본 논문은 모바일 기반의 실시간 영상 측위 기술 개발을 목표로 사용자가 촬영한 사진과 가상의 텍스쳐 영상 간의 매칭 가능성 확인 연구로 특징점 기반의 매칭 알고리즘의 조합 성능을 비교했다. 특징점 기반의 매칭 알고리즘은 특징점(feature)을 추출하는 과정과 추출된 특징점을 설명하는 서술자(descriptor)를 계산하는 과정, 최종적으로 서로 다른 영상에서 추출된 서술자를 매칭하고, 잘못 매칭된 특징점을 제거하는 과정으로 이루어진다. 이때 매칭 알고리즘 조합을 위해, 특징점을 추출하는 과정과 서술자를 계산하는 과정을 각각 같거나 다르게 조합하여 매칭 성능을 비교하였다. 가상 실내 텍스쳐 영상을 위해 V-World 3D 데스크탑을 활용하였다. 현재 V-World 3D 데스크톱에서는 수직·수평적 돌출부 및 함몰부와 같은 디테일이 보강되었다. 또한, 실제 영상 텍스쳐가 입혀진 레벨로 구축되어 있어, 이를 활용하여 가상 실내 텍스쳐 데이터를 기준영상으로 구성하고, 동일한 위치에서 직접 촬영하여 실험 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋 구축 후, 매칭 알고리즘들로 매칭 성공률과 처리 시간을 측정하였고, 이를 바탕으로 매칭 성능 향상을 위해 매칭 알고리즘 조합을 결정하였다. 본 연구에서는 매칭 기법마다 가진 특장점을 기반으로 매칭 알고리즘을 조합하여 구축한 데이터셋에 적용해 적용 가능성을 확인하였고, 추가적으로 회전요소가 고려되었을 때의 성능 비교도 함께 수행하였다. 연구 결과, Scale Invariant Feature Transform (SIFT)의 feature와 descriptor 조합이 가장 매칭 성공률이 좋았지만 처리 소요 시간이 가장 큰 것을 확인할 수 있었고, Features from Accelerated Segment Test (FAST)의 feature와 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)의 descriptor 조합의 경우, SIFT-SIFT 조합과 유사한 매칭 성공률을 가지면서 처리 소요 시간도 우수하였다. 나아가, FAST-ORB의 경우, 10°의 회전이 데이터셋에 적용되었을 때에도 매칭 성능이 우세함을 확인하였다. 따라서 종합적으로 가상 텍스쳐 영상과 실영상간 매칭을 위해서 FAST-ORB 조합의 매칭 알고리즘이 적합한 것을 확인할 수 있었다.
LLAH(Locally Likely Arrangement Hashing) is a method which describes image features by exploiting the geometric relationship between their neighbors. Inherently, it is more robust to large view change and poor scene texture than conventional texture-based feature description methods. However, LLAH strongly requires that image features should be detected with high repeatability. The problem is that such requirement is difficult to satisfy in real applications. To alleviate the problem, this paper proposes a method that improves the matching rate of LLAH by exploiting together the brightness of features. Then, it is verified that the matching rate is increased by about 5% in experiments with synthetic images in the presence of Gaussian noise.
The purpose of the study is to develop a synthetic method for generating arbitrary number of not the same but similar texture images. The method includes processes to extract basic shape elements from texture images originating in actual objects, to select them to reappear the image features and to arrange them in a image plane. The authors have already proposed the shape-pass type filter bank assuming that the sensual impression mainly depends on minute shapes existing in the texture images. By use of nine basic shape elements, namely black/white-roof, black/white-line, black/white-snake, black/white-pepper, and cliff, natural texture images originating in actual objects have been characterized by feature vectors in a nine dimensional space. To generate arbitrary number of similar texture images, minute shape pieces ...
영상 처리는 크게 영상에 내재된 특성값을 얻어내는 영상분석과, 동일한 성질의 영상을 분류하는 영상분류의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 텍스쳐에 내재된 일반적인 속성인 거침과 부드러움의 특성 추출을 통해서 영상에 포함된 다양한 텍스쳐를 자동적으로 인식하고 분류하는 방법을 제안한다. 특성추출은 텍스쳐 영상이 지닌 그레이 레벨의 공간적인 의존성을 이용한 통계적 분석에 기반한 것으로 모멘트와 동차성의 조합을 통해서 일반적인 텍스쳐의 속성을 검출하기 때문에 텍스쳐의 구조형태에 크게 영향을 받지 않는 이점을 가지고 있다. 거친 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 모멘트와 부드러운 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 동차성의 차를 이용하기 때문에 보다 뚜렷한 텍스쳐 분할이 가능하다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해서 다양한 텍스쳐 영상에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.
본 논문에서는 통신시스템에서의 진폭복조와 유사한 알고리듬을 이용한 2 차원 텍스쳐 영상분할에 관해 소개한다. 우선 이상적인 필터링 후에 진폭복조를 함으로써 복합텍스쳐영상을 분할 할 수 있음을 이론적으로 보였다. 그러나 실재의 경우, 이상적인 필터 대신, 여러 가지 이점이 있고 특히 최적의 공간-대역폭적의 특성을 갖고 있는 게이버 필터를 사용하였다. 우리의 알고리듬은 게이버 필터의 동조주파수와 동일한 주파수의 정현파를 갖고 있는 텍스쳐 영역을 모두 찾아준다. 합성된 복합텍스쳐영상을 이용하여 본 논문에서 제의한 방법의 분할능력을 보였다. 이 방법은 수학적으로 명백하고 또한 적용하기에 용이하다. 이 방법은 특성기반 텍스쳐 분할방법에서 특성벡터 분류시 야기되는 많은 문제를 피할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있다.
In this paper, we propose an automatic prostate cancer detection method using position, signal intensity and texture feature based on SVM in multi-parametric MR images. First, to align the prostate on DWI and ADC map to T2wMR, the transformation parameters of DWI are estimated by normalized mutual information-based rigid registration. Then, to normalize the signal intensity range among inter-patient images, histogram stretching is performed. Second, to detect prostate cancer areas in T2wMR, SVM classification with position, signal intensity and texture features was performed on T2wMR, DWI and ADC map. Our feature classification using multi-parametric MR imaging can improve the prostate cancer detection rate on T2wMR.
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.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제2권1호
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pp.7-9
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2015
Purpose In the many face-related application such as head pose estimation, 3D face modeling, facial appearance manipulation, the robust and fast facial feature extraction is necessary. We present the facial feature extraction method based on shape regression and feature selection for real-time facial feature extraction. Materials and Methods The facial features are initialized by statistical shape model and then the shape of facial features are deformed iteratively according to the texture pattern which is selected on the feature pool. Results We obtain fast and robust facial feature extraction result with error less than 4% and processing time less than 12 ms. The alignment error is measured by average of ratio of pixel difference to inter-ocular distance. Conclusion The accuracy and processing time of the method is enough to apply facial feature based application and can be used on the face beautification or 3D face modeling.
MPEG-7 standardization work has started with the aims of providing fundamental tools for describing multimedia contents. MPEG-7 defines the syntax and semantics of descriptors and description schemes so that they may be used as fundamental tools for multimedia content description. In this paper, we introduce a texture based image description and retrieval method, which is adopted as the homogeneous texture descriptor in the visual part of the MPEG-7 final committee draft. The current MPEG-7 homogeneous texture descriptor consists of the mean, the standard deviation value of an image, energy, and energy deviation values of Fourier transform of the image. These are extracted from partitioned frequency channels based on the human visual system (HVS). For reliable extraction of the texture descriptor, Radon transformation is employed. This is suitable for HVS behavior. We also introduce various matching methods; for example, intensity-invariant, rotation-invariant and/or scale-invariant matching. This technique retrieves relevant texture images when the user gives a querying texture image. In order to show the promising performance of the texture descriptor, we take the experimental results with the MPEG-7 test sets. Experimental results show that the MPEG-7 texture descriptor gives an efficient and effective retrieval rate. Furthermore, it gives fast feature extraction time for constructing the texture descriptor.
This study focuses on 'texture' as one of the most important fashion and textile design elements; in addition, it proposes various applications of it. Surface texture is indispensable in fashion and textile design that also factors heavily into innovative creations. Along with technological advances in the fashion industry, surface texture has derived many new and attractive features that provide more opportunities for designers to show various design concepts. Rather than the surface quality of fabrics, surface texture in fashion design creates its identity through a manipulation of materials- an application that tends to be primarily for visual effects without being restricted to decorative purposes. The status and significance of surface texture in various creative fields is explored and the evolution of surface texture is traced by analyzing a number of fashion design cases with representative surface textures. The latest feature of surface texture in fashion and textile design is identified to establish a new classification of surface texture with five groups and technical suggestions. This study provides a theoretical basis for this field of study and a new framework that can be employed in the development of surface textures that use innovative techniques as well as the future application of newly-developed textures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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