• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권8호
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• pp.964-973
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• 1999

본 논문에서는 퍼지 트리플을 사용하는 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 이미지 내 객체들 사이의 공간 관계는 내용 기반 이미지 검색을 위해 사용되는 주요한 속성들 중의 하나이다. 그러나, 기존의 트리플을 이용한 이미지 검색 시스템들은 개념 기반 검색 방법을 지원하지 못하고, 방향들 사이의 근사 정합을 처리하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 정합과 근사 정합을 지원하는 퍼지 트리플을 이용한 이미지 검색 방법을 제안한다. 개념 기반 정합을 위해서는 퍼지 소속성 집합으로 이루어진 시소러스가 사용되며, 근사 정합을 위해서는 방향들 사이의 관계를 정량화 하기 위한 k-weight 함수가 각각 이용된다. 이 두 가지 정합은 퍼지 트리플 간의 퍼지 정합을 통하여 균일하게 지원될 수 있다. 본 논문에서는 또한, 개념 기반 정합과 근사 정합에 대한 검색 효과를 정량적으로 평가하는 작업을 수행한다. Abstract This paper proposes an inexact and a concept-based image match technique based on fuzzy triples. The most general method adopted to index and retrieve images based on this spatial structure may be triple framework. However, there are two significant drawbacks in this framework; one is that it can not support a concept-based image retrieval and the other is that it fails to deal with an inexact match among directions. To compensate these problems, we develope an image retrieval technique based on fuzzy triples to make the inexact and concept-based match possible. For the concept-based match, we employ a set of fuzzy membership functions structured like a thesaurus, whereas for the inexact match, we introduce k-weight functions to quantify the similarity between directions. In fuzzy triples, the two facilities are uniformly supported by fuzzy matching. In addition, we analyze the retrieval effectiveness of our framework regarding the degree of the conceptual matching and the inexact matching.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5C호
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• pp.486-492
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• 2003

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 된다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴을 저장 패턴의 카테고리로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정한다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식률을 저하시킨다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 인식 성능을 확인하기 위해서 운송 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1310-1316
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• 2021

최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.818-826
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• 2015

인간 시각 체계(Human Visual System: HVS)의 영상 화질 인지 특성을 정교하게 반영하는 객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)방법들이 최근 활발히 연구되어 왔다. 이와 관련된 HVS의 특성 중, 광적응(Luminance Adaptation: LA)효과는 HVS의 왜곡에 대한 민감도가 영상 배경 밝기에 따라 달라지는 특성을 가리키며, 이 효과는 베버의 법칙(Weber's law) 모델을 통해 많은 IQA 방법들에 반영되어져 왔다. 본 논문에서는 처음으로 이러한 베버의 법칙 모델을 기반으로 하는 기존 IQA 방법들이 LA 효과를 부정확하게 반영해 왔다는 점을 수학적/정신물리학적 분석을 통해 밝힌다. 이러한 분석을 기반으로 우리는 IQA 방법에 LA 효과가 정교하게 적용될 수 있는 새로운 LA 효과 기반 국부 가중치 함수(LA effect-based Local weight Function: LALF)를 제안한다. 우리는 제안 LALF를 SSIM(Structural SIMilarity) 및 PSNR 척도(metric)에 적용하여 제안 방법의 효과를 검증하였다. 실험 결과, LALF가 적용된 SSIM은 기존 SSIM 대비 측정된 주관적 화질 점수와의 스피어 랭크 순위 상관계수 기준 약 5% 포인트가 향상될 정도로 제안 방법의 큰 효과성을 입증하였다. 또한, 제안한 LALF는 PSNR에 적용된 경우에도 기존 PSNR 대비 약 2.5% 포인트의 성능 향상을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.173-186
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• 2004

영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 주요 의미를 갖는 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 내용기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 관심 객체 영역이 우선적으로 검출되도록 하기 위해 영상 내에서 비교적 면적이 크고 배경색상과의 차이가 크면서 영상의 가운데 위치하는 영역을 의미를 갖는 주요 객체로 판단하였다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해서는 영상의 객체 윤곽선의 전체 길이를 정규화 된 일정한 세그먼트로 분할한 후에 객체 윤곽선의 세그먼트가 갖는 편각차분 벡터들의 누적 합과 양분된 객체의 시그너처를 추출하여 물체의 회전과 크기 변화에 적응적인 형태 특징으로 사용한다. 이와 같은 형태 특징을 필두로 해서 질감 샘플과 칼라, 그리고 이심률 정보를 결합하여 유사도를 측정함으로써 이동, 회전 크기 변화에 강건한 검색이 가능했으며 영역의 부분적인 변화나 손상으로 인한 객체 특성의 왜곡 현상에 덜 민감하게 반응하였다. 또한 Box-Counting Dimension에 의한 프랙탈 차원을 이용하여 측정한 객체간 복잡도 관계를 기반으로 하여 영상 특징에 서로 다른 유사도 가중치를 부여하는 방법이 잘못된 검색을 최소로 하여 더욱 효율적인 검색율을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.267-274
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• 2023

본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4084-4104
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• 2021

Visual place recognition (VPR) is a fundamental yet challenging task of mobile robot navigation and localization. The existing VPR methods are usually based on some pairwise similarity of image descriptors, so they are sensitive to visual appearance change and also computationally expensive. This paper proposes a simple yet effective four-step method that achieves adaptive convolutional neural network (CNN) landmark matching for VPR. First, based on the features extracted from existing CNN models, the regions with higher significance scores are selected as landmarks. Then, according to the coordinate positions of potential landmarks, landmark matching is improved by removing mismatched landmark pairs. Finally, considering the significance scores obtained in the first step, robust image retrieval is performed based on adaptive landmark matching, and it gives more weight to the landmark matching pairs with higher significance scores. To verify the efficiency and robustness of the proposed method, evaluations are conducted on standard benchmark datasets. The experimental results indicate that the proposed method reduces the feature representation space of place images by more than 75% with negligible loss in recognition precision. Also, it achieves a fast matching speed in similarity calculation, satisfying the real-time requirement.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.101.1-101
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• 2001

This paper describes a grid mapping for a vision based mobile robot in uncertain indoor environment. The map building is a prerequisite for navigation of a mobile robot and the problem of feature correspondence across two images is well known to be of crucial Importance for vision-based mapping We use a stereo matching algorithm obtained by singular value decomposition of an appropriate correspondence strength matrix. This new correspondence strength means a correlation weight for some local measurements to quantify similarity between features. The visual range data from the reconstructed disparity image form an occupancy grid representation. The occupancy map is a grid-based map in which each cell has some value indicating the probability at that location ...

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.22-27
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• 2014

블록기반의 이산여현변환 압축 표준을 사용하는 저 비트율 압축 영상과 동영상에서 발생하는 블록킹 현상과 링잉 현상은 화질 열화의 주된 원인으로 지적되고 있다. 블록킹 현상과 링잉 현상은 블록 경계와 에지 경계에서 원 영상에 없던 고주파 성분이 나타나는 현상이므로 저역통과 필터를 적용하면 제거할 수 있다. 그러나 단순히 저역통과 필터를 적용하면 원 영상에 존재하는 에지와 같은 고주파 성분도 제거되어 또 다른 화질 열화 및 번짐 현상을 야기하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주변 화소의 밝기 유사성에 기반한 가중치를 계산하고, 가우시안 저역 통과 필터의 계수에 이 가중치를 곱하여 필터링하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법은 PSNR 측면에서 0.4~0.76dB 정도의 향상을 얻었을 뿐만 아니라, 주관적 화질면에서도 우수한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.910-916
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• 2021

현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있다. 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음제거에 관심이 높아지고 있으며, 효율적으로 영상을 복원하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지 전송 과정에서 발생하는 AWGN을 제거하기 위한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 강하게 나타나는 AWGN을 제거하기 위해 블록매칭에 따라 입력화소의 주변에서 비슷한 패턴을 가진 영역을 선별하여 유사성이 높은 화소를 분류한다. 선별된 화소는 로컬 스티어링 커널로 구한 가중치를 적용하여 추정값을 정하며, 센터마스크의 표준편차에 따라 입력화소값을 가감하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR을 사용하여 비교 분석하였다.