본 논문은 주행 중인 자동차에서 획득한 영상에서 배경과 도로영역 및 물체를 분리하기 위한 영역분할 기법과 물체 검출 기법을 제안하고자 한다. 영상내의 에지라인의 화소 간 연결성을 이용한 라인검출을 이용하여 도로의 윤곽선 정보를 추출하고 컬러분포를 통해 배경과 도로영역을 분리한다. 물체가 가지는 코너 특성을 이용하여 나타난 정보들의 군집화를 통해 후보영역을 얻고 컬러 성분을 이용하여 개별 물체를 분리해냈다. 제안된 알고리즘은 복잡한 배경을 갖는 도로영상의 경우에도 도로영역과 물체의 검출에 강인함을 실험을 통해 검증하였다.
최근 대부분의 보급형 CCD/CMOS 영상 센서는 크기와 비용을 줄이기 위해 한 가지 색상만 선택적으로 통과시키는 CFA(Color Filter Array)를 사용한다. 따라서 원래의 컬러 영상을 복원하기 위하여 패턴인식이나, 정규화 등을 이용한 많은 알고리즘이 제안되었으나, 지엽적인 색상오류, zipper 효과 등의 오류를 충분히 제거하지 못하고 있다. 본 논문에서는 전체 영상의 PSNR 뿐 아니라 주관적인 화질에 영향을 주는 에지 부분에서의 오류를 줄이기 위하여, 기존에 제시되었던 방법인 POCS(Projection Onto Convex Sets) 알고리즘을 기반으로 에지 가중치를 적응적으로 적용하였다. 그 결과 강한 에지 부분에서 보다 효율적인 컬러복원을 할 수 있었다.
본 논문에서 제안하는 방법은 영상에서 중심 객체를 추출하기 위해 에지와 색상 정보에서 추출한 특집 지도와 배경의 영향을 줄이기 위친 창조 지도(reference map)를 제안한 것이 특징이다. 특징 지도는 다른 영역과 현저하게 구분되는 영역을 검출하기 위해서 영상의 특징 값(feature)들을 이용해서 구성한 영상이라고 할 수 있다. 그리고 창조 지도는 배경의 영향을 최소화하면서, 객체가 존재할 확률이 높은 부분을 나타내는 지도이다. 제안하는 방법은 밝기 차 정보를 가지고 있는 에지와 YCbCr 컬러모델과 HSV 컬러모델의 색상 성분을 특징 값으로 사용한다. 이들 특징 값을 이용해서 특징 지도를 구성하는 방법으로 영상 내 색상 차에 의해서 나타나는 경계부분을 구하는 방법을 사용한다. 이 방법을 사용하여 에지 지도와 두 개의 색상 지도의 3가지 특징 지도를 생성한다. 다음으로, 영상 배경의 영향을 줄이기 위해 참조 지도를 구한다. 구해진 참조 지도와 특징 지도들을 이용해서 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결함 지도로부터 다각형의 객체 후보 영역을 구하고, 객체 후보 영역에 영상분할을 적용하여 중심 객체를 추출한다. 실험에 사용된 영상들은 Corel DB를 사용하였으며, 실험결과로써 precision은 84.3%, recall은 81.3%의 성능을 보인다.
멀티미디어 정보표현 기술인 MPEG-7 표준이 빠른 속도의 진전을 보임에 따라 이를 활용한 검색 기술 개발도 활발히 진행 중에 있다 방대한 량의 동영상 내용 검색 기술 연구에 있어서 우선적으로 고려되어야 할 부분이 내용이 연속되는 프레임들의 분류이다. 이를 위해서는 물리적인 장면전환이 이루어지는 부분에 대한 실시간 자동 cut detection 기술 및 이 컷 프레임 영상에 대한 내용 기술을 자동적으로 수행할 필요성이 있다. 각 컷 프레임의 자동 내용 기술의 전처리로써 본 논문에서는 장면전환이 생기는 프레임의 영상의 어떠한 정보도 사전 정보로 취하지 않고 사용자의 개입이 없는 상황에서 영상의 컬러 특성 및 에지 정보만을 가지고 shape 영역 segmentation을 자동으로 실행하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능은 segmentation된 영상과 원 영상과의 영역비교를 통한 유사도에 의해 평가하며, 시뮬레이션 결과에서 제안한 알고리즘은 평균 90%이상의 영역 분할이 정확하게 됨을 알 수 있었고, 컬러의 구분이 명확하지 않은 자연영상에서도 robust한 segmentation 결과를 나타냄을 본 연구를 통하여 알 수 있었다.
자연이미지로부터 텍스트 영역 추출은 자동차 번호판 인식 등과 같은 많은 응용프로그램에서 유용하다. 따라서 본 논문은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 16종류의 에지맵을 생성하고, 이것을 조합하여 문자 특징을 갖는 8종류 문자-에지 맵 특징을 추출한다. 문자-에지 맵의 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 텍스트 후보 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하였다. 실험결과 제안한 방법은 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지로부터 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.
컬러 이미지는 Gray 이미지와는 다르게 색상으로 표현하는 정보가 많이 포함되어있으며 이미지 내 각 픽셀의 색상과 픽셀 값이 적녹청(RGB) 3개 값의 조합으로 결정된다.본 논문에서는 새로운 칼라 모폴로지 피라미드를 제안하고. 제안된 칼라 모폴고지의 유용성평가를 위해 이미지에서 기본적이고도 중요한 에지 검출을 보인다. 이미지 피라미드 구조는최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 2$^{-1}$(ι= 1, 2, . . . ,N)이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, CMY, XYZ 등 컬러공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서, 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식이 사용되어 새 레벨의 이미지를 생성하며 이를 에지로 검출한다.
본 논문에서는 MPEG-7 영상 디스크립터 중 에지 히스토그램 디스크립터(EHD), 컬러 레이아웃 디스크립터(CLD), 그리고 호모니어스 텍스쳐 디스크립터(HTD)로 구성된 각각의 영상 데이터베이스를 조합하여 렐러번스 피드백을 적용한 영상 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용한 에지 히스토그램 디스크립터는 영상의 국부적인 방향성 에지 분포를 표현한 것으로서 영상에 대하여 그 내용물의 형태를 잘 표현하는 디스크립터이다. 컬러 레이아웃 디스크립터는 구조적인 단순함과 빠른 동작 속도에 의해 영상 검색에 넓게 사용되어지며 컬러의 공간적 분포로 표현된다. 호모지니어스 텍스쳐 디스크립터는 영상의 질감에 대하여 정밀한 통계상의 분할로 서술된다. 앞에서 언급한 디스크립터들은 각각의 특징을 반영한 영상 검색에 적용되어 진다. 렐러번스 피드백은 영상 검색에 있어 사용자가 요구하는 정보를 반영할 수 있어 영상의 검색 효율을 높일 수 있다. 제안한 방법은 사용자가 렐러번스 피드백으로 결정한 영상의 특징 정보가 각각의 디스크립터들에 새로운 가중치를 부여한다. 따라서, 사용자의 선택적 요구가 반영된 특징 정보 갱신을 통해 검색 효율을 높인다. 자연 영상에 대한 실험 결과로 제안한 방법이 검색 성능을 향상시켜주는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 자기상관 함수와 에지 히스토그램 비교법을 이용하여 동영상 전환점을 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 기존에는 컬러 히스토그램 비교법을 많이 사용하였으나, 급격한 조명 변화에 민감하고 컬러 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장연 전환을 놓칠 있다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 자기상관과 에지 히스토그램 비교법을 사용하면 조명 변화에 의한 장면전환이 잘못 검출되는 것을 방지 할 수 있다 제안한 기법의 성능평가를 위하여 광고, 뉴스, 드라마, 애니메이션 등 다양한 비디오 데이터에 가지고 실험한 결과, 컬러 히스토그램 비교법보다 Recall에서는 약 10%, Precision 에서는 약 17% 성능이 향상되었다 특히 카메라 기법 중의 Fade 와 Zoon In/out 에 좋은 성능을 보인다.
본 논문에서는 저화질 영상에서의 실시간 얼굴 검출 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 알고리즘은 입력 영상에 대하여 서로 다른 해상도의 영상을 구성하여 에지 정보를 이용하여 후보 얼굴 영역을 검출하며, 검출된 후보 영역들과 평균 얼굴을 이용한 템플릿과의 유사도를 측정하여 얼굴 영역의 위치를 결정한다. 검출된 얼굴 영역을 이용하여 얼굴의 피부 색상을 검출하며 이를 이용하여 초기 얼굴 윤곽을 결정한다. 초기 얼굴 윤곽으로부터 윤곽선의 반지름 분포와 얼굴 모델의 윤곽선 분포를 통해 최종얼굴 영역을 검출한다.
MPEG-7은 형태나 질감, 컬러 등의 속성 및 분포 등을 나타내기 위한 여러 가지 기술자(descriptor)들을 제공함으로써 검색의 효율을 높일 수 있는 방법을 포함한 표준화를 제시하고 있다. 본 논문에서는 영상의 특징을 MPEG-7의 설러 기술자중 에지 히스토그램 기술자(Edge Histogram Descriptor)를 통해 얻는다 추출된 에지 특징을 이용하여 영상의 정해진 각 역의 전체 후보영상과의 상대적 유사도를 비교하여 검색에 반영함으로써 검색의 효율을 향상시키는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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