• 제목/요약/키워드: images of scientists

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공간주파수를 이용한 장면영상에서 텍스트 검출 (Text Detection in Scene Images using spatial frequency)

  • Sin, Bong-Kee;Kim, Seon-Kyu
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제30권1_2호
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    • pp.31-39
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    • 2003
  • 장면 영상 속의 분사 영역에는 다른 부분과는 구분되는 특징적인 공간주파수가 있다. 이 특징은 직관적이며 또한 유용한 정보로서의 가치가 있다. 본 논문에서는 장면 영상에서 수평 텍스트를 찾는 방법을 제안한다. 수직 및 수평 방향으로 걸친 edge 픽셀의 빈도수와 푸리에 변환에 의한 기본 주파수의 두 가지 특징을 이용한 방법이다. 두 가지 특징을 독립적으로 활용하여 그 결과를 결합하거나 연속하여 적용하여 원하는 결과를 얻을 수 있다. 이와 같은 특징은 대체로 언어 또는 문자에 무관함을 확인하였다. 이에 추가하여 Hough 변환을 이용한 장면 속의 사각형을 탐색하였다. 여러 사람들에게 유용한 정보는 보통 강한 색상대비로 눈에 잘 띄는 색깔의 사각형 안에 씌어있는 경우가 보통이므로 사자형의 탐색함으로써 보다 효과적으로 문자를 탐색할 수 있다.

고해상도 위성영상을 위한 감독분류 시스템 (Supervised Classification Systems for High Resolution Satellite Images)

  • 전영준;김진일
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제9권3호
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    • pp.301-310
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    • 2003
  • 본 논문에서는 고해상도 위성영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 분류의 정확도 향상을 위한 훈련데이타의 효율적인 선택을 위해서 다양한 인터페이스와 통계자료를 제공한다. 또한, 다양한 위성영상 포맷의 지원과 새로운 감독분류 알고리즘의 확장을 용이하게 하기 위하여 시스템을 모듈화 하였으며, 분광 특성을 고려한 분류의 적용이 가능하다. 분류 알고리즘으로는 평행육면체 분류, 최소거리 분류, 마하라노비스 거리 분류, 최대우도 분류, 퍼지 분류의 감독분류기법을 이용하여 고해상도 위성영상의 처리를 지원한다. 본 시스템의 적용은 고해상도 IKONOS 위성영상을 입력으로 하고, 그 결과를 분석하여 봄으로써 시스템의 응용 가능성을 보여준다.

지형/지물 이미지 데이타베이스를 위한 형태 특징 추출 방법 (A Shape Feature Extraction Method for Topographical Image Databases)

  • 권용일;박호현;이석룡;정진완
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제33권4호
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    • pp.384-395
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    • 2006
  • 항공 및 위성 사진과 같은 지형 / 지물 이미지는 대부분 비슷한 색상과 질감을 갖는다. 따라서 지형 / 지물 이미지 데이타베이스에서 질의 이미지를 정확하게 검색하기 위해서는 이미지의 형태 특정을 추출하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 지형 / 지물 이미지 검색을 위한 형태 특정 추출 방법을 제안한다. 이 방법은 이미지내 홀(hole) 이 있거나 이미지가 연결되지 않은 영역들로 구성되어 있을 경우에도 형태 특징들을 효과적으로 추출할 수 있다. 그리고 세그멘테이션 (segmentation)과 같은 특정 추출의 전처리 과정 (pre-processing) 에서 발생할 수 있는 오류에 강인하다. 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 방법들 보다 우수함을 다양한 이미지 검색 실험을 통해 보인다.

다중 네트워크 카메라 기반 실시간 파노라마 동영상 생성 시스템 (Real-Time Panorama Video Generation System using Multiple Networked Cameras)

  • 최경윤;전경구
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권8호
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    • pp.990-997
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    • 2015
  • 파노라마 영상 생성관련 분야는 다양하게 연구되어 왔다. 기존의 방식들은 특수목적 하드웨어를 이용하거나, 후처리 소프트웨어를 이용하여 파노라마 영상을 생성한다. 하지만 이 방식들은 비용적인 문제와 조작의 번거로움의 문제가 있다. 또한 영상 내 특징 점의 존재 유무에 따라 정합이 가능한 범위도 제한된다. 본 논문에서는 저비용의 조작이 용이한 실시간 파노라마 동영상 생성 방법을 제안한다. 제안한 시스템에서는 저비용의 범용 하드웨어를 이용하여 영상을 촬영하고, 동영상 압축 스트리밍 방법을 통해 서버로 영상을 전송한 뒤 파노라마 영상을 정합한다. 구현된 시스템의 성능 분석을 통해 파노라마 영상의 생성 시간을 측정하였고 동영상이 생성됨을 확인하였다.

Fast and Accurate Rigid Registration of 3D CT Images by Combining Feature and Intensity

  • June, Naw Chit Too;Cui, Xuenan;Li, Shengzhe;Kim, Hak-Il;Kwack, Kyu-Sung
    • Journal of Computing Science and Engineering
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    • 제6권1호
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    • pp.1-11
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    • 2012
  • Computed tomography (CT) images are widely used for the analysis of the temporal evaluation or monitoring of the progression of a disease. The follow-up examinations of CT scan images of the same patient require a 3D registration technique. In this paper, an automatic and robust registration is proposed for the rigid registration of 3D CT images. The proposed method involves two steps. Firstly, the two CT volumes are aligned based on their principal axes, and then, the alignment from the previous step is refined by the optimization of the similarity score of the image's voxel. Normalized cross correlation (NCC) is used as a similarity metric and a downhill simplex method is employed to find out the optimal score. The performance of the algorithm is evaluated on phantom images and knee synthetic CT images. By the extraction of the initial transformation parameters with principal axis of the binary volumes, the searching space to find out the parameters is reduced in the optimization step. Thus, the overall registration time is algorithmically decreased without the deterioration of the accuracy. The preliminary experimental results of the study demonstrate that the proposed method can be applied to rigid registration problems of real patient images.

2 단계 결정트리 학습을 이용한 뇌 자기공명영상 분류 (Classification of Brain Magnetic Resonance Images using 2 Level Decision Tree Learning)

  • 김형일;김용욱
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권1호
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    • pp.18-29
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    • 2007
  • 본 논문에서는 뇌 자기공명영상을 분류하기 위하여 결정트리 알고리즘을 2 단계로 적용하는 영상 분류 시스템을 제안한다. 영상으로부터 얻을 수 있는 정보에는 두 종류가 있다. 하나는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등 영상으로부터 직접 얻을 수 있는 하위레벨 특징들이고, 다른 하나는 특정 객체의 존재 유무, 여러 부위 사이의 공간적 관계 등 분할된 영상들에 대한 해석을 통해서 얻을 수 있는 상위레벨 특징들이다. 의미에 따라 영상을 분류하기 위해서는 상위레벨 특징들을 기반으로 학습 및 분류가 수행되어야 한다. 제안하는 시스템에서는 결정트리 학습을 각각의 레벨에 개별적으로 적용하며, 하위레벨 분류 결과를 이용하여 상위레벨의 특징을 추출한다. 종양이 있는 뇌 자기공명영상 집합에 대하여 분류 실험을 수행하였으며, 몇 가지 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효과를 확인하였다.

조명얼굴 영상을 위한 협력적 지역 능동표현 모델 (Collaborative Local Active Appearance Models for Illuminated Face Images)

  • 양준영;고재필;변혜란
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제36권10호
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    • pp.816-824
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    • 2009
  • 얼굴영상 공간에서 얼굴영상들은 조명이나 포즈에 의해 비선형적 분포를 갖는다. 이들을 선형모델에 기반을 둔 AAM으로 모델링 하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 얼굴영상에 대한 몇 개의 군집이 주어졌다고 가정하고, 각 군집 별로 지역적인 AAM 모델을 구축하여 정합과정 중에 적합한 모델이 선택되도록 한다. 정합과정에서 발생하는 모델변경에 따른 모델간의 정합 인자 갱신의 문제는 인자 공간에서 모델간의 선형 관계를 미리 학습하여 해결한다. 심각한 정합 실패에 따른 잘못된 모델 선택을 줄이기 위해 점진적으로 모델변경이 이루어지도록 한다. 실험에서는 제안하는 방법을 Yale-B 조명얼굴 영상에 적용하여 모델을 생성하고 기존 방법과 정합 성능을 비교한다. 제안 방법은 심각한 그림자가 발생하는 강도 높은 조명얼굴 영상에서 성공적인 정합 결과를 보여주었다.

효과적인 이미지 검색을 위한 태그 기반의 폭소노미 이미지 카테고리화 기법 (A Categorization Scheme of Tag-based Folksonomy Images for Efficient Image Retrieval)

  • 하은지;김용성;황인준
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.290-295
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    • 2016
  • 최근 사용자들이 협동적으로 이미지 주석인 태그를 만들고 활용하는 폭소노미 기반의 이미지 공유 사이트들이 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 사이트는 사용자 질의에 대해 단순한 텍스트 매칭 기반의 검색을 수행하고 매칭되는 결과 이미지들을 포토 스트림 형태로 나열하여 보여 준다. 하지만 이러한 태그들은 매우 개인적이고 주관적이며, 이미지 역시 카테고리로 분류되어 있지 않기 때문에 검색의 정확도나 사용자 만족도가 떨어진다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 태그를 기반으로 하는 이미지 검색에서 검색의 정확도를 높일 수 있는 폭소노미 이미지의 카테고리화 기법을 제안하고, 폭소노미 환경에서 생성된 태그와 이미지 정보를 모두 이용하며 의미적으로 유사한 이미지들끼리 분류된 검색 결과를 생성한다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 폭소노미 이미지를 수집하고 텍스트, 이미지 특성에 따른 카테고리 분류를 수행하여 기존 검색 기법과 이미지 검색의 정확도를 비교한다.

Ocean Color Monitoring of Coastal Environments in the Asian Waters

  • Tang, Danling;Kawamura, Hiroshi
    • Journal of the korean society of oceanography
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    • 제37권3호
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    • pp.154-159
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    • 2002
  • Satellite remote sensing technology for ocean observation has evolved considerably in these last twenty years. Ocean color is one of the most important parameters of ocean satellite measurements. This paper describes a remote sensing of ocean color data project - Asian I-Lac Project; it also introduces several case studies using satellite images in the Asian waters. The Asian waters are related to about 30 Asian countries, representing about 60% of the world population. The project aims at generating long-term time series images (planned for 10 years from 1996 to 2006) by combining several ocean color satellite data, i.e., ADEOS-I OCTS and SeaWiFS, and some other sensors. Some typical parameters that could be measured include Chlorophyll- a (Chl-a), Colored Dissolved Organic Matter (CDOM), and Suspended Material (SSM). Reprocessed OCTS images display spatial variation of Chl-a, CDOM, and SSM in the Asian waters; a short term variability of phytoplankton blooms was observed in the Gulf of Oman in November 1996 by analyzing OCTS and NOAA sea surface temperature (SST); Chl-a concentrations derived from OCTS and SeaWiFS have also been evaluated in coastal areas of the Taiwan Strait, the Gulf of Thailand, the northeast Arabian Sea, and the Japan Sea. The data system provides scientists with capability of testing or developing ocean color algorithms, and transferring images for their research. We have also analyzed availability of OCTS images. The results demonstrate the potential of long-term time series of satellite ocean color data for research in marine biology, and ocean studies. The case studies show multiple applications of satellite images on monitoring of coastal environments in the Asian Waters.

동영상 콘텐트 소비의 사용자 경험 향상을 위한 V2I(Video to Images) 기술 및 그 구조 (Development and Architecture of Video-to-Images to Enhance User Experience for Video Content Consumption)

  • 전규영;양진홍;김용록;박효진;정성관
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권7호
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    • pp.326-331
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    • 2016
  • 사용자 콘텐트 소비 중 동영상 콘텐트가 차지하는 비중이 매우 높아지고 있지만, 그로 인해 사용자들은 동영상 콘텐트의 홍수 속에서 초기 로딩 지연 및 콘텐트 소비에 필요한 시간의 부족, 특히 모바일 장치에서의 과도한 트래픽 발생, 그리고 재생 시간에 따른 콘텐트 소비 시간의 부족 등의 문제로 문제 등으로 동영상 콘텐트 재생을를 꺼리게 되는 경우도 발행한다. 제안하는 V2I(Video to Images) 기술은 동영상 콘텐트를 콘텐트 제공자나 사용자의 별도 노력 없이도 연속된 이미지 형태의 요약된 콘텐트로 변환하여 사용자에게 동영상 콘텐트 소비를 위한 새로운 사용자 경험을 제공한다. 본 논문에서는 이러한 V2I 기술을 통해 사용자가 어떻게 동영상 콘텐트를 새로운 형태로 소비할 수 있는지, 이러한 새로운 사용자 경험의 장점은 무엇인지에 대해 소개하고, 또 V2I 전체 시스템의 구조에 대해서도 설명한다.