본 논문은 Haar-like 마스크와 유사한 특징을 갖지만 두 사각형 영역의 크기와 위치를 제한하지 않는 분리된 두 사각 특징 마스크를 이용한 Adaboost 기반 얼굴검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 Haar-like 특징이 단순히 두 사각 영역의 화소값들의 차를 구함으로써 계산이 용이하나 인접한 두 사각 영역으로 한정함으로써 고품질 특징을 얻기 어렵다. 이런 Haar-like 특징마스크의 내재된 문제점을 개선하기 위해, 제안하는 특징 마스크는 다양한 크기와 분리된 두 사각 영역을 갖는 형태로 고품질의 특징을 얻는다. 고품질의 특징은 Adaboost 알고리즘의 약 분류기(weak classifier)의 성능을 학습단계부터 높여 전반적으로 얼굴 검출 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 제안하는 분리된 두 사각 특징을 이용한 adaboost 기반 얼굴검출 기법의 우수성을 다양한 실험을 통해 검증하였다.
한국음향학회 1996년도 영남지부 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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pp.61-65
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1996
본 논문은, 공간영역에서 화상을 압축할 수 있는 Quad-tree 부호화법을 분석하고, 보다 화질 및 압축율을 개선하기 위하여 적응 불록분할 및 병합 알고리듭을 제안하엿다. 화상은 에지부분을 제외하고는 인접한 화소들간에 데이터의 용장도가 높으므로 이 영역을 하나의 대표값으로 설정하여 그 값과 그 블록의 위치좌표를 부호화할 수 있다. Quad-tree 분할은 초기의 병합을 제외하고 순차적으로 분할과정만 반복처리하지만 본 알고리듬에서는 단위블록(3$\times$3 호소) 의 평균잘류에너지(MRE)를 이용하여 블록의 분할과 병합을 반복처리한다. 시뮬레이션결과, 본 알고리듭은 압축율 1bit/pixel에서 기존의 Quad-tree 방법보다 PSNR에서 1.0dB의 개선이 있었으며, 화상의 블록화 현상도 전혀 나타나지 않았다.
단일 카메라로 회전하는 물체의 영상을 획득한 후, 그 영상을 분석하여 3차원으로 복구하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 물체의 회전과 단 하나의 카메라를 이용하는 방법이기에 기존의 스테레오 영상을 이용하는 방법에 비해 차이를 둘 수 있다. 회전하는 물체에는 회전축과 동일한 방향의 스캔라인을 형성시키고, 이 스캔라인을 적절한 측면에서 하나의 카메라를 이용해 영상으로 획득하여 스캔라인의 굴곡과 이 스캔라인에 인접한 화소의 컬러 정보를 이용하여 3차원의 물체를 재건한다. 이 방법은 3차원의 정보를 얻음에 있어 물체의 회전에 의존하기에 한 방향에서 얻어진 두 스테레오 영상의 정합과 각 방향에서 얻어진 영상을 정합 시킬 때 발생될 수 있는 스테레오 비전의 오류를 피할 수 있다.
디더링이란 두가지의 밝기 해상도만을 이용하여 더 많은 밝기 해상도를 가진 영상을 표현하는 기술이다. 본 논문에서는 인접 화소에 오차를 대칭적으로 확산시키는 새로운 디더링 알고리듬을 제안하였다. 본 방법은 그래픽 영상에 대해서 오차 확산 디더링에서 발생하는 아티펙트 문제와 순서 디더링에서 특정 밝기의 재생이 어려운 문제점을 개선하였다. 본 방법을 그래픽 영상에 적용한 결과 기존 디더링 방법의 취약점을 개선함을 볼 수 있었다.
본 논문은 그림자 밝기의 선형적 변화를 비균일하게 양자화하여 그림자를 검출하는 기법을 제안한다. 그림자의 밝기의 선형성 적용은 기하학 정보, 광원의 종류 및 방위에 독립적일 수 있다는 장점이 있다. 이 기법은 그림자 밝기가 점진적으로 변하거나 변화가 없다는 가정과 그림자는 어둡다는 공리를 기반한다. 먼저, 전처리를 통하여 그림자 후보영상을 검출한다. 다음으로, 인접화소들 사이의 선형의존성을 낮추기 위하여 유사 밝기를 대표 밝기로 표현하기 위해 양자화 한다. 이때 선형성을 증가시키 위해 등비수열을 이용하여 비균일 양자화한다. 마지막으로, 그림자 밝기의 선형적 변화 특성을 이용하여 선형의존성이 높은 그림자를 검출한다. 임의의 단일 자연영상의 실험에서, 제안한 알고리즘은 본영과 단색 배경을 갖는 반영 및 셀프그림자의 검출에 강건함을 보였다.
영상 확대 기술을 담당하는 업스케일러를 설계 할 때 보간 기법의 선택은 매우 중요하다. 적용하는 보간 기법에 따라 출력되는 영상의 화질과 스케일러 내부의 연산량 및 하드웨어 복잡도가 결정되기 때문이다. 디지털 영상 처리 기술의 발달과 함께 성능이 좋은 여러 가지 보간 기법들이 개발되어 오고 있지만 알고리즘의 복잡도를 고려하지 않은 기법들은 실시간 처리와 하드웨어 적용에 부적합한 경우가 많다. 비교적 좋은 성능을 보여주는 Cubic interpolation 역시 인접 화소 보간 기법이나 선형 보간 기법과 비교하면 훨씬 더 많은 연산량을 요구한다. 이런 높은 연산량의 대부분은 픽셀의 밝기값에 곱해지는 계수를 구하기 위한 복잡한 계산에서 기인한다. 따라서 본 논문에서는 cubic interpolation 의 복잡도를 낮춰 하드웨어 적용에 적합하도록 하기 위하여 LUT(Look-up Table)을 이용하는 방법을 제안하고 실험을 통해 그 결과를 보인다.
최근 활발히 연구되고 있는 신뢰전파(Belief Propagation) 기법은 변위(disparity) 정보추출에 우수한 성능을 보인다. 신뢰전파 기법은 변위 추출에 필요한 목표함수를 Markov random field(URF)의 에너지 함수로 모델링 하는 방식으로서 에너지 함수를 최소화하는 변위 값을 찾음으로써 정합문제를 해결한다. MRF 모델은 스테레오와 영상복원과 같은 비전 문제에 강건하고 일괄된 구조를 제공한다. 그러나 MRF 모델링 기반의 신뢰전파 기법은 정확한 결과를 산출하지만 다른 스테레오 기법에 비하여 상대적으로 많은 계산 량이 요구되기 때문에 실시간 구현에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신뢰전파 기법의 고속 구현 알고리즘을 제안한다. 에너지 함수는 data항과 smoothness항의 합으로 나타낸다. 데이터(data)항은 일반적으로 두 영상의 밝기 차이로 계산되고, 연속성(smoothness)항은 인접화소의 차이를 나타낸다. 연속성 정보는 메시지로부터 생성되는데, 메시지는 네 방향의 인접화소 위치에 대한 연속성과 일치성을 고려하여 계산된다. 네 방향의 메시지에 대한 처리 시간은 전체 프로그램 수행 시간의 80%이상을 차지한다. 제안된 방법에서는 네 개의 배열에서 생성되는 메시지를 하나의 배열에서 일괄적으로 생성하게 함으로써 메시지 계산에 대한 수행 시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 최종 변위 추출과정에서 메시지는 통합된 하나의 배열에서만 호출되며, 이는 기존 알고리즘의 메시지 처리의 계산 량을 1/4 만큼 줄이는 효과가 있다. 기존의 신뢰전파 기법으로 생성한 깊이맵의 변위 오차율과 제안한 알고리즘으로 생성된 깊이맵의 변위 오차율을 비교함으로써 제안한 알고리즘의 변위추출의 정확도를 평가한다. 실험 결과, 변위 오차는 거의 증가하지 않는 반면, 전체 프로그램 수행 시간이 철저히 감소됨을 확인할 수 있다.
최신 비디오 부호화 표준인 H.264에서는 화면내 예측으로 화소블록의 신호값을 예측하기 위하여 9개의 모드를 사용한다. 이러한 과정을 거쳐 화면내 부호화신호에서 우수한 압축율을 가져을 수 있으나 9가지 예측 모드 전체 사용은 인접화소 비교로 인해 발생되는 연산량 또는 탐색건수로 복잡도가 증가되는 비효율성을 내재하고 있다. 본 논문에서는 주관적 관심영역을 고려한 화면내 예측모드의 간소화 방법을 제안한다. 비디오 신호의 각 화면에는 관심이 주어지는 특정영역이 존재한다. 이러한 영역은 다른 영역에 비하여 더 좋은 주관적화질 제공이 필요하다. 제안된 방법은 주관적 관심이 높은 영역에 비하여 주관적 관심이 낮은 영역에는 9개의 모드중에 필수모드만을 제공하여 예측모드 간소화를 높여준다. 예측특성만을 고려하여 화면 전체에 간소화를 주는 기존 방법에 비하여 제안된 방법은 추가적으로 11%$\sim$15%의 예측모드 간소화가 가능하다.
일반적으로 위성 영상의 분류에 있어서 널리 사용되고 있는 기법은 특징 공간에서 화소 값들의 거리 유사성을 이용하여 인접한 화소들을 동일 클래스로 결정하는 분류기법을 적용하고 있다. 하지만 이러한 기법을 고해상도 위성 영상에 적용시킬 경우 다양한 분광 반사 값을 가지는 영상의 특성상 정확한 결과를 얻기 힘들다. 특히 도시 지역의 경우 분광 정보만을 이용할 경우 높은 이질성과 복잡성으로 영상이 가지는 다양한 정보를 제대로 반영하지 못한다. 본 연구에선 이러한 복잡한 토시지역에 대한 분류를 수행하기 위해 위성 영상과 LiDAR의 높이값 및 반사강도 정보를 이용하여 데이터 융합을 통해 단계적인 방법으로 분류를 수행하였다. 그에 앞서 영상 정보만을 이용하였을 경우와 LiDAR 자료를 보조적으로 활용하였을 경우의 MLC 및 ISODATA 분류를 수행하였고, 단계적 방법의 결과와 시각적 비교를 수행하였다. 전체 분류 결과에 있어서 단계적 방법이 가장 향상된 결과를 보였으며, MLC, ISODATA 분류에 있어서도 LiDAR 자료를 활용할 경우 더 향상된 분류 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 먼저 영역 기반 부호화를 위한 새로운 결합 분할 척도를 정의하고 이를 이용한 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 결합 분할 척도는 기존의 밝기 분할 척도, 움직임 분할 척도 및 제안한 변화 검출기로부터 정의되는 변화 분할 척도의 가중 합으로 구성된다. 변화 분할 척도는 기존의 변화 검출기의 결과 영상에 포함되어있는 많은 부정확한 요소들을 제거하기 위하여 수리 형태학에 기반한 녹임 필터링된 영상으로부터 한 화소와 이와 인접한 화소간의 변화 차의 절대값으로 정의된다. 변화 분할 척도는 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 정차한 분할을 하는데 있어서 효과적인 분할 척도로 사용될 수 있다. 그러므로 제안한 결합 분할 척도는 영역 기반 영상압축의 영상 분할과정에서 추정된 움직임 정보가 부정확하고, 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 경계 부분에서의 밝기가 유사하더라도 이들간의 경계를 정확히 분할할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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