• 제목/요약/키워드: Color Image Segmentation

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슈퍼픽셀과 FCM을 이용한 클러스터 초기값 설정 및 칼라영상분할 (A Setting of Initial Cluster Centers and Color Image Segmentation Using Superpixels and Fuzzy C-means(FCM) Algorithm)

  • 이정환
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.761-769
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    • 2012
  • 본 논문에서는 슈퍼픽셀과 FCM을 이용한 클러스터 초기값 설정방법과 이를 사용한 칼라영상분할을 연구한다. 클러스터링을 이용한 대표적인 칼라영상분할 방법으로 Fuzzy C-menas (FCM) 알고리즘을 많이 사용한다. FCM은 하나의 데이터가 각 클러스터에 서로 다른 소속도를 갖도록 한다. 그러나 FCM은 초기값 설정에 따라 국부적인 수렴문제가 발생한다. 따라서 초기값 설정문제는 매우 중요한데 본 연구에서는 슈퍼픽셀을 이용하여 클러스터의 초기값을 구하는 방법을 제안한다. 슈퍼픽셀은 원 영상에서 특성이 비슷한 화소들의 묶음으로 표현되는데 먼저 원 영상으로부터 슈퍼픽셀을 구하고 이를 $La^*b^*$ 칼라특징공간에 투영하여 클러스터 초기값을 구한다. 제안방법에서 슈퍼픽셀의 수는 원영상의 화소 수보다 일반적으로 매우 적어서 클러스터 초기값 설정을 위한 고속처리가 가능하다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 다양한 칼라영상을 사용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였으며 실험결과 제안방법이 기존방법에 비해 영상분할 성능이 우수함을 알 수 있었다.

RGB Motion Segmentation using Background Subtraction based on AMF

  • 김윤호
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.81-87
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    • 2013
  • Motion segmentation is a fundamental technique for analysing image sequences of real scenes. A process of identifying moving objects from data is a typical task in many computer vision applications. In this paper, we propose motion segmentation that generally consists from background subtraction and foreground pixel segmentation. The Approximated Median Filter (AMF) was chosen to perform background modeling. Motion segmentation in this paper covers RGB video data.

RGB Motion Segmentation using Background Subtraction based on AMF

  • 김윤호
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.61-67
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    • 2014
  • Motion segmentation is a fundamental technique for analysing image sequences of real scenes. A process of identifying moving objects from data is a typical task in many computer vision applications. In this paper, we propose motion segmentation that generally consists from background subtraction and foreground pixel segmentation. The Approximated Median Filter(AMF) was chosen to perform background modeling. Motion segmentation in this paper covers RGB video data.

계층적 히스토그램을 이용한 컬러영상분할 (Color Image Segmentation using Hierarchical Histogram)

  • 김소정;정경훈
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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    • pp.1771-1774
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    • 2003
  • Image segmentation is very important technique as preprocessing. It is used for various applications such as object recognition, computer vision, object based image compression. In this paper, a method which segments the multidimensional image using a hierarchical histogram approach, is proposed. The hierarchical histogram approach is a method that decomposes the multi-dimensional situation into multi levels of 1 dimensional situations. It has the advantage of the rapid and easy calculation of the histogram, and at the same time because the histogram is applied at each level and not as a whole, it is possible to have more detailed partitioning of the situation.

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칼라 분할 방식을 이용한 비디오 영상에서의 움직이는 물체의 검출과 추적 (Moving Object Tracking Method in Video Data Using Color Segmentation)

  • 이재호;조수현;김회율
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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    • pp.219-222
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    • 2001
  • Moving objects in video data are main elements for video analysis and retrieval. In this paper, we propose a new algorithm for tracking and segmenting moving objects in color image sequences that include complex camera motion such as zoom, pan and rotating. The Proposed algorithm is based on the Mean-shift color segmentation and stochastic region matching method. For segmenting moving objects, each sequence is divided into a set of similar color regions using Mean-shift color segmentation algorithm. Each segmented region is matched to the corresponding region in the subsequent frame. The motion vector of each matched region is then estimated and these motion vectors are summed to estimate global motion. Once motion vectors are estimated for all frame of video sequences, independently moving regions can be segmented by comparing their trajectories with that of global motion. Finally, segmented regions are merged into the independently moving object by comparing the similarities of trajectories, positions and emerging period. The experimental results show that the proposed algorithm is capable of segmenting independently moving objects in the video sequences including complex camera motion.

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K-Means Algorithm Using Texture Directionality for Natural Image Segmentation

  • Kasao, Atsushi;Nakajima, Masayuki
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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    • pp.23-28
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    • 1998
  • The goal of this research is to describe relations between impressions and elements in an image (i.e. color, texture and contours). Adequate image segmentation technique to extract these elements is required. We think that a sketch and a realistic painting are examples of optimal segmented images for our purpose because brush strokes are seem to be segmented areas and realistic paintings should remain the same impression as the model. For the reason, in this paper the segmentation technique which can create realistic painting-like segmentation is exploited. It is shown that the realistic painting-like segmentation is suitable for analyzing images.

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컬러 맵과 컬러 칩 추출의 특허 출원과 적용 사례 (Extracting the color map and color chip for a patent and application)

  • 이금희
    • 복식문화연구
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    • 제20권6호
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    • pp.869-882
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    • 2012
  • The purpose of this study is to obtain the patent for extracting the color map and color chip from the color image source and to develop color image map for fashion design. For this study, fashion image maps were produced from 210 pictures with Adobe Photoshop CS2 program targeting 200 university students from 2004 to 2006. The procedures for extracting the color map and color chip included providing the color image, the filtering phase, the segmentation phase, the extraction phrase, and the arrangement phase. Based on the results of this study, patent application was made to KIPO(Korean Intellectual Property Office) for this invention. The following effects can be expected from the standpoint of design based on the case study. First, it is a straight forward procedure to extract a color chip and color map from a color image. Second, it can be applied to various art works based on the recombination of colors as representative colors can be extracted from the related color image that combines a variety of colors. Third, desired colors can be selected based on the taste cluster classification or sensibility axis of design by extracting the representative color from the color image.

Adaptive Color Snake Model for Real-Time Object Tracking

  • Seo, Kap-Ho;Jang, Byung-Gi;Lee, Ju-Jang
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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    • pp.740-745
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    • 2003
  • Motion tracking and object segmentation are the most fundamental and critical problems in vision tasks suck as motion analysis. An active contour model, snake, was developed as a useful segmenting and tracking tool for rigid or non-rigid objects. Snake is designed no the basis of snake energies. Segmenting and tracking can be executed successfully by energy minimization. In this research, two new paradigms for segmentation and tracking are suggested. First, because the conventional method uses only intensity information, it is difficult to separate an object from its complex background. Therefore, a new energy and design schemes should be proposed for the better segmentation of objects. Second, conventional snake can be applied in situations where the change between images is small. If a fast moving object exists in successive images, conventional snake will not operate well because the moving object may have large differences in its position or shape, between successive images. Snakes's nodes may also fall into the local minima in their motion to the new positions of the target object in the succeeding image. For robust tracking, the condensation algorithm was adopted to control the parameters of the proposed snake model called "adaptive color snake model(SCSM)". The effectiveness of the ACSM is verified by appropriate simulations and experiments.

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그래프 컷을 이용한 강인한 인체 실루엣 추출 (Robust Human Silhouette Extraction Using Graph Cuts)

  • 안정호;김길천;변혜란
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권1호
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    • pp.52-58
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    • 2007
  • 본 논문에서는 실내 환경에서 동적 스테레오 카메라(active stereo camera)를 이용한 새로운 인체 실루엣 추출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 주된 응용분야는 이동 로봇 플랫폼에서의 인체 실루엣을 이용한 제스처 인식이다. 먼 거리에서 움직이는 객체를 분할(segmentation)하는 데에는 저해상도, 그림자, 스테레오 정합의 불확실성, 배경과 객체의 색 분포의 불안정성 등과 같은 다양한 문제를 내포한다. 우리는 먼저 이미지 분할 기법과 스테레오 정보를 이용하여 신뢰도 높은 객체와 배경 영역을 추정하였다. 이렇게 추정된 영역을 적절히 그래프 컷(graph cut)에 활용하는 방식을 고안함으로써 주변 환경의 변화에 강인한 인체 실루엣 추출을 가능하게 하였다. 제안한 방식은 실내에서 펜-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득된 비디오 데이타를 대상으로 실험하였으며, 색, 색과 스테레오, 색과 대비 정보를 기반으로 한 방법들과 비교 실험한 결과 정확도가 많이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

Quadtree를 사용한 색상-공간 특징과 객체 MBR의 질감 정보를 이용한 영상 검색 (Image Retrieval based on Color-Spatial Features using Quadtree and Texture Information Extracted from Object MBR)

  • 최창규;류상률;김승호
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제8권6호
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    • pp.692-704
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    • 2002
  • 본 논문은 이미지에서 Quadtree를 이용한 색상-공간 특징 추출과 이미지 내에 포함되어 있는 객체의 MBR(Minimum Boundary Rectangie)을 구하여 질감 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 이미지로부터 DC 이미지를 만들고 색상 좌표계를 변환한 후, Quadtree를 이용하여 영역을 분할한다. 영역의 분한 기준은 제안된 조건에 의하여 이루어지며, 각 분할된 영역으로부터 대표 색상을 추출한다. 그리고, 이미지 분할(segmentation)을 통하여 각 이미지의 객체, 객체를 포함한 배경, 또는 일부 배경의 MBR을 구하고, 제안된 알고리즘에 의하여 검색된 MBR의 웨이블릿 계수(wavelet coefficients)를 계산한다. 이 계수들이 MBR의 질감 정보가 되며, 추출된 색상-공간 정보와 질감 정보를 이용하여 제안된 유사도 계산 방법을 통하여 결과를 나타내게 된다. 제안된 방법은 원 이미지(original image)에 비해 특징 정보의 저장 공간을 53% 감소시켰으며, 성능은 유사하게 나타났다. 그리고, 질감 정보를 추가함으로써, 색상-공간 특징의 단점인 객체 정보의 손실을 보완하였고, 질의 이미지의 객체를 포함한 검색 결과를 보였다.