• Title/Summary/Keyword: Separating image

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낮은 피사계 심도의 동영상에서 포커스 된 비디오 객체의 자동 검출 (Automatic Extraction of Focused Video Object from Low Depth-of-Field Image Sequences)

  • 박정우;김창익
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권10호
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    • pp.851-861
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    • 2006
  • 영상을 낮은 피사계 심도로 찍는 카메라 기법은 전통적으로 널리 이용되는 영상 취득 기술이다. 이 방법을 사용하면 사진사가 사진이나 동영상을 찍을 때 영상의 관심 영역에만 포커스를 두어 선명하게 표현하고 나머지는 흐릿하게 함으로써 자신의 의도를 보는 이에게의 분명하게 전달 할 수 있다. 본 논문은 이러한 피사계 심도가 낮은 동영상 입력에 대하여 사용자의 도움 없이 포커스 된 비디오 객체를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 크게 두 모듈로 나뉜다. 첫 번째 모듈에서는 동영상의 첫 번째 프레임에 대해서 포커스 된 영역과 그렇지 않은 흐릿한 부분을 자동으로 구분하여 관심 물체만을 추출한다. 두 번째 모듈에서는 첫 번째 모듈에서 구한 관심 물체의 모델을 바탕으로 동영상 프레임에서의 관심 물체만을 실시간이나 실시간에 가깝게 추출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.

Ridge Regressive Bilinear Model을 이용한 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 (Illumination Robust Face Recognition using Ridge Regressive Bilinear Models)

  • 신동수;김대진;방승양
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권1호
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    • pp.70-78
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    • 2007
  • 얼굴 인식 시스템의 성능은 조명 변화로 인하여 발생하는 개인내 (intra-person) 차이가 개인간 (inter-person)의 차이보다 클 수 있기 때문에 조명 변화에 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 대칭형 bilinear 모델을 이용하여 조명 요소와 신원 요소를 분리하는 방법을 제안한다. Bilinear 모델로 조명 요소와 신원 요소를 얻기 위한 translation 과정은 반복적 역행렬을 구하는 것이 요구되는데 입력 데이타에 따라 수렴하지 않는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해서 ridge regression 모델과 bilinear 모델을 결합한 ridge regressive bilinear 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 조명 요소와 신원 요소의 분산을 적절히 줄여줌으로서 bilinear 모델에 안정성을 제공하며, 인식에 더 많은 고차원 요소 정보를 이용하게 함으로써 인식 성능을 높여 준다. 실험 결과에서 제안한 ridge regressive bilinear 모델이 bilinear 모델, 고유얼굴(eigenface) 방법, Quotient image 보다 좋은 인식 성능을 보여줌을 확인 할 수 있다.

다시점 영상을 이용한 실시간 3D 모델 생성 시스템 (Real-time 3D model generation system using multi-view images)

  • 박정선;손형재;박정철;오일석
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.383-392
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    • 2017
  • 본 논문은 다시점 영상 획득에서 영상 기반 3D 모델 생성까지 실시간으로 처리가 가능한 실시간 3D 모델 생성 시스템을 소개한다. 이 시스템은 18대의 카메라에서 입력되는 HD급 영상을 수집, 전송, 관리하는 방법을 소개하며, 전경과 배경의 분리와 부드러운 3D 볼륨 모델 생성 과정을 설명한다. 이 논문은 18대의 카메라에서 입력되는 HD급 영상을 실시간으로 처리하기 위한 새로운 분산 데이터 송수신 및 관리 방법을 제안한다. 또한, 다시점 영상으로부터 부드러운 3D 모델을 생성하기 위한 시각 차이를 이용한 코드북 기반 전경과 배경 분리 알고리즘, 원근 보정 보간법을 이용한 수정된 마칭 큐브 알고리즘을 기술한다. 이 시스템은 현재 초당 30프레임 처리 속도로 구축되어 있다.

화염의 온도 분포 특성을 이용한 컬러화염 영역분할 방법 (A Color Flame Region Segmentation Method Using Temperature Distribution Characteristics of Flame)

  • 이현술;김원호
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.33-37
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    • 2014
  • 본 논문은 컬러 영상에서 화염의 후보 영역을 검출하기 위해 화염의 온도 분포 특성을 이용하여 화염의 영역을 분할한다. 기존 화염 검출 알고리즘에서는 단순히 화염의 색상을 황색에서 적색사이를 화염 후보 영역으로 검출하여 많은 오검출을 포함한다. 하지만 실제 화재에서 화염은 백색에서 적색사이의 색상을 보이고 있고, 화염의 영역 위치에서 따라 서로 다른 색상을 보인다. 본 논문에서는 화염의 온도 분포에 따른 색상을 분리하여 오검출 요소를 최소화한다. 제안하는 방법은 화염의 온도 분포 특성을 표현할 수 있는 색상 모델을 찾고, 색상 모델의 값을 비선형 양자화 단계로 나누어 히스토그램으로 분석하여 화염 후보 영역을 결정한다. 제안된 방법은 기존의 수 작업한 결과와 비교하면 정합도가 71.8%가 되고, 비화염 화소의 비율은 기존의 방법 중 최대 비화염 화소 수와 비교하면 약 27배 개선된 성능을 확인하였다.

적응 퍼지 이진화 (An adaptive Fuzzy Binarization)

  • 전왕수;이상용
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제26권6호
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    • pp.485-492
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    • 2016
  • 이진화는 컴퓨터 비전 분야에서 전경과 배경을 분리하는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 적응 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 이동 창 내의 화소의 밝기 값 분포에 따라 ${\alpha}$-컷을 구하고, 이 값을 이용하여 이진화를 수행한다. ${\alpha}$-컷을 구하기 위해 수행속도가 빠른 기존의 이진화 방법들을 이용한다. 기존 방법들로 구해진 임계치들을 퍼지 소속 함수들의 중심값으로 설정하고, 화소의 밝기값 분포를 이용하여 퍼지 소속 함수들의 구간을 결정한다. 결정된 퍼지 소속 함수들을 이용하여 ${\alpha}$-컷의 조정율을 구하고, 각 화소의 소속도에 따라 이진화를 수행한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 전경과 배경이 효과적으로 분리될 수 있고, 전경의 손실이 적어지는 것을 보여준다.

How do Elementary Students Classify the Branches of Science?

  • Kwon, Sung-Gi;Nam, Il-Kyun
    • 한국과학교육학회지
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    • 제29권3호
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    • pp.329-347
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    • 2009
  • Science curriculums for elementary schools were, traditionally, developed to be balanced in content and contain equal proportions of the four branches of science: physics, chemistry, biology, and earth science. To develop a successful science curriculum, we asked some questions about how elementary students recognize these branches and about what they think of the domains of science in the science curriculum. Our study was designed to investigate how elementary students classify the domains of science in the curriculum. Previous research (Lee et al., 2001) seemed not to be successful, because verbal expressions in that research might be inappropriate for elementary students who were unaccustomed to the technical language of science. For this reason, instead of using only words, we developed image card instruments, made of picture duplicates of the introductory covers of each unit in the 3$^{rd}$, 4$^{th}$, and 5$^{th}$ grades' science textbooks. We asked students to classify these cards into their own categories and record the reasons for classifying them. The ratio and distribution of the units was then analyzed to identify their view of the science domains. 30% of the 4$^{th}$ grade students created the following categories: 'nature,' 'observation,' 'seasons,' 'living things,' 'sounds,' 'separating,' and 'the things necessary for everyday life'. In the case of the 5$^{th}$ grade, over 30% created the categories of 'living things,' 'weight,' and 'water.' Over 30% of the 6$^{th}$ grade created the categories of 'nature,' 'light,' 'water,' 'living things,' 'solution,' 'fire,' 'properties of an object,' and 'experiment.' Upon scrutinizing the above results, we discovered that the science domains selected by students into three types of domains: academic contents and concepts; activities related to a science class; and lessons and experiences in students ' lives. The last category was a new, complex kind of domain. We concluded that students did not utilize the four branches of science when constructing their own domains of science. Instead, they created many alternative domains, which reflected students' thoughts of and their experiences. The educational needs of elementary students suggest that when organizing science curriculum as 25 % allocation of the four science branches, newly-created domains should be considered.

컬러 카테고리 맵을 이용한 수정된 지역적인 색변환 (Modified Local Color Transfer with Color Category Map)

  • 하호건;경왕준;김대철;하영호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제49권3호
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    • pp.67-73
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    • 2012
  • 지역적인 영상의 색변환이란 영상에서 특정 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 원하는 색으로 변환시키는 것이다. 기존방법에서는 색차만을 이용해서 바꾸고자 하는 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 변환하였다. 따라서 변환되는 색 주변에서 원하지 않는 색결점(color artifact)이 나타나게 되었다. 제안한 방법에서는 이러한 색결점을 줄이기 위해 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map을 결합한 지역적인 색변환 방법을 제안하였다. 컬러 카테고리 맵은 모든 색을 사람의 인지를 기반으로 11가지의 컬러 카테고리로 나눈 것으로서, 컬러 정보만을 이용해서 먼저 바꾸고자하는 색을 포함한 입력 영상의 지역 영역을 대략적으로 추정한다. 다음으로, 수정된 color influence map을 이용하여 인접한 영역의 색을 고려한 색변환 정도를 계산한다. 기존의 방법처럼 단순히 동일한 가중치를 주는 색차보다는 밝기와 색도에 서로 다른 가중치를 주어 수정된 color influence map을 계산하였다. 마지막으로 각각의 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map에 가중치를 결합하여 지역적인 영상의 색변환을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법과 기존의 색변환 방법의 결과 영상을 비교해 보았으며, 제안한 방법에서 색결점이 적게 나타나는 것을 확인할 수 있다.

생물학적 영상 분석을 위한 자동 모바일 셀 계수 시스템 (An Automatic Mobile Cell Counting System for the Analysis of Biological Image)

  • 서재준;전준철;이진성
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.39-46
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    • 2015
  • 본 논문에서는 모바일 환경에서 미세세포 영상으로부터 셀을 자동 검출하고 계수하는 자동화 방법을 제시하였다. 셀 카운팅은 생물학 또는 병리학적 영상분석에 있어서 매우 중요한 과정이다. 과거에는 셀 카운팅은 수동적인 방법으로 진행되어 매우 지루하고 많은 시간을 필요로 하는 작업이었다. 이에 더하여 수동 계수 방법은 정확한 카운팅 결과를 도출하는데 어려움이 있었다. 따라서, 정확하고 일관된 셀 검출과 카운팅 결과를 생물학적인 영상으로부터 획득하기 위해서는 자동화방법이 필요하다. 제안된 다단계 셀 계수방법은 배양된 세포영상으로부터 셀을 자동으로 분할하고 분할된 셀의 위상학적 분석을 통하여 셀을 라벨링 한다. 셀 카운팅의 정확도를 높이기 위하여 워터쉐드 알고리듬에 의하여 서로 덩어리로 뭉쳐진 셀을 서로 분리하고 모폴로지 연산을 통하여 영상으로부터 획득한 개별 셀의 형태를 개선한다. 제안된 시스템은 모바일 환경에서 사용될 수 있도록 개발되었다. 따라서 셀 영상은 모바일 폰의 카메라로 획득하며 미세세포의 통계학적인 분석 데이터는 유비쿼터스 환경의 모바일 장치에 의해 전송 된다. 실험을 통하여 수동으로 계수한 셀의 숫자와 제안된 방법에 의해 자동 카운팅 된 셀의 수를 비교한 결과 제안된 방법이 매우 효과적이고 정확한 결과를 제시한다는 사실을 입증하였다.

최대우도함수를 이용한 양전자방출단층촬영기기의 검출기 모듈의 디지털 위치 획득 방법 (Digital Position Acquisition Method of PET Detector Module using Maximum Likelihood Position Estimation)

  • 이승재;백철하
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.1-7
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    • 2021
  • 양전자방출단층촬영기기에서 영상을 획득하기 위해서는 동시 측정된 검출기 모듈의 섬광 픽셀의 위치 좌표를 서로 연결하는 과정이 필요하다. 이를 위해서 다수의 섬광 픽셀과 소수의 광센서를 사용하는 검출기 모듈에서는 평면 영상을 획득하여 각 섬광 픽셀의 영역을 나누어 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치를 획득해야 한다. 또는 사용하는 섬광 픽셀의 수와 광센서의 수를 동일하게 구성할 경우는 섬광 픽셀 위치에 대한 위치 좌표를 직접 디지털 신호 좌표로 획득할 수 있다. 다수의 섬광 픽셀과 소수의 광센서를 사용하는 방법은 평면 영상 획득과 영역을 나누는 과정이 필요하며, 디지털 신호 좌표를 직접 획득하는 방법은 다수의 광센서와 신호처리 시스템이 필요하다. 이는 신호처리 과정이 복잡해지며, 비용이 상승하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 다수의 섬광 픽셀과 소수의 광센서를 사용하여 평면 영상 및 영역의 분리과정을 수행하지 않고 디지털 신호 좌표를 획득하는 방법을 개발하였다. 최대우도함수를 사용하여 각 섬광 픽셀에서 획득한 신호를 통해 작성된 순람표를 통해 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치 좌표값을 디지털 신호로 획득하는 방법이다. DETECT2000을 사용하여 시뮬레이션을 실시하였으며, 제시한 방법에 대해 검증을 실시하였다. 그 결과 모든 섬광 픽셀에서 정확한 디지털 신호 좌표를 획득할 수 있었으며, 이를 기존 시스템에 적용할 경우 신호처리 과정의 단순화로 보다 빠른 영상획득이 가능할 것으로 판단된다.

토마토 위치 및 자세 추정을 위한 데이터 증대기법 (Data Augmentation for Tomato Detection and Pose Estimation)

  • 장민호;황영배
    • 방송공학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.44-55
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    • 2022
  • 농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.