본 논문에서는 여러 장의 후판이 포함된 영상에서 고유값을 이용하여 직선 패턴을 검출하고 이를 바탕으로 각각의 후판을 인식하는 간단하면서도 정확한 알고리즘을 제안한다. 후판 영상으로부터 후판에 관련된 정보를 분석 및 인식하기 위해서 먼저 후판의 직선 에지를 검출한다. 후판 영상의 직선 에지 검출을 위해 제안하는 알고리즘에서는 마스크를 이용하여 전체 영상을 탐색하면서 에지 영상을 분석한다. 먼저 마스크에 위치한 에지 패턴의 픽셀들에 대한 공분산 행렬을 계산하고 공분산 행렬의 고유값과 에지 패턴의 통계적 특성과 기하학적인 특성 사이의 관계를 분석하여 직선 에지를 검출한다. 다음으로 직선 에지의 방향 정보와 원점에서의 거리 정보를 분석하여 전체 영상에서 각각의 후판을 검출한다. 다양한 후판 영상에 대해서 실험을 수행한 결과는 제안하는 알고리즘이 전체 영상에서 각각의 후판을 효과적으로 검출함을 보여준다.
최근 고해상도 위성영상은 자연자원이나 환경 관리에 필요로 하는 토지 피복 및 이용 현황자료 분석 등에 유용하게 사용되고 있다. 영상처리 알고리즘 중 SVM 알고리즘은 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 그러나 SVM 알고리즘은 다양한 커널 함수 및 매개변수에 의해 그 정확도가 달라진다. 따라서 본 논문에서는 SVM 알고리즘의 대표적 커널 함수를 KOMPSAT-2의 영상자료에 적용하고 토지피복결과를 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였다. 또한 대상지의 토지피복분류에 적합한 SVM의 커널 함수 선정하기 위해 분석을 실시하였다. 그 결과 전체 분류 정확도에는 Polynomial 커널 함수가 가장 높은 정확도를 보였으며 분류 항목별 정확도에서의 가장 적절한 커널 함수는 Polynomial, RBF 커널 함수임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 비디오 장면전환 효과 중 디졸브(dissolve)에 의한 점진적인 장면전환 구간을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 처리의 효율성과 MPEG Sequence의 최소한의 복원과정을 위해 Ⅰ, P 프레임의 Color-R값에 대한 DCT계수를 사용하였다. 인간의 시각으로는 비디오의 장면전환점을 쉽게 구분해 낼수 있듯이 컴퓨터가 인식하기 쉽도록 영상을 3차원으로 시각화하고 분석하여 장면전환 구간을 검출하였다. 우선 각각의 영상에서 Color-R에 대한 DCT계수를 추출하고 블록단위인 8*8단위 열의 합을 구해 다시 프레임에 대한 행을 4단계로 분할하여 특징치를 분석하고 4단계의 샷 특징치를 통합하여 샷을 검출한다. 실험결과 제안한 방법이 영상의 단일 특징치를 사용한 방법보다 4단계의 특징치 분석을 사용함으로서 더 좋은 성능을 나타내었다 또한 Ⅰ, P 프레임의 Color-R값의 부분적 복원과정으로 계산시간을 절약할 수 있었다.
수묵 담채화는 먹과 채색을 동시에 사용하는 예술 양식을 의미한다. 이는 동양 미술의 전통적인 기법중의 하나로 널리 알려져 있으며, 영화 및 광고 포스터 및 카메라의 다양한 특수효과 표현 등에 널리 활용된다. 본 연구에서는 컴퓨터 그래픽스 및 영상처리 기법을 기반으로, 참조된 예제 이미지의 수묵담채화 특징이 반영된 결과영상 생성 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 우리는 크게 두 가지 단계를 거친다. 첫 번째 단계는 채색 효과 표현단계이다. 우리는 예제 영상에 나타나는 재질감을 수치적으로 분석해 결과 영상에 반영할 수 있는 질감 전이 기법을 활용하였다. 두번째는 먹선 효과의 표현이다. 우리는 예제영상의 윤곽선에서 나타나는 명도 변화 값을 고려하여 먹선 효과를 표현하였다. 우리의 알고리즘은 선택된 참조 영상에 따라 다양한 느낌의 수묵 담채 스타일의 결과를 표현할 수 있으며, 이 기법은, 다양한 콘텐츠 생성 연구에 활용 가능하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.6069-6091
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2017
Augmented Reality (AR) overlays virtual information on real world data, such as displaying useful information on videos/images of a scene. This paper presents an Enhanced AR (EAR) system that displays useful statistical players' information on captured images of a sports game. We focus on the situation where the input image is degraded by strong sunlight. Proposed EAR system consists of an image enhancement technique to improve the accuracy of subsequent player and face detection. The image enhancement is followed by player and face detection, face recognition, and players' statistics display. First, an algorithm based on multi-scale retinex is proposed for image enhancement. Then, to detect players' and faces', we use adaptive boosting and Haar features for feature extraction and classification. The player face recognition algorithm uses boosted linear discriminant analysis to select features and nearest neighbor classifier for classification. The system can be adjusted to work in different types of sports where the input is an image and the desired output is display of information nearby the recognized players. Simulations are carried out on 2096 different images that contain players in diverse conditions. Proposed EAR system demonstrates the great potential of computer vision based approaches to develop AR applications.
지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템의 구축에 매우 중요하다. 하지만 지문영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 달라지기 때문에 지문인식 시스템에서의 영상 전처리 과정은 시스템의 성능에 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 지문영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록 방향성 차, 방향성 변화도, 융선과 골의 두께 비율 등의 5가지 특징을 추출하고 계층적 클러스터링 알고리즘으로 클러스터링하여 영상의 품질 특성을 분석한 후 습성(oily), 보통(neutral), 건성(dry)의 특성에 적합하게 영상을 개선하는 지식기반 전처리 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이타를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링 기법이 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 방법의 성능 평가를 위해 품질 지수와 블록 방향성 차이를 측정하여 일반적인 전처리 방법보다 지식기반 전처리 방법이 품질 지수와 블록 방향성 차이를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
멀티미디어 신호의 대부분은 이미지 데이터가 차지하고 있어 이미지 데이터를 효율적으로 처리하고 전송하는 문제가 정보화 사회의 중요 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지 데이터를 압축하는 여러 방식 중에 YUV색 공간을 이용하여 중요도에 따라 색상 비트를 줄이는 압축 알고리즘을 제안한다. 4:2:2 서브샘플링은 영상 분야에서 표준으로 사용되고 있다. 색 정보와 사람의 망막이 가지는 특성을 이용하여 4:2:2 서브 샘플링으로 YUV의 색상 데이터를 줄였다. YUV 이미지와 RGB 이미지는 변환 행렬을 통해 서로의 색 영역으로 변환하여 사용할 수 있다. 이미지 데이터를 YUV로 색 공간으로 변환하여 상대적으로 낮은 U, V 비트를 다운 스케일작업을 수행 한 후 4:2:2 서브 샘플링을 통하여 데이터를 압축한다. 기존의 방식들과의 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 비교하고 분석하였다. 분석한 결과 중요도가 낮은 색상 요소의 정보를 줄인 제안된 방식의 결과와 원본과 비교했을 때 품질의 큰 저하 없이 이미지를 압축 할 수 있었다.
방사선과 의사들은 CT 및 MRI 스캐너로부터 얻어진 인체의 단면 영상을 연속적으로 보고 실제 3차원적으로 인체가 어떻게 구성되어 있는지를 상상하여 병변을 구별하는데, 의학영상을 이용한 인체 장기의 3차원 시각화는 2차원 형태의 인체 단면 영상들을 복잡한 알고리즘이나 고성능의 컴퓨팅 파워를 사용하여 실제 인체와 같이 3차원으로 재구성하여 보여준다. 단면 영상의 추적, 관심영역의 표시 및 추출등과 같은 2차원 영상분석은 시간이 많이 소모되고, 주관적일 수가 있으며, 수작업인 관계로 빈번한 에러가 발생하는 단점을 가지는데, 이와 같은 2차원 의료 영상 분석의 단점을 보완하기 위해 의학영상처리 기술과 접목한 3차원 의료 영상의 시각화는 필수적이라 할 수 있다. 명암값 임계치 방법, 영역확장(region growing) 방법, 윤곽선(contour) 추출 방법 및 변형모델(deformable model) 방법을 사용하여 인체의 각 장기를 분리하였으며, 텍스쳐분석(texture analysis)을 통하여 고안된 특징자를 이용하여 암 부분을 인식하는데 사용하였고, 원근투영(perspective projection) 및 볼륨 데이터의 표면을 렌더링하기 위해 마칭큐브(marching cube) 알고리즘을 사용하였다. 인체 및 분리된 장기에 대한 3차원 시각화는 방사선치료계획(radiation treatment planning), 외과 수술계획, 모의수술, 중재적(interventional)시술 및 영상유도수술(image guided surgery)에 효과적으로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 병렬 랜더링 기법의 특정들을 고창하고 이를 토대로 대규모 유한요소 해석결과를 효율적으로 가시화 할 수 있는 병렬 가시화 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 요소영역별 계산을 기반으로 하는 병렬 유한요소 해석의 특성에 적합하도록 부분 후 분류방식을 기반으로 설계되었으며, 이미지 조합 과정에 수반되는 네트워크 통신을 효율화하고자 이진 트리구조 통신 패턴을 적용하여 구성되었다. 자체 개발된 소프트웨어를 이용하여 벤치마킹 테스트를 수행하고, 이를 통해 제안된 알고리듬의 병렬 가시화 성능을 측정하였다.
In this paper, we propose a new algorithm that improves the lossless data compression rate. The proposed algorithm lessens the redundancy and improves the compression rate evolutionarily around 40 up to 80 percentile depending on the characteristics of binary images used for compression. In order to demonstrate the superiority of the proposed method, the comparison between the proposed method and the LZ78 (LZ77) is demonstrated through experimental results theoretical analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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