• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.207-210
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• 2002

In this paper, content-based retrieval for region of interest(ROI) has been described, using maximum bin color. From a given query image, the object of interest is selected by a user. Using maximum bin color of the selected object, candidate regions are extracted from database images. The final regions of interest are determined by comparing the normalized histograms of the selected object and each candidate region.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.59-62
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• 2002

Watershed Segmentation with Multiple Merging Conditions in Region Growing Process The watershed segmentation method holds the merits of edge-based and region-based methods together, but still shows some problems such as over segmentation and merging fault. We propose an algorithm which overcomes the problems of the watershed method and shows efficient performance for .general images, not for specific ones. The algorithm segments or merges regions by thresholding the depths of the catchment basins, the similarities and the sizes of the regions. The experimental results shows the reduction of the number of the segmented regions that are suitable to human visual system and consciousness.

• 산업기술연구
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• 제20권B호
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• pp.207-211
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• 2000

For efficient massive image retrieval, an image retrieval requires that several important objectives are satisfied, namely: automated extraction of features, efficient indexing and effective retrieval. In this work, we present a technique for extracting the 4-dimension directional feature. By directional detail, we imply strong directional activity in the horizontal, vertical and diagonal direction present in region of the image texture. This directional information also present smoothness of region. The 4-dimension feature is only indexed in the 4-D space so that complex high-dimensional indexing can be avoided.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.872-877
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• 2012

본 논문은 한글 모음의 구조적 특징을 이용하여 자연영상에 포함된 한글 문자영역을 검출하는 기법을 제안하였다. 자연 영상을 명도영상으로 변환하고 에지 및 연결요소 기반 방법으로 특징값을 추출하며, 추출된 특징값은 필터링을 수행하여 한글 문자의 특징에 맞지 않는 특징값을 제거하여 한글 문자영역 병합을 위한 후보를 선정한다. 선정된 후보 특징값은 한글 자소 병합 알고리즘으로 하나의 문자로 병합하여 후보 문자영역으로 검출하고, 한글 문자 유형 판별 알고리즘으로 한글 문자영역 여부를 판별함으로서 최종적인 한글 문자영역을 검출한다. 실험결과, 복잡한 배경을 갖고 다양한 환경에서 촬영된 영상에서 한글 문자영역을 효과적으로 검출하였고, 제안한 문자영역 검출 방법은 향상된 검출 결과를 보여 주었다.

• 한국측량학회지
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• 제30권4호
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• pp.405-412
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• 2012

SLI(Street-Level Imagery)와 벡터지도의 합성을 통해 두 데이터 간의 위치 편차를 제거한 후, SLI의 매개변수를 기반으로 두 데이터의 대응되는 건물영역을 찾을 수 있다. 그러나 합성 이후에도 여러 요인으로 인하여 건물영역이 완전히 일치하지는 않는다. 본 연구는 영상의 영역분할을 통해 두 데이터 간의 건물영역 일치도를 향상시키는 것을 목적으로 한다. 합성을 통해 생성한 벡터 지도의 건물 객체를 SLI 영상에 투영한 선을 영역분할의 초기 정보로 사용한다. 우선, 필터링, 분할(segmentation), 하늘영역 탐지를 통해 하늘 영상을 생성한다. 그리고 에지 검출자를 통해 건물 분리 후보선을 추출한 후, 색상 차이와 하늘정보를 함께 활용하여 건물 최적분리선을 추출함으로써 보다 정확한 건물영역으로 분할한다. 실제 데이터에 대한 실험 결과, 영역 분할을 통해 건물영역 일치 정확도가 83.3%에서 89.7%로 향상된 것을 확인하였다. 본 연구의 성과는 SLI 서비스를 강화하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.63-70
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• 2012

의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. 컴퓨팅 분야에서의 이러한 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리된다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력 정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map 정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map의 특징점들을 2차원 영역성장법의 씨앗점으로 설정한 후, 검출된 영역의 최종 경계선 보정작업을 통해 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과, 평균 7.5%의 평균 영역 차이로 기존의 대표 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1031-1043
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• 2013

영상에서 배경을 제거하고 손을 분리하는 기술은 손 인식 연구에서 가장 먼저 수행되는 기술이며, 분리된 결과 영상의 성능에 따라 이후의 인식 단계의 성능이 결정되는 중요한 기술이다. 기존의 연구는 조명 및 배경의 변화에 취약하거나 다수의 사용자와 상호작용에 한계가 있었다. 본 논문에서는 컬러 영상과 깊이 영상을 혼용하여 손을 분리하는 기술을 제안한다. 먼저 입력된 컬러 영상을 이용하여 복잡한 환경에서도 정확하게 영역 채움을 위한 초기 위치를 설정하였다. 이 위치를 기준으로 영역 채움 연산을 위한 한계 영역을 재설정하여 조명 변화로 침식된 영역을 포함하도록 하고, 깊이 영상에서 영역 채움 연산을 수행함으로써 조명과 환경의 변화에도 강인하게 손의 영역을 분리하도록 하였다. 또한, 이렇게 분리된 손의 영역을 이용하여 실시간으로 피부 모델을 학습함으로써 조명 환경에 적응적으로 피부 모델을 갱신하여 보다 강인한 인식 성능을 얻을 수 있었다. 이를 다양한 조명 및 배경 환경에서 기존의 알고리즘과 비교 실험을 수행하여 강인한 인식 성능을 확인할 수 있었으며, 특히 역광 환경과 같이 조명 변화가 극심한 환경에서 강인한 성능을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.83-92
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• 2006

본 논문에서는 영역기반의 스테레오 정합을 사용하여 영상의 변이를 추정하는 방법에 대해 기술한다. 영역기반의 변이 추정은 분할된 영역단위로 변이값을 계산하는데 스테레오 정합 단계의 정합오류뿐만 아니라 정합된 영역의 유형을 고려하지 않고 일률적인 방법으로 변이를 계산하기 때문에 부정확한 변이를 추정하게 되는 문제점을 가진다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 정합된 영역의 유형을 고려하여 변이를 추정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스테레오 정합 수행 후 정합영역의 유형을 분석하여 유사정합, 비유사정합, 오정합, 비정합 영역으로 분류한 다음 분류된 정합영역별로 적절한 변이 추정 방법을 적용한다. 이 방법은 정합오류로 인한 잘못된 변이 추정을 최소화하며 정상적인 정합영역에 대해서도 변이의 정확도를 향상시킨다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 장면에 대해 실험을 하였으며 실험결과 다양한 영상에서 정확도가 향상된 변이도를 얻을 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.7-12
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• 2011

본 논문은 자체 생성된 기준 히스토그램 템플릿을 이용하여 잠망경으로부터 획득되는 영상에 존재하는 관심 물체영역을 배경영역으로부터 분할하는 기법을 제안한다. 먼저, 수평선을 추출하고, 추출된 수평선을 기준으로 하여 하늘과 바다 영역으로 분할한다. 분할된 각각의 영역에서 배경 영역을 대표할 수 있는 영역의 블록들을 지정하여 기준 히스토그램 템플릿으로 설정한다. 여기서 전체 영상을 동일한 크기의 블록들로 나누어, 이미 설정된 기준 히스토그램 템플릿과의 멀티 정합을 통해 물체 영역과 배경 영역으로 분할한다. 본 연구에서 제안한 물체 영역 분할 알고리즘은 배경이 하늘과 바다인 환경에서 물체가 존재하는 다양한 영상에 대해 적용되었고, 사전에 주어진 학습영상이 없는 상태에서도 영상 분할이 원활하게 수행됨을 확인하였다. 또한 입력 영상에서 수평선의 기울기와 수평선에 대한 물체의 위치에 상관없이 물체 영역을 적절히 분할함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권4호
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• pp.359-364
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• 2007

이동 애드혹 네트워크(Mobile Ad Hoc Network; MANET)에서의 오버레이 멀티캐스트 기법에 대한 최근의 연구들은 동적으로 변화하는 MANET의 네트워크 토폴로지 정보를 유지하기 위해 심각한 오버헤드를 야기하는 문제가 있다. 본 논문에서는 그룹 멤버들의 지리 정보를 이용하는 영역(region) 기반의 새로운 오버레이 멀티캐스트 기법인 ROME(Region-based Overlay Multicast in MANET)을 제안한다. ROME에서는 토폴로지를 작은 영역들로 나누고 그룹 멤버들의 위치 갱신 범위를 하나의 영역으로 한정함으로써 위치 정보 유지와 관련된 오버헤드를 줄인다. ROME은 데이터 패킷의 목적지로서 해당 영역의 멤버들의 주소 목록이 아닌 목적지 영역의 중심점(center point)의 좌표를 사용함으로써 확장성을 제공한다. 시뮬레이션을 통해 ROME이 패킷 오버헤드 측면에서 다른 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.