본 논문에서는 윤곽선 검출을 위한 적응적 임계치 결정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 이동 물체가 없는 배경 영상과 이동 물체가 있는 영상에 대한 각각의 히스토그램을 구한 후 배경 영상의 히스토그램과 이동물체가 존재하는 히스토그램의 차히스토그램을 구한다. 얻어진 차히스토그램에서 최고점과 최저점의 기울기를 이용하여 임계치를 정한다. 실험은 도로에서 주행 중인 자동차를 대상으로 수행하였다. 실험 결과 최고점과 최저점의 기울기를 이용한 방법은 조도의 변화에 민감하지 않으면서 윤곽선이 잘 검출되었다.
본 논문에서는 초음파 영상의 대한 내용기반 검색을 위한 초음파 영상의 특징 추출방법과 추출된 특징들을 이용한 검색 방법에 대해 제안한다. 내용기반 초음파 영상 검색을 위한 특징들로 공간영역에서 히스토그램과 웨이브릿 변환후 각 부대역에서 통계적 특성을 추출한다. 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특성은 질의 영상과 유사한 영상의 특성 벡터 거리가 평균 특성 벡터 거리보다 작다는 특성을 가진다. 이러한 특성을 이용하여 일차 검색을 수행하여 그 결과를 공간영역의 히스토그램을 이용한 이차 검색을 위한 후보로 사용함으로써 이차 검색의 대상이 줄어들게 된다. 히스토그램을 이용한 검색은 대상이 많을수록 오류를 범할 가능성이 높아짐으로 검색대상을 줄인다는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 히스토그램을 사용함으로써 영상내 의학적 객체의 이동이나 회전에 무관하게 검색을 수행할 수 있다.
본 논문에서는 다양한 컬러모델 영상을 대상으로 히스토그램의 차이를 이용한 장면 전환 검출 결과를 비교한다. 임계값은 히스토그램의 변화에 따라 변화하는 적응적 임계값 설정 방법을 사용하여 오검출과 미검출의 확률을 줄였다. 점진적인 장면 전환에도 강인한 검출을 위하여 탐색 구간의 변화와 히스토그램의 변화가 급격하게 자주 일어나는 구간의 히스토그램의 변화율을 이용하여 장면 전환을 검출 하는 방법을 제안 하였다.
본 논문에서는 공간 히스토그램과 웨이브렛 모멘트를 융합하여 검색 효율을 크게 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 질의영상과 DB영상간의 유사도를 구할 때 히스토그램의 유사도와 웨이브렛 모멘트의 유사도를 효과적으로 융합한다. 즉, 공간적 이동, 회전 등에 강한 히스토그램 특징과 주파수 대역별로 구해지는 웨이브렛 모멘트 특징을 잘 융합함으로써 검색성능의 향상을 추구한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 시험영상 DB로는 Brodatz 질간 영상 DB와 Corel Draw Photo 영상 DB를 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법으로 구한 검색율이 Brodatz DB에서 히스토그램이나 웨이브렛 모멘트만으로 구한 검색율보다 각각 5.3%와 13.8% 향상되었고, Corel Draw Photo DB에서는 각각 15.5%와 3.2% 향상됨을 확인할 수 있었다.
대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimodal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 포함되어 있으므로 스케치 특징점 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매 모호함이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 영상에 대해 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 구하여 최소 밝기값과 최대 밝기 값을 설정하고 삼각형의 소속 함수에 적용한다. 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut 을 적용하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법보다 제안된 퍼지 이진화 방법이 효율적인 것을 알 수 있었다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.265-268
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2001
내용에 기반한 동영상 검색에서, 대표 프레임을 자주 이용하는데, 이를 위해 우선적으로 동영상의 장면변화를 검출하는 기술이 필요하다. 일반적으로 컬러 히스토그램 비교방법이 많이 쓰이나, 급격한 조명변화에 민감하고 컬러 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장면전환을 놓칠 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 컬러 히스토그램 비교방법과 엔트로피를 복합적으로 이용하여 조명변화에 의해 장면전환이 잘못 검출되는 것을 막을 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법은 컬러 히스토그램 비교방법보다 조명변화에 보다 감격함을 확인할 수 있었다.
선택도 추정 기법은 상용 데이터베이스에서 질의 최적화를 위해 많이 사용하고 있다. 그 중 선택도 추정 기법에 가장 많이 사용되고 있는 기법은 히스토그램이다. 최근 시공간 데이터베이스 관련 연구에서 시간$\cdot$공간 데이터베이스의 선택도 추정 기법이 활발하게 이루어지고 있다. 이 히스토그램 추정 기법이 과거에서 현재시점까지 범위 질의 수행을 성공적으로 이루어지고 있지만 대량의 데이터들을 효율적으로 관리하기에는 저장오버헤드가 너무 크다. 본 논문에서는 시공간데이터베이스에서 성공적으로 선택도 추정을 다룬 히스토그램 추정 기법을 보완하여 과거 이력데이터들의 저장을 효율적으로 할 수 있는 압축기법을 제안한다. 현재 객체에 대해서는 기존 연구에서 성공적으로 이루어진 히스토그램 기반 추정 기법을 응용하고 과거 이력데이터에 대해서는 압축기법인 웨이블렛을 응용하여 선택도추정의 오류율과 저장오버헤드의 향상이 기대된다.
수면은 인간에게 삼분의 일 정도 잠을 자면서 보낸만큼 매우 중요한 생리 현상이다. 본 논문에서는 이러한 수면을 환경을 측정하고 수면의 질 발전 방향을 모색한다. 수면 측정을 위하여 $X^2$ 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 방법을 이용한다. $X^2$ 히스토그램 방법은 통계학적 장면 전환 검출 방법의 하나로서 다른 히스토그램 방법보다 성능이 우수하기 때문에 많은 연구에서 사용된다. 또한 수면의 질 발전을 위하여 피로도, 음주도, 그리고 공복도를 입력하여 각각의 상황에 따른 뒤척임을 추출한다.
본 논문은 대용량 클러스터 기반의 웹 서버를 위한 새로운 내용 기반 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 요청 빈도와 전송될 파일 크기를 누적하여 히스토그램을 생성한다. 그 결과로 생성된 히스토그램의 누적 분포에 히스토그램 균등화 변환함수를 적용하여 각각의 서버 노드에 해시 값에 따라 분포하는 부하를 균등하게 할당할 수 있다. 제안된 부하 분산 기법의 효율성 검증을 위한 시뮬레이션에서 히스토그램 균등화 기법은 서버의 지역적인 캐시 활용과 부하의 균등 분산 등의 장점으로 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 대표 히스토그램을 이용한 효율적인 저전력 화질 개선 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 히스토그램으로 이미지를 분류하고, 각 분류된 이미지를 대표하는 히스토그램들을 저전력 화질 개선 기법이 적용된 전달 함수(transformation function)를 통해 미리 구한다. 따라서 매번 이미지마다 처리되어야 하는 복잡한 계산과정을 대표 히스토그램을 이용하여 미리 구함으로써, 기존 기법 대비 빠르고 효율적인 시스템을 구현할 수 있다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 낮은 전력 소모와 빠른 처리 속도를 보임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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