• 제목/요약/키워드: 컬러 에지

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YIQ 컬러 모델에서 적응적 형태학 웨이브렛 이용한 에지 검출 연구 (A Study on Edge Detection using Adaptive Morphology Wavelet in YIQ Color model)

  • 백영현;문성룡
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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    • pp.249-252
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    • 2003
  • 본 논문은 컬러 영상을 명암도에 따른 공간적 객체 분할인 YIQ 모델을 사용하여 객체 분할한 영상의 임계값에 따른 적응적 형태학을 이용하여 영상의 경계면을 레벨 업시킨 후, 이를 웨이브렛에 적용하여 최적의 에지를 검출하였다. 또한, 흑백 영상보다 더 많은 더 정보를 가진컬러 영상을 사용하여, 기존의 영상 에지 검출 알고리즘인 Sobel 에지 검출과 다른 웨이브렛기저 계수를 적용한 에지 검출 방법과 비교하고, 제안된 알고리즘이 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까울 때 정확한 에지를 검출하였으며, 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 확인하였다.

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컬러에지의 벡터적 결합을 이용한 e-카탈로그 영상 검색 (e-Catalogue Image Retrieval Using Vectorial Combination of Color Edge)

  • 황의선;박상근;전준철
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제9B권5호
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    • pp.579-586
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    • 2002
  • 영상의 에지정보를 이용한 내용기반 영상 검색 방법은 현재 MPEG-7(Moving Picture Experts Group) 에서 제안된 에지 서술자(edge descriptor)가 대표적인 방법이며, 이때 사용된 에지의 정보는 영상의 명암도에 따른 에지히스토그램을 이용하고 있다. 본 논문에서는 새로운 컬러 에지 추출 방법을 제시하고, 제안된 방법에 의해 컬러 에지히스토그램을 특징 값으로 하는 내용기반 영상검색 방법을 제시하였다. 아울러 제안된 방법에 기반하여 인터넷 쇼핑몰에서 사용되는 e-카탈로그 상품 영상 검색에 적용하였다. 성능평가를 위하여 기존 MPEG-7에서 제시된 에지히스토그램에 의한 영상검색 방법과 비교하여 보았으며 실험결과 제안된 방법이 검색에 있어서 우수함을 입증할 수 있었다. 컬러에지의 추출은 컬러 영상의 R,G,B 채널의 각 성분의 벡터적 결합방법과 에지 맵의 벡터 노름(norm) 특성화를 통하여 이루어진다. 결과적으로 내용기반 영상 검색은 생성된 최종 에지모델이 갖는 에지의 방향성을 이용한 컬러 에지히스토그램을 통하여 수행된다.

채널간 상관관계 및 에지 방향을 고려한 컬러 보간 (Edge-directed demosaicing considering cross channel correlation)

  • 유두식;강문기
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.413-414
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    • 2007
  • 본 논문은 칼라 필터 배열(color filter array : CFA) 영상에서 채널 간 상관관계를 이용한 새로운 에지 방향 컬러 보간 방법을 제시하였다. 고정 채널 간 컬러 차 가정에 따라 휘도와 색차간의 차가 큰 경우 에지 영역이라 판단한다. 에지 방향 판별을 정확히 하기 위해 수평, 수직 방향으로 컬러 차 영상을 구하고, 구한 영상에서 변화량을 계산하여 에지 방향 판별 기준으로 사용한다. 에지 판별 기준을 사용하여, 에지 방향에 따라 컬러 보간을 수행한다. 평탄 영역은 이웃 화소와의 유사성에 따라 가중치를 다르게 줘서, 이웃 화소의 가중치 합으로 구한다 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.

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컬러 채널 상관관계를 고려한 에지 방향성 컬러 디모자이킹 알고리즘 (An Edge Directed Color Demosaicing Algorithm Considering Color Channel Correlation)

  • 유두식;이민석;강문기
    • 방송공학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.619-630
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    • 2013
  • 본 논문은 컬러 채널 상관관계를 고려한 에지 방향성 컬러 디모자이킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영역 분류 과정과 에지 방향성 컬러 보간 과정으로 이루어진다. 영역 분류 과정에서 채널 내 기울기와 채널 간 기울기값을 사용하여 주어진 Bayer 영상을 일반 에지, 패턴 에지, 평탄 영역으로 분류한다. 이때 일반 에지 판정 과정에서 두 개의 에지 방향 판정 기준을 사용하고, 패턴 에지 판정 과정에서 판정된 에지 방향에 대한 검증과정을 적용하여 에지 방향 추정 오류를 줄이도록 하였다. 보간 과정에서는 영역 분류과정에서 판단된 에지 방향에 따라 보간을 수행한다. 특히, 각 에지 방향에 대한 보간 성능을 향상시키기 위해 수평, 수직 방향 보간값은 채널 내 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식과 채널 간 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식을 영역 적응적으로 융합하여 구하였다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인 할 수 있다.

분리된 컬러 필터 배열을 이용한 에지 방향 컬러 보간 방법 (Edge-Directed Color Interpolation on Disjointed Color Filter Array)

  • 오현묵;유두식;강문기
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권1호
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    • pp.53-61
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    • 2010
  • 본 논문은 새로운 에지 방향 추정 방법과 영상의 영역 세분화에 기반을 둔 컬러 보간 알고리즘을 제안한다. 제안하는 에지 방향 추정은 컬러 필터 배열(color filter array: CFA)의 채널 별 분리와 표본 줄임(down-sampling)을 통해 획득한 영상 사이에 존재하는 에지 방향성 상관관계를 바탕으로 이루어진다. 에지 방향성 상관관계는 영상 간의 샘플링 위치와 각 영상의 국부위치에서의 에지 방향성 사이에 존재하는 방향의 유사성을 바탕으로 정의한다. 영상의 영역을 분류함에 있어서 평탄, 에지 영역뿐만 아니라 반복되는 에지가 나타나는 패턴 에지 영역을 구분함으로써 영역을 세분화 한다. 이렇게 구분한 영역 각각에 대해 수직 혹은 수평 방향 에지를 검출하여 에지 방향에 따라 보간함으로써 오류를 최소화 하는 에지 방향성 컬러 보간이 이루어진다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있으며, 제안하는 영역 세분화와 에지 방향 추정을 통해 영상의 고주파 영역에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있다.

MPEG-7 칼라 및 에지 서술자를 이용한 영상 검색 (Image Retireval Using MPEG-7 Color and Edge Descriptors)

  • 강희범;박동권;원치선;박수준
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.7-10
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    • 2001
  • 본 논문에서는 HPEG-7의 에지 히스토그램 서술자와 컬러 레이아웃 서술자를 조합하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 에지 특징 정보는 영상의 컨텐트를 표현하기 위한 중요한 요소로 고려되어진다. 이것은 특별히 컬러의 단점을 보완하기 위해서 유용하다. 반면 컬런 특징 정보는 구조적인 단순함과 빠른 동작 속도에 의해 영상 검색에 넓게 사용되어진다. 본 논문에서는 앞에서 언급한 두 특징 정보를 잘 표현하는 에지 히스토그램 서술자와 컬러 레이아웃 서술자를 사용하였다. 실험 결과로 제안한 방법이 자연 영상에 대하여 두드러지게 검색 성능을 향상시켜주는 것을 확인할 수 있다.

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색상과 에지 공분산 특징을 이용한 변화영역 검출 (Change Area Detection using Color and Edge Gradient Covariance Features)

  • 김동근;황치정
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.717-724
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    • 2016
  • 본 논문은 카메라로부터 획득한 컬러 비디오 영상에서 컬러 색상과 에지 그래디언트의 공분산 행렬에 기반한 영상의 변화영역을 검출하는 방법을 제안한다. 컬러 비디오 영상은 RGB 영상 대신에 밝기정보와 색상정보가 분리된 YCbCr 컬러비디오 포맷을 사용한다. CbCr-채널로부터 컬러의 색상분포를 알 수 있는 컬러 공분산 행렬을 계산하며, Y-채널로부터는 영상의 에지 그래디언트 분포를 알 수 있는 공분산 행렬을 계산한다. 컬러 공분산 행렬과 에지 그래디언트 공분산 행렬은 배경영상으로부터 적분영상을 사용하여 사각영역의 합계와 제곱 합계, 곱셈 합계를 효과적으로 계산하여 각 화소에서 빠르게 계산된다. 또한 시간에 따른 변화를 반영하기 위하여 배경영상과 입력영상의 가중평균에 의해 배경영상을 갱신한다. 현재 프레임에서의 배경영상으로부터의 변화영역은 컬러 공분산 행렬과 에지 그래디언트 공분산 행렬을 사용한 통계적 거리측정인 마하라노비스 거리를 이용하여 검출한다. 고속도로의 컬러 비디오 영상의 실험결과에서 컬러색상과 그래디언트의 변화영역을 효과적으로 검출할 수 있었다.

경계선 검출에 대한 인접 칼라 영역간 테두리 선 삽입 효과의 분석 (Analyses of the Effect of Inserting Border Lines between Adjacent Color Regions on Detecting Boundaries)

  • 유현중;김우성;장영범
    • 전기전자학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.87-95
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    • 2006
  • 이 논문은 에지 검출을 위해 다른 컬러 영역사이의 테두리선을 삽입한 효과를 분석한다. 컬러코드를 인식하는 새로운 알고리즘을 제안하지는 않는다. RFID 방식을 보상하고, 디지털 카메라의 이용률이 높아져서 컬러코드에 대한 관심이 매우 증가하고 있다. 그러나 컬러의 왜곡이 심해지면 컬러코드의 확산을 저하시키게 된다. 왜곡된 컬러의 효과를 감소시키기위해서 영역내 화소 각각의 특성보다 각 영역 전체의 화소를 통계적으로 처리하는 방법이 바람직하다. 이 처리를 위해서 영상 영역화가 필요하다. 연결되지 않은 에지를 검출하기 위해 인접 컬러 영역사이에 2 화소 크기의 테두리선을 삽입한다. 테두리선은 흰색, 검은색 경계선이 사용된다. 2 종류의 테두리선이 삽입된 영상에 대한 에지 검출이 수행되고, 그 결과가 테두리선이 삽입되지 않은 에지 검출 결과와 비교한다. 검은 테두리선을 삽입한 결과는 지퍼효과에 의해 에지 검출 능력이 저하되고, 흰 테두리선을 삽입한 결과는 삽입하지 않은 경우보다 에지 검출 능력이 향상되었다.

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컬러 영상 에지에 강건한 퍼지 웨이브렛 형태학 신경망 알고리즘 제안 (The Proposal of the Robust Fuzzy Wavelet Morphology Neural Networks Algorithm for Edge of Color Image)

  • 변오성
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.53-62
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    • 2007
  • 본 논문에서는 영상 에지 검출에 있어서 명암차에 의해 불분명한 경계 부분을 강건하게 하고, 방향성에 덜 민감한 에지 검출 알고리즘인 퍼지 웨이브렛 형태학 신경망을 제안한다. 이는 복잡하고 많은 연산 수행하는 단점을 극복하기 위해 DTCNN 구조에 데이터의 손실없이 강건하게 영상 단순화가 가능한 퍼지 웨이브렛 형태학 연산자를 적용한다. 또한 컬러 영상에서 효과적으로 에지 경계면의 특징 정보를 손실없이 가지고 있는 Y 영상을 YCbCr 공간 컬러 모델을 이용하여 분할 한다. 본 논문은 제안된 알고리즘의 성능검증을 위해 50개의 컬러 영상의 모의 실험을 제공한다.

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컬러 히스토그램과 에지 히스토그램 디스크립터를 이용한 영상 검색 기법 (Similar Image Retrieval using Color Histogram and Edge Histogram Descriptor)

  • 조민혁;이상걸;차의영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.332-335
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    • 2013
  • 본 논문에서는 컬러 히스토그램과 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용한 영상 검색 기법을 제안한다. EHD 알고리즘은 에지의 기울기 분포를 수집하여 유사 영상을 검색하는데 사용할 수 있다. 하지만 영상의 색상 정보는 고려하지 않고 에지의 기울기만으로 검색하면 색상 정보에는 취약한 면을 보인다. 이를 보완하기 위해서 컬러 히스토그램을 이용해 특징을 추출하여 유사 영상인지 판단한다. 기존 EHD의 취약점을 보이고 컬러 히스토그램을 이용하여 이를 보완할 수 있는 기법을 제안한다.

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