• Title/Summary/Keyword: 영상 처리기법

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Performance Analysis of High-Dimensional Index Structure for Vector Data in Content-Based Video Retrieval (동영상 내용기반 검색을 위한 고차원 벡터 데이터 색인 구조의 성능 분석)

  • Lee, Hyun-jo;Chang, Jae-woo;Park, Soon-Young
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.211-214
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    • 2007
  • 최근 멀티미디어 데이터, 특히 UCC를 중심으로 동영상 데이터가 급증하고 있다. 그러나 현재 대부분의 검색 시스템은 키워드 기반의 동영상 데이터 검색만을 지원하고 있으며, 따라서 사용자가 원하는 동영상 데이터를 효율적으로 검색하지 못하는 실정이다. 동영상 데이터에 대한 효율적인 검색을 지원하기 위해서는, 동영상의 내용(이미지, 색, 모양 등)을 고차원의 특징 벡터 데이터로 표현하여 유사한 동영상을 검색하는 내용-기반 검색이 요구된다. 본 논문에서는 내용-기반 검색을 위해 제안된 기존의 고차원 벡터 데이터 색인 구조를 실험을 통하여 성능을 비교하며, 이를 통해 동영상 내용-기반 검색에 가장 효율적인 색인 기법을 제시한다. 아울러 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위한, 근사 k-NN 질의 탐색 기법의 유용성을 검증한다.

Estimation of Blast Fragmentation using Stereophotogrammetry (입체사진측량기법을 이용한 파쇄도 추정)

  • Han, Jeong-Hun;Song, Jae-Joon;Jo, Young-Do
    • Tunnel and Underground Space
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    • v.21 no.1
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    • pp.82-92
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    • 2011
  • Stereophotogrammetry is used to extract spatial information of an object by constructing a stereo-image from two or more photos. In this study, stereophotogrammetry was adopted for analyzing blast fragmentation of rock blocks in a quarry site. 2D image processing and stereophotogrammetry were applied to the fragmentation analysis of rock blocks horizontally scattered in a laboratory, and their results were compared with physical measurements using a water tank. Fragmentation of rock muckpiles was estimated in laboratory and field tests by using the stereophotogrammetry and statistical analysis.

The enhancement of medical image using optimized adaptive contrast method (최적화된 적응적 컨트라스트 기법을 이용한 의료영상의 증진)

  • Shin, Choong-Ho;Jung, Chai-Yeoung
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.15 no.8
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    • pp.1782-1790
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    • 2011
  • The goal of image processing is to improve the perceptual aspect and visual appearance of images for human viewers. The objectives of image enhancement vary according to its specific application and an image enhancement techniques used for a specific objective may not be accepted in some other applications. In this paper we review some of conventional enhancement techniques, such as histogram shrink, equalization, and the conservative adaptive contrast enhancement filter. And also, The adaptive contrast enhancement filter has optimized the applied values of variables which is configured rightly the medical image field. In the postprocessing, we used the histogram equalization method. As a result, the inputs which used a medical images has enhanced the edges of a result images which has applied the proposed filter. And also, because of the postprocessing, the image outlines has been lightened.

Parametric Imaging with Respiratory Motion Correction for Contrast-Enhanced Ultrasonography (조영증강 초음파 진단에서 호흡에 의한 흔들림을 보정한 파라미터 영상 생성 기법)

  • Kim, Ho-Joon;Cho, Yun-Seok
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.9 no.2
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    • pp.69-76
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    • 2020
  • In this paper, we introduce a method to visualize the contrast diffusion patterns and the dynamic vascular patterns in a contrast-enhanced ultrasound image sequence. We present an imaging technique to visualize parameters such as contrast arrival time, peak intensity time, and contrast decay time in contrast-enhanced ultrasound data. The contrast flow pattern and its velocity are important for characterizing focal liver lesions. We propose a method for representing the contrast diffusion patterns as an image. In the methods, respiratory motion may degrade the accuracy of the parametric images. Therefore, we present a respiratory motion tracking technique that uses dynamic weights and a momentum factor with respect to the respiration cycle. Through the experiment using 72 CEUS data sets, we show that the proposed method makes it possible to overcome the limitation of analysis by the naked eye and improves the reliability of the parametric images by compensating for respiratory motion in contrast-enhanced ultrasonography.

Reduce Blocking Artifacts of Video Stream Using Regularized Image Restoration (동영상 스트림의 블록화 현상 방지를 위한 정규화 영상복원 기법)

  • 황인경;정시창;김성진;백준기
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.09a
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    • pp.709-712
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    • 2000
  • 본 논문에서는 인터 프레임(P-프레임) 압축으로 인해 발생되는 블록화 현상을 모델링 하고 기존에 정의된 제한요소를 효율적으로(reasonable) 축소하고 축소된 제한요소를 이용한 후처리를 통해 블록경계는 물론 블록 내부의 불연속을 효율적으로 제거하는 방법을 제안한다. 다음 프레임의 예측영상을 블록화가 제거된 영상을 사용함으로써 프레임간 영상 스트림에서도 주관적으로나 객관적으로나 현저하게 블록화가 제거된 영상을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 HDTV나 영상통신과 같은 영상 스트림의 후처리 과정에 적합하다.

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Improved Edge Detection Algorithm Using Ant Colony System (개미 군락 시스템을 이용한 개선된 에지 검색 알고리즘)

  • Kim In-Kyeom;Yun Min-Young
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.13B no.3 s.106
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    • pp.315-322
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    • 2006
  • Ant Colony System(ACS) is easily applicable to the traveling salesman problem(TSP) and it has demonstrated good performance on TSP. Recently, ACS has been emerged as the useful tool for the pattern recognition, feature extraction, and edge detection. The edge detection is wifely utilized in the area of document analysis, character recognition, and face recognition. However, the conventional operator-based edge detection approaches require additional postprocessing steps for the application. In the present study, in order to overcome this shortcoming, we have proposed the new ACS-based edge detection algorithm. The experimental results indicate that this proposed algorithm has the excellent performance in terms of robustness and flexibility.

Color Similarity-based Class Labeling Method for Deep Learning of Capsule Endoscopic Images (캡슐내시경 영상 딥러닝을 위한 색상 유사도 기반의 클래스 레이블링 기법)

  • Park, Ye-Seul;Hwang, Gyubon;Lee, Jung-Won
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.749-752
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    • 2017
  • 캡슐내시경 검사는 일반내시경으로는 관찰하기 힘든 소장 기관을 관찰할 수 있어 최근 환자들 사이에서 수요가 늘고 있는 검사 방법 중 하나이다. 이와 같은 캡슐내시경으로부터 병변에 대한 의료 정보가 획득될 수 있는데, 최근에는 캡슐내시경 영상의 학습을 통해 이를 자동으로 획득하려는 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들면, 캡슐의 위치를 추적하기 위해 위장관의 개략적인 위치(위, 소장 등)를 파악하거나, 캡슐내시경 영상으로부터 관찰될 수 있는 병변(폴립 등)을 검출하기 위해 영상의 학습이 수행되고 있는 상황이다. 그러나 캡슐내시경의 방대한 영상 프레임 중에서 병변에 대한 영상은 극히 일부분이기 때문에, 기존 학습 영상의 클래스(레이블)는 다양한 병변에 대한 정의나 영상에서 확인될 수 있는 구체적인 속성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 관련 표준(MST, CEST)에서 정의하고 있는 주요 병변 정보에 대한 색상 유사도 분석을 통해, 출력층에서 활용될 수 있는 클래스 레이블링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 유사한 특성을 보이는 영상의 구분을 통해 세부적인 클래스 레이블링을 수행하여 체계적인 학습 모델의 설계를 가능케한다.

Image Processing Technique for Measuring the Static Displacement of Bridges from General Inspection Photograph (일반 점검사진에서 교량의 정적 변위 추출을 위한 영상처리기법)

  • Cho, Jun Sang;Huh, Young
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.31 no.3A
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    • pp.173-180
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    • 2011
  • This paper aims to propose an image processing technique for measuring the static displacement of bridges from general inspection photograph; the color, shape, and spatial transformations of an arbitrary image stored in bridge management system database are used. This study is verified by using numerical analyses with experiments; the results demonstrate that the static displacement of bridges are measured by proposed technique. Moreover, this technique is able to obtain the static structural response of the bridge with changes in temperatures.

Development of Early Tunnel Fire Detection algorithm Using the Image Processing (영상 처리 기법을 이용한 터널 내 화재의 조기 탐지 기법의 개발)

  • Lee, Byoung-Moo;Han, Don-Gil
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10b
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    • pp.499-504
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    • 2006
  • 터널 내 화재 발생 시 대규모의 인명, 재산 피해가 발생하는데 이러한 상황을 조기에 탐지함으로써 피해를 최소화하기 위한 시스템이 필요하다. 또한 터널 내 설치된 CCTV를 사람이 24시간 감시하기에는 너무 어려운 점이 많다. 이에 따라 적절한 영상 처리를 통한 화염 및 연기 검출 시스템을 통해 경보를 알려줄 경우, 보다 편리하고 사람이 모니터 앞에 없을 때 화재 발생 시 화재를 검출할 수 있어 피해를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 영상처리 기법을 이용하여 터널 안에서 발생한 화재 및 연기를 고속으로 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 터널 안에서의 화재 탐지는 차량 조명 및 터널내의 조명등과 같은 여러 가지 상황에 의해 산불 탐지 알고리즘과 다른 독자적인 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서 제시한 두 가지 알고리즘은 기존 알고리즘보다 정확한 위치 탐지와 초기 단계에서의 탐지가 가능하도록 되었다. 또한 우리는 실험 결과를 통해 각각의 성능을 비교함으로써 제시한 알고리즘의 타당성을 보여주었다.

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Video-based Face Recognition Using Multilinear Principal Component Analysis of Tensor Faces (텐서얼굴의 다선형 주성분 분석기법을 이용한 동영상 기반 얼굴 인식)

  • Han, Yun-Hee;Kwak, Keun-Chang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.565-567
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    • 2010
  • 일반적으로 얼굴 인식 방법에는 템플릿 기반 통계적 기법들이 사용되고 있다. 이 방법들은 2차원 영상을 고차원 벡터로 표현하여 특징을 추출한다. 그러나 많은 이미지와 비디오 데이터는 본래 텐서로 표현된다. 따라서, 본 논문에서는 벡터 표현보다는 직접적인 텐서 표현으로 특징들을 추출하기 위해 텐서 얼굴의 다선형 주성분 분석(MPCA: Multilinear Principal Component Analysis) 기법을 이용한 동영상 기반 얼굴인식에 대해 다룬다. 마지막으로, u-로봇 테스트베드 환경에서 구축된 얼굴 인식 데이터 베이스를 이용하여 제안된 방법과 기존 방법들의 인식처리시간과 성능을 비교한다.