• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권9호
• /
• pp.4386-4404
• /
• 2016

Most existing salient object detection algorithms commonly employed segmentation techniques to eliminate background noise and reduce computation by treating each segment as a processing unit. However, individual small segments provide little information about global contents. Such schemes have limited capability on modeling global perceptual phenomena. In this paper, a novel salient object detection algorithm is proposed based on region merging. An adaptive-based merging scheme is developed to reassemble regions based on their color dissimilarities. The merging strategy can be described as that a region R is merged with its adjacent region Q if Q has the lowest dissimilarity with Q among all Q's adjacent regions. To guide the merging process, superpixels that located at the boundary of the image are treated as the seeds. However, it is possible for a boundary in the input image to be occupied by the foreground object. To avoid this case, we optimize the boundary influences by locating and eliminating erroneous boundaries before the region merging. We show that even though three simple region saliency measurements are adopted for each region, encouraging performance can be obtained. Experiments on four benchmark datasets including MSRA-B, SOD, SED and iCoSeg show the proposed method results in uniform object enhancement and achieve state-of-the-art performance by comparing with nine existing methods.

• ETRI Journal
• /
• 제41권6호
• /
• pp.797-810
• /
• 2019

Image saliency detection is the basis of perceptual image processing, which is significant to subsequent image processing methods. Most saliency detection methods can detect only a single object with a high-contrast background, but they have no effect on the extraction of a salient object from images with complex low-contrast backgrounds. With the prior knowledge, this paper proposes a method for detecting salient objects by combining the boundary contrast map and the geodesics-like maps. This method can highlight the foreground uniformly and extract the salient objects efficiently in images with low-contrast backgrounds. The classical receiver operating characteristics (ROC) curve, which compares the salient map with the ground truth map, does not reflect the human perception. An ROC curve with distance (distance receiver operating characteristic, DROC) is proposed in this paper, which takes the ROC curve closer to the human subjective perception. Experiments on three benchmark datasets and three low-contrast image datasets, with four evaluation methods including DROC, show that on comparing the eight state-of-the-art approaches, the proposed approach performs well.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.123-129
• /
• 2006

고해상도 컬러항공영상은 공간정보생성을 위한 지형의 상세한 정량적 및 정성적 정보를 제공해준다. 하지만 도심지역에서 빌딩 또는 숲에 의한 그림자의 발생으로 인하여 지물 추출 및 분류시 부정확한 결과를 초래 시킬 수 있다. 현재까지 그림자 효과에 대한 여러 연구가 이뤄졌으나 도심지에서 그림자의 발생으로 야기된 분광정보 왜곡의 문제점을 해결하여 도로추출에 대한 연구가 매우 부족한 실정이다 본 연구에서는 컬러항공사진과 LIDAR(LIght Detection and Ranging) 고도 자료를 이용하여 아스팔트 도로 경계선을 추출하는 기법을 제안하였다. 구체적으로 그림자 영향의 제거를 통한 아스팔트 도로 경계선의 추출과정은 다음과 같다. 첫 번째, 항공사진에서 그림자 영역을 LIDAR자료부터 생성된 DSM(Digital Surface Model)과 태양각으로부터 추출하였다. 그 후 도로영역추출기법, 경계선 검출기법을 통하여 도로의 경계를 추출하였으며 이 자료를 벡터화하므로서 GIS벡터의 선분 자료로 생성하였다. 본 연구의 실험결과 제안된 방법은 그림자의 영향을 소거하여 원활한 아스팔트 도로의 경계를 추출하는데 있어서 효과적임을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
• /
• pp.81-84
• /
• 2000

In this paper, we propose an efficient method to extract a goal area which may be closely related to the scoring highlight. In our method, the boundary between the ground and the non-ground area is used. An efficient methods for a rapid detection of both the boundary and then the goal area are proposed. Our simulation results show that our method is very reliable and takes less processing time compared with previous methods. This performance improvements may be caused by the use of a general simple feature.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제9권1호
• /
• pp.89-102
• /
• 2013

The paper presents a fuzzy based impulse noise filter for both gray scale and color images. The proposed approach is based on the technique of boundary discriminative noise detection. The algorithm is a multi-step process comprising detection, filtering and color correction stages. The detection procedure classifies the pixels as corrupted and uncorrupted by computing decision boundaries, which are fuzzified to improve the outputs obtained. In the case of color images, a correction term is added by examining the interactions between the color components for further improvement. Quantitative and qualitative analysis, performed on standard gray scale and color image, shows improved performance of the proposed technique over existing state-of-the-art algorithms in terms of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and color difference metrics. The analysis proves the applicability of the proposed algorithm to random valued impulse noise.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
• /
• pp.101-104
• /
• 2002

This paper proposes a unique data embedding algorithm for the video sequence. It describes two processings: shot boundary detection and robust data embedding. First, for the shot boundary detection, instead of using absolute frame differences, block by block based relative frame differences are employed. Frame adaptive thresholding values are also employed for the better detection. Second, for the robust data embedding, we generate message template and then convolve and correlate it with carrier signal. And then we embed data on the time domain video sequence. By using these two methods, watermarks into randomly selected frames of shots. Watermarks are detected well even if several certain shots are damaged because we embed watermark into each shot equally.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권6호
• /
• pp.455-463
• /
• 2010

본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반하여 개선한 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 종결어미를 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였다. 또한 문장경계인식 성능을 최대화하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 문서별 성능 측정을 위해서 구두점이 주로 문장경계로 사용된 문어체 위주의 평가셋1(신문기사와 블로그 문서)과 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서 위주의 평가셋2(웹 사이트의 게시판 글)를 대상으로 성능을 측정하였다. 평가 척도로는 F-measure를 사용하였으며, 기존 연구와 동일하게 구두점만을 문장경계 대상으로 학습한 기본 모델을 만들어서 실험한 결과, 평가셋1에 대해서 96.5%의 성능을 보였지만, 평가셋2에 대해서는 56.7%로 매우 저조한 성능을 보였다. 제안하는 개선 방법은 기본 모델을 웹 문서의 특징을 반영시키도록 자질 및 엔진을 개선시켰고, 최종 모델을 평가셋2로 평가한 결과, 96.3%의 성능을 보여서 39.6%의 성능 향상이 있음을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.136-150
• /
• 2008

항공사진이나 LiDAR 데이터를 이용하여 건물의 자동 추출에 있어서 많은 연구가 이루어졌지만, 3차원 위치정보와 영상의 형상정보라는 두 데이터의 장점을 융합하여 정확도를 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 등고선 기반의 건물인식 알고리즘을 사용하여 LiDAR 데이터를 이용한 건물 인식 정확도를 향상시키고, 항공사진을 이용하여 건물 경계의 정교화도 추구하였다. 등고선기반 건물 인식 방법은 건물의 경계와 지붕구조물 정보를 생성할 수 있으며, 기존 TIN기반 인식 방법이나 NDSM기반 방법보다 우수한 건물 탐지 정확도를 보여주었다. 등고선으로 추정된 건물경계에 일정한 크기의 버퍼를 생성하여 항공사진의 경계영역을 한정시키고, double active contour를 사용하여 항공사진의 에지에 맞도록 건물경계를 정교화 하였다. 본 연구성과를 이용하여 향후 추출된 개체 경계의 일정 범위에서 최적의 정합을 수행하여 3차원 건물 경계를 생성할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.91-97
• /
• 2003

본 논문에서는 안저 영상에서 시신경유두의 계층적인 검출 방법을 제안하였다. 혈관 정보. 영상의 복잡성 등을 포함하는 안저의 해부학적 지식에 기반한 선행 정보를 이용함으로써 시신경유두의 윤곽선을 검출하였다. 전체적인 처리과정은 크게 3 단계로 나누어진다. 먼저, 처리 과정을 단순화하기 위한 선행 지식으로 이용되는 시신경유두의 근사적인 크기와 위치를 계산하기 위하여 시신경유두를 포함하는 관심영역을 설정하였다. 그런 다음. 설정된 관심영역 내에서 watershed알고리듬을 이용하여 안저 영상을 분할하였고 분할된 영역을 병합함으로써 시신경유두의 초기 윤곽선을 검출하였다. 최종적으로 정확한 윤곽선을 검출하기 위하여 혈관의 심한 간섭 등으로 인해 손상된 윤곽선 부분들을 탐색하고 이들을 제거 및 보정하였다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제40권2호
• /
• pp.171-177
• /
• 2012

본 논문에서는 항공기 탑재용 GNSS 수신기 고장검출 알고리즘과 운용범위를 제안하였다. 고장난 항공기 수신기는 항공기에서 계산한 보정정보를 주변 항공기간 상호 교환 후에, 보정정보 일치 여부를 통해 검출한다. 이를 위해, 항공기 수신기 고장검출 알고리즘에 사용되는 검정통계량으로 보정정보 잔차값을 사용하였으며, 운용범위는 지상 기준국을 중심으로 거리에 따른 DGPS 위치오차 증가량을 이용하여 설정하였다. 정확한 고장검출을 위해 운용범위 안의 항공기들만을 사용하여 항공기 탑재용 GNSS 수신기 고장검출을 시도하는 방안을 제안하였다.