일반적인 색 정보추출방법으로 색 히스토그램(Color Histogram)은 색의 분포나 응집성, 질감에 대한 구분능력이 없다는 단점을 가지고 있어 정환한 이미지 유사성 비교를 위해 추가적인 정보를 요구한다. Androutsos등은 Haar Wavelet 변환을 통해 이미지의 방향성 질감정보를 구하였다[1]. 하지만 이 방법은 Haar Wavelet 변환의 특성으로 인해 정확한 방향성 정보를 얻을 수 없었다. 본 논문에서는 인접 픽셀(pixel)값의 편차(deviaiton)를 이용하여 방향성 정보를 추출 성능을 향상시키는 방법을 제안하였고, Brodatz 112 질감 이미지와 실재 자연사진을 통해 방향성 질감의 성능을 평가하였다.
본 연구는 꽃장식의 전문성을 체계화하기 위해 수행되어졌으며 결과는 다음과 같다. 이미지 형용사가 질감성, 색감성, 시대성, 장식성의 4개의 요인으로 분석되어진다. 요인별 꽃에 대한 분석을 보면, 질감성에 있어서는 질감성이 가장 높은 꽃은 흰색 칼라꽃이 2.00으로 나타났으며, 로코스퍼럼은 -1.90로 가장 낮은 것으로 나타났다. 색감성에 있어서는 색감성이 가장 높은 것은 노랑색 장미가 1.70로 나타났으며, 안개꽃은 -2.40으로 색감성이 가장 낮았다. 시대성에 있어서는 시대성이 가장 높은 꽃은 천일홍이 2.00이었으며, 로코스퍼럼은 -3.00으로 시대성이 가장 낮은 것으로 나타났다. 장식성에 있어서는 장식성이 가장 높은 종류는 아가판서스가 2.50로 나타났으며, 헬리코니아가 -2.00으로 가장 낮게 나타났다. 각 요인별 상관관계를 보면, 색감성과 시대성이 상관관계를 보이는 것으로 나타났는데 색감성과 시대성이 꽃장식을 할 경우 가장 중요하다고 해석되었다. 컨조인트 분석을 실시한 결과, 중요도는 색감성이 가장 높고 다음으로 질감성과 장식성, 시대성의 순서로 나타났다. 이것은 소비자들이 꽃장식을 할 때, 색감성과 질감성에 치우치다보면 시대성에 대한 중요도가 간과되기 쉬워진다고 생각되었다.
영상의 특성 파악을 위해서 질감 특징이 많이 사용되고 있다 Co-occurrence matrix를 이용한 질감은 영상의 변화형태에 대한 수치자료로 다양한 함수들을 가지고 있으며, 영상의 특성에 따라서 그 함수들을 활용하여 영상의 분할과 분류에 사용하고 있다. 본 논문에서는 질감 특징을 시각화하기 위한 방법으로 GLCM의 로컬값을 새로운 픽셀값으로 하는 영상화 기법에 대해 논하였다. 실험을 통해 질감특징 중 대조적인 관계와 동일성을 가진 질감에 대한 영상을 얻을 수 있었으며, 영상 분석에 대한 시각적인 자료를 얻을 수 있었다. 질감특징은 각 항수별 특징값의 효율적인 사용을 위해 시각화되어질 필요성이 있으며 영상화되어진 질감특징영상을 이용하면 영상의 분석과 이해에 효과적인 접근이 가능하다.
내용 기반 이미지 검색에서 질감정보는 이미지의 검색 속성으로 사용할 수 있는 중요한 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 검색의 이미지 속성으로서 질감 특징을 사용한다. 의료영상 MRI 중 특히 뇌영상의 검색에서 질감의 특징은 전체 이미지를 대상으로 한 전역 질감 특징 값과 종양이나 뇌출혈 부분 등 정상이 아닌 이상객체 부분의 지역 질감 특징 값을 3단계 웨이블릿 변환을 통해 추출하고 추출된 여러 개의 특징 중 검색 효율성을 높일 수 있는 특징만을 선별하여 검색에 이용하는 방안을 제안한다.
질감 정보는 객체 인식과 분류에서 중요한 역할을 하고 있다. 정확한 질환 판별을 위해 분류에서 사용되는 질감 특징은 식별성이 높아야 한다. 본 논문에서는 질감-기반 영상 검색 및 폐기종 진단을 위해 컴퓨터 조력진단(Computer-Aided Diagnosis) 시스템을 위한 새로운 질감 기술자를 제안한다. 제안한 질감 기술자는 이웃화소간의 차이값과 중심화소와 이웃화소간의 차이 값의 결합에 기반을 두고 있어 결합된 주변화소 차이(Combined Neighborhood Difference; CND)라고 한다. 화소들간의 CND는 비교후 이진 코드워드로 변환된다. 그다음에, 식별성이 높은 값을 생성하기 위하여 이진 계수가 코드워드에 할당된다. 이와 같은 값들의 분포가 계산되어 질감 특징 벡터를 구성한다. Outex와 Brodatz 데이터집합을 이용한 질감 특징 분류에 관련하여 CND는 92.5%의 정확성을 보이는 데 비해, LBP, LND와 Gabor 픽터는 89.3%, 90.7%와 83.6%의 정확성을 각각 보여준다. 본 논문에서는 CND를 이용한 폐기종의 진단 기능을 CAD 시스템에서 구현하였다.
본 논문에서는 질감제시장치의 주파수와 진폭의 변화를 이용하여 실시한 예비 실험과 본 실험으로 이루어진 감성평가의 실험에 대해 서술한다. 먼저 예비 실험은 관련 형용사 수집, 적합성 평가, 유사성 평가의 세 단계로 구성되어 있으며, 질감 인식과 관련된 유효한 형용사들을 찾는데 목적을 둔다. 예비실험의 첫 단계인 수집 단계에서 33개의 질감인식과 관련된 형용사를 얻을 수 있었으며, 이들은 형용사의 적합성 평가와 유사성 평가를 통해 최종적인 유효한 10개의 질감 요소로 정리되었다. 이렇게 예비실험 결과 얻어진 10개의 형용사는 본 실험에서의 기초 감각을 기술하는 중요한 요소로서 사용이 된다. 본 실험에서는 10개의 감각의 요소를 규격을 갖춘 7종류의 사포와 질감제시장치의 일정 기준에 의해 선정된 15개의 주파수와 진폭의 조합으로 평가가 된다. 실험 결과 사람에게 인지되는 추상적인 거칠기의 감각요소는 표면의 공간정보(spatial information)에 의해 결정되는 울퉁불퉁함(ruggedness)와 표면의 공간정보 뿐 아니라 시간정보(spatio-temporal information)에 의해 결정되는 까끌까끌함(prickliness)의 두 감각의 요소로 구성되어 있음을 확인할 수 있었다. 또한 개발된 질감제시 장치의 정량적인 제어를 통해 두 가지 감각의 요소를 다양하게 유도시킬 수 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 세포핵의 3차원 염색질 질감 특성값이 암의 진행정도를 인식하는데 있어 유용한 특성값인지 평가하는데 있다. 특히, 제안한 방법이 악성이라고 진단된 세포진 도말 표본에서 정상으로 보이는 세포의 염색질 패턴에서의 미세한 차이를 인식할 수 있는지 살펴보고자 한다. 분류등급 정상(Normal), 저등급 편평 상피내 병변(LSIL, Low grade Squamous Intraepithelial Lesion), 고등급 편평 상피내 병변(HSIL, High grade Squamous Intraepithelial Lesion)에서 각각 100개씩의 세포 볼륨데이터로부터 3차원 GLCM(Gray Level Co occurrence Matrix)에 기반한 질감 특성값과 3차원 Wavelet 변환에 기반한 질감 특성값을 추출하고 분류기를 생성한 후 각 분류기에 대한 분류정확도를 비교하였으며, 2차원 세포진 영상에서의 세포핵 질감 특성값과 비교하기 위해 동일한 실험 볼륨데이터의 투영된 2차원 영상을 이용하여 같은 방법으로 2차원 세포핵 질감 특성값을 추출하고 분류기를 생성한 후 분류정확도를 비교하였다. 2차원 세포핵 질감 특성값과의 비교연구에서 3차원 세포핵 질감 특성값이 등급별 분류에 있어 보다 효율적인 것을 확인 할 수 있었으며 이는 3차원 염색질 질감 특성값이 자궁경부 세포의 정량화에 대한 정확성과 재현성을 개선할 수 있음을 의미한다.
본 본문에서는 간단하면서 효과적인 관련성 귀환을 가진 영상 검색시스템에 대하여 연구하였다. 먼저 영상 데이터베이스 내에 있는 영상들에 대하여 Gabor Wavelet 변환을 이용하여 질감특징을 추출하고, 추출한 특징값을 다양한 형태로 영상검색에 이용하였다. 초기 검색결과에 대하여 관련성 귀환을 영상 검색시스템에 적용하고, 이를 기존의 관련성 귀환을 가진 시스템과 비교하였다. 16종류의 512개의 영상으로 구성된 영상 데이터베이스에 대하여 실험한 결과, 제한된 방법은 INRIA의 방법보다 각 귀환단계에서 약 7~8%의 높은 검색 효율을 보였다.
본 논문에서는 관련성 귀환을 가진 칼라와 질감기반의 영상검색 시스템에 대하여 연구하였다. 먼저 영상데이터베이스 내에 있는 영상들에 대하여 칼라특징, 질감특징을 추출하고 추출된 특징 값을 다양한 형태로 영상검색에 이용하였다. 그리고 초기 검색결과에 대하여 사용자 평가를 관련성 귀환을 통하여 영상검색 시스템에 적용하고, 개선된 결과를 얻었다. 16종류의 다양한 영상으로 구성된 영상 데이터베이스에 대하여 실험한 결과, 제안된 방법은 INRIA의 방법보다 각 귀환단계에서 약 10%$\sim$l6% 이상의 높은 검색율을 보였다.
본 논문은 DCT 질감블록계수를 이용한 강인한 블라인드 워터마킹을 제안하였다. 제안 방법에서는 다양한 외부 공격에 강인하도록 하기 위해서 $8\times8$ 블록 DCT 주파수 영역 계수 값의 절대값을 이용한 질감 블록 계수를 기준으로 $8\times8$ 블록 DCT의 직류성분에 모든 워터마크를 삽입하였다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과 제안 방법이 기존의 방법보다 비가시성 측면 및 다양한 외부 공격인 Dithering, Scaling, Cropping에서 매우 강인함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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