• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.273-273
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• 2000

We present a new scheme to increase the performance of edge-preserving image smoothing from the parameter tuning of a Markov random field (MRF) function. The method is based on automatic control of the image smoothing-strength in MRF model ing in which an introduced parameter function is based on control of enforcing power of a discontinuity-adaptive Markov function and edge magnitude resulted from discontinuities of image intensity. Without any binary decision for the edge magnitude, adaptive control of the enforcing power with the full edge magnitude could improve the performance of discontinuity-preserving image smoothing.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권5호
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• pp.417-423
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• 2005

A fuzzy approach using an EM algorithm for image classification is presented. In this study, a double compound stochastic image process is assumed to combine a discrete-valued field for region-class processes and a continuous random field for observed intensity processes. The Markov random field is employed to characterize the geophysical connectedness of a digital image structure. The fuzzy classification is an EM iterative approach based on mixture probability distribution. Under the assumption of the double compound process, given an initial class map, this approach iteratively computes the fuzzy membership vectors in the E-step and the estimates of class-related parameters in the M-step. In the experiments with remotely sensed data, the MRF-based method yielded a spatially smooth class-map with more distinctive configuration of the classes than the non-MRF approach.

• 스마트미디어저널
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• 제4권4호
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• pp.18-23
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• 2015

본 논문에서는 텐서보팅을 이용하여 기존 마르코프 랜덤 필드 메소드 안의 가우시안 혼합 모델 함수의 성능을 향상시킬 수 있는 적합한 클러스터 개수 검출 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 핵심 포인트는 텐서보팅의 인풋 데이터 토큰의 연속성인 saliency map을 통한 중심점 개수의 추출이다. 우리는 가장 먼저 주어진 자연 영상에서 전경 및 배경 후보 영역을 분리한다. 다음으로, 분리된 각 후보 영역에 대하여 텐서보팅을 적용하여 적절한 클러스터 개수를 추출한다. 우리는 검출된 클러스터 개수를 이용하여 정확한 가우시안 혼합 모델 모델링을 수행할 수 있다. 그리고 이를 적용한 마르코프 랜덤 필드의 unary term과 pairwise term을 계산하여 자연 영상의 텍스트 이진화 결과를 반환한다. 실험 결과, 제안된 방법이 최적의 클러스터 개수를 반환하고, 향상된 텍스트 이진화 결과를 반환함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.145-151
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• 2014

본 논문에서는 한 장의 영상에서 안개를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 Dark Channel Prior(DCP) 알고리즘은 영상의 어두운 정보를 계산하여 전달량을 추정한 후, 매팅(matting) 기법을 사용하여 안개 영역을 보완하여 검출한다. 이 과정에서 블록현상이 발생하는 문제가 있으며 이로 인해 안개를 효율적으로 제거하는데 한계점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Hidden Markov Random Field(HMRF) 와 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘을 이용하여 매팅 과정에서 발생하는 블록문제를 해결하고자 하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 기존 방법보다 안개제거에서 더 향상된 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1432-1438
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• 2015

We present a methodology to detect moving shadows in video sequences, which is considered as a challenging and critical problem in the most visual surveillance systems since 1980s. While most previous moving shadow detection methods used hand-crafted features such as chromaticity, physical properties, geometry, or combination thereof, our method can automatically learn features to classify whether image segments are shadow or foreground by using a deep learning architecture. Furthermore, applying Markov Random Field enables our system to refine our shadow detection results to improve its performance. Our algorithm is applied to five different challenging datasets of moving shadow detection, and its performance is comparable to that of state-of-the-art approaches.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3A호
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• pp.221-230
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• 2002

본 논문에서는 마코프 랜덤 필드를 이용해 움직이는 객체를 분할하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 신호 탐지 이론에 기반을 두고 있다. 즉, 영상에서의 모션의 존재 유무는 binary decision rule에 의해 결정되고 잘못된 결정은 마코프 랜덤 필드 모델에 의해 수정된다. 전체적인 분할 과정은 2단계로 나뉘어진다. 첫 단계는 '모션탐지' 단계이며, 두번째 단계는 '객체분할' 단계이다. '모션탐지' 단계에서는 optical flow에 의해 발생하는 속도 벡터들에 대하여 binary decision rule을 적용하여 모tus의 존재 유무를 결정하는 과정이다. '객체분할' 단계에서는 첫 단계에서 원치 않게 발생하는 잡음을 제거한다. 이때 마코프 랜덤 필드로 가정하고 베이스 규칙에 의해 잡음을 제거한다. 실험결과, 연속영상에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할함을 확인할 수 있었다.

• 인지과학
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• 제7권2호
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• pp.57-73
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• 1996

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제33권5_6호
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• pp.517-530
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• 2015

In this paper, we establish a class of strong limit theorems, represented by inequalities, for the arbitrary random field with respect to the product binomial distributions indexed by the infinite tree on the generalized random selection system by constructing the consistent distri-bution and a nonnegative martingale with pure analytical methods. As corollaries, some limit properties for the Markov chain field with respect to the binomial distributions indexed by the infinite tree on the generalized random selection system are studied.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권2호
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• pp.71-78
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• 1997

Markov random field models have extensively used in applications such as image segmentation and image restoration. In this paper, we consider the relation between the stationarity of parameters and the synthesized images for gauss-markov rnadom field which has the most popularly used among many MRF models. GMRF model, which is both wide-sense Markov and strict-sense markov, has AR representations and is also a kind of gibbs distribution. Therefore, we may approach in aspect of both AR models and gibbs models. We show the relation between the stationarity of parameters and the images which are synthesized by two approaching methods and derive the stationary regions of parameters in 1st order and isotropic 2nd order case.

• 응용통계연구
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• 제23권2호
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• pp.305-315
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• 2010

본 논문에서는 색조영상의 R-, G-, B-성분에서 랜덤결측된 화소값들의 대체를 위한 프리퀀티스틱(frequentictic) 기법을 제공한다. 이 기법은 관측영상을 가우시안 마코프 랜덤필드 상의 실현치로서 가정하고, 주어진 화소 내의 근방 화소들이 에지 강도에 따른 서로 다른 분산을 가지는 정규분포를 따른다고 설계함으로써 에지에서 결측화소 대체값이 이질적 색상에 영향 받지 않도록 한다. 이러한 모형하에서 우도가 최대화하도록 결측화소값들을 근사 EM 알고리즘에 기반 한 방법으로 모수들을 추정하고 결측화소를 대체한다. 제안된 방법의 결과들은 보간법에 기초한 대체법과 비교하여 그 유효성을 보인다.