• 제목/요약/키워드: 윤곽선도

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언샤프 마스킹과 감마 변환을 이용한 패치 기반의 다중 노출 영상 융합 (Patch based Multi-Exposure Image Fusion using Unsharp Masking and Gamma Transformation)

  • 김지환;최현호;정제창
    • 방송공학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.702-712
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    • 2017
  • 본 논문에서는 신호 구조에 가중치 맵으로써 Laplacian을 이용한 언샤프 마스킹과 평균 밝기에 가중치 맵으로써 영상의 평균 밝기를 이용한 감마 변환 알고리듬을 제안하고자 한다. 패치를 기반으로 한 기존의 가중치 맵은 신호 구조 및 평균 밝기 영역에서 영상 내 밝기 값이 한쪽으로 치우쳐 세부 정보가 손실되는 단점이 있다. 본 논문에서는 패치 단위의 언샤프 마스킹을 이용하여 세부정보를 향상시켰고, 전역적 및 지역적 영상의 평균 밝기 값을 이용하여 감마 변환된 값을 선형 결합한 기법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 영상 내 윤곽선과 같은 세부 정보를 보존시키고 빛의 밝기 조절을 통해 주관적 화질을 향상시켰다. 실험 결과를 통해 기존 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬이 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

향상된 불변모멘트를 이용한 동영상 이미지의 특징정보 분석에 관한 연구 (A Study on Feature Information Parsing of Video Image Using Improved Moment Invariant)

  • 이창수;전문석
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.450-460
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    • 2005
  • 컴퓨터 및 통신기술의 급속한 발전으로 인해 동영상 정보는 인터넷 및 사회전반의 다양한 분야에서 활용되고, 그 수가 기하급수적으로 증가되고 있다. 동영상 정보 분석 시스템은 기본적으로 텍스트를 기반으로하기 때문에, 동영상 정보가 가지는 애매성을 표현하기 곤란하며, 주석 작성에 따르는 과다한 작업부담 및 객관성 결여 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량의 동영상 정보를 효율적으로 분석 하기 위해 있는 동영상 이미지의 분할영역에서 색상정보와 모양정보를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 분할영역은 영역성장과 결합 방법을 사용한다. 색상정보를 추출하기 위해서는 기존의 RGB 방식에서 HSI방식으로 색상변환 하여 대표색상과 매칭되는 특징 정보를 사용한다. 그리고 모양정보는 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다.

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다양한 에지를 이용한 모션영역 기반 회화적 애니메이션 (Motion Areas based Painterly Animation using Various Edges)

  • 박영섭;윤경현
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.1-10
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    • 2008
  • 본 논문에서는 동영상을 입력하여 손으로 그린 듯 한 회화적 애니메이션을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 회화적 애니메이션에서 가장 중요한 요소 중 하나는 프레임 간 브러시 스트로크의 시간적 일관성을 유지하는 것이다. 이것은 프레임 간 브러시 스트로크들의 부드러운 움직임을 보장해주는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 브러시 스트로크의 부드러운 움직임을 위해서 모션 영역들을 이용한다. 모션 영역은 프레임 간 객체들이 움직이는 영역을 의미하며 두 가지 타입으로 구성되어져 있다. 강한 모션 영역은 연속되는 두 장의 프레임 간 평가된 모션 벡터에 의해서 리얼 에지 및 히든 에지가 움직이는 영역을 말한다. 리얼 에지는 객체들의 윤곽선을 의미하며 히든 에지는 그라데이션 현상이 나타나는 영역에서 명암의 결의 방향을 표현하기 위한 경계를 의미한다. 약한 모션 영역은 모션이 발생한 전체 영역 중 강한 모션 영역을 뺀 영역을 말한다. 회화적 애니메이션에서 시간적 일관성은 이러한 모션 영역들을 이용하여 캔버스 위에 브러시들을 덧칠함으로써 유지될 수 있다.

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스네이크모델을 기반으로 한 경동맥 이미지분할 (Automatic Carotid Artery Image Segmentation using Snake Based Model)

  • 아스마툴라 초드리;메디하산;아시훌라 칸;최승호;김진영
    • 한국항행학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.115-122
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    • 2013
  • 최근 의료영상을 이용한 질병 진단법에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 관절경화증은 경동맥의 동맥을 좁게 하여 뇌로 들어가는 혈류의 일부 또는 전체를 차단하는 원인이 된다. 뇌로 흘러가는 혈류가 차단되는 경우 심각한 뇌졸중을 야기하기도 한다. 만일 초기에 경동맥 플라크를 발견하고 이를 치료하면 심각한 뇌졸중을 예방할 수 있다. 본 논문에서는 경동맥의 동맥 초음파 영상에서 경동맥 플라크를 쉽게 발견하기 위한 능동적 윤곽선 추출기법에 기반을 둔 자동 분할기법을 제안한다. 실험에서 사용되는 초음파 영상은 자동 분할기법을 적용하기 전에 적절히 정렬되어있다고 가정한다. 경동맥의 동맥 초음파 영상에 대하여 스네이크 모델을 이용하여 자동분할 방법과 수동분할 방법을 질적 비교한 결과 제안된 방법이 성공적으로 적용되었음을 보여준다. 실험결과 제안된 방법은 방사선사들이 플라크를 쉽게 찾는데 도움을 줄 수 있는 자동화 방법이 될 것으로 예상된다.

영상표현을 위한 비전 중심점 이동에 따른 영역기반 형태 기술자 (Region-based Shape Descriptor with Moving a Vision Center for Image Representation)

  • 김선종;김영인
    • 지능정보연구
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    • 제12권1호
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    • pp.95-105
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    • 2006
  • 본 논문에서는 영상을 비전 중심점 이동에 따라 정밀하게 표현할 수 있는 형태 기술자를 제안하고, 이를 이용하여 영상이 표현되는 방법을 조사하였다. 제안된 기술자는 영역의 중심점에 모든 영역의 크기가 집중되어 있도록 표현하는 방법이며, 이 비전의 중심점을 다른 관심영역으로 이동시킴으로써 좀 더 정밀한 영상표현도 가능하게 되었다. 이는 또한 영역의 크기 정보를 포함하고 있어서 더욱 효과적이다. 영상의 윤곽선이 제안된 기술자에 의해 정밀하게 표현될수록 영상 내용 검색 등에는 더욱 효과적으로 이용될 수 있다. 제안된 형태 기술자는 정규화가 가능하여 크기, 위치, 회전에 무관하게 표현될 수 있으며, 일정한 영상 패턴으로 구성된 데이터베이스 시스템을 만들 수 있다. 제안된 형태 기술자를 이용하여 실루엣 영상 검색에 적용하여 실험하였으며, 실험 결과, 영상 표현에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.

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적응적 이진화 기법과 Bresenham's algorithm을 이용한 안경 렌즈 제품의 자동 흠집 검출 (Automatic Defect Inspection with Adaptive Binarization and Bresenham's Algorithm for Spectacle Lens Products)

  • 김광백;송두헌
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권7호
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    • pp.1429-1434
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    • 2017
  • 기존의 안경 렌즈 흠집 검출 방법은 영상내의 미세 잡음이 제거되지 않아 렌즈 영역이 정확히 추출되지 않는 경우가 발생하여 흠집 영역을 검출할 수 없다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 적응적 이진화 기법과 Bresenham algorithm을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 이진화 기법을 적용한 후에 Bresenham algorithm을 적용하여 렌즈의 윤곽선을 검출하고 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암 대비를 높인다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역에서 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙에 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 12개의 시력 보정용 렌즈 영상 중에서 10개에서 결함을 성공적으로 추출하였다.

색상과 모양 정보를 이용한 2단계 영상 검색 기법 (The 2-Phase Image Retrieval Technique using The Color and Shape Information)

  • 김봉기;오해석
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제1권2호
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    • pp.173-182
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    • 1998
  • 최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색올 위한 영상 특정 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 2 단계 영상 검색 시스템을 제안하였다 1 단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성올 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 개략 분류한다. 2 단계에서는 1 단계에서 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 퉁이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으 로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다

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대각선 방향 픽셀에 기반한 이방성 확산을 이용한 영상 분할 (Image Segmentation Using Anisotropic Diffusion Based on Diagonal Pixels)

  • 김희숙;윤효순;;유재명;이귀상
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.21-29
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    • 2007
  • 이방성 확산은 영상 분할 분야에서 광범위하게 사용되는 방식이다. 기존의 전통적인 이방성 확산 [1]-[6]에서는 이미지의 대각선 방향을 고려하지 않고 4 방향(동, 서, 남, 북)을 주로 이용하였다. 전통적인 이방성 확산(Diffusion)을 이용한 영상 분할은 확산이 반복될수록 윤곽선 정보를 적절히 유지 못하거나 잡음을 제거하지 못함으로써 웨터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하는 경우 과다 분할을 피할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 전통적인 이방성 확산의 이러한 단점을 보완하기 위하여 대각선 방향에 기반한 새로운 이방성 확산을 제안하고, 워터쉐드를 이용한 영상 분할 방법을 적용하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 대각선 방향을 포함한 이방성 확산을 적용할 경우 기존의 방법과 비교하여 약 2배의 속도 향상을 가져왔으며, Circle 이미지의 경우 약 $0.45{\sim}2.33(dB)$정도 성능 향상된 화질을 보였다. 또한 기존의 방법보다 과다 분할이 줄어들고 영상이 매우 효과적으로 분할됨을 확인하였다.

개선된 검출 마스크를 이용한 에지추출 방법들에 관한 연구 (The Study of Edge Extract Methods Using Improved Detect Mask)

  • 신충호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.191-199
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    • 2009
  • 본 논문에서 에지를 검출하기 위해 개선된 에지 검출 방법들이 제안되었으며, 정확하고 빠른 검출을 위해서 임계값을 사용한 이진화 영상들이 실험에 사용되었다. 각 방법들의 실험적인 분석을 위해서 기존방법들과 개선된 방법들을 비교 분석하였다. 여기에서 기존방법들은 소벨, 로버트, 프리위트방법들이다. 그리고 개선된 방법들은 기존 방법들의 마스크 변위를 적용하였다. 개선된 방법들의 장점은 에지들의 침식이 많이 발생하지 않았고, 명확하게 에지를 검출할 수 있었다. 특히, 실험적인 분석을 위해서 의료영상에 그레이 영상을 사용하였고, 명확한 에지를 검출하기 위해서 결과영상에 대해서 임계값을 적용하였다. 각 방법들의 정량화 된 분석을 위해서 의료영상에 대해서 히스토그램을 적용하였다. 결론적으로, 기존 방법들과 개선된 방법들을 다수의 의료영상들의 분석적인 그래프에 적용시켜서 개선된 방법들의 장점을 증명하였다.

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하위 레벨 보간을 이용한 손실 정보 추정과 영상 해상도 향상 기법 (Loss Information Estimation and Image Resolution Enhancement Technique using Low)

  • 김원희;김종남
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권11호
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    • pp.18-26
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    • 2009
  • 영상 해상도 향상 알고리즘은 영상 확대 및 영상 복원을 위한 기반 기술로 사용되며, 해상도 향상 과정에서 문제점은 흐려짐 현상이나 블록 현상으로 인한 화질 열화의 발생이다. 본 논문에서는 하위 레벨 보간을 이용한 손실 정보 추정과 영상 해상도 향상 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 획득한 저해상도 영상의 다운샘플링-보간 과정을 이용해서 손실 정보를 계산하고, 손실 정보의 보간을 통해서 손실 정보를 추정하며, 가중치 계수와 결합한 추정 손실 정보를 고해상도로 보간 된 영상에 적용한다. 동일한 영상을 이용한 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들보다 PSNR에서 평균 2.3dB 이상 향상된 것을 검증하였고, 윤곽선 및 문자의 인식 정도에 대한 주관적인 화질 비교 결과도 개선되었음을 확인하였다. 제안한 방법은 영상 개선을 필요로 하는 다양한 비디오 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.