• 제목/요약/키워드: 영상 텍스처

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동영상 내용 분석을 위한 관심 객체 추출 (Segmentation of Objects of Interest for Video Content Analysis)

  • 박소정;김민환
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제10권8호
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    • pp.967-980
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    • 2007
  • 동영상에서의 관심 객체를 추출하는 것은 비디오 내용 분석과 비디오 검색 및 압축의 성능을 개선시키는데 큰 역할을 한다. 관심 객체는 단순히 사람 눈의 시선을 끄는 대상물이 아니라 내용전개의 중심이 되거나 제작자가 표현하려고 하는 핵심 객체를 의미한다. 이러한 관심 객체는 움직이는 객체뿐만 아니라 정지해 있는 객체도 될 수 있으나, 사람의 관심을 절차적으로 표현하는 것이 어렵기 때문에 관심 객체를 명확하게 정의하기가 곤란하다. 이에, 본 논문에서는 동영상 샷에서의 움직이는 객체의 위치, 크기, 움직임 패턴의 변화에 대한 조건을 정의하여 필터링에 의해 사람의 관심을 끄는 움직임 관심 객체를 추출하는 방법을 제시하고, 아울러 동영상 샷에서 정지되어 있는 객체에 대해서도 컬러/텍스처 특이성, 위치, 크기, 출현 빈도 등에 대한 조건을 정의하여 정지 관심 객체도 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 50개의 동영상 샷에 대하여 실험한 결과, 사람이 선정한 움직임 및 정지 관심 객체를 84% 정도 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

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TRUS 영상에서 질감 특징 예측과 경계 분포를 이용한 전립선 경계 분할 (Delineating the Prostate Boundary on TRUS Image Using Predicting the Texture Features and its Boundary Distribution)

  • 박순화;김호용;서영건
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.603-611
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    • 2016
  • 일반적으로 병원의 의사들은 눈으로 전립선 영상을 보고 수동으로 전립선과 배경의 경계를 구분하였다. 그러나 수동으로 자르는 과정은 너무 많은 시간을 소모하고 의사에 따라 다양한 경계가 추출되었다. 이런 문제를 줄이기 위해 자동 추출방식이 필요하게 되었지만, 전립선 경계의 정확한 추출은 작은 잡음이나 옅은 경계로 인하여 상당히 어려운 일이다. 지금까지 SVM, SIFT, 가버 텍스처 필터, 뱀형상 윤곽선 방법, 평균형상모델들과 같은 많은 연구가 진행되었다. 게다가, 2차원뿐만 3차원 영상, CT나 MRI 등에 관한 연구도 진행되었다. 하지만 아직까지 인간 전문가가 가진 경험을 뛰어 넘는 기술은 개발되지 않았으며, 많은 추가적인 연구를 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 전립선 영상의 경계의 평균적인 분포와 경계의 질감 특징을 예축하여 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 의사의 추출 방법과 유사한 경계를 얻을 수 있었다.

Modified Local Directional Pattern 영상을 이용한 얼굴인식 (Face Recognition using Modified Local Directional Pattern Image)

  • 김동주;이상헌;손명규
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권3호
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    • pp.205-208
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    • 2013
  • 일반적으로 이진패턴 변환은 조명 변화에 강인한 특성을 가지므로, 얼굴인식 및 표정인식 분야에 널리 사용되고 있다. 이에, 본 논문에서는 기존의 LDP(Local Directional Pattern)의 텍스처 성분을 개선한 MLDP(Modified LDP) 변환 영상에 2D-PCA(Two-Dimensional Principal Component Analysis) 알고리즘을 결합한 조명변화에 강인한 얼굴인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 LBP(Local Binary Pattern)나 LDP와 같은 이진패턴 변환들이 히스토그램 특징 추출을 위해 주로 사용되는 것과는 다르게, 본 논문에서 제안하는 방법은 MLDP 영상을 2D-PCA 특징추출을 위해 직접 사용한다는 특성을 갖는다. 제안 방법의 성능평가는 PCA(Principal Component Analysis), 2D-PCA 및 가버변환 영상과 LBP를 결합한 알고리즘을 사용하여, 다양한 조명변화 환경에서 구축된 Yale B 및 CMU-PIE 데이터베이스를 이용하여 수행되었다. 실험 결과, MLDP 영상과 2D-PCA를 사용한 제안 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.

위성 영상의 분류 기법을 활용한 겨울철 하천의 얼음 면적과 기온 변화 비교 연구 (A Study on Ice Area and Temperature Change in River on Winter Season Using Classification Method of Satellite Image)

  • 박성재;김봉찬;이창욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_1호
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    • pp.1599-1610
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    • 2021
  • 자연환경이나 지역생태계는 다양한 요인에 의하여 변화가 일어나지만 그 중에서도 수온의 변화는 하천생태계에서 주변환경에 영향을 미치는 큰 요인 중 하나이다. 하지만 현재까지 수온 변화에 관한 연구는 수온이 하천환경에 미치는 영향력에 비해 활발히 진행되지 못하였다. 이에 본 연구에서는 2015년부터 2021년까지 홍천강의 겨울철 얼음의 면적 변화를 통해 수온의 변화를 연구하고자 한다. 현장조사 결과를 참고하여 광학 위성영상을 분류하였으며, SAR 위성 영상은 GLCM 텍스처 분석법을 이용하여 입력 자료의 한계를 극복하고자 하였다. 사용된 모든 영상의 정확도 검증을 수행한 뒤, 산출된 월 평균 얼음 면적과 인접한 기상대의 기온자료와 비교를 하였다. 수온과 얼음의 면적이 상관관계가 있음을 알 수 있었으며 본 연구결과는 접근이 힘들거나 시스템이 갖춰지지 않은 소규모 하천의 환경변화 연구에 활용할 수 있을 것이다.

KLT 특징점에 기반한 비접촉 장문인식 (Contactless Palmprint Recognition Based on the KLT Feature Points)

  • 김민기
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제3권11호
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    • pp.495-502
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    • 2014
  • 비접촉 장문을 인식하기 위해서는 영상의 크기 및 회전 변형을 효과적으로 해결해야 한다. 본 연구에서는 손의 크기와 방향에 따라 관심영역(ROI)을 추출한 후 정규화하여 일차적으로 이러한 변형을 최소화하였다. 본 논문에서는 KLT(Kanade-Lukas-Tomasi) 특징점에 기반한 비접촉 장문인식 방법을 제안한다. 대응되는 KLT 특징점 주위의 국소영역에 대한 텍스처를 비교하여 대응되는 특징점을 검출한 후, 특징점 쌍의 변위 크기와 방향을 나타내는 변위벡터들 간의 유사도를 비교하여 장문을 인식한다. CASIA 공개 데이터베이스를 이용한 실험결과 제안된 방법이 비접촉 장문인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 다중 가버 필터를 이용하였을 때 99%를 상회하는 정인식률을 얻을 수 있었다.

색상 대비와 텍스처 정보를 이용한 효과적인 스테레오 영상 중요도 맵 추출 (Extraction of an Effective Saliency Map for Stereoscopic Images using Texture Information and Color Contrast)

  • 김성현;강행봉
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제18권9호
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    • pp.1008-1018
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    • 2015
  • In this paper, we propose a method that constructs a saliency map in which important regions are accurately specified and the colors of the regions are less influenced by the similar surrounding colors. Our method utilizes LBP(Local Binary Pattern) histogram information to compare and analyze texture information of surrounding regions in order to reduce the effect of color information. We extract the saliency of stereoscopic images by integrating a 2D saliency map with depth information of stereoscopic images. We then measure the distance between two different sizes of the LBP histograms that are generated from pixels. The distance we measure is texture difference between the surrounding regions. We then assign a saliency value according to the distance in LBP histogram. To evaluate our experimental results, we measure the F-measure compared to ground-truth by thresholding a saliency map at 0.8. The average F-Measure is 0.65 and our experimental results show improved performance in comparison with existing other saliency map extraction methods.

목 부분의 제거를 통한 얼굴 검출 향상 기법 (Improvement of Face Components Detection using Neck Removal)

  • 윤가림;윤요섭;김영봉
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.321-326
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    • 2004
  • 보통 사람의 정면과 측면 사진 등을 이용하여 3차원 얼굴 모델에 텍스처를 입히는 많은 연구들이 수행되어 오고 있다. 많은 좋은 결과들이 나타나고 있다. 정면 사진이나, 측면 사진에서 사람의 눈, 코 입 등의 위치를 정확히 추출하는 일은 이 작업에서 가장 중요한 요소라 할 것이다. 기존의 연구들은 눈의 위치 혹은 입이나 코의 위치를 대충 찾은 다음에 그 상관관계에 따라 얼굴의 각 요소를 추출해 내는 방법을 많이 쓰고 있다. 이 때 가장 문제가 되는 부분이 목 부분이 제대로 인식되어 얼굴 부분에서만 얼굴 요소를 찾으면 정확한 결과를 보이는데, 목 과 턱선의 구분의 불명확으로 나타난 경우에는 잘못된 결과를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 전체의 얼굴 영상에서 턱 아래 부분을 제거함으로써 얼굴 요소의 검출이 향상되도록 하는 알고리즘을 제시할 것이다. 턱 아래 부분의 완전한 제거를 위해 본 연구에서는 RGB값과 그 기울기를 이용하여 목 부분을 효율적으로 제거하는 방법을 제시할 것이다.

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화상 정보를 이용한 이동 로봇의 장애물 회피 알고리즘 (Obstacle Avoidance Algorithm of a Mobile Robot using Image Information)

  • 권오상;이응혁;한영환;홍승홍
    • 전기전자학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.139-149
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    • 1998
  • 이동로봇의 주행에 있어서 단일센서만으로는 문제점들이 있다. 이러한 문제에 대하여 본 논문에서는 초음파센서와 카메라의 장점을 취한 시스템을 제안한다. 또한 이동로봇의 주행동안에 장애물을 회피하기 위한 좌표추출 알고리즘을 제안한다. 이동로봇의 전반부에 카메라를 장착하였으며 제안된 알고리즘의 유용성을 검증하기 위한 실험을 하였다. 실험결과 초음파 센서만을 사용하는 경우보다 영상센서를 사용하는 경우에 에러율이 줄어 들었다. 또한 측정된 값들을 사용하여 장애물을 회피하기 위한 경로를 생성할 수 있다.

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다중 파라메터 MR 영상에서 텍스처 분석을 통한 자동 전립선암 검출 (Automated Prostate Cancer Detection on Multi-parametric MR imaging via Texture Analysis)

  • 김영지;정주립;홍헬렌;황성일
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.736-746
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    • 2016
  • In this paper, we propose an automatic prostate cancer detection method using position, signal intensity and texture feature based on SVM in multi-parametric MR images. First, to align the prostate on DWI and ADC map to T2wMR, the transformation parameters of DWI are estimated by normalized mutual information-based rigid registration. Then, to normalize the signal intensity range among inter-patient images, histogram stretching is performed. Second, to detect prostate cancer areas in T2wMR, SVM classification with position, signal intensity and texture features was performed on T2wMR, DWI and ADC map. Our feature classification using multi-parametric MR imaging can improve the prostate cancer detection rate on T2wMR.

변환영역에서의 퍼지추론을 적용한 워터마킹 (Incorporating Fuzzy Inference into Watermarking in the Transform Domain)

  • 김윤호
    • 한국항행학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.364-370
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    • 2006
  • 본 논문에서는 변환 영역기반의 워터마킹 기법의 개선을 위하여 퍼지추론 기법을 접목함으로써 워터마크가 삽입될 최적의 부 대역을 결정하는 방법을 제안하였다. DCT 변환 후, 각 부대역의 시각특성 요소인 텍스처 등급 및 대비도 함수의 최대 변화율을 구한 후, 최대변화율을 이용하여 퍼지추론을 위한 소속 함수를 생성하였다. 추론결과로 선택된 블록에 워터마크를 삽입한 후, 비가시성과 강인성을 평가 하였다. 외부공격으로는 JPEG 압축과 필터링, 절단 등을 고려하였고, 또한 AWGN 채널환경에서의 OFDM/QPSK 시스템을 이용하여 영상의 PSNR 및 상관관계를 구하여 제안한 워터마킹 알고리즘의 타당성 평가실험을 수행 하였다.

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