• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.160-170
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• 2010

본 논문은 Haar 웨이브릿변환과 평균 박스필터에 기반을 둔 Haar 웨이브릿 특징 검출자를 제안한다. 원 영상을 Haar 웨이브릿 변환을 통해 분해하여 영상의 분산정보를 얻고 영상 식별을 위한 특징정보를 추출한다. 영역을 나타내는 주위영역들 중에 분산이 가장 큰 영역의 관심점을 검출하기 위하여 국부 분산정보를 비교하는 평균 박스필터를 적용하고 빠른 계산을 위한 적분영상 기법을 사용한다. Haar 웨이브릿 변환과 평균 박스필터를 이용하여 제안한 검출자는 밝기 변화, 스케일 변화, 영상의 회전에 민감하지 않는 특성을 제공할 수 있다. 실험결과는 제안한 방법이 적은 관심점을 사용하는 경우에도 기존의 DoG 검출자와 Harris corner 검출자에 비해 더 높은 repeatability와 효율성 그리고 매칭정확성을 달성할 수 있음을 보여준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.393-398
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• 2010

핸드폰, MP3 플레이어 등 간단한 방법으로 디지털 정지영상을 획득할 수 있는 복합형 소형기기는 이미 대중화되었으며, 보안 및 기록용 기기에도 정지영상의 응용은 보편화되어 가고 있다. 정지영상은 개인 소장용 저장소 또는 다양한 웹서비스가 제공하는 대용량 저장소를 통해 관리 또는 공유가 되고 있으며, 그 용량은 급격하게 늘어가고 있다. 각각의 이미지는 주로 사용자가 파일이름 또는 식별자를 임의로 부여 하거나, 정지영상을 생성하는 기기가 제공하는 특정 명명체계에 따라 자동적으로 부여하는 식별자를 가지게 된다. 이러한 식별자는 데이터베이스에서 특정 정지영상을 식별할 수 있는 보편적 방법으로 사용하고 있다. 하지만, 임의적 방법 또는 자동적 방법으로 부여되는 값들은 변경 또는 소실될 가능성이 있어, 정지영상 검색과 관리에 차질을 가져올 뿐 아니라 동일 정지영상 검색을 위해서는 비용이 높은 방법을 사용하여야 한다. 본 논문에서는 정지영상 자체 속성에서 변하지 않는 값을 추출하여 이를 정지 영상 데이터베이스의 식별자로 활용할 수 있는 방법을 제안 한다.