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.
본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 영상내의 허프 변환을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3 레벨로 구분하여 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역을 분리한다. 보도블럭이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 낮과 밤 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 검증하였다.
영상 분할을 위한 클러스터링에서는 방대한 계산량과 전형적인 분할 오류가 중요한 문제점으로 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 최소화하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 마커-제어 유역변환(marker- controlled watershed transform)에서 마커는 영역 확장의 시작점이므로, 분할된 각 영역을 대표하는 성질을 가진다. 따라서 마커 화소로 제한하는 클러스터링으로 계산 복잡도를 줄일 수 있다. 제안한 기법에서는 가보 필터(gabor filter)의 질감 에너지에서 마커를 선택하고, FCM(fuzzy c-means) 클러스터링으로 마커의 군집을 형성하며, 유역변환에서 생성된 영역들을 마커의 군집정보를 이용하여 병합한다. Brodatz 영상 조합에 대한 성능 실험에서 클러스터링 특유의 얼룩(blob) 분할 오류를 현저하게 개선하였으며, 영상 분할 소요 시간 비교에서 기존의 FCM 클러스터링 알고리즘보다 소요 시간이 적었다. 또한, 전체적으로 일정한 분할 소요시간을 보여주었다.
본 논문에서는 반복적 병합의 율왜곡 기반 비용을 계산할 때 일반화된 질감 근사화 과정을 도입함으로써 질감 특성이 고려된 율왜곡 기반 영상 분할 기법을 제시하였다. 이때 영역 내부의 질감은 SA-DCT를 적용한 후, 양자화 간격이 고정된 두 개의 균일 양자화기에 의해 DC 성분 및 AC 성분을 각각 근사화하여 율왜곡 기반 비용을 구하고, 이러한 율왜곡 기반 비용에 근거하여 반복적 병합을 이용한 영상 분할을 수행하였다. 256$\times$256 Lena에 대하여 실험한 결과, 제안한 분할법에 의한 영역기반 부호화는 DC 성분만으로 근사화하여 율왜곡 기반 영상분할에 의한 것과 JPEG에 비하여 각각 0.8~1.0 ㏈, 1.2~1.5㏈ 정도의 PSNR 성능 개선이 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 질감 특징과 신경회로망을 이용한 유방암조직영상의 분할 방법을 제안한다. 신경회로망의 입력 노드에 사용될 질감 특징을 얻기 위해 10개의 영상에 대해 각 영역(양성세포핵, 음성세포핵, 배경)에서 10개씩의 화소를 선택하고, 그 화소를 중심으로 하는 5$\times$5 영역 30개를 획득, 총 300개의 영역에 대해 R, G, B 각각의 밴드에서 18개의 질감특징을 추출한다. 54개의 입력노드, 28개의 은닉노드, 3개의 출력노드의 구조를 가진 신경회로망을 구성하고, 역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 최대오차율이 10-3보다 작을 때까지 학습시킨다. 학습에 의해 획득되어진 분류기를 이용하여 유방암 조직 세포영상을 양성세포핵, 음성세포핵, 배경부분으로 자동 분할한다.
본 논문에서는 공간 명암도 의존 행렬을 이용하여 문서영상의 다양한 블록들을 상세하게 분류해 낼 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 블록분류 방법에서는 먼저 명암도 문서영상을 이진화하여 평활화 기법을 적용함으로써 명암도 영상의 질감특징을 이용하여 분할하는 것보다 신속하게 블록을 분할하고 동시에 그 위치정보도 구할 수 있도록 하였다. 분할된 각 블록들의 공간 명암도 의존 행렬로부터 문서블록들의 7가지 질감특징을 구하고, 이를 정규화한 다음 역전파 신경회로망를 이용하여 문서블록들을 분류하였다. 문서블록들을 큰 문자, 중간 문자, 작은 문자, 표, 그래픽 및 사진 등 여섯 가지 유형으로 상세 분류하였다. 또한 명암도 문서영상의 2차 통계 질감특징을 얻기 위해 공간 명암도 의존 행렬을 구할 때, 기존의 사진과 같은 일반 영상분할에서와는 달리, 문서블록 고유의 특징이 잘 반영되도록 하였다. 즉, 분할된 각 블록을 하나의 마스크로 정하여 수평 한 방향의 공간 명암도 의존 행렬을 구함으로써 고속의 질감특징추출과 상세 블록분류가 가능하도록 하였다.
본 논문은 칼라 성분들간의 차분 영상과 휘도 영상을 이용하여 산출한 색차 휘도합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행하여 객체의 형상 정보를 추출함으로써 분할 특성을 개선한 블록 기반 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정하화된 색차합 영상의 하위 6비트를 결합하여 색차 휘도합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 색차 휘도합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 자연스러운 형상 정보를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방범은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있으나, 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성온 갖는 영상들에 전역적인 파라미터들사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, 색차 휘도합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.
본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 허프 변환 알고리즘을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3단계의 레벨로 구분한다. 그리고 분할된 영역들의 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역으로 분리한다. 보도블록이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 주간과 야간 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 확인하였다.
Knutsson이 QPS(quadrature polar separable) 필터를 제안한 이후 여러가지 개선된 QPS필터가 발표되고 있으며 질감 영상처리에 응용되고 있다. 이들 필터는 방향각 함수로 Kuntsson의 cosine 함수나 지수감쇠 함수를 이용하고 있으며, 라디엘웨이팅 함수로 FPSS(finite prolate spheroidal sequence)나 점근적 FPSS를 이용하고 있다. 이들 필터는 질감영상 생성이나 방향각평가, 그리고 합성된 질감영상의 영역분할면에서 다른 특성을 나타낸다. 본 논문에서는 2-D QPS 필터를 위한 여러가지 커넬함수를 분석하여 그들의 특성을 고찰하며 푸리에영역내에서 국부조직의 주파수성분과 방향각을 평가한다. 그리고 이들 필터에 의한 질감 영상의 특성추출과 영역분할에 대한 응용상의 문제점에 대해서 고찰한다. 실험결과는 개선된 Knutsson 필터와 점근적 FPSS 필터함수가 합성 질감영샹의 방향각 평가와 영역분할면에서 유용하다는 것을 나타낸다.
본 논문은 이미지에서 Quadtree를 이용한 색상-공간 특징 추출과 이미지 내에 포함되어 있는 객체의 MBR(Minimum Boundary Rectangie)을 구하여 질감 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 이미지로부터 DC 이미지를 만들고 색상 좌표계를 변환한 후, Quadtree를 이용하여 영역을 분할한다. 영역의 분한 기준은 제안된 조건에 의하여 이루어지며, 각 분할된 영역으로부터 대표 색상을 추출한다. 그리고, 이미지 분할(segmentation)을 통하여 각 이미지의 객체, 객체를 포함한 배경, 또는 일부 배경의 MBR을 구하고, 제안된 알고리즘에 의하여 검색된 MBR의 웨이블릿 계수(wavelet coefficients)를 계산한다. 이 계수들이 MBR의 질감 정보가 되며, 추출된 색상-공간 정보와 질감 정보를 이용하여 제안된 유사도 계산 방법을 통하여 결과를 나타내게 된다. 제안된 방법은 원 이미지(original image)에 비해 특징 정보의 저장 공간을 53% 감소시켰으며, 성능은 유사하게 나타났다. 그리고, 질감 정보를 추가함으로써, 색상-공간 특징의 단점인 객체 정보의 손실을 보완하였고, 질의 이미지의 객체를 포함한 검색 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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