이미지에 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 정보로서 이러한 정보를 실시간에 찾아내서 인식한다면 다양한 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 취득한 다양한 종류의 이미지로부터 텍스트를 추출하는 방법과 추출된 영역에서 텍스트를 분리하는 방법을 새롭게 제안한다. 텍스트 영역 추출을 위해서 RGB 색 공간에서 색 분산을 특징으로 제안하며, 텍스트 영역 분리를 위해서 RGB 색 공간에서 개선된 K-means 병합을 제안한다. 실험은 디지털 카메라와 핸드폰 카메라로 취득한 다양한 종류의 문서유형 이미지와 실내외의 일반적인 자연이미지를 사용하였으며, ICDAR 콘테스트[1] 이미지의 일부도 사용하였다.
QR 코드는 바코드보다 수백 배 많은 양의 데이터를 인코딩할 수 있도록 기능을 향상시킨 코드체계로서 이미지 훼손에 강하다. 이러한 이유로 QR 코드는 최근에 다양한 분야에서 사용되고 있다. 예를 들어 항공권 티켓 (보딩 통제 시스템), 푸드 (야채, 육류 이력) 추적 시스템, 콘택트렌즈 관리, 처방전 관리, 환자 손목밴드 (환자관리) 등에 사용된다. 본 논문에서는 이진 이미지에 대한 가역적인 데이터은닉 방법을 제안한다. 가역적인 데이터 은닉방법은 스테고 이미지로부터 데이터를 추출한 후 원본 이미지를 복원할 수 있기 때문에서 다양한 목적으로 활용될 수 있다. QR 코드는 누구나 코드를 생성할 수 있으므로 위조된 QR 코드를 이용하여 범죄에 사용할 수 있다. 본 논문에서는 이를 방지하기 위해서 이진 QR 코드 이미지에 인증 데이터를 은닉하여 위조여부를 확인할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 제안한 방법은 실험을 통해서 입증을 하였다.
본 논문에서는 비디오 영상에서 추출한 이미지를 이용하여, 흑백 만화로 변환하기 위한 알고리즘에 대해 논의한다. 대부분의 흑백 만화는 사람의 얼굴이나 손과 같은 살색 계통은 흰색 내지 엷은 색상으로 표현되며, 이미지의 어두운 영역은 해칭과 같이 규칙적이면서도 불규칙한 형태로 묘사한다. 그러므로 단순한 임계값을 이용한 이진화 알고리즘으로 흑백 만화를 렌더링 할 경우, 원본 색상 영상의 다양한 색상과 흑백 만화에서 사용되는 다양한 패턴을 렌더링 할 수 없다. 이러한 흑백 만화의 특징을 반영한 카투닝을 수행하기 위해서, 본 논문에서는 다음과 같은 작업을 수행한다. 먼저, 원본 이미지 영상의 미세한 색상변화를 제거하기 위해서, 1) Bilateral 필터를 적용한다. 그 후, 영상의 각 영역을 유사한 색상 정보로 클러스터링 하기 위해서, 2) Mean shift 세그멘테이션을 적용하였으며, 각 영역별 확장 작업을 수행하였다. 이때 각 영역의 색상이 유사한 정도를 계산하기 위해서, 사람의 색상인지 능력과 유사한 특성을 가진 HSV 색상 모델을 사용하여, 각 영역의 색상 유사정도를 계산하였다. 최종적으로 세그멘테이션된 색상정보를 바탕으로 흑백만화에서 일반적으로 활용되는 색상과 프레임 이미지의 픽셀값을 고려한 3) 이진화를 수행하고, 4) 스트록을 추가해 흑백 만화의 컷 이미지를 완성한다.
본 연구는 메이크업 제품에 있어서 한국인의 정서에 맞는 심리적 분석과 이를 통한 과학적인 색상개발을 하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 심리적인 평가실험을 통해 이미지를 추출하여 브랜드가 추구하는 이미지를 설정한 후, 설정이미지에 부합된 메이크업 특성을 정량적으로 분석하였다. 분석방법에는 다변량 해석방법이 적용되었으며, 분석결과에 따라 설정 이미지별 색채영역을 제시하였다.
본 논문은 제한된 영역 안의 다수 물고기를 추적하는 방법을 제안한다. 고정된 카메라로 물고기가 있는 수조의 영상을 얻은 다음 실시간으로 얻는 매경영상을 통해 물고기의 이미지만을 얻는다. 이렇게 얻어진 이미지를 ART2 알고리즘을 통해 clustering을 하고 각각의 물고기라 추정되는 cluster와 이전까지 측정되어진 물고기 좌표와의 거리 계산을 통해 각각의 물고기의 개체 인식을 하게 된다. 본 논문에서는 기존의 물고기 이미지를 얻는 방법을 개선하여 다 개체 추적을 위한 깨끗한 개체 이미지를 얻는 방법과, 각 cluster들과 이진 물고기 위치와의 거리계산을 통한 개체 인식 방법에 대해 초점을 맞추었다.
This paper proposes a new data hiding method for binary images using the weighting value of pixel-value differencing. The binary cover image is partitioned into non-overlapping sub-blocks and find the most suitable position to embed a secret bit for each sub-block. The proposed method calculates the weighted value for a sub-block to pivot a pixel to be changed. This improves the image quality of the stego-image. The experimental results show that the proposed method achieves a good visual quality and high capacity.
본 논문은 이동식 자동영상속도측정기로 과속 단속된 영상자료 중 역광 원인으로 자동차 번호판을 인식할 수 없어 폐기되는 영상자료에 대한 번호판 인식률을 향상시키는 알고리즘을 제안하였다. 명암값 분포가 불규칙한 자동차 번호판 이미지나 영상 자체에 손상이 많은 자동차 번호판 이미지를 지역적 적응 이진화 알고리즘을 사용함으로써, 오츠 전역적 이진화 알고리즘보다 뛰어난 자동차 번호판 인식률을 얻었다.
본 논문에서 우리는 제약이 없는 배경화면에서 얼굴의 움직임을 이용한 응시점 추적을 위해 얼굴의 특징점(눈, 코, 그리고 입)들을 찾고 head orientation을 구하는 효?거이고 빠른 방법을 제안한다. 얼굴을 찾는 방법이 많이 연구 되어 오고 있으나 많은 부분이 효과적이지 못하거나 제한적인 사항을 필요로 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 이진화된 이미지에 기초하고 완전 그래프 매칭을 이용한 유사성을 구하는 방법이다. 즉, 임의의 임계치 값에 의해 이진화된 이미지를 레이블링 한 후 각 쌍의 블록에 대한 유사성을 구한다. 이때 두 눈과 가장 유사성을 갖는 두 블록을 눈으로 선택한다. 눈을 찾은 후 입과 코를 찾아간다. 360$\times$240 이미지의 평균 처리 속도는 0.2초 이내이고 다음 탐색영역을 예상하여 탐색 영역을 줄일 경우 평균 처리속도는 0.15초 이내였다. 그리고 본 논문에서는 얼굴의 움직임을 구하기 위해 각 특징점들이 이루는 각을 기준으로 한 템플릿 매칭을 이용했다. 실험은 다양한 조명환경과 여러 사용자를 대상으로 이루어졌고 속도와 정확성면에서 좋은 결과를 보였다. 도한, 명안정보만을 사용하므로 흑백가메라에서도 사용가능하여 경제적 효과도 기대할 수 있다.
본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 이진화과정을 거쳐 레이블링된 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 기법을 제안한다. 자동차 번호판 인식 시스템은 지금까지 많은 연구가 이루어지고 있으며, 번호판의 인식률도 점점 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 레이블링 이미지에서 자동차 번호판 영역을 추출하기 위한 관심 영역 설정에 대한 연구를 기술하였으며 레이블링을 위한 이미지 샘플은 오츠알고리즘을 이용하여 이진화 되었다.
본 연구에서는 삽입되는 정보에 의한 이미지의 왜곡을 최소화하는 이미지 인증을 위한 정보은닉 기법을 제안한다. 제안 방법은 해밍 코드를 이용한 메시지 삽입 방법을 이용하여 적은 화소의 왜곡만으로 많은 양의 인증 정보의 삽입이 가능하다. 또한 정보 삽입으로 인한 이미지 영역의 훼손을 줄이기 위해 Yang 등이 제안한 변조 가능 기준(flippablity criteria)에 의해 선택된 변조 가능 화소(flippable pixel) 만을 정보 삽입에 사용한다. 마지막으로, 인증 정보가 각 변조 가능 화소에 삽입되는 순서를 은폐함으로써, 적법한 검증자가 아닐 경우, 이미지로부터 인증 정보를 추출해 내기 어렵게 한다. 제안 방법의 우수성을 보이기 위해, 기존 연구들과 반전되는 화소의 수, 오합율에 대하여 비교 분석을 수행하며 그 결과로써 제안 방법이 적은 양의 화소값의 변화만으로 매우 낮은 오탐율을 보장함을 보인다. 이에 부가하여, 다양한 이진 이미지에 대해 제안 방법과 Yang 등의 방법을 적용하여 정보를 삽입하는 실험을 수행한다. 실험 결과에 대한 이미지 영역 분석을 통해 제안 방법이 이전의 방법보다 적은 왜곡을 갖게 됨을 보이고, 최근에 제안된 이진 이미지 정보 은닉 방법에 대한 공격에도 이전의 방법들보다 좀 더 안정성이 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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