현재 영상분할은 사용자가 원하는 영상을 분할하고, 분할된 객체에 다른 영상을 합성하는 기술에 대해 많은 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 점진적 영역병합과 유전자 알고리즘을 이용하여 새로운 반자동 영상 분할방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 사용자가 원하는 객체를 선정한 후, 유전자 알고리즘을 이용해 객체의 경계를 검색한다. 검색된 경계를 기반으로 분수령 알고리즘을 이용하여 사용자가 원하는 객체의 영역을 분할하였다. 분할된 객체에서 불명확한 영역들을 점진적 영역 병합으로 배경과 객체를 분리하였다. 그리고, 알고리즘 개발을 효과적으로 수행하기 위해 GUI기반의 인터페이스를 만들어 사용자가 원하는 값을 적용할 수 있게 하였다. 실험에서는 제한된 방법의 우수성 입증을 위하여 다양한 영상을 분석하였다.
기존의 영상 라벨러는 이중 스캔 연결 성분 라벨링 방식이 주로 사용되어 왔다. 그러나, 이중 스캔 연결 성분 라벨링 방식은 별도의 라벨 병합 구간 때문에 실시간 처리와 다채널 처리가 어렵다. 최근 단일 스캔 연결 성분 라벨링 방법들이 제안되었지만, 이들 역시 스캔 횟수는 줄일 수 있으나 별도의 라벨 병합 구간을 제거하지는 못하였다. 본 논문에서는 별도의 라벨 병합 구간을 갖지 않는 단일 스캔 연결 성분 라벨러 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 라인 스캔과 동시에 라벨 병합이 이루어지기 때문에 고속 동작하고, 예상 가능한 프레임 처리율을 가지며, 다채널 처리가 가능하다. 제안하는 라벨러 구조는 FPGA로 설계되었고 동작이 검증되었으며, 성능 실험을 통해 고속 동작과 다채널 영상 처리에 적합함을 확인하였다.
몰입형 고품질 가상 현실 영상 스트리밍을 위한 360도 영상 부호화 및 전송 기술 중 하나로 사용자 시점 기반 타일 스트리밍 기법이 활발히 연구되고 있다. 360도 영상은 용량이 크기 때문에 개별 타일 기반 스트리밍 방법을 사용해 사용자 시점만 보내는 것이 효율적이다. 본 논문은 시점 기반 가상 현실 영상 복호화 시스템을 위한 복호기 적응적 타일 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 클라이언트의 복호기가 최대로 복호화 가능한 해상도를 탐색한 후, 사용자 시점 데이터와 복호기 적응적 타일 클러스터링 알고리즘을 이용해 클러스터화할 복수 개의 사용자 시점 타일들의 목록을 생성한 후, 타일 병합기를 이용해 타일들을 병합하여 클러스터 비트스트림을 생성한다. 이후 클라이언트는 병합된 클러스터 비트스트림들을 복호화한 후 사용자 시점을 생성한다. 제안하는 방법을 이용하면 클라이언트의 복호기 환경에 제약받지 않는 복호화가 가능하며, 제안하는 방법 중 하나인 4K_clustering 방법의 경우 8%의 복호화 속도 개선 효과를 얻을 수 있어 몰입형 고품질 가상 현실 영상을 위한 실시간 타일 스트리밍이 가능하다.
얼굴영역을 분할하기 위해서 Watershed Algorithm 와 Object Grouping 을 이용한 얼굴영역 분할기법을 제안한다. 영상분할에 단점은 단일 알고리즘으로 영역분할이 어렵고, 또한 복잡한 영상에서 정확한 영역을 분할하기가 어렵다는 것이다. 그래서 본 논문에서는 Watershed Segmentation 기법과 Grouping 작업을 통한 병합, 그리고 색상의 선형회귀분석을 이용한 분석법을 적용하여 분할하고자 한다. 얼굴영역 분할방법을 전처리 과정과 영역 병합 그리고 얼굴 부분을 추출하는 3 단계의 과정으로 나누고, 전처리 과정에서는 수리형태학적(Mophological) 연산자를 이용한 영상 분할기법을 이용하여 분할한 후 얼굴 후보 영역을 검출, 영역병합과정에서 기존의 학습데이터와의 유사도를 측정, 얼굴객체추출 조건에 맞지 않는 객체들을 모두 제거함으로써, 정확한 얼굴부분을 분할해 낸다. 실험결과 제안한 방법을 통해 비교적 정확한 얼굴영역을 분할 할 수 있었다.
스포츠 비디오에 빼놓을 수 없는 정보로 자막을 들 수 있다. 자막을 인식함으로 해서 스포츠 하이라이트를 구성할 수 있게 된다. 이 논문에서는 자막에 위치를 검색하고 판별함으로 해서 자락을 분석하는 중간단계에 꼭 필요한 작업이다. 이 논문은 전처리과정에서 영상을 향상과 탁월한 문턱치 알고리즘을 통해 영상을 단순화시키고 제안한 다중 프레임병합 알고리즘을 통해 자막을 추출할 수 있는 방법을 사용한다. 기존에 있는 legion growing 방법에 비해 간단하고 보다 빠른 수행속도를 보이게 된다.
본 논문에서는 객체가 포함되어 있는 칼라 영상들의 집합으로부터 유사한 시각적 특징을 가진 캑체를 공통적으로 포함하는 영상들을 추출하여, 전체 영상들을 소수의 그룹으로 묶을 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 영상에 포함된 객체는 주로 영상의 내부 위치에 나타난다는 사실에 착안하여, 영상의 경계와 접하지 않는 비경계 영역들을 병합하여 객체가 포함된 영역으로 간주한다. 그러나, 병합된 내부 영역에는 객체가 아닌 영역들도 포함하고 있을 수 있으므로, 칼라 히스토그램만을 이용하여 내부 영역에 대한 특징으로 이용한다. 이러한 내부 영역의 칼라 특징들이 분포하는 형상을 분석하여 밀집도가 높은 클러스터를 그룹으로 추출한다. 이때, 밀집도는 일반적으로 사용하는 공간적인 분포 대신에 히스토그램 인터섹션에 의한 유사도를 이용하여 정의한다. 즉, 서로 유사도가 놓은 것들이 집중되어 분포되어 있는 경우에 밀집도가 높은 클러스터로 간주하여 추출하는 방법을 사용한다. 클러스터의 형상 및 개수를 자동적으로 결정할 수 있는 방법도 제안한다. 실험에 의해, 추출한 클러스터의 칼라 영상들이 동일한 객체를 포함하고 있음을 알 수 있었으나, 향후 보다 안정화된 방법의 개발이 필요하다. 아울러, 클러스터별로 객체의 의미를 부여할 수 있는 방법론의 개발도 필요함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영역병합 방법을 이용한 칼라 영상 분할 방법을 제안하였다. 영상 분할 전단계에서 비선형 필터링 방법을 이용한 평활화와 채도 강화 및 명도 평균화를 수행하여, 영상 내 존재하는 비균질성을 줄이고, 칼라 히스토그램의 zero-crossing 정보를 이용한 비균일 양자화를 수행하여 유사한 칼라성분을 가지는 영역들을 분할하였다. 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지를 이용하여 분할된 초기 영역의 윤곽성분 강도를 측정하였고, 이를 통해 병합 후 후보영역을 선정하였다. 영역병합을 위한 영역간 유사도 측정은 R, G, B 칼라성분의 유클리디안 거리를 측정하여 수행하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 불규칙한 광원으로 불필요한 영역이 분할되는 것을 줄일 수 있었고, 이를 실험을 통해 입증하였다.
내용기반 영상검색시스템에서 객체 단위로 영상을 검색하기 위해서는 영상에서 의미있는 객체를 추출하는 과정이 필수적이며, 이를 위해 영역 분할을 효율적으로 수행하기 위한 양자화가 선행되어야 한다. 일반적인 칼라 양자화 기법은 칼라 수를 줄이되 양자화 된 영상이 원시 영상과 가능할 비슷해 보이도록 하는 것을 목적으로 하지만, 영역 분할을 위한 칼라 양자화에서는 칼라의 표현보나는 의미있는 객체를 용이하게 추출할 수 있도록 양자화 하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 기존의 Octree 양자화 방법과 K-means 알고리즘의 장점을 조합하여 영역 분할에 용이한 양자화 결과를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, Octree 양자화 방법을 수행하여 얻어진 양자화 된 칼라들 중에서 시각적으로 유사한 칼라를 병합함으로써, Octree 양자화 방법의 단점인 강제 분할 문제점을 해결한다. 이어서, 병합 후의 양자화 된 칼라에 대해서만 K-means 알고리즘을 수행함으로써, 보다 빠른 시간 내에 영역 분할에 적합한 양자화 된 영상을 얻는다. 실험을 통해 제안한 방법의 효용성을 확인하였다.
영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
본 논문은 형태학적 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 잡음에 강한 효율적인 영상분할에 대해서 논의하고자 한다. 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 크게 형태학적 연산자에 의한 영상의 단순화, 경사 영상 생성, 워터쉐드 알고리즘 수행 그리고 영역 병합 등의 여러 단계에 걸쳐 이루어진다. 그러나 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 과분할이 많이 일어나는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 과분할을 줄이기 위해 잡음에 강한 형태학적 연산자에 의한 경사영상을 생성하고 워터쉐드 알고리즘을 적용 후 통계적인 콜모고로프-스미르노프 검정을 사용하여 인접한 영역 간의 픽셀 값 분포를 비교함으로써 부적절한 영역 병합을 최소화하였다. 본 논문에서 제안한 영상분할의 성능을 평가하기 위해 기존의 방법과 정성적이고 정량적인 비교뿐 만아니라 영상분할에 소요되는 계산시간까지 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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