본 논문에서는 스네이크 기반의 객체 윤곽선 검출 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 스네이크 에너지 함수의 제약으로 오목한 윤곽을 갖는 복잡한 모양의 객체에 대해서는 윤곽선 검출의 정확도가 떨어지고, 고정된 스네이크 포인트 수를 이용하기 때문에 효율적으로 객체 윤곽을 표현하는데 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스네이크 포인트의 추가 및 제거를 통해 객체의 윤곽을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 크게 두 단계로 구성된다. 먼저, 제안하는 스네이크 모델로 초기 관심객체의 윤곽을 검출하고, 두번째 단계로 부족한 포인트는 추가하고 잉여 포인트는 제거하여 객체의 윤곽선을 잘 검출할 수 있게 한다. 제안한 방법은 복잡한 윤곽을 갖는 객체에 대해 윤곽선 검출이 기존의 방법보다 좋은 결과를 보이는 것을 실험을 통해 확인하였다.
영상에 추출된 윤곽선(Edge)은 물체의 핵심적인 형태정보를 포함하고 있어서 영상인식과 분석의 근간이 되고 있다. 따라서 정확한 윤곽선 검출을 위한 많은 연구가 진행되고 있으며 그 응용분야도 다양하다. 그러나 정작 추출된 윤곽선 정보를 효율적으로 표현하고 활용하기 위한 표준화된 자료구조에 대한 연구는 많지 않아서 연구결과의 공유를 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 검출된 윤곽선을 효율적으로 표현, 관리, 검색, 조작하기 위한 자료클래스를 설계구현 함으로서 윤곽선검출 알고리즘의 표준화와 재사용을 촉진시키고 검출된 다양한 응용을 가능하게 한다.
본 논문에서는 NTGST (noise·tolerant generalized symmetry transform)와 snake를 이용하여 복잡배경으로부터 여러 물체의 윤곽선을 동시에 검출하는 방법을 제안하였다. 먼저 NTCST의 대칭도 맵(symmetry map)을 이용하여 복잡한 배경에 혼재하는 여러 물체들의 위치를 찾은 다음, 이들 각 물체에 snake의 초기 윤곽들을 자동 설정해 줌으로써 기존 snake 알고리즘의 초기 윤곽 설정의 어려움과 다중 물체 윤곽선 검출의 어려움을 동시에 해결하였다. 이때 NTGST의 대칭도 맵으로부터 설정된 snake의 초기 윤곽은 실제 물체의 윤곽선 가까이에 위치할 뿐만 아니라 물체의 형태를 잘 반영하므로 요철이 있는 물체의 윤곽선도 기존의 방법보다 적은 반복횟수로 정확하게 검출 할 수 있다. 다양한 합성 영상과 실영상에 적용한 결과 복잡배경으로부터도 다중 물체의 윤곽선을 효과적으로 추출함을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 조명 조건 및 배경 조건하에서도 정확하게 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 입력영상은 조명 조건과 배경 조건에 따라 색상 분포나 에지의 분포가 다르기 때문에 정확한 윤곽선 검출을 위해서는 입력 영상 마다 얼굴 윤곽선을 검출하기 위한 기준을 설정하여야 한다. 이를 위해 입력 영상의 히스토그램을 분석하여 얼굴 후보 영역을 추출하기 위한 임계값을 계산하고 이들의 임계값을 사용하여 얼굴 윤곽선 영역을 검출하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법 보다 뛰어난 성능으로 얼굴 윤곽선을 검출함을 보여 주었다.
활성 윤곽선 모델은 스네이크 모델이라고도 하며 영상에서 물체의 경계를 검출하기위한 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 윤곽선 문제와 효과적인 경계선 검출을 위해 다해상도 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 활성 윤곽선 모델을 제안한다. 입력영상의 해상도를 영상 피마리드 기법으로 저해상도로 축소시키고 초기 윤곽선을 설정한다. 설정된 윤곽선상의 연속된 두 좌표를 유전인자로 선택하고, 유전 연산자를 적용하여 물체의 경계를 찾아간다. 경계가 검출된 저해상도 영상을 단계적으로 확대하여, 보간될 영역의 국부적 활성 윤곽선 에너지를 계산하여 최소 에너지를 갖는 위치에 새로운 윤곽선 좌표를 삽입하여 경계를 형성한다. 제안된 방법은 초기 윤곽선의 위치에 상관없이 경계선을 검출했으며, 형태가 복잡한 물체의 경우에도 효과적으로 경계선을 검출하고 계산 복잡도를 감소시켰다.
기존의 윤곽선 검출윤곽선 검출방법과는 다른 본 논문에서는 효율적인 방법론을 이용해서 윤곽추출 및 잡음제거 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 전처리과정을 거친후 본 방법론을 적용함으로써 영상 윤곽추출률을 높이고자한다. 특히, 기존의 윤곽선 추출방법인 로버트와 라플라 시안방법을 사용한 후에 미디안 필터를 사용했으며, 제안한 방법은 기존의 윤곽선 추출 필터를 거친 후에 사용하였다. 구체적으로 서술하면 일정한 임계치를 초과하면 흰색으로 대치하고, 그렇치 않으면 검정색으로 대치한다. 기존의 잡음제거과정은 윤곽선 손실은 없었으나 잡음제거가 소량 이루어졌으며, 제안한 방법은 약간의 윤곽선 손실을 보였으나 완전하게 잡음을 제거시킬 수 있었다.
본 논문에서는 자체 제작한 호흡연동장치를 이용하여 폐실질의 EBT 단면 영상을 획득하였으며 EBT 단면 영상에서 폐실질의 윤곽선을 검출하기 위하여 수작업에 의한 대략적인 윤곽선 묘사 후 자동적으로 윤곽선을 검출하는 방식인 동적 윤곽선 모델 기반의 새로운 에너지 함수를 제안하였다. 획득된 EBT 단면 영상으로부터 다른 영역에 비하여 낮은 폐실질 영역의 휘도 준위와 윤곽선 벡터의 방향을 고려한 동적 윤곽선 모델의 새로운 에너지 함수를 이용하여 폐실질 영역치 윤곽선을 효과적으로 검출하였다. 또한, 기존의 방법과 비교하여 제안한 에너지 함수를 이용한 검출 방법의 유효성을 확인하였다.
객체 윤곽을 추출하는 대부분의 기존 방법들은 단일객체의 윤곽검출에 대해 연구하였다. 그러나, 실 세계에서는 복수객체가 일반적이다. 본 논문에서 제안한 복수객체 윤곽추출 알고리즘은 2 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 외적 및 내적을 사용하여 초기에 복수객체를 포함한 윤곽을 고속으로 분리하고 연결하여 각각이 윤곽이 단일 개체만을 포함하는 방법을 제안한다. 두 번째 단계는 각각의 윤곽에 포함된 단일 객체의 윤곽을 추출하는 개선된 능동윤곽모델 알고리즘을 설명한다. 여러 실험영상에 대한 실험결과는 다른 방법과 비교하여 속도가 빠르며 정확하게 윤곽을 추출한다.
본 논문에서는 복잡한 영상에서의 윤곽선 검출을 기존의 방법보다 더 명확하고 효율적으로 나타내기 위해서 K-means 군집화를 이용하였다. 제안하는 방법에는 세 가지 단계를 거친다. 첫 번째는 명암분포를 균일하게 하기 위하여 히스토그램 평활화를 사용한다. 두 번째는 거리에 기반을 둔 클러스터링 기법으로 기준점에서 가까운 곳의 데이터들을 하나의 군집으로 묶는 K-means 군집화를 사용하고 마지막으로 에지검출의 가장 대표적인 1차 미분 연산자인 소벨 마스크를 사용하여 윤곽선을 검출한다. 따라서 기존에 있던 윤곽선 검출보다 더 나은 결과로 명확하게 윤곽선을 검출 할 수 있음을 보인다.
메타 휴리스틱의 한 기법인 Ant System (AS) 알고리듬을 윤곽선 검출 문제에 적용하고 그 실험 결과를 보여준다. 윤곽선의 품질을 픽셀영역간 불일치 정도, 연속성, 두께 및 길이의 관점에서 규정지었다. 적합도 함수를 윤곽선 경로비용 최소화 문제로 전환하여 최적해를 탐색하였다. 예제 영상 실험결과 기존의 다른 기법에 비해, 영상의 질에 무관하게 상대적으로 신속하게 적은 메모리를 차지하는 즉, 최소량의 픽셀로 구성된 윤곽선을 검출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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