비디오 객체 생성을 위한 자동 영상 분할 방법

An Automatic Segmentation Method for Video Object Plane Generation

본 논문은 MPEG-4와 같이 객체 및 내용 기반 영상 부호화에 필요한 동영상의 자동 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 통계적 가설 검증(statistical hypothesis test)을 사용하여 영상 시퀀스내에 포함된 비디오 객체들(video objects)을 움직임 물체(moving objects)와 배경 (background)으로 자동 분할하는 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 기존 방법들이 두 개의 연속된 영상을 사용하는 반면에, 제안된 방법은 3개의 연속된 영상을 사용하여, 2개의 차영상의 평균값을 비교하여 가설검증을 행함으로써 잡음에 강한 특성을 나타낸다. 그리고 제안된 방법은 기존 방법과는 달리 참분산(true variance)을 사전에 알고 있을 필요가 없는 장점을 갖고 있다[18]. 또한 시간정보만을 이용한 변화 검출 방법의 문제점인 불규칙하고 부정확한 영역의 경계를 공간정보를 이용하여 보정하는 새로운 방법을 제안한다. 시험 결과에서 주어진 것처럼 제안된 시공간정보를 이용한 영상 분할 알고리즘이 시각적으로 의미있는 분할 결과를 제공함을 알 수 있고, 정확한 영역 경계를 추출할 수 있기 때문에 MPEG-4와 같은 객체 기반 영상 부호화에 적용할 경우에 영역 경계에서 상당히 우수한 재생 화질을 얻을 수 있다.

The new video coding standard Iv1PEG-4 is enabling content-based functionalities. It requires a prior decomposition of sequences into video object planes (VOP's) so that each VOP represents moving objets. This paper addresses an image segmentation method for separating moving objects from still background (non-moving area) in video sequences using a statistical hypothesis test. In the proposed method. three consecutive image frames are exploited and a hypothesis testing is performed by comparing two means from two consecutive difference images. which results in a T-test. This hypothesis test yields a change detection mask that indicates moving areas (foreground) and non-moving areas (background), Moreover. an effective method for extracting