본 논문에서는 최근 관심이 증가하고 있는 축구 경기 MPEG 비디오에서 정면이 변하는 부분을 검출하고 동일한 의미의 장면들을 분류하는 기술을 제안한다. MPEG 비디오에서 디코딩 과정을 거치지 않고 직접 에지(edge) 정보와 색상 분포 정보를 추출하여 적은 연산량으로 장면 전환 검출의 정확성을 높이고, 검출된 결과를 기반으로 샷(shot)을 특징 지울 수 있는 특정 색상들과 에지 정보를 이용해서 축구 MPEG 비디오내의 장면들을 내용적으로 분류한다. 제안한 방법은 카메라 움직임으로 발생하는 글러벌 모션의 변화에 대해서도 효과적으로 장면 전환을 검출하고 의미적으로 유사한 샷들에 대하여 장면 분류를 수행하는 결과를 확인하였다.
MPEG-7은 형태나 질감, 컬러 등의 속성 및 분포 등을 나타내기 위한 여러 가지 기술자(descriptor)들을 제공함으로써 검색의 효율을 높일 수 있는 방법을 포함한 표준화를 제시하고 있다. 본 논문에서는 영상의 특징을 MPEG-7의 설러 기술자중 에지 히스토그램 기술자(Edge Histogram Descriptor)를 통해 얻는다 추출된 에지 특징을 이용하여 영상의 정해진 각 역의 전체 후보영상과의 상대적 유사도를 비교하여 검색에 반영함으로써 검색의 효율을 향상시키는 방법을 제안한다.
영상은 주파수 분포로 볼 때, 크게 에지 영역과 평탄 영역으로 구분할 수 있다. 또한 각 영역 안에서도 다양한 주파수 분포를 가지고 있다. 기존의 가중치 합(weighted-sum)기반의 방법으로는 다양한 주파수 변화를 포괄하기가 어렵고, 특히 고주파 성분을 효과적으로 보전할 수 없다. 이런 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 영상의 국부 영역의 주파수 특성에 기반을 둔 deinterlacing 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선 영상을 에지 영역과 평탄 영역으로 구분하였다. 그런 다음, 각 영역에 대해 신경 회로망을 할당하였다. 또한 각 영역에 대해서 저주파 성분과 고주파 성분으로 모듈화된 신경 회로망을 사용하여 각 영역 안에서의 주파수 특성의 변화에 잘 반응할 수 있게 하였다. 모의 실험에서 제안 알고리즘은 단일 신경 회로망의 경우나 기존의 다른 알고리즘들보다 개선된 성능을 보여주었다
하이퍼네트워크를 학습하는 기존의 방법은 데이터의 분포를 학습하기 위하여 주로 하이퍼에지의 적절한 조합을 찾는데 초점을 맞추었다. 반면 본 논문에서는 주어진 하이퍼에지의 조합 내에서 가중치를 조절하여 데이터의 분포를 학습하도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 분류 문제에서 하이퍼네트워크가 표현하고 있는 클래스 y에 대한 데이터 x의 조건부 우도(Conditional Likelihood)를 대화하는 방식으로 학습을 진행한다. 본 논문에서는 제안된 학습 방법이 기존의 학습 방법보다 개선된 학습 성능을 보일 뿐만아니라, 제안된 가중치 학습 방법이 기존의 가중치 학습 방법을 포함하는 관계임을 논증한다.
오늘날 하드웨어의 발전으로 인해 영상 해상도는 FHD를 넘어 4K UHD 이상의 영상 해상도가 사용화되고 있다. 하지만 Edge Map을 만들기 위해 일반적으로 사용하는 함수들은 Convolution 함수 일종으로서 영상의 해상도가 높을수록 더 많은 Complexity를 요구한다. 또한 현재 주요 영상 압축 기술인 JPEG, H.264/AVC High efficiency video coding(HEVC)같은 기법들은 자연 영상을 중점으로 개발되어 있어 Edge map 압축에 있어 자연 영상만큼의 효율을 보여주지 못하고 있다. 본 논문은 원 영상을 Down Scaling한 뒤 이미지를 다시 원래 사이즈로 Up Scaling하여 두 영상의 차를 이용한 Edge Map을 생성하는 새로운 방법을 소개한다. 생성된 Edge Map의 특성인 Histogram 값의 분포가 0을 중심으로 Gaussian 분포를 가지는 것을 이용한 Zero Based 코덱을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이용하여 고 해상도 영상에서도 빠르게 Edge Map을 생성하고 제안한 코덱을 통해 해당 Edge map을 압축한 결과 다른 압축 기술보다 더 뛰어난 성능을 보여주었다.
In this study, in order to achieve the uniformity of mechanical properties and microstructures of a hot-rolled coil in the transversal direction, the edge mask device is newly device is newly developed and installed at the upper laminar-flow cooling head in the run out table, which controls the transversal temperature of strip with enco panel and bar edge heater. The device that is transversally movable prevents the temperature drop of strip edge by blocking the cooling water into the strip edge. So, the pattern of edge mask set-up condition of the device was derived by analyzing the characteristics of strip temperature and mechanical properties according to the on-line application of edge mask.
오늘날 컴퓨터와 통신 기술의 발달로 멀티미디어(이미지 데이터)는 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 여기에 가장 널리 사용되고 있는 JPEG2000는 관심영역(ROI) 기술을 제공한다. ROI의 추출은 사용자에게 우선적으로 보여져야 하기 때문에 빠르게 수행되어야 하고 큰 이미지에서 자동적으로 추출되어야 한다. 이를 위해, 본 연구는 JPEG2000의 코드 블록 내에 있는 에지 분포를 이용하여 ROI의 자동 추출과 우선적 처리에 관한 방법을 제안한다. 먼저 에지 추출을 위한 처리와, 다음으로 에지 정보를 이용해 ROI를 자동적으로 추출한다. 그리고, 추출된 ROI 블록을 이용하여 ROI를 그룹핑 하고, ROI 블록의 마스크를 생성한다. 이후에는 양자화를 하고 우선적 처리를 하는 ROI 코딩을 하고 EBCOT를 실행한다. 제안 방법의 유효성을 보이기 위하여 JPEG2000에서 사용되는 다른 ROI 추출 기법들과 비교하고 ROI 코딩을 하지 않는 기법과 ROI 코딩이 포함된 기법 간의 PSNR을 평가하여 품질을 비교한다.
본 논문은 통계적 영상처리를 이용하여 과일 선별 시스템을 개발하고자 한다. 히스토그램으로부터 과일 영상의 색깔에 대한 분포를 파악하고 이 표본 위치문제에서 Wilcoxon 검정을 이용하여 에지를 검출한다. 체인코드로부터 과일 영상의 면적, 둘레, 장ㆍ단축의 길이와 원형도 등 기하학적 특성값을 얻는다. 우리는 과일에 대한 영상실험을 통하여 통계적 에지검출 방법에 토대를 둔 시스템과 기존의 Sobel 연산자에 토대를 둔 시스템과의 비교 분석한다.
본 논문은 토러스 망의 패킷 전송 효율을 평가하기 위해 각 노드가 에지당 2개의 입·출력 큐를 가지는 라우팅 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 수행하여 그 결과를 분석하였다. 제시된 4가지 오름순차를 가지는 라우팅 알고리즘에 대해 시뮬레이션을 하기 위해 도착분포와 서비스분포는 지수분포를 갖도록하여 교착상태가 없는 패킷 전송 효율을 비교 평가하였다. 실험 결과로부터 무교착 상태로 패킷을 전달하기 위한 노드 큐의 크기를 알 수 있었고, 또한 입력 패킷 메시지의 분포에 따라 패킷의 전송 효율을 높이기 위한 버퍼의 크기를 예측할 수 있었다.
영상처리 분야에서 중요한 분야인 잡음 제거는 통계적인 접근이 필요하지만 잡음에 대한 특정한 분포를 가정하기 어려우며 지역적 특징을 반영하는 공간 필터는 소표본에 해당하므로 모수적인 방법으로 접근할 수 없다. 1차 영상 미분과 2차 영상 미분은 영상에 포함된 잡음 수준에 따라 확연한 차이를 보이며 캐니 에지 검출기를 사용하면 보다 명확히 알 수 있다. 잡음 수준을 통계적으로 확인하고자 Fligner-Killeen 검정을 진행하고 붓스트랩 방법을 사용하였으며 추정된 잡음의 수준을 베타분포의 누적분포함수를 이용하여 0과 1사이의 값을 갖도록 하였다. 본 연구에서는 영상에 포함된 잡음 수준을 고려하는 잡음 제거 알고리즘을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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