• 제목/요약/키워드: edge feature

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사용자 제어가 용이한 이차원 영상의 추상화된 라인 드로잉 생성 (User-Guidable Abstract Line Drawing of 2D Images)

  • 손민정;이윤진;강형우;이승용
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제37권2호
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    • pp.110-125
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    • 2010
  • 본 논문은 이차원 영상으로부터 시각적으로 효과적인 정보를 제공할 수 있는 라인 드로잉 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 본 방법은 기존의 단순한 에지 추출 방법과 달리 사람의 라인 드로잉 과정을 적용하여 직관적이면서 효과적인 결과를 생성하며, 크게 라인 추출, 라인 렌더링, 사용자 지시의 세단계로 구성된다. 라인 추출 단계에서는 우도 함수를 이용하여 물체의 중요한 경계 부분을 효과적으로 예측함으로써 라인을 추출한다. 추출된 라인을 실제 렌더링하는 라인 렌더링 단계에서는, 중요한 라인과 세부 라인의 구분 및 초점의 정확도를 표현하기 위하여 라인의 특징 크기와 번짐 정도를 고려하고, 이를 다양한 스타일로 표현하기 위해 텍스쳐 형태의 라인 영상을 적용한다. 마지막으로 사용자 지시 단계에서는 자동으로 생성된 라인의 모양이나 위치를 사용자 상호작용으로 수정할 수 있다. 이 때 사용자 입력에 대한 즉각적인 반응을 위해 라인 추출의 대부분의 과정이 GPU 상에서 구현된다. 제시된 방법의 결과로 사용자는 이차원 영상으로부터 중요한 부분과 초점이 맞는 부분의 표현 및 스타일을 원하는 대로 조절한 라인 드로잉을 얻을 수 있고, 또한 이를 자유롭게 수정할 수 있다.

다중 클래스 SVM과 주석 코드 배열을 이용한 의료 영상 자동 주석 생성 (Medical Image Automatic Annotation Using Multi-class SVM and Annotation Code Array)

  • 박기희;고병철;남재열
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제16B권4호
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    • pp.281-288
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    • 2009
  • 본 논문은 의료 영상 중 X-ray 영상에 대한 효과적인 분류와 자동 주석 생성을 위한 방법을 제안한다. X-ray 영상은 일반 자연 영상과는 다르게 영상 내에 중요한 의미를 가지고 있는 관심 영역과 어두운 단색의 배경으로 구성된 특징을 가지고 있음으로 본 논문에서는, 영상의 중요영역에서 해리스 코너 검출기를 이용한 색 구조 기술자(H-CSD)로 색 특징을 추출하고, 질감 특징을 위해 경계선 히스토그램 기술자(EHD)를 사용하였다. 추출된 두 개의 특징 벡터들은 각각 다중 클래스 Support Vector Machine에 적용되어 20개의 카테고리 중 하나로 영상을 분류한다. 마지막으로, 영상은 미리 정의된 카테고리들의 계층적인 관계와 우선 순위에 기반하여 주석 코드 배열(Annotation Code Array)을 부여 받고 이를 이용하여 다수의 최적 키워드를 얻으며 갖게 된다. 실험에서는 제안한 주석 생성방법을 관련 연구 방법과 비교하여 성능이 개선 되었음을 보여주고 있다.

주위 통계 특성에 기초한 양방향 필터를 이용한 소형 표적 검출 기법 (Small Target Detection Method Using Bilateral Filter Based on Surrounding Statistical Feature)

  • 배태욱;김영택
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.756-763
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    • 2013
  • 도메인 필터 및 레인지 필터, 이들 두개의 가우시안 필터에 의해 동작하는 양방향 필터 (bilateral filter)는 원 영상의 선예도 상승 및 노이즈 감소 특성을 가지는 비선형 필터이다. 본 논문은 적외선 소형 표적 탐지에 있어서 양방향 필터을 표적이 없는 경우의 배경을 예측하는 배경 예측기로 설계하고자 한다. 이를 위하여 양방향 필터의 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차는 배경 영역과 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 제안한 양방향 필터는 국부 창 주위 블록에 대하여 그 평균값들의 분산 특성을 이용하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차를 적응적으로 가변시킨다. 또한 처리되는 화소에 대하여 주위 블록 평균값들의 분산값이 작을 경우 평탄 배경 및 표적 영역으로 분류하고, 그 분산값이 클수록 에지 영역으로 분류하여 양방향 필터 처리함으로써 배경 예측의 정확도를 향상시켰다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 표적이 없는 경우의 배경을 예측하여 표적을 포함하는 원 영상과 표적이 없는 경우의 예측 배경과의 차를 이용하여 소형 표적을 검출할 수 있다. 실험 결과에서 제안한 양방향 필터를 이용한 방법이 기존의 방법들보다 표적 검출률이 우수함을 확인하였다.

종양세포식별을 위한 공간주파수영역에서의 화상해석 (Image Analysis for Discrimination of Neoplastic Cellis in Spatial Frequency Domain)

  • 나철훈;김창원;김현재
    • 한국통신학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.385-396
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    • 1993
  • 본(本) 논문(論文)은 병리학등(病理學等) 기초의학(基礎醫學)에서 요청되는 세포진(細胞診)을 위한 개선된 디지털 화상해석방법(畵像解析方法)을 제안(提案)하였다. 대상화상(對象晝像)은 갑상선세포(甲狀腺細胞)의 현미경화상(顯微鏡畵像)이고 목적은 정상세포(正常細胞)와 악성(惡性)인 유두상(乳頭狀) 종양(腫瘍)과 여포성종양(濾胞性腫瘍)간의 염색질(染色質) 패턴이 상이(相異)함을 화상해석(畵像解析)에 의해 자동식별(自動識別)하는 것이다. 먼저, 화상처리상(畵像處理上) 특징영역(特徵領域)인 세포핵(細胞核)만을 추출(抽出)하기 위해 윤곽추적법(輪廓追跡法)에 의한 영역분할(領域分割) 알고리즘을 제안하였다. 그리고 공간영역(空間領域)의 화상정보(畵像情報)를 이산적(離散적) 2차원 푸리에 변환한 후 1차원 푸리에변환에 의해 특징(特徵)파라미터를 추출(抽出)하였다. 여기서 세포(細胞) 유형별(類型別) 특징표본군(特徵標本群)을 구축하여 임의의 검증세포(檢證細胞)와 식별실험(識別實驗)을 행하였다. 기존의 방법보다 개선된 식별율(識別率)(70-90%)을 얻음으로써 본 방식은 세포진(細胞診)에 있어서 정량성(定量性)과 객관성(客觀性)을 더욱 구체화(具體化)시킬 수 있음을 증명하였다. 또한 본 방식을 그대로 종양세포식별(腫瘍細胞識別)에 즉시 사용가능함을 제시하였다.

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얼굴 2D 이미지의 3D 모델 변환 알고리즘 (An Algorithim for Converting 2D Face Image into 3D Model)

  • 최태준;이희만
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.41-48
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    • 2015
  • 최근 3D 프린터의 보급과 함께 3D 모델에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 3D 모델의 생성은 숙달된 전문가가 전문 소프트웨어를 이용하여 작성하여야 한다. 본 연구는 한 장의 2차원 정면 얼굴사진으로 부터 3D 모델링하는 방법에 대한 것으로 일반인들도 쉽게 3D모델을 생성할 수 있도록 한다. 사진으로부터 배경과 전경을 분리하고 분리한 전경 영역에 일정간격으로 2차원 상에 버텍스를 배치하고 배치한 버텍스 위치를 이미지의 계조 값과 눈썹과 코 등의 특성을 고려하여 버텍스를 3차원으로 확장한다. 전경과 배경을 분리하는 방법으로 에지정보를 사용하였으며 눈과 코의 위치를 찾기 위하여 Haar-like feature를 이용하는 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다. 알고리즘으로 생성한 3D 모델은 수작업에 의한 후처리가 필요하지만 3D 프린터를 위한 콘텐츠 제공에 매우 유용하게 활용될 것이다.

순차적인 사후 추정에 의한 다중 차량 추적 (Multiple Vehicles Tracking via sequential posterior estimation)

  • 이원주;윤창용;이희진;김은태;박민용
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제44권1호
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    • pp.40-49
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    • 2007
  • 운전자를 위한 영상처리 시스템에서 도로 위의 움직이는 물체와 고정된 물체의 구분은 매우 중요한 문제이다. 많은 연구자들이 색상과 경계 기반의 추적 시스템은 'distracted' 현상으로 인해 잘못된 결과를 야기 시키는 데 이것은 동시에 모든 점들이 예상을 벗어난 경우에 대한 문제를 다루지 않기 때문이다. 본 논문에서는 순차적인 몬테카를로 필터를 사용하여 다중 차량 추적에 대응하며 광학적 흐름 기법의 명암 흐름과 히스토그램 기법의 색상 정보의 분포를 결합하여 실시간 시스템의 강인성과 정확성을 향상시킨다. 또한 고정된 물체의 경우 적응하는 입자 수의 밀도를 줄여 시간이 지남에 따라 추적 대상에서 제외된다. 두 개의 큰 흐름으로 나뉘는데 전자는 움직이는 물체와 고정된 물체를 구분하기 위한 예측 단계에 대하여 설명하고 후자는 센서인 영상으로부터 얻어진 정보를 측정 단계로 사용하여 겹쳐진 영역에 대응하는 방법에 대하여 논한다.

다해상도 가법과 AD-Census를 이용한 유전 알고리즘 기반의 스테레오 정합 (A Stereo Matching Based on A Genetic Algorithm Using A Multi-resolution Method and AD-Census)

  • 홍석근;조석제
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.12-18
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    • 2012
  • 스테레오 대응성은 스테레오 비전에서 중요한 문제이다. 본 논문은 다해상도 기법과 AD-Census를 이용한 유전 알고리즘 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하여 유전 알고리즘으로 변위를 탐색한다. 그리고 에지 픽셀을 이용한 적응적 염색체 구조와 교배 방식을 적용한다. 비용함수는 스테레오 정합에서 주로 고려할 수 있는 제약 조건으로 구성하였고, 변위오차를 줄이기 위해 AD-Census 척도를 사용하였다. 처리의 효율을 높이기 위해 영상 피라미드 방법을 적용하여 최저해상도에서 최초 변위 도를 계산한다. 그리고 최초 변위도는 다음 해상도 단계로 전파되어, 보간된 후 지역 특징 벡터를 이용하여 정제를 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 다른 유전 알고리즘 기반 기법들에 비해 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성을 보증함을 확인하고자 한다.

MPEG-7 디스크립터들의 조합을 이용한 영상 검색 (Image Retrieval Using a Composite of MPEG-7 Visual Descriptors)

  • 강희범;원치선
    • 방송공학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.91-100
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    • 2003
  • 본 논문에서는 MPEG-7 영상 디스크립터 중 에지 히스토그램 디스크립터(EHD), 컬러 레이아웃 디스크립터(CLD), 그리고 호모니어스 텍스쳐 디스크립터(HTD)로 구성된 각각의 영상 데이터베이스를 조합하여 렐러번스 피드백을 적용한 영상 검색 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용한 에지 히스토그램 디스크립터는 영상의 국부적인 방향성 에지 분포를 표현한 것으로서 영상에 대하여 그 내용물의 형태를 잘 표현하는 디스크립터이다. 컬러 레이아웃 디스크립터는 구조적인 단순함과 빠른 동작 속도에 의해 영상 검색에 넓게 사용되어지며 컬러의 공간적 분포로 표현된다. 호모지니어스 텍스쳐 디스크립터는 영상의 질감에 대하여 정밀한 통계상의 분할로 서술된다. 앞에서 언급한 디스크립터들은 각각의 특징을 반영한 영상 검색에 적용되어 진다. 렐러번스 피드백은 영상 검색에 있어 사용자가 요구하는 정보를 반영할 수 있어 영상의 검색 효율을 높일 수 있다. 제안한 방법은 사용자가 렐러번스 피드백으로 결정한 영상의 특징 정보가 각각의 디스크립터들에 새로운 가중치를 부여한다. 따라서, 사용자의 선택적 요구가 반영된 특징 정보 갱신을 통해 검색 효율을 높인다. 자연 영상에 대한 실험 결과로 제안한 방법이 검색 성능을 향상시켜주는 것을 확인할 수 있다.

3차원 개인 얼굴 모델 자동 생성 (Automatic Generation of the Personal 3D Face Model)

  • 함상진;김형곤
    • 전자공학회논문지S
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    • 제36S권1호
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    • pp.104-114
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    • 1999
  • 본 논문에서능 2차원 칼라 동영상으로부터 3차원 개인 얼굴 모델을 자동 생성하는 효율적인 방법을 다루었다. 복잡한 배경이 포함된 영상에서 얼굴 영역을 안정적으로 추출하기 위하여 피부 색상 분포에 근거한 색상 움직임 추출 방법을 이용하였다. 검출된 얼굴 영역 내에서 색상 정보과 경계선 정보를 활용하여, MPEG-4의 SNHC(Synthetic-Natural Hybrid Coding) 에서 제안하고 있는 개개인의 얼굴 특성을 표현하는 31개의 얼굴 특징점 파라메타(Facial Description Rarameter: FDP)를 자동 추출하였다. 추출된 2차원 얼굴 특징점을 1038개의 삼각형 메쉬로 이루어진 3차원 일반 얼굴 모델(Generic model)에 적용시켜 변형함으로써 개개인의 얼굴에 해당하는 모델을 자동 생성하였다. 제안하는 알고리듬은 컬러 동영상에서 배경의 복잡성, 얼굴 크기 등에 상관없이 정면상에 가까운 경우 안정적인 특징점을 추출하였으며, 펜티엄 PC에서 약 2초 이내에 개개인의 얼굴 모습에 유사한 얼굴 모델을 생성할 수 있었다.

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CBIR을 위한 코너패치 기반 재배열 DCT특징 분석 (Rearranged DCT Feature Analysis Based on Corner Patches for CBIR (contents based image retrieval))

  • 이지민;박종안;안영은;오상언
    • 전기학회논문지
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    • 제65권12호
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    • pp.2270-2277
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    • 2016
  • In modern society, creation and distribution of multimedia contents is being actively conducted. These multimedia information have come out the enormous amount daily, the amount of data is also large enough it can't be compared with past text information. Since it has been increased for a need of the method to efficiently store multimedia information and to easily search the information, various methods associated therewith have been actively studied. In particular, image search methods for finding what you want from the video database or multiple sequential images, have attracted attention as a new field of image processing. Image retrieval method to be implemented in this paper, utilizes the attribute of corner patches based on the corner points of the object, for providing a new method of efficient and robust image search. After detecting the edge of the object within the image, the straight lines using a Hough transformation is extracted. A corner patches is formed by defining the extracted intersection of the straight line as a corner point. After configuring the feature vectors with patches rearranged, the similarity between images in the database is measured. Finally, for an accurate comparison between the proposed algorithm and existing algorithms, the recall precision rate, which has been widely used in content-based image retrieval was used to measure the performance evaluation. For the image used in the experiment, it was confirmed that the image is detected more accurately in the proposed method than the conventional image retrieval methods.