• Title/Summary/Keyword: 자연 영상

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Fractal coding of Textural Images (텍스처 영상의 프락탈 코딩)

  • Jang, Jong-Whan
    • The Journal of Natural Sciences
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    • v.8 no.2
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    • pp.77-82
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    • 1996
  • New very low bit rate segmentation image coding technique is proposed by segmenting image into textually homogeneous regions. Regions are classified into on of three perceptually distinct texture classes (perceived constant intensity (class I), smooth texture (class II), and rough texture (class III) using the human Visual System (HVS) and the fractals. To design very low bit rate image coder, it is very important to determine nonoverlap and overlap segmentation method for each texture class. Good quality reconstructed images are obtained with about 0.10 to 0.21 bit per pixel (bpp) for many different types of imagery.

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Correcting 3D camera tracking data for video composition (정교한 매치무비를 위한 3D 카메라 트래킹 기법에 관한 연구)

  • Lee, Jun-Sang;Lee, Imgeun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2012.07a
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    • pp.105-106
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    • 2012
  • 일반적으로 CG 합성이라 하면 '자연스러운' 것을 잘된 CG영상이라고 한다. 이 때 촬영된 영상이 정지화면 일 수 만은 없다. 카메라가 움직이는 영상에서는 CG합성도 실사카메라 무빙에 맞게 정확한 정합이 되어야 자연스러운 영상이 된다. 이를 위해 합성단계에서 작업할 때 3D 카메라 트래킹 기술이 필요하다. 카메라트래킹은 촬영된 실사영상만으로 카메라의 3차원 이동정보와 광학적 파라미터 등 촬영시의 3차원 공간을 복원하는 과정을 포함하고 있다. 이 과정에서 카메라 트래킹에 대한 오류의 발생으로 실사와 CG의 합성에 대한 생산성에 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 소프트웨어에서 트래킹데이터를 보정하는 방법을 제안한다.

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Parameter Estimation of Auto-Binomial Model using Selectionist Relaxation for Segmentation of Texture Images (유전자적 완화법에 의한 자기이항모형의 파라미터 추정과 질감 영상분할)

  • Lee, Seung-U;Kim, Hwang-Su;Park, Yeong-Cheol
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.28 no.3
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    • pp.298-304
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    • 2001
  • Markov 랜덤 필드(MRF)를 이용한 질감 영상의 영역분할을 각 영역을 기술해줄 수 있는 제대로 된 파라미터들을 찾는 것이 가장 중요하다. 종래에는 입력영상의 질감 영역의 수와 그 형태 등을 초기에 적당히 가정하여 파라미터를 찾는 방법을 써왔는데 실제 영상에는 잘 맞지 않았다. 최근에 완화법(Relaxation)을 이용하여 MRF의 파라미터를 찾는 방법이 제안[8]되었는데 오직 일반화된 Ising 모형에서만 사용가능 하였다. 본 논문에서는 비교적 자연영상에 적합한 자기이항 모형(Auto-binomial Model)에 변형된 완화법을 적용시켜 파라미터를 추정하고 질감 영상을 분할해 보았다. 그 결과 이전의 Ising 모형으로는 어려웠던 자연영산의 분할에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

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Glasses Removal from Facial Images with Recursive PCA Reconstruction (반복적인 PCA 재구성을 이용한 얼굴 영상에서의 안경 제거)

  • 오유화;안상철;김형곤;김익재;이성환
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.41 no.3
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    • pp.35-49
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    • 2004
  • This paper proposes a new glasses removal method from color frontal facial image to generate gray glassless facial image. The proposed method is based on recursive PCA reconstruction. For the generation of glassless images, the occluded region by glasses should be found, and a good reconstructed image to compensate with should be obtained. The recursive PCA reconstruction Provides us with both of them simultaneously, and finally produces glassless facial images. This paper shows the effectiveness of the proposed method by some experimental results. We believe that this method can be applied to removing other type of occlusion than the glasses with some modification and enhancing the performance of a face recognition system.

Text Verification Based on Sub-Image Matching (부분 영상 매칭에 기반한 텍스트 검증)

  • Son Hwa Jeong;Jeong Seon Hwa;Kim Soo Hyung
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.12B no.2 s.98
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    • pp.115-122
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    • 2005
  • The sub-mage matching problem in which one image contains some part of the other image, has been mostly investigated on natural images. In this paper, we propose two sub-image matching techniques: mesh-based method and correlation-based method, that are efficiently used to match text images. Mesh-based method consists of two stages, box alignment and similarity measurement by extracting the mesh feature from the two images. Correlation-based method determines the similarity using the correlation of the two images based on FFT function. We have applied the two methods to the text verification in a postal automation system and observed that the accuracy of correlation-based method is $92.7\%$ while that of mesh-based method is $90.1\%$.

Analysis of inundation tracing using advanced image (첨단영상기반 침수흔적 분석)

  • Kim, Soo Hyun;Kim, Dong Kyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.66-66
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    • 2019
  • 침수흔적도는 풍수해로 인한 침수기록(침수심, 침수위, 침수시간 등)을 조사하여 표시한 도면으로 자연재해 경감 및 신속한 대피를 위하여 작성하도록 자연재해대책법에 따라 규정되어있다. 이러한 침수흔적도는 국가 방재에 따른 기초자료로 사용되지만 광범위한 지역을 신속 정확하게 조사하기에는 예산 부족 및 관리 미흡으로 한계가 있다. 따라서 본 연구는 2018년 10월초 경북 영덕군에서 발생한 태풍 콩레이 침수피해사상을 대상으로 위성영상기반 침수판별지도를 작성하였고, 이를 실제자료와 비교하여 침수흔적도 작성 시 첨단영상의 활용가능성을 확인하였다. 위성영상으로는 ESA의 Sentinel-1과 PlanetLab사(社)의 PlanetScope를 활용하였고, 검증에 활용한 자료는 CCTV를 영상자료를 활용하여 정확성을 평가하였다. 침수심과 침수규모를 확인하기 위해 사용한 지형자료는 10m DEM자료와 드론영상자료를 통해 구축한 DSM을 활용하였다. 그 결과 위성영상을 활용한 침수판별지도는 실제 CCTV영상자료와 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났으며, 드론영상을 통해 지형자료를 구축한 경우 DEM에 비해 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 위성영상자료의 해상도가 높을수록 실제자료와 유사하게 침수규모를 판별할 수 있는 것으로 나타났다. 첨단영상을 활용한 침수흔적도 작성은 기존조사보다 신속하고 광범위하게 자료를 수집할 수 있을 것으로 기대한다.

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Extraction of Text Alignment by Tensor Voting and its Application to Text Detection (텐서보팅을 이용한 텍스트 배열정보의 획득과 이를 이용한 텍스트 검출)

  • Lee, Guee-Sang;Dinh, Toan Nguyen;Park, Jong-Hyun
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.36 no.11
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    • pp.912-919
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    • 2009
  • A novel algorithm using 2D tensor voting and edge-based approach is proposed for text detection in natural scene images. The tensor voting is used based on the fact that characters in a text line are usually close together on a smooth curve and therefore the tokens corresponding to centers of these characters have high curve saliency values. First, a suitable edge-based method is used to find all possible text regions. Since the false positive rate of text detection result generated from the edge-based method is high, 2D tensor voting is applied to remove false positives and find only text regions. The experimental results show that our method successfully detects text regions in many complex natural scene images.

Face region detection algorithm of natural-image (자연 영상에서 얼굴영역 검출 알고리즘)

  • Lee, Joo-shin
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.7 no.1
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    • pp.55-60
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    • 2014
  • In this paper, we proposed a method for face region extraction by skin-color hue, saturation and facial feature extraction in natural images. The proposed algorithm is composed of lighting correction and face detection process. In the lighting correction step, performing correction function for a lighting change. The face detection process extracts the area of skin color by calculating Euclidian distances to the input images using as characteristic vectors color and chroma in 20 skin color sample images. Eye detection using C element in the CMY color model and mouth detection using Q element in the YIQ color model for extracted candidate areas. Face area detected based on human face knowledge for extracted candidate areas. When an experiment was conducted with 10 natural images of face as input images, the method showed a face detection rate of 100%.

Image-based Modeling and Rendering (영상 기반 모델링 및 렌더링)

  • 한정현
    • CDE review
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    • v.7 no.3
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    • pp.41-46
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    • 2001
  • 영상기반 모델링 및 렌더링은 1990년대 초반 이후 집중적으로 연구되기 시작한 분야로, 영상 자체를 입력으로 하여 출력 영상을 생성하여 자연스럽게 photorealism을 달성할 수 있고, scene의 복잡도에 무관한 렌더링을 가능케 한다. 본 논문은 파노라마 렌더링, light field 렌더링, LDI 렌더링을 중심으로 지난 10년 간에 걸친 영상깁ㄴ 모델링 및 렌더링의 연구 성과를 개괄한다.

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A Study on Image Magnification Scheme using the Surface Characteristics in Image (영상의 곡면 특성을 이용한 영상 확대 기법에 관한 연구)

  • Jung, Soo-Mok
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.473-474
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    • 2014
  • 본 논문에서는 자연 영상에 존재하는 영상의 곡면 특성을 효과적으로 이용하여 영상을 확대하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법이 기존의 기법에 비하여 성능이 향상되었음을 실험을 통하여 확인하였다.

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