• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.303-311
• /
• 2013

기존의 정적인 전시의 관람객이 있든 없든 무한 반복 재생되는 전시물의 형태는 몰입감과 집중력을 떨어트린다. 따라서 본 논문에서는 기존의 일반 전시물에 분할 차영상을 이용한 전시 자동 스크린세이버를 도입함으로써, 체험형 전시물로 변환할 수 있는 기법을 새로이 제안하였다. 영상처리의 한 기술인 차영상을 개량한 분할 차영상을 이용해 움직임을 판단하여 상태를 유지 혹은 전이시키는 매커니즘을 제안하고, 이 제안기법을 적용한 전시 자동 스크린세이버를 구현하였으며, 테스트를 통하여 집중력 있는 체험형 전시물의 긍정적 측면에서의 사용 가능성을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
• /
• pp.1976-1979
• /
• 2003

본 논문에서는 연속영상에서 잡음과 객체가 잘 분할되지 않는 환경 내에 있는 객체를 자동으로 분할하는 차영상 기반 알고리즘을 제안하였다. 기존의 차영상 기반의 단일 임계간을 이용한 방식에는 잡음에 크게 영향을 받고 배경과 객체가 비슷한 밝기 값을 가지는 경우 잘 추출되지 않는 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 임계값을 설정하는 영역을 축소하여 잡음간섭의 최소화를 구성하였고 축소된 영역 내의 윤곽선정보를 이용하여 배경 밝기 값의 유사함에서 나오는 간섭을 최소화함으로써 정밀한 객체를 추출할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제40권1호
• /
• pp.63-71
• /
• 2003

본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경제전 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 켤라 영상을 과분할한다. 그리고 영역간의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험 결과에서 제안된 칼라영상 분할 기법은 다양한 칼라영상에 대하여 미리 설정된 재수의 영역으로 효율적인 분할 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
• /
• pp.272-276
• /
• 2002

본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라 영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경계선 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 칼라 영상을 과분할 한다. 그리고 영역 간의 색상 차를 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험결과에서 제안된 칼라 영상 분할 기법은 다양한 칼라 영상에 대하여 적은 개수의 영역으로 동일한 색상을 가지는 영역의 경계선을 유지하는 효율적인 분할을 보임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
• /
• pp.290-293
• /
• 2003

다중 물체 추적은 움직이는 물체를 추출하고 검출된 정보와 물체 정보를 이용하여 움직임 궤도률 추적하는 것이다. 따라서 정확한 움직임 추적이 수행되려면 효율적인 물체의 추출이 선행 되어 져야 한다. 일반적으로 영상 분할 알고리즘은 다양한 증류의 영상에 대한 물체의 수학적 모델이 찌대로 설정되어 있지 않기 때문에 물체를 정확하게 분리해 내기 어렵다. 그러나 물체의 추출에 주로 처리 속도가 빠른 배경영상을 이용한 차(difference) 영상 기법과 반 자동 영상분할인 Snake Model이 갖는 Active Contour 알고리즘과 같이 물체 추출 과정에서 물체의 정의니 semantic 정보를 부여 한다면 개선된 영상 분할의 결과를 얻을 수 있다. 따라서 차 영상 기법과 semantic 정보를 가진 영상분할 알고리즘은 동영상에서 움직임 물체의 VOP(Video Object Plane)를 생성하는 매우 현실적인 방법이다. 본 논문에서는 영상의 상위 레벨Semantic 정보를 이용하기 위해 변형 Snake Model를 이용한 영상분할 방법을 이용하여 영상을 추출한다. 추출된 물체는 윤곽선(곡선) 정보와 함께 에지 성분의 기울기에서 얻은 특징 점을 이용하여 물체를 추적해 나간다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.167-175
• /
• 2002

모자이크 영상은 연관성 있는 비디오 프레임이나 정지 영상들을 합성하여 하나의 새로운 영상을 생성하는 것으로서 영상의 정렬, 통합 그리고 중복성에 대한 분석으로 수행된다. 본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터 베이스 구축을 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 모자이크 영상 생성의 빠른 계산 시간과 정적 및 동적 영상 모자이크 구축을 위하여 트리 기반 영상 모자이크 시스템을 구축한다. 카메라 파라미터를 측정하기 위하여 최소사각형 오류기법과 어파인 모델을 이용하였다. 객체의 추출을 위하여 차영상, 매크로 블록, 영역 분할과 4분할 탐색 기법들을 제시하여 사용하였다. 또한, 동적 객체 표현을 위하여 동적 궤도 표현 방법을 제시하였고, 완만한 모자이크 영상 생성을 위하여 블러링을 이용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.405-408
• /
• 2003

영상의 구성물질에 따른 정확한 분할은 질병의 유무를 판단하는데 매우 중요하다. 그러나 영상에서 구성물질들을 정확하게 분할하기란 쉬운 문제가 아니다. 그리고 많은 연구들이 뇌의 실질적인 량을 고려하지 못한 상태서 분할이 이루어지고 있다. 따라서 뇌의 실질적인 량과 비교할 때 가장 근접한 방법 의 개발이 필요하다고 볼 수 있다. 본 논문은 fat을 소거한 T2 영상과 T1 영상을 이용하여 조직에 따르는 명암 분포가 각각 다르게 분포되어 있는 것을 이용하여 평활화한 후 두 영상의 차로 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 정상이의 뇌 MR 영상 이용하여 (19 Slice) 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하는 방법을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.829-840
• /
• 2013

본 논문은 흉부 X-선 기반으로 전역적 특성을 고려한 1차 영역 분할과 지역적 특성을 고려한 2차 영역 분할을 결합한 폐 영역 분할 방법을 제안한다. 1차 영역 분할은 랜드마크 기반의 학습 데이터를 사용하여 생성한 모델을 기반으로 일정 형태를 유지하며 경계선을 탐색하는 능동 형태 모델을 적용하였다. 2차 영역 분할은 국부 영역에 대하여 에너지를 산출하고 에너지가 최소가 되는 윤곽선을 탐색하는 국부 영역 기반 윤곽 모델을 사용하였다. 마지막으로 정확도를 평가하기 위해 5장의 영상을 전문가가 수동으로 분할한 영역과 제안한 방법을 통해 분할된 영역의 결과에 대한 다이스 계수를 계산하였으며, 유사도는 $95.33%{\pm}0.93%$로 나타났다. 효과적인 영상 분할 방법은 흉부 x-ray 영상에서 더 정확한 초기 진단과 예후 추정을 위한 컴퓨터 보조 진단 시스템의 개발에 필수적인 요소가 될 것으로 기대한다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.161-166
• /
• 2011

본 논문에서는 동작인식 위한 정확한 배경 분할 및 특징점 추출 방법을 제안한다. 배경 분할 과정에서는 먼저, HSV 입력 이미지를 RGB 색상 공간에서 HSV 색상 공간으로 변환한 뒤, H와 S 값에 대한 두 개의 임계치를 사용하여 살색 영역을 분할, 프레임간의 차영상을 이용하여 움직임이 있는 영역을 추출한다. 차영상에서 발생하는 잔상 영역을 제거하기 위하여 헤시안 어파인 영역 검출기를 적용하고, 잡음이 제거된 차 영상과 살색 영역의 이진화 영상을 이용하여 사람의 동작이 나타나는 영역을 분할한다. 특징점 추출 과정은 전체 영상을 블록 단위로 나눠서 각 블록 안에서 분할된 영상에 포함되는 픽셀들의 중점을 구하여 특징점을 추출한다. 실험결과 복잡한 환경에서도 정확한 배경 분할과 사용자 동작을 대표하는 특징점 추출이 약 12 fps로 가능함을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.607-613
• /
• 2011

본 논문에서는 조명과 배경에 강인한 동적임계값을 이용한 손 영상 분할방법을 제안한다. 먼저 시간단위 입력 차영상을 구하여 움직이는 물체에 대한 손의 실루엣을 추출한다 그 후, 추출된 손 실루엣에 해당하는 영상의 R,G,B 히스토그램 분석을 통하여 R,G,B 각각에 대한 임계구간을 동적으로 구한다. 마지막으로 획득된 동적 임계값을 이용하여 영상에서 손영역을 분할한 다음 모폴로지, 연결요소 분석, 플러드필 연산을 이용한 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제시하는 기법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 기법들과 비교하여 별도의 고정임계값을 두지 않고 실행시간에 정확한 임계값을 추출 할 수 있으며, 다양한 배경과 조명에 대해서도 정확하게 손을 분할할 수 있다. 본 연구에서 제안한 기법은 혼합 현실 응용을 위한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.