본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 레이어별 객체를 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭기법을 적용하는 색상 불일치 보상기법을 제안한다. 다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 잘못된 보정으로 인하여 발생한다. 이러한 색상 불일치는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 히스토그램 매칭을 이용한 전처리기법이 제안되었다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점영상의 히스토그램과 매칭이 되고, 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 일반적으로 영상은 상호 독립적인 색상 분포와 히스토그램 분포을 가지는 여러 개의 객체로 구성된다. 특히 다시점 영상은 시점에 따른 프레임마다 객체의 구성과 위치 및 그 깊이가 각각 다르다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체별로 히스토그램 매칭기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상기법이 기존의 영상 단위의 조명 보상기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.
Pattern Recognition is one of the fundamental areas of computer vision. The recognition of patterns with varying size and severe defects is especially important. However, it is known that the conventional algorithms such as GHT or structural approaches have limitations in speed and accuracy. In this paper, in order to avoid above-mentioned problems, we propose a new recognition algorithm which exploits the histogram of contour directions and the sampled spot matching method. While the former provides little influence against size variation, the latter has strong immunity to noise and defects. We applied those proposed algorithms for the recognition of numbers extracted from the car number plates and shapes of aircraft. Experimental result shows that it is possible to solve above-mentioned problems by complementary uses of those two suggested algorithms. The contour directional histogram method resulted in high-speed of average 0.013 sec/char and 0.1 sec/aircraft-image on IBM-386. The accuracy of recognition is as high as 99%. Sampled spot matching method has less speed than the former one, however, it showed fairly strong immunity to noise and defects.
본 논문에서는 1m 해상도의 위성 영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트 히스토그램을 이용하여 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 4-neighbor에 위치한 화소의 수평 또는 수직 방향의 평균 그레디언트 값을 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 강한 에지 화소는 높은 평탄화 지수를 가지며 반면에 비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가진다. 평탄화 지수 영상의 히스토그램을 이용하여 각 화소의 에지 또는 비에지 화소 여부를 결정하는 평탄화 임계값을 구한다. 각 화소의 평탄화 지수가 평탄화 임계값보다 크면 에지화소로, 작으면 비에지 화소로 분류한다. 초기 정합 창틀 내에 존재하는 비에지 화소의 비율이 작으면 밝기 값 변화가 적은 영역으로 판정하고 정합 창틀의 크기를 더 크게 설정하고 이 과정을 정합 창틀이 최대 크기에 도달할 때까지 반복적으로 수행한다. IKONOS 스테레오 위성영상을 실험영상으로 사용하였으며 고정크기의 정합 창틀을 이용한 방법에 비해 향상된 정합 결과를 얻었다.
Usually, spatial information can be incorporated into histograms by taking histograms of a multiresolution image. For these reasons, many researchers are interested in multiresolution histogram processing. If the relation and sensitivity of the multiresolution images are well combined without loss of information, we can obtain satisfactory results in several fields of image processing including histogram equalization, specification and pattern matching. In this paper, we propose a multiresolution histogram specification method that improves the accuracy of histogram specification. The multiresolution decomposition technique is used in order to overcome the unique feature of a histogram specification affected by a quantization error of a digitalized image. The histogram specification is processed after the reduction of image resolution in order to enhance the accuracy of the results by histogram specification methods. The experimental results show that the proposed method enhances the accuracy of specification compared to conventional methods.
Most methods for fusion-based finger vein recognition were to fuse different features or matching scores from more than one trait to improve performance. To overcome the shortcomings of "the curse of dimensionality" and additional running time in feature extraction, in this paper, we propose a finger vein recognition technology based on matching score-level fusion of a single trait. To enhance the quality of finger vein image, the contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) method is utilized and it improves the local contrast of normalized image after ROI detection. Gabor features are then extracted from eight channels based on a bank of Gabor filters. Instead of using the features for the recognition directly, we analyze the contributions of Gabor feature from each channel and apply a weighted matching score-level fusion rule to get the final matching score, which will be used for the last recognition. Experimental results demonstrate the CLAHE method is effective to enhance the finger vein image quality and the proposed matching score-level fusion shows better recognition performance.
다시점 비디오는 카메라간의 다른 위치와 불완전한 카메라 보정(calibration)으로 인접한 시점의 영상 내에 존재하는 동일물체 간에 색상 차이가 발생할 수 있다. 이러한 색상 불일치(color mismatch)는 시점 간 움직임 예측(inter-view prediction) 수행 시, 오정합을 발생시켜 다시점 비디오 부호화(Multi-view Video Coding : MVC) 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이웃하는 영상 간에 존재하는 휘도 및 색차 성분 불일치를 보상하여 다시점 비디오 부호화의 압축률을 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모든 시점의 영상을 히스토그램 매칭 기법에 의해 정해진 참조 시점 영상의 색상을 기준으로 보정된다. 또한 히스토그램 매칭 수행 전에 YCbCr 색상공간 변경 시에 색차 성분의 대표 값 추출(chrominance subsampling)에 사용되는 Cosited filter를 영상의 각 색상성분에 적용하여 성능을 더욱 높일 수 있다. 히스토그램 매칭은 YCbCr 색상공간에서 RGB 색상공간으로 변환하여 각 색상성분에 적용한다. 이 과정에서 영상에 존재하는 에지의 방향성과 화소 값의 존재 범위를 고려한 효과적인 색상 변환 기법이 사용된다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 다른 기법들에 비해 향상된 부호화 효율을 가지는 것을 확인하였다.
도심지 모델링과 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 다른 시기나 다른 지역의 추가적인 고해상도 위성영상이 반드시 필요하다. 그러나 같은 지상 개체라 하더라도 서로 다른 영상에서 방사적인 불일치가 존재하며 이는 영상 처리와 분석의 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 더욱이 도심지의 경우 건물, 수목, 교량, 기타 구조물 등 높이를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자를 발생시키며 이는 상대 방사 정규화의 질을 저하시킨다. 본 연구에서는 태양과 위성의 기하학적 위치 정보, 부가적인 수치 표고 모델이 없어도 적용이 가능한 단영상 기반의 그림자 추출기법을 적용하고 그림자의 영향을 배제한 선택적인 히스토그램 매칭 기법을 제안하였다. 건물의 에지 버퍼 영역에 대한 인접 정보와 분할을 통해 생성된 객체의 공간 및 분광인자를 이용하여 그림자를 추출한 후, 아스팔트 도로와 같이 그림자로 잘못 추출된 이상 객체를 제거하였다. 최종적으로 그림자 지역이 마스킹 된 Quickbird-2 다시기 영상을 이용하여 비그림자 지역만을 이용하여 선택적 히스토그램 매칭을 수행하였다.
본 논문은 자동차 번호판 인식을 위한 이진화 과정을 다루고자 한다. 이진화 과정은 번호판 영상을 이진 영상으로 나타내는 것을 말하며, 많은 경우 이진화 결과가 번호판 문자인식 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 후면 번호판은 전면 번호판과는 달리 구조적 영향에 의해 번호판에 그림자가 생기는 경우가 많은데, 그림자가 있는 번호판은 기존 이진화 방법을 사용할 경우에 적절하지 못한 결과를 가져올 때가 많다. 본 논문에서는 이 같은 문제점을 해결하기 위해 그림자가 있는 번호판에서 그림자가 있는 부분과 그림자가 없는 부분을 구분한 후, 나눠진 영역에 대해 히스토그램 매칭을 수행한다. 히스토그램 매칭된 두 영상을 다시 붙여서 전체 영상에 대해 이진화한다. 그림자가 있는 번호판 이진화를 위한 기존 방법과 성능을 비교 분석하였고, 그림자 경계선 검출에 오차가 있는 경우 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
최근 위성 탑재 센서의 종류와 영상의 공간해상도가 다양해지고 서로 다른 시기에 관측 수집된 영상자료를 모자이크하여 지형공간정보체계(GIS)와 같은 응용분야에서의 활용에 대한 필요성이 점차 커지고 있다. 영상 모자이크에는 영상정합, 분광정보 조정과 같은 다양한 기법들이 필요하다. 웨이블렛 변환 기반 영상정합 기법을 적용하여 영상 모자이크의 자동화에 대해 연구하고자 하였다. 본 논문에서는 폴리곤 클리핑 기법을 적용하여 두 영상에서 중복 영역을 추출하고자 중복영역에 대하여 형상 기반 정합과 영역 기반 정합을 동시에 적용하는 웨이블렛 변환 기법을 이용함으로써 자동으로 접합점을 추출하였다. 또한 영상 모자이크를 수행함에 있어서 두 영상의 분광 정보를 조정하기 위한 방사 보정기법은 히스토그램 정합 기법을 적용하여 연구 분석하였다. 본 연구에서 적용한 폴리곤 클리핑 기법 결과로 중복영역과 모자이킹 영역을 자동을 추출할 수 있었다. 그리고 다해상도 웨이블렛 분석 기법을 이용하여 특징점에 대해 영상정합을 수행하고 이를 이용하여 모자이킹 접합선을 추출한 결과 접합부분에서 불연속 부분 없이 모자이킹 영상을 생성할 수 있었다.
In multiple object tracking, accurate detection for each of objects that appear sequentially and effective tracking in complicated cases that they are overlapped with each other are very important. In this paper, we propose a multiple object tracking system that has a concrete detection and tracking characteristics by using multi-lateral histogram and SIFT feature extraction algorithm. Especially, by limiting the matching area to object's inside and by utilizing the location informations in the keypoint matching process of SIFT algorithm, we advanced the tracking performance for multiple objects. Based on the experimental results, we found that the proposed tracking system has a robust tracking operation in the complicated environments that multiple objects are frequently overlapped in various of directions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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