• Title/Summary/Keyword: 텍스처 분석

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A Study on the Analysis of Structural Textures using CNN (Convolution Neural Network) (합성곱신경망을 이용한 구조적 텍스처 분석연구)

  • Lee, Bongkyu
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.20 no.4
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    • pp.201-205
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    • 2020
  • The structural texture is defined as a form which a texel is regularly repeated in the texture. Structural texture analysis/recognition has various industrial applications, such as automatic inspection of textiles, automatic testing of metal surfaces, and automatic analysis of micro images. In this paper, we propose a Convolution Neural Network (CNN) based system for structural texture analysis. The proposed method learns texles, which are components of textures to be classified. Then, this trained CNN recognizes a structural texture using a partial image obtained from input texture. The experiment shows the superiority of the proposed system.

Texture Cache with Automatical Index Splitting Based on Texture Size (텍스처의 크기에 따라 인덱스를 자동 분할하는 텍스처 캐시)

  • Kim, Jin-Woo;Park, Young-Jin;Kim, Young-Sik;Han, Tack-Don
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.8 no.2
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    • pp.57-68
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    • 2008
  • Texture Mapping is a technique for adding realism to an image in 3D graphics Chip. Bilinear filtering mode of this technique needs accesses of 4 texels to process one pixel. In this paper we analyzed the access pattern of texture, and proposed the high performance texture cache which can access 4 texels simultaneously. We evaluated using simulation results of 3D game(Quake 3, Unreal Tournament 2004). Simulation results show that proposed texture cache has high performance on the case where physical size is less then or equal 8KBytes.

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Automatic Depth Generation Using Laws' Texture Filter (로스 텍스처 필터 기반 영상의 자동 깊이 생성 기법)

  • Jo, Cheol-Yong;Kim, Je-Dong;Jang, Sung-Eun;Choi, Chang-Yeol;Kim, Man-Bae
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.87-90
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    • 2009
  • 영상의 깊이 정보를 추출하는 것은 매우 어려운 연구이다. 다양한 유형의 영상 구조의 분석이 필요하지만 많은 경우에 주관적인 판단의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 로스 텍스처 필터를 기반으로 정지 영상의 깊이를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 로스 텍스처 필터는 단안 비전에서 3D 깊이를 얻기 위한 방법으로 활용되었는데, 실제 2D 영상에서 깊이를 예측하기 위해 텍스처 편차, 텍스처 기울기, 색상 등을 활용한다. 로스 필터는 $1{\times}5$ 벡터로부터 콘볼루션을 이용하여, 20여개의 $5{\times}5$ 콘볼루션 필터가 구해지는데, 영상에 필터를 적용하여 로스 에너지를 계산한다. 구해진 에너지를 깊이 맵으로 변환하고, 깊이 맵에서 특징 점을 구하고, 특징 점들로부터 델러노이 삼각화를 이용하여 삼각형 깊이 메쉬를 얻는다. 구해진 깊이 맵의 성능을 측정하기 위해 카메라 시점을 변경하면서 영상의 3D 구조를 분석하였으며, 입체영상을 생성하여 3D 입체 시청 결과를 분석하였다. 실험에서는 로스 텍스처 필터를 이용하는 깊이 생성 방법이 좋은 효과를 얻는 것을 확인하였다.

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Automatic 3D Map-Object Generation Using Texture Analysis Table (텍스처 분석 테이블을 이용한 3D 지형 객체 자동 생성)

  • 선영범;김태용;이원형
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.11b
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    • pp.634-637
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    • 2003
  • 본 논문은 지형중심 게임에서 깊이레벨에 기반한 텍스처 분석 테이블(TAT)을 이용하여 높이에 따라 정의된 지형 객체들을 효율적으로 생성 시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에서는 맵에디터 상에서 지형의 텍스처와 지형의 사실적 표현을 위해 나무나 바위 등의 지형 객체를 수작업으로 편집하였는데 제안한 알고리즘을 적용하면 깊이 단계별 최소의 지형 텍스처만을 사용하여 매우 다양한 종류의 지형 텍스처를 생성해 낼 수 있으며, TAT로부터 깊이 정보값을 활용하여 자연-객체들(Natural Object)을 자동으로 생성시킬 수 있다. 이로써 게임 지형을 제작하는데 불필요한 작업량을 줄일 수 있으며, 그만큼 인공-객체들(Artificial Obejct)을 생성하는데 많은 시간을 투입할 수 있다.

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An algorithm for generating temporal texture for video retrieval (동영상 검색을 위한 템포럴 텍스처 생성 알고리즘)

  • Kim, Do-Nyun;Cho, Dong-Sub
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2000.11d
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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.

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Brick Path Recognition Using Image Shape Pattern and Texture Feature (영상의 형태 패턴과 텍스처 특징을 이용한 보도블록의 인식방법)

  • Woo, Byung-Seok;Yang, Sung-Min;Jo, Kang-Hyun
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.15 no.4
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    • pp.472-484
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    • 2012
  • Raised or plain block is widely used for the pedestrian's safe passage. The insincere construction, insufficient maintenance and obstacle overlaid on the pavement cause pedestrian's accidents. This paper proposes a method to detect brick path by analyzing the shape pattern and texture feature of brick located in visible distance for a safe passage. A brick appears to a regular type because of its specific shape which repeats with its sized gap and its type varies according to the surrounding environment or use. This paper shows a method which extracts the shape pattern by analyzing single surface polygon and its frequency appearing in road area. The shape pattern is used to detect similar shape regions. Some regions are not detected because extraneous substances or chopped bricks distort the original shape. This problem can be solved by analyzing the texture feature vector. The analyzed vector of the previously detected regions yields the Gaussian distribution. This value in each undetected region is computed and checked whether it's satisfied with Gaussian distribution or not. The satisfied region is detected as the brick path. The experiment was performed with the various type's bricks to recognize so that the results showed as accurate as 95.9% in average.

The Classification Accuracy Improvement of Satellite Imagery Using Wavelet Based Texture Fusion Image (웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상을 이용한 위성영상 자료의 분류 정확도 향상 연구)

  • Hwang, Hwa-Jeong;Lee, Ki-Won;Kwon, Byung-Doo;Yoo, Hee-Young
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.23 no.2
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    • pp.103-111
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    • 2007
  • The spectral information based image analysis, visual interpretation and automatic classification have been widely carried out so far for remote sensing data processing. Yet recently, many researchers have tried to extract the spatial information which cannot be expressed directly in the image itself. Using the texture and wavelet scheme, we made a wavelet-based texture fusion image which includes the advantages of each scheme. Moreover, using these schemes, we carried out image classification for the urban spatial analysis and the geological structure analysis around the caldera area. These two case studies showed that image classification accuracy of texture image and wavelet-based texture fusion image is better than that of using only raw image. In case of the urban area using high resolution image, as both texture and wavelet based texture fusion image are added to the original image, the classification accuracy is the highest. Because detailed spatial information is applied to the urban area where detail pixel variation is very significant. In case of the geological structure analysis using middle and low resolution image, the images added by only texture image showed the highest classification accuracy. It is interpreted to be necessary to simplify the information such as elevation variation, thermal distribution, on the occasion of analyzing the relatively larger geological structure like a caldera. Therefore, in the image analysis using spatial information, each spatial information analysis method should be carefully selected by considering the characteristics of the satellite images and the purpose of study.

Synthesis of Near-Regular Vector Texture Patterns (규칙성을 가진 벡터 텍스처의 합성에 관한 연구)

  • Seo, Jae-Woo;Cordier, Frederic
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02a
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    • pp.487-493
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    • 2007
  • 컴퓨터에서 사용되는 2D 이미지는 크게 비트맵과 벡터의 두 가지 표현 방식이 존재한다. 일반적으로 사용되는 이미지와 텍스처는 대부분 비트맵을 기반으로 하고 있으며, 이에 따라 많은 텍스처 합성에 관한 연구 또한 비트맵 기반으로만 이루어져 왔다. 그러나 일부 분야들에서는 몇 가지 단점에도 불구하고 벡터 형식의 이미지를 선호하고 있으며, 비트맵이 가지지 못한 장점들과 현재의 충분한 컴퓨터 연산 능력을 고려해 볼 때 벡터 이미지의 필요성과 활용분야는 앞으로도 늘어날 것이라 생각된다. 이에 따라 본 논문에서는 벡터 형식으로 주어진 텍스처 패턴을 분석, 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 입력 받는 벡터 이미지는 몇 가지의 속성을 지닌 스트로크(Stroke)들의 집합으로서, 각각의 스트로크는 비트맵에서의 픽셀과 같이 기본적인 분석과 합성의 단위가 된다.

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Comparative analysis of the deep-learning-based super-resolution methods for generating high-resolution texture maps (고해상도 텍스처 맵 생성을 위한 딥러닝 기반 초해상도 기법들의 비교 분석 연구)

  • Hyeju Kim;Jah-Ho Nah
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.29 no.5
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    • pp.31-40
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    • 2023
  • As display resolution increases, many apps also tend to include high-resolution texture maps. Recent advancements in deep-learning-based image super-resolution techniques make it possible to automate high-resolution texture generation. However, there is still a lack of comprehensive analysis of the application of these techniques to texture maps. In this paper, we selected three recent super-resolution techniques, namely BSRGAN, Real-ESRGAN, and SwinIR (classical and real-world image SR), and applied them to upscale texture maps. We then conducted a quantitative and qualitative analysis of the experimental results. The findings revealed various artifacts after upscaling, which indicates that there are still limitations in directly applying super-resolution techniques to texture-map upscaling.

A Study of Textured Image Segmentation using Phase Information (페이즈 정보를 이용한 텍스처 영상 분할 연구)

  • Oh, Suk
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.16 no.2
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    • pp.249-256
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    • 2011
  • Finding a new set of features representing textured images is one of the most important studies in textured image analysis. This is because it is impossible to construct a perfect set of features representing every textured image, and it is inevitable to choose some relevant features which are efficient to on-going image processing jobs. This paper intends to find relevant features which are efficient to textured image segmentation. In this regards, this paper presents a different method for the segmentation of textured images based on the Gabor filter. Gabor filter is known to be a very efficient and effective tool which represents human visual system for texture analysis. Filtering a real-valued input image by the Gabor filter results in complex-valued output data defined in the spatial frequency domain. This complex value, as usual, gives the module and the phase. This paper focused its attention on the phase information, rather than the module information. In fact, the module information is considered very useful at region analysis in texture, while the phase information was considered almost of no use. But this paper shows that the phase information can also be fully useful and effective at region analysis in texture, once a good method introduced. We now propose "phase derivated method", which is an efficient and effective way to compute the useful phase information directly from the filtered value. This new method reduces effectively computing burden and widen applicable textured images.