• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
• /
• pp.215-218
• /
• 2002

영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 영상분할에 대한 연구는 일반적으로 픽셀중심, 에지기반, 영역기반 그리고 모델기반의 영역에서 이루어져왔다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 에지기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 그라디언트 함수 기반의 영상추출은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 객체를 검출하는데는 그 한계를 보이고 있다. 이런 한계를 극복하고자 제안된 방법이 Mumford-Shah equation과 Lipshitz 함수를 이용한 Chan과 Vese의 Active Contour Model이다. 그런데 이 모델은 잡영이 많고 경계선이 뚜렷하지 않은 영상을 분할하는데는 효과적이나, 불균형적 조명이 있는 영상에서 객체를 분리해 내는데는 한계를 보이고 있다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 불균형적인 영상을 균일화하는 방법을 Chan과 Vese의 Active Contour 방식을 적용하기 전에 적용 시켜 영상 내 객체를 보다 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
• /
• pp.139-143
• /
• 1997

본 논문에서는 점확산함수(point spread function; PSF)의 추정을 기반으로 한 완전한 자동초점 시스템을 제안한다. 초점이 맞지 않은 영상의 정확한 PSF의 추정을 위해서, 입력 영상을 부영상으로 분할하고, 에지를 가진 부영상들의 계수함수 응답의 평균을 취한다. 초점이 맞지 않은 열화로 발생하는 PSF는 보통 영상이 물체와 배경간에 선형의 경계를 가지고 있다는 가정하에 에지의 방향을 따라 평균되어진 계단함수 응답의 차이를 따라 추정되어진다. 이렇게 예측된 PSF를 사용하여 영상복원 필터는 제한적 최소 제곱의 접근방법을 통해 구현되어진다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권9호
• /
• pp.2199-2205
• /
• 2013

현대사회에서 영상처리는 스마트폰, 디지털 카메라, 디지털 TV 등의 여러 디지털 기기에 응용되고 있다. 영상처리 분야 중에서 에지 검출은 영상처리과정에 중요한 부분이다. 영상 에지는 배경과 물체 사이에서 화소값이 급격히 변화하는 지점이며, 크기, 위치, 방향 등의 중요한 정보를 포함한다. 기존의 에지 검출 방법은 크기가 작은 가중치 마스크를 이용하여 에지를 검출하기 때문에, AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상의 에지 검출 결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 AWGN 환경에서 효과적으로 에지를 검출하기 위해, 마스크 영역의 범위를 넓혀 각 영역에 따른 새로운 화소를 추정한 후, 추정된 마스크를 벡터로 변환하여 정렬한 후 계산된 기울기로 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제38권4호
• /
• pp.422-433
• /
• 2001

본 논문에서는 영상의 그래디언트 (gradient)를 구하여 그래디언트 값의 분포를 마치 3차원 지형과 같은 개념으로 간주하고 여기에 물이 흐르는 개념을 적용한 에지 (edge) 검출 방법을 제안하였다 영상에서 그래디언트 값이 큰 부분은 배경과 객체간의 에지라 볼 수 있으며, 이 에지에 물이 고이게 하기 위해서는 반전된 그래디언트 영상을 사용한다. 반전된 그래디언트 영상에서 물의 흐름을 기반으로 한 enhancing 작업과 국부적응 임계값 적용을 실시하여 잡음을 줄인 에지 영상을 찾는 방법을 제안한다. 합성영상과 실제영상에 대한실험을 통해 제안한 방법의 효율성을 검증하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제52권7호
• /
• pp.86-92
• /
• 2015

본 논문에서는 지역적인 에지의 방향 정보와 반응 크기, 주변 화소와의 밝기값 차이를 LDP 코드에 포함함으로써 얼굴 표정 인식률을 향상시킨다. 기존 LDP 코드를 사용하면 LBP에 비해서 영상의 밝기 변화에 덜 민감하고 잡음에 강한 장점을 가진다. 하지만, 밝기 변화가 없는 매끄러운 영역의 정보를 표현하기 어렵고, 배경에 얼굴과 유사한 에지 패턴이 존재하는 경우에는 인식률이 저하되는 문제점이 있다. 따라서 에지 방향 정보를 기반으로 에지 강도 및 밝기값을 추가할 수 있도록 LDP 코드를 개선하고, 인식률을 측정한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.210-216
• /
• 2014

영상에서 에지는 물체와 물체 사이 또는 배경과 물체 사이에 나타나는 밝기 변화가 급격한 부분이며, 대상의 크기, 위치, 방향, 질감 등의 특징 정보를 포함한다. 에지 검출은 이러한 영상 정보를 획득하는 기술이며, 에지를 검출하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 기존의 에지 검출 방법은 1차 미분 연산자를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts 및 2차 미분 연산자를 이용한 Laplacian 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 salt and pepper 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 처리 마스크 크기를 다르게 적용하는 변형된 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권12호
• /
• pp.38-47
• /
• 2013

다중 레이어 영상 모델인 Mixed Raster Content 모델 (MRC) 기반의 영상 부호화는 스크린 이미지와 같은 혼합 영상을 전경 레이어, 이진 마스크 레이어, 배경 레이어로 재구성한 뒤, 각 레이어마다 그 레이어의 신호 특성에 적합한 부호화기를 이용하여 영상을 압축하는 기법이다. 문자와 같은 계단 형태의 강한 에지를 갖는 영역의 위치 정보를 마스크 레이어에 저장하고, 그 위치의 색상 신호는 전경 레이어에 저장한다. 그리고 나머지 영역인 배경 영역의 색상 신호는 배경 레이어에 저장한다. 따라서 마스크 레이어가 전경과 배경의 분할 정보를 담게 되며, 이 분할 정보의 정확도에 따라 전체 부호화기의 압축 효율이 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 MRC 기반의 영상 부호화를 위한 새로운 레이어 분할 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 형태학적 필터인 top hat 변환을 이용하여 문자를 배경신호로부터 분할한다. 이때 문자의 경계를 에지 맵으로부터 추정하여 문자 색상과 배경과의 상대적 밝기를 결정하고 이를 통해 형태학적 필터링에 필요한 top hat 변환의 종류를 정확히 선택하도록 하였다. 실험을 통해 제안 방법이 비교 대상 알고리즘에 비해 우수한 분할 성능을 가짐을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
• /
• pp.33-34
• /
• 2016

본 논문에서는 HVS(human visual system)의 특성을 고려한 새로운 스케일러블 코딩방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 영상 내에서 관심영역(saliency map)을 찾고 관심영역을 제외한 부분에 에지 보존 필터를 적용한다. 그 영상은 정해진 양자 파라미터 값으로 인코딩 되어 제안된 코딩 시스템의 베이스 층(base layer)이 된다. 기존 스케일러블 코딩 표준에서의 베이스 층과 다르게 본 논문의 베이스 층은 관심 있는 중요영역(foreground)을 보존하고 또한 배경(background)의 에지 성분도 보존한다. 기본 층이 전송되면 개선층(enhancement layer)은 원 영상과 복원된 베이스 층 영상간의 차분 영상에서 관심영역 순으로 보내진다. 실험은 HEVC 를 바탕으로 수행되었고 스케일러블 코딩 표준인 SHVC 와 관심영역에서 비교를 했을 때 제안된 알고리즘이 더 높은 PSNR 을 가지는 것을 확인하였다. 또한 전체적으로 지각적인 품질(perceptual quality) 또한 향상되었음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
• /
• pp.133-137
• /
• 2008

본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
• /
• pp.485-487
• /
• 1998

최근 차량 수의 급격한 증가로 인하여 도로에서 운행되고 있는 차량의 수는 도로가 수용할 수 있는 한계치를 넘어서고 있어 교통 과밀 지역의 교통 흐름을 분산시키기 위한 많은 방법들이 제시되었다. 그러나, 현재까지의 연구들은 교통 혼잡도를 측정하기 위해 배경 영상을 사용해야 한다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 배경 영상을 사용하지 않고 교통 혼잡도를 측정하는 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서는 차량의 에지 정보를 얻기 위해 도로 영상에 DCT를 수행하고 그 결과를 이용하여 교통 혼잡도를 측정하는 방법을 제시한다.