Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.166-168
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2019
본 논문에서는 타일(tile) 기반 360 영상 스트리밍을 위해 Motion Constrained Tile Set(MCTS)을 적용하여 부호화된 영상을 독립적으로 전송하였을 때 독립적인 타일들을 하나의 영상으로 병합하는(merge) 기법의 제한점을 논의하고 타일 병합기를 구현한다. 360 영상 스트리밍 환경에서 타일 병합 기법을 적용하기 위한 방안으로, 시간적 및 공간적 독립성을 가진 타일들로 구성된 영상들을 이용하여 영상의 특성과 슬라이스 정보를 대체하여 병합된 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 타일들을 병합을 하기 위해 일부 영상의 정보를 파싱하여 병합되는 영상 정보를 생성함으로써 송신단의 영상 정보를 이용하지 않고도 영상 병합이 가능해진다. 따라서, 제안하는 방식을 이용하면 미리 구성된 영상 정보로 병합하는 방법으로부터 더 나아가 영상 특성으로 인한 제한점을 해결하여 서로 다른 영상으로부터 분할된 타일들을 하나의 영상으로 병합할 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.76-76
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2017
표면영상유속계는 홍수시 하천의 표면유속을 손쉽게 측정할 수 있는 매우 효율적인 장비이다. 특히 원적외선 카메라를 이용할 경우 주야간에 관계없이 사용할 수 있어, 그 유용성이 크게 높아진다. 다만, 원적외선 카메라는 그 특성상 해상도가 일반 비디오 카메라에 비해 현저하게 떨어지는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 해상도가 낮은 원적외선 영상을 이용하여 보다 효율적으로 표면유속을 산정하는 새로운 기법을 구현하는 것이다. 해상도가 낮다는 것은 영상 내에 추적을 위한 추적자가 잘 나타나지 않는다는 의미이다. 이처럼 적절한 추적자가 영상내에 적을 경우에는 정확한 표면유속을 산정하기 곤란하다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 방안을 조합하였다. 기존의 상호상관분석에서는 동영상의 연속된 프레임 두 매를 이용하였다. 본 연구에서는 연속된 여러 매의 프레임을 병합하여 한 매의 병합영상으로 만들고, 이러한 병합영상 두 매를 상호상관분석하는 방법을 개발하였다. 이 경우 영상을 병합하기 때문에 한 병합영상내에 충분한 수의 추적자가 들어올 가능성이 그만큼 높아지게 된다. 정확도 향상을 위한 두 번째 방안은, 돗수분포 평활화를 이용하는 것이다. 돗수분포 평활화 기법은 대비가 낮은 영상의 대비를 높이는 방법이다. 이렇게 대비를 높여서, 영상내 추적자의 존재를 더욱 확실하게 만들 수 있다. 이 두 가지 방법을 병용하여 새로 원적외선 표면영상유속계를 구현하고, 이를 기존의 분석이 어려웠던 동영상에 적용한 결과 그 분석 정확도가 현저하게 높아지는 것을 확인할 수 있었다.
PACS의 보급으로 인하여 CT, MRI 등의 의료영상이 진료에 광범위하게 사용되고 있고, 또 의사가 좀 더 정량적이거나 사실적인 visualization을 위해서 분할은 필수적으로 수행되어져야 할 과정이라고 할 수 있다. 의료 영상에서 watershed 알고리듬을 이용하여 분할을 하는데 있어 가장 큰 문제가 되는 점은 과분할현상(Oversegmentation)이기 때문에 그 분할된 영역을 의미 있는 영역별로 합치는 영역 병합(merge) 과정을 필요로 하게 된다. 의료영상에서 모호한 경계는 매우 빈번하게 나타나기 때문에 기존의 병합 방법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 모호한 경계를 갖는 영상에서도 알맞는 병합을 가질 수 있는 적응적 영역 병합 방법을 제안한다. 제안된 분할 방법을 DICOM 영상의 폐 영상과 다리 뼈 영상에서 실험하였다. 그 결과 뼈와 폐영역을 성공적으로 병합하면서 인접한 장기들과는 구분 지을 수 있었다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.1
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pp.63-71
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2003
This paper describes a color image segmentation algorithm based on region merging using hue difference as a restrictive condition. The proposed algorithm using mathematical morphology and a modified watershed algorithm does over-segmentation in the RGB space to preserve contour information of regions. Then, the segmentation result of color image is acquired by repeated region merging using hue differences as a restrictive condition. This stems from human visual system based on hue, saturation, and intensity. Hue difference between two regions is used as a restrictive condition for region merging because it becomes more important factor than color difference if intensity is not low. Simulation results show that the proposed color image segmentation algorithm provides efficient segmentation results with the predefined number of regions for various color images.
Remote Sensing using unmanned aerial vehicles(UAV) can acquire images with higher time resolution and spatial resolution than aerial and satellite remote sensing. However, UAV images are photographed at low altitude and the area covered by one image isrelatively narrow. Therefore multiple images must be processed to monitor large area. Since UAV images are photographed under different exposure conditions, there is difference in brightness values between adjacent images. When images are mosaicked, unnatural seamlines are generated because of the brightness difference. Therefore, in order to generate seamless mosaic image, a radiometric processing for correcting difference in brightness value between images is essential. This paper proposes a relative radiometric calibration and image blending technique. In order to analyze performance of the proposed method, mosaic images of UAV images in agricultural and mountainous areas were generated. As a result, mosaic images with mean brightness difference of 5 and root mean square difference of 7 were avchieved.
In this paper, we propose an image segmentation method preserving object's boundaries by using the number of quantized colors and merging regions using adaptive threshold values. First of all, the proposed method quantizes an original image by a vector quantization and the number of quantized colors is determined differently using PSNR each image. We obtain initial regions from the quantized image, merge initial regions in CIE Lab color space and RGB color space step by step and segment the image into semantic regions. In each merging step, we use color distance between adjacent regions as similarity-measure. Threshold values for region-merging are determined adaptively according to the global mean of the color difference between the original image and its split-regions and the mean of those variations. Also, if the segmented image of RGB color space doesn't split into semantic objects, we merge the image again in the CIE Lab color space as post-processing. Whether the post-processing is done is determined by using the color distance between initial regions of the image and the segmented image of RGB color space. Experiment results show that the proposed method splits an original image into main objects and boundaries of the segmented image are preserved. Also, the proposed method provides better results for objective measure than the conventional method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.11a
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pp.106-107
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2015
본 논문에서는 색상 및 깊이 기반 영상 분할 기법을 제안한다. 계층화된 영상 분할을 수행하기 위해서 색상을 기준으로 영상을 과분할 한 후, 과분할 영역의 깊이를 기준으로 영역 병합을 수행한다. 적은 개수의 화소로 이루어진 병합 영역을 제거하기 위해서 인접한 분할 영역 중 화소 수가 많은 영역에 병합시키는 이상영역 처리 기법을 수행한다. 제안하는 영상 분할 기법을 기존의 데이터셋 및 키넥트 취득 영상에 적용하여 신뢰도 높은 객체 단위 영상 분할이 이루어짐을 확인한다.
Mean shift procedure is applied for the data points in the joint spatial-range domain and achieves a high quality. However, a color image is segmented differently according to the inputted spatial parameter or range parameter and the demerit is that the image is broken into many small regions in case of the small parameter. In this paper, to improve this demerit, we propose the method that groups similar regions using region merging method for over-segmented images. The proposed method converts a over-segmented image in RGB color space into in HSI color space and merges similar regions by hue information. Here, to preserve edge information, the region merge constraints are used to decide whether regions are merged or not. After then, we merge the regions in RGB color space for non-processed regions in HSI color space. Experimental results show the superiority in region's segmentation results.
In this paper, we propose color image segmentation by region merging method preserving the boundary of an object. The proposed method selects initial region by using quantized image's index map after vector quantizing an original image. After then, we merge regions by applying boundary restricted factor in order to consider the boundary of an object in HSI color space. Also we merge the regions in RGB color space for non-processed regions in HSI color space. And we reduce processing time by decreasing iterative process in region merging algorithm. Experimental results have demonstrated the superiority in region's segmentation results and processing time for various images.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.472-475
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2003
본 논문에서는 칼라맵 인덱스와 Hue 정보를 이용하여 반복적 병합을 통해 분할하는 칼라 영상 분할 방법을 제안하였다. 먼저 영상을 벡터 양자화 한 후 양자화 칼라맵 인덱스를 이용해 초기 영역을 설정한다. 초기 영역으로 선택된 영역들은 Hue 정보를 이용하여 영역을 병합하였고 그 후 미소영역을 병합하였다. 이때 반복처리로 인해 수행시간이 많이 소요되는 것을 개선하기 위해 Hue 정보를 이용한 영역 병합 처리에서 두 개의 테이블을 이용하여 속도를 개선하였다. 후처리에서는 과분할된 영역을 제거하기 위해 RGB 칼라 성분의 유클리디언 거리를 이용하여 주변유사 영역에 병합하였다. 제안 방법은 다수의 칼라 영상에 적용하여 좋은 분할 결과와 빠른 처리속도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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