본 논문에서는 국부상관계수(local correlation coefficients; LCC)의 영역 평균변화량을 질감특징으로 사용하여 질감 영역을 추출하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 질감영역 추출을 위한 알고리듬의 핵심은 각 방향에 따른 국부상관계수들의 평균 변화량은 평탄영역에서 보다 질감영역에서 대체로 크게 나타나는 특성을 이용하는 것이다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 8비트 256$\times$256 크기를 가진 9개의 시험영상(Lena, Bsail, Camera, Face, Woman, Elaine, Jet, Tree, Tank)을 사용한다. 실험결과에서 제안한 특징은 시각적으로 질감영역으로 보이는 영역들을 잘 추출함을 보인다.
In this paper, we propose an efficient multi-view images coding algorithm to find the optimal depth and texture from the set of multi-view images. The proposed algorithm consists of two consecutive steps, i) the depth estraction step, and ii) the texture extraction step, comparedwith the traditional algorithem which finds the depth and texture concurrently. The X-Y plane of the normalized object space is divided into traingular paatches and the Z value of the node is determined in the first step and then the texture of the each patch is extracted in the second step. In the depth extraction step, the depth of the node is determined by applying the block based disparity compensation method to the windowed area centered at the node. In the second step, the texture of the traingular patches is extracted from the multi-view images by applying the affine transformation based disparity compensation method to the traingular pateches with the depth extracted from the first step. Experimental results show that the SNR(Singnal-to- Noise Ratio) of images enconded by our algorithm is better than that of images encoded by the traditional algorithm by the amount about 4dB for for the test sets of multi-view images called dragon, kid, city and santa.
본 논문은 회전 및 천이 불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극 좌표계에서 동일한 공간주파수에서 각도방향으로 투영을 함으로써 각도 투영법을 만들어 냈으며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수의 합과 표준 편차를 특징벡터로 이용하였다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위하여 극 좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검 색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등 방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에서 효율적인 검색률을 보인다.
내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 VQ(Vector Quantization)을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요특징으로는 색상, 절감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 있다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상 및 질감 특징 추출방법과 더불어 VQ 멕터 클러스터링 알고리즘을 이용하여 정지영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 정지영상의 내용에 근거한 검색을 하였고 객체 단위 검색을 함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며, ‘사람’영상에 제한한 방법을 적용한 경우 90%의 검출율을 보였다.
This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions which are coherent in color and texture space. These schemes are used for object-based image retrieval. Features for image retrieval are three color features from HSV color model and five texture features from Gray-level co-occurrence matrices. Once the feature extraction scheme is performed in the image, 8-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. VQ algorithm is used to cluster each pixel data into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to object within the image. The proposed method can retrieve similar images even in the case that the objects are translated, scaled, and rotated.
To find the best way to distinguish sand dunes from urban building and rural patches, textural analysis has been performed in Kimnyeong sand dune, Jeju. An aerial photo was re-sampled into one-meter. Homomorphic filters were applied to the original sub-scene and then high-pass filtered one. The entropy filtered one proves to be the best extraction method after high pass filtered-homomorphic filters in urban areas. The spectral values of sand dune area were similar to open land in rural area. In contrast, the texture values of sand dune area are more homogeneous than those of open land in rural area.
This purpose of this study was to investigate the quality characteristics of jellies added with lemon myrtle extract. Lemon myrtle leaves were extracted for 0, 3, 5, 7, 9 minutes, respectively, in 90℃ water and used for jelly preparation. The moisture content of control showed the lowest value and the content increased significantly as the extraction time of lemon myrtle increased. The pH of L0 was significantly high and increased significantly with the increase of extraction duration time. The lightness value was the lowest in the L3. The redness showed the lowest value in the L9. The yellowness showed the lowest value in the L0. In texture properties the hardness of L9 showed the highest value and the lemon myrtle extraction duration increased significantly. The cohesiveness was highest in the L0 and lowest in the L5. Gumminess and chewiness increased significantly with increasing extraction duration. Total polyphenol content was the highest in the L5 and the jellies with lemon myrtle extracts were significantly higher than the L0. DPPH radical scavenging activities increased significantly with increasing extraction duration. The ABTS radical scavenging activity of the L0 was the lowest. In the sensory evaluation overall preference, color, sweetness, texture, and lemon myrtle flavor did not show any significant differences among the samples.
영상 처리를 통한 특징 추출은 영상 검색, 객체 인식, 영상 인덱싱을 포함하는 다양한 분야에서 전처리 과정으로 사용되어 왔다. 특히, 영상 질감 분석에서는 질감 특성 추출을 더 용이하게 하기 위해 질감의 대비를 증가시키는 방법을 사용한다. 생체 현미경 영상에서 두드러진 질감중의 하나는 주름이며 주름의 특징은 노화 관련 응용에 유용한 정보를 다양하게 제공한다. 본 논문에서는 피부 영상에서 나이 관련 특징을 추출하는 기존 방법을 개선하여 피부 나이 측정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권1호
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pp.125-133
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2004
In this paper, we present a new method that combines the characteristics of edge in-formation and second-order neural networks for the classification of structural textures. The edges of a texture are extracted using an edge detection approach. From this edge information, classification features called second-order features are obtained. These features are fed into a second-order neural network for training and subsequent classification. It will be shown that the main disadvantage of using structural methods in texture classifications, namely, the difficulty of the extraction of texels, is overcome by the proposed method.
도로의 상태를 관측하는 많은 방법의 하나로 무인항공기 영상이 사용된다. 무인항공기 영상 파일이 너무 크고, 불필요한 정보가 많을 때, 특징적 정보를 압축한 텍스처 추출 기법이 사용된다. 특히 무인항공기 영상을 이용한 3차원 시뮬레이션에서 많은 양의 데이터가 입력되기 때문에 텍스처 추출이 중요하다. 본 논문에서는 교량의 고해상 영상을 얻기 위하여 무인항공기 영상으로부터 텍스처 추출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 3단계로 이루어진다. 첫째, 브이월드 데이터베이스에서 3차원 교량 모델을 취득한다. 둘째, 기하보정 정보를 가진 무인항공기 영상에서 텍스처를 추출한다. 셋째, 개별 영상에서 추출된 텍스처를 융합한다. 본 연구 결과는 브이월드 텍스처를 고해상 영상으로 갱신하는 데 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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