외곽선 추적 알고리즘은 영상 인식 및 표현에 있어서 물체의 기본 성질을 파악하는데 중요하다. 따라서 많은 알고리즘들이 연구되어 왔으며, 이중에는 간단한 경계선 추적자 알고리즘(SBF: Simple Boundary Follower)이다. 이외에도 수정된 간단한 경계선 추적자 알고리즘 (MSBF: Modified Simple Boundary Follower), 개선된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(ISBF: Improved Simple Boundary Follower), 무어-네이버 추적 알고리즘(MNT: Moore-Neighbor Tracer), 방사형 탐색 알고리즘(RSA: Radial Sweep Algorithm), 그리고 Theo Pavlidis 알고리즘(TPA)이 있다. 이러한 알고리즘들은 추적 경로 특성들이 다르며 각기 장점과 제약성이 있다.외곽선 알고리즘들의 제약성은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 알고리즘 특성에 따라 외곽선 픽셀간 인접 형태에 따라 추적하지 못하는 경우가 존재할 수 있다는 것이다. 또 다른 하나는 외곽선 추적 알고리즘의 시작과 종료 조건에 따라서 특정 위치 픽셀들을 찾지 못하는 경우도 존재한다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 중심으로 외곽선 추적 알고리즘들의 성능을 분석하였다. 또한, ISBF의 시작 조건과 TPA의 인너코너 추적을 개선하는 기법들을 제안하여 이를 해결토록 하였다. 실험 결과 제안한 기법들은 외곽선 추적 성능을 개선하는데 효과적이었다.
영상에서 경계선 추적은 영상내에 존재하는 특정 물체가 배경과 구분되어지는 외각선을 검출하기 위해 사용되어지는 알고리즘이다. 이렇게 해서 얻어진 외각선의 데이터는 물체를 분석하는데 사용되어 질 수 있다. 본 논문에서는 물체의 외각선 데이터를 획득하기 위해 사용되어지는 경계선 추적 알고리즘중 검색윈도우의 중심점 이동 횟수를 개선한 이동벡터 윈도우 알고리즘과 간단한 경계 추적자(SBF:Simple Boundary Follower)알고리즘을 부분적으로 적용하여 검색윈도우의 중심점 이동횟수 및 검색픽셀의 수를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안한 경계선 추적 방법은 직선보다는 곡선이 많이 포함되어 있는 물체의 경계선을 추적하는데 보다 효과적임을 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.
간단한 경계선 추적자 알고리즘(SBF: Simple Boundary Follower)은 영상의 인식과 표현을 위하여 사용되는 경계선 추적 알고리즘 중에서 널리 사용되는 것이다. SBF는 주로 이진화된 영상에서 물체의 경계선을 추적할 때 매우 간단하면서도 효율적인 성능을 제공한다. 그러나 추적자의 위치와 방향조건에 따라 인너코너(inner corner)와 인너-아우터 코너(inner-outer corner)의 일부 영상을 추적하지 못하는 비일관성(inconsistency)을 가지고 있고, 경계선 이외의 픽셀들에 대한 부가적인 이동연산을 요구한다는 단점이 있다. 이러한 제약성들 중 인너-아우터 코너의 비일관성을 해결하기 위하여 수정된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(MSBF: Modified Simple Boundary Follower)이 연구되었지만 여전히 인너코너 추적 비일관성과 부가 연산 필요성에 대한 해결책은 제시되지 않았다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 비일관성이 일어나지 않도록 처리하고, 경계선 주위 픽셀에 대한 이동 연산을 줄일 수 있는 개선된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(ISBF: Improved Simple Boundary Follower)을 제안하였다. 또한 경계선상의 픽셀들의 배치와 이동 경로 방식에 대해 분류를 함으로써 세 가지 알고리즘의 연산복잡도를 계산하였다. 제안된 알고리즘은 MSBF에 비하여 연산량이 감소하였고, 비일관성의 문제가 없는 것으로 분석되었다.
바둑에서의 사활문제는 컴퓨터바둑을 구현하기 위해 극복되어야 하는 기본적인 문제이다. 그것을 해결하기 위한 중요 고려 사항은 흑백 대국자 간에 누가 둘러싸고 있고 또는 둘러싸여 있는지를 파악하는 것이다. 흑백 그룹간의 경계선을 알아내기 위해 세력함수와 외곽선 추적 알고리즘을 적용하였다. 여러 외곽선 추적 알고리즘 중에서 무어의 이웃 추적을 적용하면 경계선을 생성할 수 있음을 알아냈으며, 아울러 게임트리의 탐색공간을 획기적으로 줄일 수 있는 가능성을 제시했다.
최근 위성영상의 공간해상도가 향상됨으로 인해 단일 위성영상이 포함하는 지상영역의 범위가 감소하고 있으며, 따라서 위성영상을 다양한 GIS분야에 활용하기 위해서 효과적인 영상 모자이킹기법의 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상에서의 경계선 정보(강, 도로, 건물 등)를 이용하여 접합선을 설정함으로써 모자이킹을 수행하는 알고리즘을 제안하였으며, 이를 위해서 경계선 검출 알고리즘을 통해 추출된 단절 경계선들의 추적 및 상호연결기법을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 기법을 IKONOS, KOMPSAT-1, SPOT-5 위성영상에 적용하여 가능성을 평가하였으며, 실험 결과 두 영상의 기하학적 차이로 인한 인접부분에서 불연속성이 최소화됨을 알 수 있었다.
복소 평면상의 임의의 점을 c값으로 고려한 2차 복소함수,$f(Z)=z^2+c$의 동력한 시스템은 초기 값0을 대입함으로써 획득된 순열의 발산성에 따라 C값을 분류한 만델브로트 집합을 제공한다[2]. 각 화소의 발산성을 나타내는 전형적인 만델브로트 집합 영상의 생성 에 소요되는 단축하기 위해 영역분할법(divide-and-conquer)과 삼각형을 이용한 경계 선 추적법( riangular boundary tracing)들이 제안되었다[4,6]그러나, 영역분할법은 만델브로트 집합의 생성에 영향을 주지 못하는 화소에 대한 순열의 발산여부를 조사하고 , 삼각형을 이용한 경계선 추적법은 8-연결성으로 연열된 일부 영상을 표현하지 못 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 삼각형 추적 기법의 문제점을 해결한 화소의 8-연결성을 이용한 경계선 추적 알고리즘을 제안한다. 제안된 경계선 추적 기법은 8-연결성에 기초한 경계선 추적으로 만델브로트 영상을 생성할 때 영향을 주지 못하는 화소에 대한 발산 검사를 하지 않을 뿐만 아니라, hairly 구조와 같이 8-연결성을 갖는 만델 브로트 집합의 정확한 표현을 얻을 수 있다.
비디오객체 추출 기법은 MPEG-4 및 MPEG-7의 응용을 목표로 최근 활발하게 연구되고 있다. 이들 연구는 객체 추출의 전체적인 구조와 정확한 윤곽선 검출 알고리즘의 개발에 초점을 맞추고 있으며 제한적인 조건하에서 만족할 만한 성능을 내고 있다 그러나, 카메라 움직임, 객체의 빠른 움직임, 비강체 운동 등 보다 일반적인 상황에서는 객체 추출의 안정성이 떨어진다. 본 논문에서는 객체 추출의 안정성을 높이기 위해 칼라, 움직임 정보 등의 특징정보(feature)가 균일한 영역으로 사전분할하고, 분할된 균일영역을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 추적된 균일 영역간의 경계는 각 영역의 통계적 분포와 영역경계의 윤곽선으로 정의된 에너지를 레벨셑 방법으로 최소화함으로 조정된다.
이 논문은 동영상에서 의미 있는 객체를 추적하기 위해, 첫 번째 프레임에서 사용자가 관심 대상인 객체를 정의하고, 그 다음 프레임부터 자동으로 그 객체를 추적하는 반자동 기법을 제안한다. 제안한 객체 추적 알고리즘은 객체 경계 투영, 불확실 영역 추출, 경계 재조정 단계 등 모두 세 단계로 구성되며, 첫 단계에서는 움직임 추정을 통해 이전 프레임에서 현재 프레임으로 객체를 투영하고, 두 번째 단계는 투영한 결과를 이용하여 윤곽선 부근에서 투영이 불확실한 영역을 MC 오류 및 색채 유사성 검사를 거쳐 추출하며, 마지막으로 투영이 불확실한 영역을 재조정함으로써 정확한 객체의 경계를 찾는다. 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 반자동 알고리즘에 비해 다양한 영상에 대해 만족할 만한 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 3차원 영상 처리 시스템을 이용한 이동 물체 추적을 위한 경계선 추출 알고리즘을 제시하였다. 이동 물체의 검출은 입력 영상에서 차 영상 기법을 이용하였고, 이동 물체 검출을 위한 검출 윈도우는 처리시간을 줄이기 위하여 4개의 예상영역과 물체영역으로 구성하였으며, 크기는 이동 물체의 크기와 중심 좌표에 대한 예측 계수에 의해 정하였고, 추적 카메라는 직류 모터에 의해 X, Y 방향으로 이동하도록 하였다. 모형 자동차를 이용하여 알고리즘을 수행한 결과, 최대 추적 시간은 2초였고, 추적 에러는 물체 크기의 6% 이하였다.
본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 요부 초음파 영상에서 피하지방층과 등뼈 영역을 각각 분류하여 피하지방층의 하단 부분과 등뼈의 상단 부분의 경계선을 개선된 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 추출하고 이 두 경계선 내에 있는 영역을 요부의 근육 영역으로 추출한다. 본 연구에서 제안한 방법을 392개의 요부 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법은 94% 이상의 추출률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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