• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.597-605
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• 1999

본 논문에서는 조영제 투입이전의 초기영상과 조영제가 투입된 현재 프레임을 감산하는 방법을 사용하여 영역 분할을 하고 심장조영상을 압축하는 기법을 제안한다. 차영상에서 안정영역을 얻기 위하여 다중 임계값을 도입하며, 안정영역의 영상에서 의미영역을 추출하고 이를 경계와 질감정보로 분류한다. 경계정보는 경계 부호화하고, 질감정보는 2차원 근사 다항식으로 근사화하여 그 계수를 부호화한다. 실험결과, 심장조영상에 대해 고압축율을 이룩하였고, 0.02∼0.04 bpp의 전송율로 좋은 재생영상을 얻었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2637-2639
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• 2001

디지털 기술의 발전과 더불어 방대한 양의 영상데이터가 발생되어 데이터베이스화되고 있으며, 이러한 데이터베이스 상에서의 효율적인 데이터 검색은 중요한 문제가 되었다. 현재 영상의 색상, 형태 및 질감 특성 등을 사용하는 다양한 영상 검색 기법들이 제안되고 있으며 본 연구에서는 영상의 특징 정보로서 질감 특성인 Gabor 웨이블릿 특징을 이용한 검색 기술을 제안하고자 한다. 기존의 Gabor 웨이블릿 특징을 이용한 방법은 영상의 회전에 대해 동작하지 못하는 단점을 가지고 있으며 본 연구에서는 웨이블릿 필터를 수정함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다. 트레이드마크 영상 데이터베이스 상에서 회전 문제 등을 포함한 다양한 검색 실험을 수행함으로써 기존의 검색 방법들과 제안한 방법을 비교 평가하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1125-1134
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• 2007

본 논문에서는 가보 웨이블릿(Gabor Wavelet)을 이용한 회전 변화에 무관한 질감 분류 기법을 제안한다. 기존의 방법들은 대용량 질감 데이터베이스에서 낮은 정정분류비(Correct Classification Rate)를 나타내었다. 제안한 방법은 가보 웨이블릿 필터링 된 영상에서 전역 특징 벡터(Global Feature Vector)와 지역 특징행렬(Local Feature Matrix)을 정의하였다. 회전 변화에 무관한 두 가지 특징 그룹을 이용하여 개선된 유사도 측정 판별식(Discriminant)을 정의하였으며, 실험을 통하여 대용량 질감 데이터베이스에 적용한 결과 향상된 정정분류비를 얻을 수 있었다. 또한 질감 영상 스펙트럼의 대칭성을 이용하여 기존의 방법보다 실험회수를 50% 가까이 감소시켰다 결론적으로 112개의 브로다츠(Brodatz) 질감 클래스에서 비교 방법에 따라 차이는 있으나 $2.3%{\sim}15.6%$의 향상된 정정분류비를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.715-718
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• 2001

자연영상 같은 야외영상의 특징으로는 산재하는 대상, 다양한 형태, 독특한 질감, 불균일한 조명 상태 등을 들 수 있는데, 이러한 특징으로 인하여 단일 물체나 단순한 형태의 물체 등을 인식하는 윤곽선 탐지 방법 등의 사용은 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 다양한 질감이나, 주변에 있는 물체들과 명확히 구분하여 객체의 인식에 향상을 가져 올 수 있는 영역 확장 법을 실험하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권6B호
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• pp.1191-1202
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• 1999

본 논문에서는 간단히 한국통신학회본 논문에서는 웨이브렛 영역에서의 질감 유사성을 특징으로 사용함으로써 프레임간의 급격한 밝기변화에 강건한 특성을 가지는 툴게이트 과금을 위한 차량검지 및 차종분류 알고리듬을 제안하였다. 질감의 유사성을 나타내는 특징으로는 웨이브렛 변환된 입력영상과 배경영상 간의 국부상관계수를 이용하였다. 기존의 차량검지에서 사용되었던 특징인 차영상에 대한 분산과 비교하여 제안된 특징의 유용성을 정상적으로 분석하였으며, 실제 테스트 영상에 대하여 차량과 그림자가 관측되거나 관측되지 않는 도로와의 구분 용이성 정도를 측정함으로써 제안된 특징의 우수성을 보인다. 현장 테스트에 대한 실험 결과는 제안된 차량검지 및 차종분류 알고리듬이 센서의 특성과 그림자의 발생에 의한 프레임 간의 급격한 밝기 변화와 같은 상황하에서도 매우 안정적이며 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.55-62
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• 2014

본 논문에서는 유도 전동기 결함 중 가장 많은 비중을 차지하는 베어링의 복합 결함을 검출하기 위해 음향 방출 신호와 이를 영상화하여 질감 분석을 이용한 결함 검출 방법을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 엔트로피, 픽셀의 동질성 및 에너지 특징을 분석하고, 그레이-레벨 동시발생 행렬을 통해 영상의 에너지, 동질성 및 다양성의 세 가지 질감 특징을 추출한다. 추출된 세 가지 질감 특징을 퍼지-ARTMAP(Fuzzy-ARTMAP)의 입력으로 사용하여 베어링의 외륜-내륜, 내륜-롤러 및 외륜-롤러에 대한 복합 결함을 분류한다. 총 10회에 걸쳐 제안한 방법의 분류 성능을 평가한 결과, 100%의 분류 정확성을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.77-85
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• 2011

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.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권6호
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• pp.724-732
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• 2001

내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 VQ(Vector Quantization)을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요특징으로는 색상, 절감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 있다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상 및 질감 특징 추출방법과 더불어 VQ 멕터 클러스터링 알고리즘을 이용하여 정지영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 정지영상의 내용에 근거한 검색을 하였고 객체 단위 검색을 함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며, ‘사람’영상에 제한한 방법을 적용한 경우 90%의 검출율을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.887-890
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• 2000

본 연구에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위하여 변환 영역에서 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 성질을 이용하여 영상을 압축한 후에 저주파 성분에 의한 객체들의 특징을 추출하는 방안으로 Vector Quantization 을 이용한 class 별 영상 검색을 제시한다 내용기반 영상 검색의 주요특징들은 색상, 질감, 그리고 영상의 공간적인 특징을 고려한 특징 값 둥이 사용된다. 먼저 검색의 효율성을 높이기 위해 영상을 구성하는 특징 치 중에서 가장 빈도가 많은 class 부터 영상의 유사도를 검색한 후에 다음으로 영상을 구성하는 빈도가 큰 순서대로 DB 내에 저장되어 있는 영상과 비교를 하게 된다. DB내 영상 검색은 빈도수가 우선인 5개의 class를 기준으로 유사도를 측정해서 검색을 이룬다. 이러한 영상의 특징들을 어떻게 결합하고 특징 추출을 하느냐에 따라 검색의 효율성에 영향을 준다. 따라서 본 연구에서는 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 웨이블릿 변환 후 얻어지는 저대역 부밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 Vector Quantization 알고리즘에 의해 정지영상의 객체 대표 특징들을 마르게 검색하고자 한다. 본 연구에서는 Haar Wavelet과 Vector Quantization 에서 색상과 질감의 가중치를 적용한 후 DB 에 저장된 영상과 유사도를 검색하는 방법을 취하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.410-413
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• 2011

본 논문에서는 도로 영상에서 검출된 자동차 영상을 종류별 분류를 위해 효과적인 질감 특징정보 기반의 자동차 종류별 분류 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 운전자의 안전운전지원을 위해 도로상에서 검출된 자동차 영역과 자신의 차량과 거리를 추정하기 위해 검출된 자동차의 종류를 인식할 필요가 있다. 즉, 인식된 자동차의 종류에 따라 차량 간 거리를 추정에 필요한 파라미터로 사용할 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 검출된 자동차 영상들로부터 GLCM(gray-level co-occurrence matrix)의 7가지의 특징정보들을 추출하고 SVM을 사용하여 학습 한 후 자동차의 종류(승용, 화물, 버스)를 분류하는 방법을 제안한다. GLCM은 영상이 가진 질감 정보를 효율적으로 분석함으로써 영역의 밝기 변화 정도, 거침 정도, 픽셀 분포 정도 등을 표현하기 때문에 영상내의 포함된 영역을 분류하는데 효과적이다. 제안한 방법을 실제 자동차 규모별 분류에 적용한 결과 약 83%의 분류 성공률을 제시하였다.