• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권2호
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• pp.457-469
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• 2003

In this paper, we have proposed the efficient algorithm that can segment the video scene change using a various statistical characteristics obtained from by applying the wavelet transformation for each frames. Our method firstly extracts the histogram features from low frequency subband of wavelet-transformed image and then uses these features to detect the abrupt scene change. Second, it extracts the edge information from applying the mesh method to the high frequency subband of transformed image. We quantify the extracted edge information as the values of variance characteristic of each pixel and use these values to detect the gradual scene change. And we have also proposed an algorithm how extract the proper key frame from segmented video scene. Experiment results show that the proposed method is both very efficient algorithm in segmenting video frames and also is to become the appropriate key frame extraction method.

• 전기학회논문지
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• 제59권1호
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• pp.210-216
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• 2010

In this study, we propose a novel method to segment an individual tooth region in a true color image. The difference of the intensity in RGB is initially extracted and subsequent morphological reconstruction is applied to minimize the spurious segmentation regions. Multiple seeds in the tooth regions are chosen by searching regional minima and a Sobel-mask edge operations is performed to apply MCWA(Marker-Controlled Watershed Algorithm). As the results of applying MCWA transform for our proposed tooth segmentation algorithm, the individual tooth region can be resolved in a CCD tooth color image.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.4092-4107
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• 2015

We propose a background subtraction method for moving cameras based on trajectory classification, image segmentation and label inference. In the trajectory classification process, PCA-based outlier detection strategy is used to remove the outliers in the foreground trajectories. Combining optical flow trajectory with watershed algorithm, we propose a trajectory-controlled watershed segmentation algorithm which effectively improves the edge-preserving performance and prevents the over-smooth problem. Finally, label inference based on Markov Random field is conducted for labeling the unlabeled pixels. Experimental results on the motionseg database demonstrate the promising performance of the proposed approach compared with other competing methods.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.169-176
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• 2018

In this study, we propose a new Fire Flame Region Extraction using Block Homogeneity Segmentation method of the Fire Image with irregular texture and various colors. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role. The Color Image with fire flame is divided into blocks and edge strength for each block is computed by using modified color histogram intersection method that has been developed to differentiate object boundaries from irregular texture boundaries effectively. The block homogeneity is designed to have the higher value in the center of region with the homeogenous colors or texture while to have lower value near region boundaries. The image represented by the block homogeneity is gray scale image and watershed transformation technique is used to generate closed boundary for each region. As the watershed transform generally results in over-segmentation, region merging based on common boundary strength is followed. The proposed method can be applied quickly and effectively to the initial response of fire.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2113-2128
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• 2019

Image thresholding techniques introducing spatial information are widely used image segmentation. Some methods are used to calculate the optimal threshold by building a specific histogram with different parameters, such as gray value of pixel, average gray value and gradient-magnitude, etc. However, these methods still have some limitations. In this paper, an entropic thresholding method based on Gabor histogram (a new 2D histogram constructed by using Gabor filter) is applied to image segmentation, which can distinguish foreground/background, edge and noise of image effectively. Comparing with some methods, including 2D-KSW, GLSC-KSW, 2D-D-KSW and GLGM-KSW, the proposed method, tested on 10 realistic images for segmentation, presents a higher effectiveness and robustness.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3493-3506
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• 2022

In the field of scene segmentation, the precise segmentation of object boundaries in sports movement scene images is a great challenge. The geometric information and spatial information of the image are very important, but in many models, they are usually easy to be lost, which has a big influence on the performance of the model. To alleviate this problem, a parallel dense dilated convolution merging Network (termed PDDCM-Net) was proposed. The proposed PDDCMNet consists of a feature extractor, parallel dilated convolutions, and dense dilated convolutions merged with different dilation rates. We utilize different combinations of dilated convolutions that expand the receptive field of the model with fewer parameters than other advanced methods. Importantly, PDDCM-Net fuses both low-level and high-level information, in effect alleviating the problem of accurately segmenting the edge of the object and positioning the object position accurately. Experimental results validate that the proposed PDDCM-Net achieves a great improvement compared to several representative models on the COCO-Stuff data set.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권9호
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• pp.2197-2207
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• 1997

본 논문에서는 비디오 프레임들의 윤곽선과 컬러 분포를 사용한 비디오를 분할 하는 방법을 제안하며 분할된 장면의 정보를 사용하여 비디오 브라우징을 구현하였다. 비디오를 분할하기 위한 방법으로는 HSV 162개의 색상을 가진 히스토그램과 자동 임계값으로 산출된 윤곽선을 사용하였고 각 장면들의 객체 위치와 색상 분포 등의 특성을 고려하였다. 검출된 장면들을 계층적인 브라우저와 장면 기반 브라우저를 사용해 비디오를 브라우징할 수 있도록 하였다. 또한 본 논문에서는 제안하는 장면 변화 검출 방법이 기존의 색상 분포만을 사용하는 히스토그램의 방법에 비해 움직임에 보다 견고하고, 빛의 영향을 최소화 할 수 있음을 다양한 종류의 비디오 데이터를 통해 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.309-312
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• 2018

지금까지 영상 콘텐츠 제작 기술의 발전은 SD(Standard Definition)에서 시작하여 HD(High Definition)와 FHD(Full High Definition)를 거쳐, UHD(Ultra High Definition)에 이르기까지 화질을 중심으로 이루어져 왔다. UHD 에 이르며 육안으로는 그 이상의 해상도로 제작된 콘텐츠와 구분하는 것이 힘들어졌으며, 이에 영상 콘텐츠 제작은 화질이 아닌 제한된 촬영 장비들로부터 촬영 방법, 영상 화각의 개선 작업 등으로 그 방향을 전환하고 있다. 이의 연장선 상에서 360 도 영상에 대한 기술개발이 활발히 이루어 지고 있다. 방송 분야에서는 360 도 영상의 실시간 스트리밍 적용 가능성이 모색되고 있는데, 이것이 가능 하려면 대량의 동영상 데이터를 실시간으로 스티칭하여 전달하는 기술이 필요하다. 따라서 고속 이미지 스티칭이 가능해질 경우 실시간 동영상 스티칭을 통해 방송 통신 분야에서의 서비스 향상에 기여할 것으로 보인다. 본 논문은 이미지의 edge 정보를 방향성을 가진 데이터로 분할하여 특징점을 추출하고, 이후 가중치를 통한 특징점 매칭으로 기존의 이미지 스티칭 방법 보다 빠른 속도의 알고리즘을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.255-274
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• 2006

비디오에서 움직이는 객체의 외곽선은 객체를 정확하게 분할하기 위하여 매우 중요하다. 그러나 움직이는 객체의 외곽선에는 단락된 외곽선들이 존재하게 된다. 우리는 단락된 외곽선을 연결할 수 있는 새로운 외곽선 연결 알고리즘을 개발하였다. 외곽선 연결 알고리즘은 단락된 외곽선의 말단 픽셀에 사분면을 형성하고 동심원을 구성하면서 반지름 내에서 다른 말단 픽셀을 찾는 탐색을 전진하면서 수행한다. 외곽선 연결 알고리즘은 객체의 외곽선에서 가장 짧게 외곽선을 연결한다. 그리고 시스템은 비디오로부터 배경을 구하여 저장한다. 시스템은 외곽선 연결로부터 객체 마스크를 생성하고, 배경된 저장으로부터 또 하나의 객체 마스크를 생성하여 이 두 개의 객체 마스크를 보완적으로 사용하여 움직이는 객체를 분할한다. 논문의 주요 장점은 정확한 객체 분할을 위한 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘의 개발이다. 제안된 알고리즘은 개발된 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘과 배경 저장을 이용하여 정확한 객체 분할, 다중 객체 분할, 내부에 구멍이 존재하는 객체의 분할, 가느다란 객체의 분할, 그리고 복잡한 배경을 가진 객체를 자동으로 분할하여 보여주었다. 우리는 알고리즘들을 표준 MPEG-4 실험 영상과 카메라로 입력된 실제 영상을 가지고 실험하였다. 제안된 알고리즘들은 매우 효율이 좋으며 펜티엄-IV 3.4GHz CPU에서 평균적으로 QCIF 영상을 1초당 70.20 프레임 그리고 CIF 영상을 1초당 19.7 프레임을 실시간 객체 응용을 위하여 처리할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1367-1370
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• 1987

This paper describes a new automatic bi-level image segmentation algorithm which determines local thresholds by applying a locally adaptive edge detection technique to a variable threshold selection method. Computer simulations show that the performance of the proposed algorithm is more robust than those of automatic global thresholding methods.