Recently efficient image coding using zerotree have been proposed. In these methods, the locations of nonzero wavelet coefficient are enrolled with a tree structure, called zerotree, which ran exploit the self-similarity of the wavelet pyramid decomposition across different scales. These are very especially in low bit rate image coding. In this paper, two zerotree image rolling algorithm, EZW and SPHIT are briefly introduced, and a new zerotree searching scheme is proposed to emphasize the significance of a wavelet coefficient by its orientation as well as its scale.
In this paper, we treat image segmentation as a graph partitioning problem. and use the normalized cut for segmenting the graph. The normalized cut criterion measures both the total dissimilarity between the different graphs as well as the total similarity within the groups. The minimization of this criterion can formulated as a generalized eigenvalues problem. We have applied this approach to segment static image. This criterion can be shown to be computed efficiently by a generalized eigenvalues problem
Recently efficient image coding using zerotree have been proposed. In these methods, the locations of nonzero wavelet coefficient are encoded with a tree structure, called zerotree, which can exploit the self-similarity of the wavelet pyramid decomposition across different scales. These are very especially in low bit rate image coding. In this paper, two zerotree image coding algorithm, EZW and SPHIT are briefly introduced, and a new zerotree searching scheme is proposed to emphasize the significance of a wavelet coefficient by its orientation as well as its scale.
In an attempt to enhance the visual effect of SPOT image, this study develops a neural network algorithm to transform SPOT false color into simulated true color. The method has been tested using Landsat TM and SPOT images. The qualitative and quantitative comparisons indicate that the striking similarity can be found between the true and simulated true images in terms of the visual looks and the statistical analysis.
이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축함으로써 이미지 근처의 클러스터를 찾아 빠른 검색 결과를 제공하는 유사 검색방법을 제시한다. 본 논문에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O 시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속적인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 비용을 최소화한다. 클러스터 인덱싱 접근은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱 기법의 인덱싱을 이용함으로써 고차원 데이터가 갖는 차원의 문제를 해결하며 클러스터링 또는 인덱싱 만을 이용하는 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보인다.
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.
내용기반 이미지검색 시스템에서는 색인과정으로 색상, 형태 및 질감 등의 특징정보를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 전체 검색 시스템 내에서 탐색이라 함은 특징정보 데이터베이스를 이용하여 질의이미지와 유사한 특징정보를 갖는 이미지를 찾아나가는 부분 과정으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 내용기반 이미지검색 시스템에서의 새로운 2단계 탐색방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자가 질의를 입력한 후 결과를 얻을 때까지의 반응시간 중 가장 큰 비중을 차지하는 유사도 비교시간인 탐색시간을 최소화하기 위해 Cauchy-Schwartz 부등식의 특성을 이용하여 미리 특징벡터의 차원을 축약하여 저장하고, 이를 사용하여 검색범위를 최소화함으로써 검색속도를 향상시킬 수 있다. 실험결과를 통해 차원축약 기법을 이용하는 2단계 검색방법으로 기존 상세검색 방법과 비교하여, 동일한 검색 적합성을 보장하면서 대용량의 이미지 데이터베이스에서 월등한 탐색속도 향상을 확인하였으며, 특징벡터가 더욱 고차원화 되고 이미지의 수가 더욱 늘어날수록 효과적이었다.
본 논문에서는 영상간의 거리에 반비례하고 상관성에 비례하는 조합형 유사성 척도에 의한 효율적인 서명인식 방법을 제안하였다. 여기서 거리는 영상의 공간적 속성을 반영하기 위함이고, 상관성은 통계적 속성을 반영하기 위함이다. 이렇게 하면 서명의 위치, 크기, 회전과 같은 기하학적 변화와 모양변화에 강건한 인식이 가능하다. 상관성의 척도로 이진영상의 히스토그램에 기반을 둔 4 방향의 위치를 고려한 정규상호상관계수를 이용함으로써 서명사이의 유사성을 좀 더 빠르고 정확하게 반영하였다. 제안된 방법을 20개의 288$\times$288 픽셀 트럭영상과 105개의 256$\times$256 픽셀의 서명영상을 대상으로 각각 실험한 결과, 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 정규상호상관계수와 순서값의 거리를 조합한 척도가 city-block이나 Euclidean 거리를 각각 조합한 척도보다 우수한 인식성능이 있음도 알 수 있었다.
영상 스티칭은 다수의 영상을 합성하여 카메라의 좁은 시야각(Field of View) 문제를 해결하는 기술이다. 최근 동영상 기반 Panorama, Super Resolution, 360 VR(Virtual Reality) 등의 콘텐츠 사용이 증가함에 따라, 보다 빠르고 정확한 영상 스티칭 기술의 필요성이 커지고 있다. 또한, 지금까지 필요 성능을 만족시키기 위해 많은 알고리즘이 제안되고 있지만, 정확성을 측정하는 객관적 평가 방법은 표준화되지 않고 있다. 최근에서야 PSNR(Peak signal-to-noise ratio)과 SSIM(Structural similarity index method) 측정값을 제시하는 방법이 주를 이루고 있지만, 본 논문에서는 PSNR과 SSIM 측정 방식의 문제점을 밝히고, 해당 방법의 한계점을 극복하여 기하적 유사성과 광도 측정 정보를 포괄하는 지역 차분 픽셀 평가(LDPM: Local differential pixel mean)방법을 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 LDPM(Local differential pixel mean) 평가 방식을 테스트 영상을 통해 증명하고 SSIM과 비교를 통해 해당 평가 방법의 이점을 밝힌다.
While it is an important element of clothing construction, research has so far been very limited on the similarities between virtual and real clothing in terms of the type of neckline. The purpose of this study is to verify the similarity, accuracy of virtualization, and actuality of neckline, which all play an important role in individual impressions and image formation, and require considerable modification when fitting real samples. A total of 5 neckline models were selected through the analysis of dress composition textbooks. The selected designs were then planned and manufactured in muslin. The specimen clothes were then tested on a female model in her 20s. 2 kinds of virtual bodies were created in order to compare the real and the virtual dressing. The first virtual body was made through an Artec 3D Eva scan of the model, and the other was made by entering the model's measurements in a CLO 3D program. A visual image of the front, side, and back image of both the real and virtual dressing were subsequently collected. The collected images were then evaluated by 20 professional fashion workers who checked the similarity between the real and the virtual versions. The current study found that the similarity between the actual and virtual wearing of the five neckline designs with reality appeared higher with the virtual wearing image using the 3D-scanned body. The results of this study could provide further information on the selection of appropriate avatars to clothing companies that check the fit of clothing by utilizing 3D virtualized programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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