본 논문에서는 Saliency map과 Max Filter를 이용한 영상의 자막영역을 추출 한다. Saliency map은 눈에 띄는 영역, 즉 영상에서 주변영역에 비해 밝기 차이가 심한 영역과 윤곽선에 대한 특징이 강한 영역을 돌출하는 것을 말하며, MaxFilter는 중심 픽셀을 최대 윈도우 값을 사용하는 것으로 극단적인 Impulse Noise를 제거하는데 효과적이며 특히 어두운 스파이크를 제거하는데 유용하게 사용된다. 이 두 가지의 특징들을 이용하여 영상의 자막 영역을 추출한다.
혈액 세포 영상에서 백혈구는 환자의 건강상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 다양한 질병을 조기에 예측할 수 있다. 따라서 질병의 조기 예측을 위해 혈액세포에서 백혈구의 분리는 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 중요도 맵과 단계적 영역 병합을 이용하여 혈액 세포 영상에서 백혈구를 자동으로 분할하는 기법을 제안한다. 백혈구 세포 영역은 염색물질에 의해 주변에 비해 두드러진 색상, 질감 정보를 가짐으로 이를 기반으로 중요도 맵(Saliency Map)을 만든다. 이를 통해 세포 영상에서 두드러진 영역을 찾아 sub-image를 분리하고, 각 sub-image에서 mean-shift 알고리즘을 적용하여 영역 클러스터링을 수행한다. Mean-shift 적용 후 얻은 클러스터들에 대해 단계적 영역 병합 알고리즘을 적용하고, 최종적으로 백혈구 핵으로 판단되는 단일 클러스터를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 혈액 세포 영상을 사용하여 테스트한 결과 71%의 핵 검출 정확도를 보였으며, 기존의 다른 알고리즘보다 뛰어난 성능을 나타내었다.
정지영상에서 공간 관심맵을 생성하는 다양한 방법들이 소개되어 왔고, 최근에는 동영상의 운동정보를 활용하는 운동 관심맵 예측 기법이 활발히 연구되고 있다. 운동 관심맵은 운동정보 및 영역분할을 활용하고 있지만, 일반적인 영상에서는 만족스러운 데이터를 얻는 것은 어려움이 존재한다. 또한 우수한 관심맵을 얻기 위해서는 객체 운동, 카메라 운동 등의 운동유형 정보가 필요하기 때문에 다양한 자연영상을 대상으로 적용하면 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 상기 언급한 문제점들을 극복할 수 있는 운동기반 관심맵 생성 방법을 제안한다. 공간 관심맵에 운동 정보를 결합하고, 운동 복잡도를 활용한다. 또한 근접 모델을 이용하여 주변 픽셀들의 관심도를 유사하게 함으로써, 동일 객체 또는 배경 영역이 유사한 값을 가지도록 한다. 실험에서는 다양한 동영상 데이터에 제안 방법을 적용하여 성능 검증을 수행하였다. 공간 관심도의 개선 여부를 증명하기 위해서 공간 관심맵 방법과의 객관적 성능 평가를 통해서 제안 방법이 공간 관심맵보다 운동 픽셀의 경우에 평균적으로 관심도 값이 +38 정도 향상되는 것을 보여준다. 또한 참조 데이터가 있는 4개의 동영상을 대상으로 얻은 ROC는 만족스러운 결과를 보여준다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권5호
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pp.674-682
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2012
A new intelligent stereo vision sensor system was studied for the motion and depth control of unmanned vehicles. A new bottom-up saliency map model for the human-like active stereo vision system based on biological visual process was developed to select a target object. If the left and right cameras successfully find the same target object, the implemented active vision system with two cameras focuses on a landmark and can detect the depth and the direction information. By using this information, the unmanned vehicle can approach to the target autonomously. A number of tests for the proposed bottom-up saliency map were performed, and their results were presented.
Image segmentation is widely used in the pre-processing stage of image analysis and, therefore, the accuracy of image segmentation is important for performance of an image-based analysis system. An efficient image segmentation method is proposed, including a filtering process for super-pixels, improved saliency map information, and a merge process. The proposed algorithm removes areas that are not equal or of small size based on comparison of the area of smoothed superpixels in order to maintain generation of a similar size super pixel area. In addition, application of a bilateral filter to an existing saliency map that represents human visual attention allows improvement of separation between objects and background. Finally, a segmented result is obtained based on the suggested merging process without any prior knowledge or information. Performance of the proposed algorithm is verified experimentally.
이 논문에서는 선택적 주의 집중 기능을 갖는 도약 안구 시각 시스템을 제안한다. Saliency map 모델은 주어진 자연 영상에 대하여 선택위치를 순차적으로 출력하여 시선 이동 경로를 발생시킨다. 발생한 선택위치로의 신속한 움직임을 위하여 도약 안구 운동 모델을 개발하였다. 도약 안구 운동 모델은 시각 자극에 의한 반사적 도약 안구 운동 발생 시각 경로를 세 부분으로 구분하고, 시각 경로에 포함되는 뇌 조직들의 기능 및 역할이 반영되도록 각각의 세부 경로를 서로 다른 신경회로망을 이용하여 모델 하였다. 구현한 Saliency map 모델과 도약 안구운동 모델을 기반으로 한 능동 시각 시스템을 CCD 카메라와 BLDC 모터를 이용하여 실제 구성하고, 제안한 능동 시각 시스템이 실제 도약 안구의 움직임을 잘 추종하는지를 실험을 통하여 검증하였다.
Saliency는 인간의 시각에서 관심 영역이나 객체를 찾기 위한 기법으로 최근 영상 리타겟팅, 영상분할 등에 다양하게 활용되고 있다. 기존 제안된 방법들을 전체영상을 대상으로 saliency map을 구하게 되어, 복잡한 객체들의 구성, 큰 전경객체들의 존재 등의 경우에는 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 배경이 존재하는 영상들을 대상으로 기존 방식중의 하나인 histogram based contrast(HBC)을 개선하는 방법을 제안한다. 배경영역의 빈도확률을 HBC에 적용하여 배경에 존재하는 픽셀값의 saliency을 감소하면, 상대적으로 전경에 존재하는 픽셀들의 saliency는 증가하게 된다. 실험에서는 제안한 기법으로 배경의 saliency는 감소하고, 전경객체는 증가하는 것을 증명하였다.
Image saliency detection is the basis of perceptual image processing, which is significant to subsequent image processing methods. Most saliency detection methods can detect only a single object with a high-contrast background, but they have no effect on the extraction of a salient object from images with complex low-contrast backgrounds. With the prior knowledge, this paper proposes a method for detecting salient objects by combining the boundary contrast map and the geodesics-like maps. This method can highlight the foreground uniformly and extract the salient objects efficiently in images with low-contrast backgrounds. The classical receiver operating characteristics (ROC) curve, which compares the salient map with the ground truth map, does not reflect the human perception. An ROC curve with distance (distance receiver operating characteristic, DROC) is proposed in this paper, which takes the ROC curve closer to the human subjective perception. Experiments on three benchmark datasets and three low-contrast image datasets, with four evaluation methods including DROC, show that on comparing the eight state-of-the-art approaches, the proposed approach performs well.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5507-5528
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2016
In computer vision, salient object is important to extract the useful information of foreground. With active contour analysis acting as the core in this paper, we propose a bottom-up saliency detection algorithm combining with the Bayesian model and the global color distribution. Under the supports of active contour model, a more accurate foreground can be obtained as a foundation for the Bayesian model and the global color distribution. Furthermore, we establish a contour-based selection mechanism to optimize the global-color distribution, which is an effective revising approach for the Bayesian model as well. To obtain an excellent object contour, we firstly intensify the object region in the source gray-scale image by a seed-based method. The final saliency map can be detected after weighting the color distribution to the Bayesian saliency map, after both of the two components are available. The contribution of this paper is that, comparing the Harris-based convex hull algorithm, the active contour can extract a more accurate and non-convex foreground. Moreover, the global color distribution can solve the saliency-scattered drawback of Bayesian model, by the mutual complementation. According to the detected results, the final saliency maps generated with considering the global color distribution and active contour are much-improved.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2287-2312
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2018
Extracting key visual information from images containing natural scene is a challenging task and an important step for the visually impaired to recognize information based on tactile graphics. In this study, a novel method is proposed for extracting salient regions based on global contrast enhancement and saliency cuts in order to improve the process of recognizing images for the visually impaired. To accomplish this, an image enhancement technique is applied to natural scene images, and a saliency map is acquired to measure the color contrast of homogeneous regions against other areas of the image. The saliency maps also help automatic salient region extraction, referred to as saliency cuts, and assist in obtaining a binary mask of high quality. Finally, outer boundaries and inner edges are detected in images with natural scene to identify edges that are visually significant. Experimental results indicate that the method we propose in this paper extracts salient objects effectively and achieves remarkable performance compared to conventional methods. Our method offers benefits in extracting salient objects and generating simple but important edges from images containing natural scene and for providing information to the visually impaired.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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