진단은 미만성 간질환의 감별에 유용한 도구로써 임상적인 활용 가능성이 있으며, 판독 오류를 최소화하고 정확한 진단과 치료방향 제시에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 시간과 기후에 따라 변화하는 영상의 밝기와 색상 변화에도 강건한 연기검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 연기검출 알고리즘은 입력영상과 배경영상의 차영상을 이용하여 후보영역을 설정하고, 후보영역 차영상의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 시간과 기후에 대응하기 위하여 입력영상의 평균 밝기와 색상을 기준으로 후보영역 설정을 위한 임계값을 4 단계로 구분한다. 후보영역에 대한 차영상의 Gaussian 혼합모델의 밝기 평균값을 기준으로 클러스터를 정렬하고, 클러스터 간의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 제안하는 알고리즘을 미디어전용 DSP로 구현하고 야외에 설치된 카메라의 영상에 대하여 연기검출 실험을 통하여 효율적으로 연기를 검출할 수 있음 보인다.
다시점 동영상 부호화기는 서로 다른 카메라에 의해 영상을 획득하므로 카메라 내부 파라미터의 차이나 조명의 차이 및 변화 등에 의한 시점 간 명도 성분의 불균형을 가지고 있다. 이로 인해 잘못된 변이 추정이 이루어질 수 있으며, 따라서 전체적인 다시점 동영상 부호화의 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 레지듀얼이 가지고 있는 밝기 차 정보를 이용하여 시점 간의 불균형을 해소하는 가중치 예측 알고리듬을 제안한다. 주변의 인과적인 블록의 레지듀얼 정보를 이용하여 현재 블록과 참조 블록의 밝기 차를 예측하고, 이 값을 이용해 시점 간 불균형을 보정 한 후 변이 추정을 수행한다. 변이 보상 후 계산된 현재 블록의 레지듀얼 평균값을 앞에서 예측된 밝기 차의 값에 누적하여 다음 블록의 밝기 차 예측에 사용한다. 제안된 방법을 실험 영상에 적용한 결과 평균적으로 약 0.2dB의 이득을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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