• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.718-727
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• 2015

본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.

• 자연과학논문집
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• 제5권2호
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• pp.33-38
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• 1992

텍스처럴 리전의 러프니스와 사람의 시각 시스템의 특성에 기초하여 세크멘테이션을 수행하는, 멀티미디어 텔레컨퍼런스를 위한 새로운 텍스처 세그멘테이션-베이스 영상 코우딩 기술을 제안한다. 세그멘테이션은, 텍스처의 영역이, 지각된 콘스탄트 인텐시티와 스무드 텍스처 및 러프 텍스처의 세가지 텍스처 클래스로 분류되도록 프랙탈 디멘전을 쓰레쉬호울딩하여 이루어진다. 각 세그먼트 바운더리와 각 텍스처 클래스를 위한 효과적인 코우딩 기술을 개발하여 높은 압축률과 좋은 영상 품질을 갖는 영상 코우딩 시스템을 달성하고, 이 기술의 코우딩 효율을 잘 확립된 기술 (디스크릿 코사인 트랜스폼(DCT) 영상 코우딩)의 코우딩 효율과 비교한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.211-220
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• 2001

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.

• 자연과학논문집
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• 제7권
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• pp.67-73
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• 1995

본 논문에서는 인간시각 시스템의 특성을 이용하여 세그멘테이션을 행하는 새로운 텍스처 세그멘테이션 영상코딩 기술을 제안한다. 제안된 방법은 영상을 HVS가 인지한 러프니스 정도에 관하여 영상을 텍스처와 같은 성질의 영역으로 세그멘테이션하는 방법론을 제안하여 상 세그멘트를 갖는 세그멘테이션 영상코딩기술의 문제점을 해결한다. 세그멘테이션은 텍스처 영역을 3 가지의 다른 텍스처 크래스(인간이 인지한 상 인테셔티, 부드러운 텍스처 및 거칠은 텍스처)로 구분하기 위해서 프락탈 디멘션을 임계하여 얻는다. 프락탈 디멘션을 근사하기 위한 적당한 브락 크기를 결정하는 것이 중요하다. 좋은 화질을 갖는 재생 영상은 여러 종류의 영상에 대해서 약 0.1에서 0.25 비트/픽셀에서 얻는다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1249-1265
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• 1991

본 논문에서는 texture 영상 분할을 위한 새로운 고속 적응 texture 특징 추출 방법을 제안하였다. 먼저 기존의 통계적 texture 특징 추출 방법에 대하여 설명하였으며, SGLDM을 구하는 방법과 이것을 이용하여 추출할 수 있는 textrue 특징들에 관하여 기술하였다. 그리고 고속으로 특징을 추출하기 위한 반복 계산식을 각 특징에 대하여 유도하였으며 반복 계산식으로 이용하여 고속 적응 texture 특징을 방법에 대하여 설명하였다. 마지막으로 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 인공적으로 합성한 texture 영상에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 기존의 방법과 비교해서 영역의 경계부분에서 비교적 정확한 특징값을 추출할 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.40-48
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• 2007

이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.215-220
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• 2010

본 논문은 문서 영상을 대상으로 표, 그림, 글자 등의 각 구성요소들을 자동으로 분류하기 위한 새로운 텍스쳐 기반의 영상 분할 및 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서 영상 분할 단계와 문서 영상 내 구성요소 분류 단계로 이루어진다. 먼저 영상 분할을 수행한 후, 분할된 영역을 대상으로 문서 영상의 구성 요소들을 분류하는데, 이때 각 구성 요소는 서로 다른 텍스쳐를 가지고 있는 영역이라는 특징을 이용한다. 분할된 영역들을 분류하기 위한 텍스쳐 특징을 추출하기 위해 다양한 텍스쳐 분석에 광범위하게 사용되는 2차원 가보필터를 이용한다. 제안한 방법은 구성 요소와 사용 언어에 대한 사전 지식을 이용하지 않으면서 문서 영상의 분할 및 구성요소 분류에서 좋은 성능을 보인다. 제안한 방법은 멀티미디어 데이터 검색, 실시간 영상 처리 등과 같은 다양한 분야에 적용 될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.974-976
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• 1995

Segmentation of image data is an important problem in computer vision, remote sensing, and image analysis. Most objects in the real world have textured surfaces. Segmentation based on texture information is possible even if there are no apparent intensity edges between the different regions. There are many existing methods for texture segmentation and classification, based on different types of statistics that can be obtained from the gray-level images. In this paper, we use a neural network model --- ART-2 (Adaptive Resonance Theory) for textures in an image, proposed by Carpenter and Grossberg. In our experiments, we use Walsh matrix as feature value for textured image.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.169-176
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• 2018

In this study, we propose a new Fire Flame Region Extraction using Block Homogeneity Segmentation method of the Fire Image with irregular texture and various colors. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role. The Color Image with fire flame is divided into blocks and edge strength for each block is computed by using modified color histogram intersection method that has been developed to differentiate object boundaries from irregular texture boundaries effectively. The block homogeneity is designed to have the higher value in the center of region with the homeogenous colors or texture while to have lower value near region boundaries. The image represented by the block homogeneity is gray scale image and watershed transformation technique is used to generate closed boundary for each region. As the watershed transform generally results in over-segmentation, region merging based on common boundary strength is followed. The proposed method can be applied quickly and effectively to the initial response of fire.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.871-876
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• 2006

본 논문은 공간 부호화 패턴들을 이용하여 3차원 얼굴 정보를 정확하게 측정하기 위하여 초기 얼굴 패턴 영상으로부터 이미지 패턴을 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 획득된 영상이 불균일하거나 패턴의 경계가 명확하지 않으면 패턴을 분할하기가 어렵다. 그리고 누적된 오류로 인하여 코드화가 되지 않는 영역이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 요인에 강하고 코드화가 잘 될 수 있도록 FCM 클러스터링 방법을 이용하였다. 패턴 분할을 위하여 클러스터는 2개, 최대 반복횟수는 100, 임계값은 0.00001로 설정하여 실험하였다. 제안된 패턴 분할 방법은 기존 방법들(Otsu, uniform error, standard deviation, Rioter and Calvard, minimum error, Lloyd)에 비해 8-20%의 분할 효율을 향상시켰다.