• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.237-248
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• 2010

컴퓨터/로봇 비전 분야에서 실세계 장면들을 촬영할 때, 상당 부분의 텍스처 기반 패턴들이 발견되는데, 본 논문에서는 그런 다양한 패턴들을 적절하게 표현할 수 있는 수학적 모델(Gabor 함수)을 기반으로 한 특징 측정 좌표 체계를 소개한다. 그 체계를 통한 텍스처 패턴의 여러 특징들에 대한 측정값의 표현은 텍스처 패턴분류 작업을 수행하는데 보다 효율적인 성능을 가능케 한다. 또한 실험에 사용된 텍스처 이미지 데이터의 좌표 체계에서의 표현 정보가 추후 유사 연구들에 의해 활용될 수 있으며, 제안된 좌표 체계에서 표현된 패턴 데이터를 분류하는데 가장 적합한 의사결정나무 알고리듬을 사용한다. 최종적으로, 다양한 텍스처 패턴분류 실험을 통해 기존 연구 방법들에 비해 연구 결과의 개선이 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.277-279
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• 2006

본 논문에서는 스크래치 텍스처 및 형태특성을 이용하여 모든 종류의 스크래치를 자동으로 검출 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 텍스처 분류 단계와 형태 필터링 단계를 구성된다. 텍스처 분류단계에서는 스크래치의 텍스처 정보를 이용하여 입력영상의 각 화소를 스크래치와 비스크래래치 영역으로 분류한다. 이때 분류기로 신경망을 사용한다. 형태필터링단계에서는 스크래치의 형태정보에 기반하여 설계된 원소구조를 사용하는 모폴로지 필터를 사용하여 잘못 분류된 스크래치 영역을 제거한다. 제안된 방법의 평가를 위해 다양한 종류의 스크래치를 가진 영화 및 애니메이션 데이터에 대해 실험이 이루어 졌고, 그 결과 제안된 방법의 강건함과 효율성이 입증되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.103-111
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• 2007

지금까지 위성영상 정보 처리 분야에서는 분광정보를 이용한 영상분석과 시각적 해석 및 자동 분류에 대한 연구가 주로 수행되었으나, 최근에는 영상자료에서 시각적으로 나타나지 않는 특성이나 공간정보의 추출을 위한 여러 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정보의 특성 추출기법인 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 변환을 연계하여 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상에 대한 연구를 수행하였다. 또한 이러한 영상이 분류 정확도에 어떻게 기여하는 가를 분석하기 위한 적용 사례로 도심지 공간분석과 칼데라 주변지역의 지질학적 구조분석을 수행하였다 영상 분석 시 공간정보 활용을 위한 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상 생성기법을 사용하면 원본영상만을 사용하였을 때보다 높은 분류정확도를 보였다. 고해상도 영상을 사용한 도심지의 경우 원본영상에 텍스처영상과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상을 모두 활용한 경우의 분류정확도가 가장 높은 값을 보였다. 이는 상세화소의 변화가 매우 중요한 도심지의 특성상, 세밀한 공간정보가 최대로 활용되었기 때문으로 해석되어진다. 또한 중 저해상도 영상을 사용한 지질학적 구조분석의 경우 원본영상에 텍스처 영상만을 활용한 경우가 가장 높은 분류정확도를 보였다. 이는 칼데라를 중심으로 한 비교적 크기가 큰 지질학적 구조 분석 시 고도변화와 지열분포 등의 정보가 적당히 단순화 될 필요가 있었기 때문인 것으로 해석된다. 따라서 이러한 기법들을 실제 연구에 적용하기 위해서는 연구의 목적과 위성영상의 해상도 등의 정보를 모두 고려하여 적절한 기법을 잘 적용하는 것이 중요하다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.581-587
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• 2003

독립 요소 분석 (Independent Component Analysis: ICA)는 텍스처를 의미 있는 특징으로 변환하는 강인한 영상 필터를 생성하기 위한 확률적 방법이다. ICA는 고차통계적 특성을 사용하여 ICA 필터와 독립 요소를 동시에 학습한다. 제안한 분류 방법은 fast ICA 알고리즘을 사용하여 KOMPSAT 영상으로부터 ICA 필터를 생성한 다음, 필터에 의해 투영된 텍스처들의 특징들을 독립 평면상에서 무감독 방법으로 분류한다. KOMPSAT 영상은 텍스처 성분이 뚜렷하지 않는 영역이 존재하기 때문에 본 논문에서는 투영된 특징 값들과 윈도우 내의 정규화된 평균 화소값으로 특징 벡터를 재구성하였다. 분류 방법으로는 K-means 클러스터링을 적용하였다. 6.6m 해상도를 가진 KOMPSAT 흑백 영상에 대해 제안한 방법은 우수한 분류 성능을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.839-841
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• 2000

텍스처 정보는 정지 영상 뿐 아니라 동영상 분석에서도 많은 정보를 제공한다. 이러한 텍스처 정보를 동영상의 움직임 분류에 사용하여 기존의 색, 색영역의 배치 정보, 기준 형상, 명도 텍스처 등을 기본 탐색 키로 삼는 동영상 검색 시스템에 텍스처 특성을 움직임 정보에 적용하여 저 수준 정보에서 움직임 정보가 직접적으로 추출될 수 있음을 보였다. 이 방법의 장점은 배경 소거, 오브젝트 추출 및 추적, 참조 곡선 탐색 등 많은 계산량을 요구하는 연산들이 없이도 움직임 정보를 압축 동영상에서 추출할 수 있다는 것이다. 또한 동영상은 데이터의 양이 매우 크기 때문에 압축되어 있는 것이 필수인데 본 연구에서는 웨이브릿으로 압축되어 있는 동영상에서 움직임 정보가 고주파 부분에 집중되어 있는 점을 이용하여 역변환을 거치지 않고 직접 템포럴 텍스처를 생성하였다. 따라서 계산 속도를 향상시켰으며 계산 과정도 행렬 연산을 기본으로 수행하여 계산 과정을 간단하게 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.399-401
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• 2024

본 논문에서는 텍스처 합성 기술을 활용하여 가상의 거품 패턴 텍스처를 생성하기 위한 합성 데이터 구축 방법을 소개한다. 물리 기반 유체 시뮬레이션에서 거품 표현은 2차 효과(Secondary effects)로 분류되며, 그만큼 계산량이 큰 작업이다. 게임 업계에서는 저사양 디바이스에서도 실시간으로 게임이 실행되어야 하므로 상대적으로 계산량이 큰 물리 기반 시뮬레이션을 통해 거품을 표현하기 어렵다. 대부분 사용자가 임의로 그린 거품 패턴을 화면에 매핑하여 적은 계산량을 통해 거품을 표현하지만, 시뮬레이션을 통해 만들어진 데이터가 아니기 때문에 품질을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 물리 기반 시뮬레이션을 통해 만들어진 거품 패턴을 텍스처 합성 기술을 통해 재생산(Reproduction)함으로써 수작업으로 그린 거품 패턴에서는 표현하기 어려운 고품질 거품 패턴 텍스처를 만들어 낸다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.497-498
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• 2012

지형 분류는 원격 로봇이 처한 환경에서 오브젝트의 종류를 표시한 지도를 만들 수 있게 한다. 우선 2D 및 3D 데이터셋으로부터 텍스처를 매핑한 지형 메쉬를 생성하였다. 그 후 지형 메쉬에서 수평 공간적 분포를 기반으로 건물 및 나무를 분류하는 방법을 제안한다. 옥외 환경에서 이 방법을 적용하여 실험을 수행하였으며, 텍스처를 매핑한 지형 메쉬에서 건물과 나무를 성공적으로 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.201-205
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• 2020

구조적인 텍스처는 텍스처를 구성하는 기본요소인 텍셀 (texel)이 규칙적으로 반복되는 형태로 정의된다. 구조적 텍스처 분석/인식은 직물류의 자동검사, 금속표면 자동테스트 및 마이크로 이미지의 자동 분석 등, 산업적인 응용이 다양하다. 본 논문에서는 구조적 텍스처 분석을 위한 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN) 기반의 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 합성곱신경망이 분류 대상 텍스처들의 구성 요소인 텍셀을 학습한다. 인식 단계에서는 입력되는 텍스처 영상에서 얻은 부분 영상을 이용하여 학습된 합성곱신경망이 텍스처를 인식하다. 실제 구현 및 실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.

• 융합보안논문지
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• 제17권3호
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• pp.21-29
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• 2017

지역 패턴을 정확하게 부호화 하는 방법은 텍스처 분류 연구에 매우 중요한 요소다. 하지만 기존 널리 연구된 LBP기반 방법들은 잡음에 취약한 근본적인 문제점이 있다. 최근 표정인식 분야에서 에지반응 값과 방향 정보를 활용한 LDP방법이 제안되었다. LDP방법은 LBP보다 잡음에 강하고 더 많은 정보를 코드에 수용할 수 있는 장점이 있지만 텍스처 분류에 적용하기에는 치명적인 회전 변화에 민감한 단점이 있다. 본 논문에서는 LDP 방법에 회전 불변 특성을 결합하고 기존 LDP가 가지고 있던 부호 정보를 수용하지 않은 단점과 밝기 값 차이가 적은 영역에서 의미 없는 코드가 생성되는 단점을 극복한 새로운 지역 패턴 부호화 방법인 Rotation Invariant Local Directional Pattern 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법의 텍스처 분류 성능을 입증하기 위해 널리 사용되는 UIUC, CUReT 데이터 셋에서 텍스처 분류를 수행했다. 그 결과 제안된 RILDP방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 보여주었다.

• 자연과학논문집
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• 제5권2호
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• pp.33-38
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• 1992

텍스처럴 리전의 러프니스와 사람의 시각 시스템의 특성에 기초하여 세크멘테이션을 수행하는, 멀티미디어 텔레컨퍼런스를 위한 새로운 텍스처 세그멘테이션-베이스 영상 코우딩 기술을 제안한다. 세그멘테이션은, 텍스처의 영역이, 지각된 콘스탄트 인텐시티와 스무드 텍스처 및 러프 텍스처의 세가지 텍스처 클래스로 분류되도록 프랙탈 디멘전을 쓰레쉬호울딩하여 이루어진다. 각 세그먼트 바운더리와 각 텍스처 클래스를 위한 효과적인 코우딩 기술을 개발하여 높은 압축률과 좋은 영상 품질을 갖는 영상 코우딩 시스템을 달성하고, 이 기술의 코우딩 효율을 잘 확립된 기술 (디스크릿 코사인 트랜스폼(DCT) 영상 코우딩)의 코우딩 효율과 비교한다.