능동 개체 윤곽 추출의 대표적인 방법은 스네이크(Snake)와 레벨 셋(Level Set) 기술이다. 일반적으로 스네이크는 속도는 빠르나 개체 위상을 처리하는 데 제약이 있다. 그러나 레벨 셋은 속도는 느리지만 개체 위상에 관계없이 잘 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 빠르고 복잡한 위상을 처리하기 위해 두 방법의 장점을 이용한 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 스네이크를 사용하여 빠르게 개체의 대략적인 윤곽을 추출한 후 레벨 셋을 두 번째 적용하여 복잡한 개체 윤곽을 정확하게 추출한다. 제안한 알고리즘은 다양한 위상을 갖는 5개의 이진영상 및 2개의 자연영상에 적용하여 속도 및 윤곽 추출이 개선된 것을 보여 준다.
본 논문은 고정된 카메라에서 얻어진 연속 영상으로부터 능동 윤곽선 모델을 이용하여 이동 물체의 윤곽선을 추출하는 방법을 제안한다. 주위 환경 변화에 강인한 처리를 위해 적응 배경 모델을 사용하였다. 물체 분할 모델은 얻어진 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 분할하며, 형태학적 필터에 의하여 이동 물체의 경계 부분에서 발생하는 잡음을 제거하였다 분할된 이동 물체 윤곽선은 능동 윤곽선 모델을 이용하여 보다 정확한 이동 물체의 경계를 추출한다. 제안한 방법을 사용하여 도로 영상에서 실험한 결과를 보였다.
영상처리 기술을 이용한 모의훈련에서 사용자는 영상에 전시된 가상객체를 통해 실세계와의 상호작용과 인식능력을 향상시킬 수 있다. 따라서 현실감 있는 모의훈련을 위해서는 가상객체와 실영상을 정합한 후 가상객체로 인해 생기는 폐색영역을 결정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 실 영상위에서 지정된 경로에 따라 가상표적을 이동시킬 때 발생하는 폐색문제를 이웃에지 탐색을 이용한 개선된 윤곽선 추출 알고리즘과 MER(Minimum Enclosing Rectangle)을 이용하여 해결한다. 제안된 윤곽선 추출 알고리즘에 의해 복잡한 물체에 대한 세부적인 윤곽을 얻은 후 성능향상을 위해 객체의 MER을 이용하여 폐색이 일어나는 지점의 3차원 정보를 산출하였다. 실험에서는 부분적 폐색이 발생하는 환경에서 제안한 방법을 기존방법과 비교하고 유효성을 입증하였다.
객체 윤곽을 추출하는 대부분의 기존 방법들은 단일객체의 윤곽검출에 대해 연구하였다. 그러나, 실 세계에서는 복수객체가 일반적이다. 본 논문에서 제안한 복수객체 윤곽추출 알고리즘은 2 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 외적 및 내적을 사용하여 초기에 복수객체를 포함한 윤곽을 고속으로 분리하고 연결하여 각각이 윤곽이 단일 개체만을 포함하는 방법을 제안한다. 두 번째 단계는 각각의 윤곽에 포함된 단일 객체의 윤곽을 추출하는 개선된 능동윤곽모델 알고리즘을 설명한다. 여러 실험영상에 대한 실험결과는 다른 방법과 비교하여 속도가 빠르며 정확하게 윤곽을 추출한다.
This paper proposes a new approach to extract contour of moving object from compressed video stream. We segment the area of moving object by using motion vector and extract the motion object block from it. And then we describe the connectivity direction of outline moving block, detect the edge related to connectivity direction in the block and finally obtain the contour by connecting the edges. This can divide the moving object only with motion vector and detect the exact contour on the basis of the edge automatically. Also, we can reduce spending time using motion block and remove the noise with directional edge. The experimental results demonstrate the accurate and effective qualify of the proposed method.
In this paper, the visual tracking system for arbitrary shaped moving object is proposed. The established tracking system can be divided into model based method that needs previous model for target object and image based method that uses image feature. In the model based method, the reliable tracking is possible, but simplification of the shape is necessary and the application is restricted to definite target mod el. On the other hand, in the image based method, the process speed can be increased, but the shape information is lost and the tracking system is sensitive to image noise. The proposed tracking system is composed of the extraction process that recognizes the existence of moving object and tracking process that extracts dynamic characteristics and shape information of the target objects. Specially, active contour model is used to effectively track the object that is undergoing shape change. In initializatio n process of the contour model, the semi-automatic operation can be avoided and the convergence speed of the contour can be increased by the proposed effective initialization method. Also, for the efficient solution of the correspondence problem in multiple objects tracking, the variation function that uses the variation of position structure in image frame and snake energy level is proposed. In order to verify the validity and effectiveness of the proposed tracking system, real time tracking experiment for multiple moving objects is implemented.
본 논문에서는 객체의 윤곽선 정보에 기반한 수정된 그래프컷(Graph-cut) 알고리즘을 이용하여 동영상에서 효율적으로 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 첫 프레임에서 자동 추출 알고리즘 이용하거나 사용자와의 상호작용을 통해 영상에서 객체를 분리한다. 객체의 형태 정보를 상속시키기 위해 이전 프fp임에서 추출된 객체 윤곽선의 움직임을 예측한다. 예측된 윤곽선을 기준으로 블록 단위 히스토그램 역투영(Block-based Histogram Back-projection) 알고리즘을 수행하여 다음 프레임의 각 픽셀에 대한 객체와 배경의 컬러 모델을 형성한다. 또한 윤곽선을 중심으로 전체 영상에 대한 로그함수 기반의 거리 변환 지도(Distance Transform Map)를 생성하고 인접 픽셀간의 연결(link)의 확률을 결정한다. 생성된 컬러 모델과 거리 변환 지도를 이용하여 그래프를 형성하고 에너지를 정의하며 이를 최소화하는 과정을 통해 객체를 추출한다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과를 통해서 기존의 객체 추출 방법보다 제안하는 방법이 객체를 보다 정확하게 추출함을 확인할 수 있다.
본 논문은 Kass가 제안한 수식을 수정했다. 첫 번째로, 물체의 내부나 외부에 초기 값을 설정할 수 있도록 하였으며, 물체의 윤곽선을 보다 빨리 쉽게 추출할 수 있고 에지가 강한 곳으로 움츠려드는 것을 개선하였다. 두 번째로 내부에너지 수식을 개선하였고, $3{times}3$ 행렬을 사용하였다. 세 번째로 에너지 항을 부과하여 한 점에 모이는 현상을 처리했고, 임계값을 사용하여 윤곽선을 정확하게 추출하도록 알고리즘을 수정하였다. 알고리즘을 수정한 결과, 초기 값을 쉽게 설정했고 높은 곡률의 물체도 추출했다. 피드백시스템을 사용하여 처리속도를 개선했다.
자연배경으로부터 불특정 다수 객체의 윤곽선들을 자동 추출하는 다중 스네이크(Snake) 알고리즘을 제안하였다. 먼저 잡음에 강건한 문맥자유 주목연산자(context-free attention operator)를 이용하여 자연배경에 혼재하는 불특정 다수 객체들을 자동 검출하고, 각 객체별로 스네이크의 초기 윤곽들을 자동 설정함으로써 기존 스네이크 알고리즘에서는 어려웠던 초기 윤곽의 자동 설정과 여러 객체 윤곽선의 동시 추출 문제를 해결하였다. 이때 각 스네이크의 초기 윤곽들은 기존의 방법들에 비해 객체들의 실제윤곽선에 좀 더 가까이 설정하여 요철이 큰 객체들의 윤곽선도 쉽게 추출 할 수 있도록 하였다. 다양한 합성 영상과 자연배경의 실영상에 대해 실험하여 잡음이 있는 복잡한 배경으로부터도 불특정 다수 객체의 윤곽선을 효과적으로 자동 추출함을 확인하였다.
임의의 물체 영상에서 정확한 윤곽선을 찾아내는 것은 영상 처리 관련 시스템을 구축하는데 있어 필수적인 요소이다. 특히, 자동화된 생산 공정에서 생산품의 검사를 위한 비전시스템을 구축하다면 직선, 원 등의 정형화된 모형에 대한 윤곽선의 검출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 원형(prototype) 에너지를 추가하여 개선된 윤곽선 추출 알고리즘으로 원형적응 동적윤곽선 모델, p-Snake를 제안한다. 제안 방법은 원형분석을 위하여 물체 영상에 소벨 연산을 수행한 후, 기존 스네이크 알고리즘을 적용하여 초기 윤곽선을 찾는다. 이후 초기 윤곽선 정보에 근거하여 직선, 원 등의 원형(prototype)을 분석하고, 원형 에너지를 정의하여 기존의 스네이크 함수에 추가적인 에너지 항목으로 사용함으로써 물체의 최종 윤곽선을 검출하였다. 산업현장의 배경을 가정한 환경에서 취득된 340장의 영상에 대하여 실험한 결과, 잡음이나 조명 등의 이유로 물체와 배경의 구분이 선명하지 않거나 영상에서 에지가 충분히 존재하지 않는 경우에도 윤곽선을 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 원형(prototype)과 얼마나 일치하는 가를 나타내는 척도인 유사도의 경우, 제안한 p-ACM으로 추출한 윤곽선의 원형 유사도가 ACM의 처리 결과에 비해 9.85%가량 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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