• Title/Summary/Keyword: 자연 이미지

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Hangul Text Detection using Text Corner Edge Feature Analysis in Natural Scene Images (자연영상에서 코너 에지 특징 분석방법을 이용한 한글 텍스트 검출기법에 관한 연구)

  • Park Jong-Cheon;Kwon Kyo-Hyun;Jun Byung-Min
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.379-383
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    • 2005
  • 본 연구에서는 자연 이미지에서 한글 텍스트가 갖고 있는 에지 코너 특징을 이용한 한글 텍스트 검출방법을 제안한다. 자연영상으로부터 에지를 검출하고, 검출된 에지를 20종류의 에지 구조 성분을 갖는 에지 맵을 생성한다. 생성된 에지 맵에서 한글 텍스트 특징 갖는 특징들을 조합하여 모두 8가지의 텍스트 영역 후보 특징을 추출한다. 추출된 텍스트 영역의 특징을 수평 및 수직방향으로 검사하여 텍스트의 시작 라인과 끝라인을 검출하여 텍스트 영역의 수평좌표를 구한다. 추출된 텍스트 후보 영역에서 최종적으로 텍스트 영역을 결정한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연 이미지에서 텍스트 영역을 검출에서 좋은 성능을 나타냈다.

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Measurement of the Flow Field in a River (LSPIV에 의한 하천 표면유속장의 관측)

  • Kim, Young-Sung;Yang, Jae-Rheen
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1812-1816
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    • 2009
  • 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 유체역학분야에서 지난 30 여년 동안 많이 활용되어온 속도측정 기법으로 오늘날에는 이를 수공학 분야에서 이를 유량측정 등 수리현상 해석에 활용하려는 시도가 다각적으로 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법을 용담댐 시험유역에 적용하여 그의 자연하천에서의 적용성을 검토하고자 한다. 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 PIV(Particle Image Velocimetry)로 통칭되고 있으며, PIV는 seeding, illumination, recording, 및 image processing의 네 가지 요소로 구성된다. seeding을 위해서 유체를 따라 흐를수 있는 작은 입자를 유체에 첨가한다. 유체를 따라 흐르는 입자들의 선명한 이미지를 얻기 위해서illumination이 필요하다. PIV를 이용하여 흐름을 해석하기 위한 illumination은 일반적으로 이중펄스 레이저가 이용된다. 이렇게 유속장 해석을 하려는 유체에 대하여 seeding 및 illumination이 준비되면 단일노출- 다중 프레임법, 혹은 다중노출-단일 프레임법으로 흐름을 recording을 한다. image processing은 이미지를 다운로드하고, 디지타이징 및 화질향상을 하는 전처리(pre-processing), 상관계수의 산정에 의한 유속 벡터의 결정 및 에러 벡터를 제거하고 유속장을 그래프화하는 후처리(post-processing) 과정으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모$(4m^2\sim45,000m^2$)의 흐름해석을 할 수 있도록 Fujita et al.(1994)와 Aya et al.(1995)이 확장시킨 것이다. PIV와 비교시 LSPIV의 다른 점은 넓은 흐름 표면적을 포함하기 위하여 촬영시에 카메라의 광축과 흐름 사이의 각도가 PIV에서 이용하는 수직이 아닌 경사각을 이용하였고 이에 따라 발생하는 이미지의 왜곡을 제거하기 위하여 이미지 변환기법을 적용하여 왜곡이 없는 정사촬영 이미지로 변환시킨다. 이후부터는 PIV의 이미지 처리 방법이 적용되어 표면유속을 산정한다. 다만 이미지 변환을 PIV 이미지 처리 전에 하느냐 후에 하느냐에 따라 유속장 해석결과에 차이가 있다. PIV의 네가지 단계를 포함하여 LSPIV의 각 단계를 구분하면, seeding, illumination, recording, image transformation,image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 나뉘어진다 (Li, 2002). LSPIV를 적용시 물표면 입자의 Tracing을 위하여 자연하천에서 사용하기에 적합한 환경친화적인 seeding 재료인 Wood Mulch를 사용하여 유속을 측정하였다. 적용지점은 용담댐 상류의 동향수위관측소 지점으로 이 지점은 한국수자원공사의 수자원시험유역이 위치하고 있다. 이미지의 촬영은 가정용 비디오 캠코더 (Sony DCR-PC 350)을 이용하여 두 줄기의 흐름에 대하여 각각 약 5분 동안의 영상을 촬영한후 이중에서 seeding의 분포가 잘 이루어진 약 1분간을 추출한후 이를 이용하여 PIV 분석에 이용하였다. 대체적으로 유속장의 계산이 무난하게 이루어지었으나 비교적 수질 상태가 양호하고, 수심이 낮고, 하상재료가 자갈로 이루어져 있어 비슷한 색상의 seeding 재료를 추적하기 어려운 구간이 발생한 부분에서는 유속의 계산이 정확히 이루어지지 않았다.

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자연이 예비한 '스며드는 힘'

  • Kim, Yeol-Gyu
    • The Korean Publising Journal, Monthly
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    • s.254
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    • pp.14-14
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    • 1999
  • 우리들 세기에서 가장 순수하게 시 그 자체, 시정신 그 자체였던 시인이 생각한, 자연의 '스며드는 힘'을 나는 나대로 내 과핵의 이미지에 또 몸의 감각을 붙여보는 것 또한 두메살이며 그 책읽기의 보람이다.

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Content-Based Image Retrieval Using Directional Feature and Color Feature (방향성 정보와 색 정보를 이용한 내용기반 이미지 검색)

  • 정호영;황환규
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.127-129
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    • 2000
  • 일반적인 색 정보추출방법으로 색 히스토그램(Color Histogram)은 색의 분포나 응집성, 질감에 대한 구분능력이 없다는 단점을 가지고 있어 정환한 이미지 유사성 비교를 위해 추가적인 정보를 요구한다. Androutsos등은 Haar Wavelet 변환을 통해 이미지의 방향성 질감정보를 구하였다[1]. 하지만 이 방법은 Haar Wavelet 변환의 특성으로 인해 정확한 방향성 정보를 얻을 수 없었다. 본 논문에서는 인접 픽셀(pixel)값의 편차(deviaiton)를 이용하여 방향성 정보를 추출 성능을 향상시키는 방법을 제안하였고, Brodatz 112 질감 이미지와 실재 자연사진을 통해 방향성 질감의 성능을 평가하였다.

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An Efficient Clustering Based Image Retrieval using Color and Shape features (색상 및 형태 정보를 이용한 클러스터링 기반의 효과적인 이미지 검색 기법)

  • 이근섭;조정원;최병욱
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.09a
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    • pp.363-366
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    • 2000
  • 이미지의 한가지 특징(feature)만을 고려한 내용 기반 이미지 검색(content-based image retrieval)은 두가지 이상의 특징 정보를 사용했을 경우와 비교하여 정확도(precision)가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다 따라서 대부분의 검색 시스템에서는 색상(color)이나 형태(shape), 질감(texture) 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 결합하여 검색에 이용하고 있다. 본 논문에서는 이미지의 색상 및 형태 정보를 이용하여 사용자의 질의와 유사한 이미지를 제공하고, 고 차원화된 이미지의 특징들을 클러스터링(clustering) 방법을 이용하여 빠르게 검색할 수 있도록 하였으며, 또한 검색시 그룹 경계 보정 방법을 이용하여 전체 검색을 하지 않고도 전체검색 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험에 사용된 데이터는 2022개의 자연 영상이였으며, HSI 색상 정보와 이미지의 에지(edge) 정보를 특징 벡터로 삼았다. 실험 결과, 색상 정보 하나만을 사용한 경우보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었을 뿐만 아니라 클러스터링을 사용함으로써 보다 빠르고, 전체검색 결과와 동일한 검색이 가능하다는 것을 입증하였다.

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Variance Recovery in Text Detection using Color Variance Feature (색 분산 특징을 이용한 텍스트 추출에서의 손실된 분산 복원)

  • Choi, Yeong-Woo;Cho, Eun-Sook
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.14 no.10
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    • pp.73-82
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    • 2009
  • This paper proposes a variance recovery method for character strokes that can be missed in applying the previously proposed color variance approach in text detection of natural scene images. The previous method has a shortcoming of missing the color variance due to the fixed length of horizontal and vertical windows of variance detection when the character strokes are thick or long. Thus, this paper proposes a variance recovery method by using geometric information of bounding boxes of connected components and heuristic knowledge. We have tested the proposed method using various kinds of document-style and natural scene images such as billboards, signboards, etc captured by digital cameras and mobile-phone cameras. And we showed the improved text detection accuracy even in the images of containing large characters.

A Study on Fashion Design Using Geometric Pattern (기하학적 패턴을 활용한 패션디자인 연구)

  • 김신우;금기숙
    • Journal of the Korean Society of Costume
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    • v.52 no.1
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    • pp.53-67
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    • 2002
  • 자연을 분석함으로써, 얻어진 기하학적 패턴은 이미 자연의 질서를 포함하고 있는 논리적이고 합리적인 기본형이기 때문에 간결하며 시각적으로 명쾌감을 준다. 이러한 기하학적 패턴은 복식 디자인에 있어서 20 세기 이후 여러 디자이너의 작품을 통해 재구성되어 현대적 이미지를 나타내는 중요한 모티브가 되고 있으며, 다양한 기법과 재료로 형성화하여 도입되고 있다. 이에 본 연구는 복식의 문양, 실루엣, 디테일에 사용되고 있는 기하학적 패턴을 연구함으로써 기하학적 패턴의 새로운 조형가치를 고찰하였다. 먼저 기하학의 용어 정의를 하였고 기하학적 패턴의 유형과 표현 기법을 분석하고 정리하여 현대 패션에 나타난 기하학적 패턴의 조형미와 그것을 바탕으로 패션 이미지를 추론해 보았다. 현대 패션에 나타난 기하학 패턴을 분석해 보면 유형으로는 첫째, 기하하적 문양으로 복식디자인에 있어서 주로 평면적인 형태로 많이 나타나지만, 크기가 다르고 동일한 기하학적 패턴을 조합시킴으로서 평면적인 형태에 공간감을 부여하기도 하며, 같은 기하학적 패턴의 표면이라도 배치구조에 의해 직선 혹은 사선으로 지각되므로 전혀 다른 이미지를 주었다. 또한 현대 패션에 나타난 기하학적 패턴이 종류는 세로 스트라이프, 가로 스트라이프, 격자 문양, 원, 사선 스트라이프, 마름모, 사각형, 삼각형 등의 순서로 많이 나타났다. 둘째, 색채는 단색의 복식에 강한 대비가 이루어지는 색상으로 표현되어 역동감과 유연한 운동감을 나타났다. 셋째, 기하학적 실루엣으로 단순한 라인의 형태를 나타내거나 입체적이고 부조적인 형태로 구성되어 전체적인 실루엣으로 사용되어 강한 조형감각을 보여주는데 원형을 이용한 실루엣이 가장 많았으며 사각형을 이용한 실루엣, 삼각형을 이용한 실루엣 순서로 나타났다. 넷째, 기하학적인 디테일로 복식의 어느 한 부분에 장식적으로 사용되거나 입체적 형태로 부출 되어 부조적인 느낌을 주는데 소매에 가장 많이 나타났으며 앞여밈, 칼라, 밑단, 주머니 순서로 장식되었다. 다섯째, 현대 패션에 표현된 기하학적 패턴의 표현기법으로는 프린팅, 퀼팅, piece기법, 패치워크, 엮기, 꼴라쥬, 아플리케 순서로 많이 나타났다. 위의 분석을 토대로 기하학 패턴을 활용한 디자인에 내재된 조형의지는 다음과 같이 정리되었다. 첫째, 기하학적 패턴이 지닌 단순성과 경직성을 완화하기 위하여 여러 가지 패브릭을 조합시켜 입체적인 표면효과로 시각적인 착시효과를 극대화하였다. 둘째, 표현기법은 입체파적 표현주의의 특성의 하나로 복시에 사용되는 소재의 왜곡으로 설명할 수 있으며, 새롭고 실험적인 소재의 도입으로 인해 의외성과 부조화를 유발시키는 통시에 유희직인 일면도 지니는 일종의 그로테스크를 나타냈다. 이상에서 정립된 조형의지를 바탕으로 현대 패션에 나타란 기하학 패턴은 절제된 단순함과 명확성으로 단순미가 유추되었고 강한 색상대비로 인한 시각적 집중효과로 주목성을 가지며 재현이 가능하므로 반복성이 유추되었다. 그리고 표준영역이 없는 창의적 표현으로 풍부한 독창성을 보여주고 있다. 또한 내재된 패션 이미지를 분석해 보면 정확함과 차가움의 의미를 지닌 이지적 이미지와 우주의 질서를 반영하는 상징적 이미지, 복잡한 자연으로부터 간결한 형태로의 경향성이 이루어낸 인공적 이미지를 느낄 수 있었으며, 미래적 이미지와 전통적 이미지의 상반된 개념의 이미지를 같이 내포하고 있음을 추론할 수 있었다. 이와 같이 현대 패션에 표현된 기하학적 패턴은 복식을 조형예술 분야로 확실히 인식시키고 발전시키는 데 중요한 촉매제 역할을 담당하고 있으며 또한 많은 디자이너들에게 창조적 욕구를 불러일으키고 영감을 주는데 중요한 모티브를 제공하고 있다.

Character image database retrieval using MPEG-7 Color Descriptors (MPEG-7 컬러 기술자를 활용한 캐릭터 이미지 데이터베이스 검색)

  • 유광석;김회율
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2001.09a
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    • pp.641-644
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    • 2001
  • 멀티미디어 검색을 위한 MPEG-7 표준화 작업이 완료되어감에 따라, 멀티미디어 특징 기술자를 활용한 다양한 응용들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 미키 마우스, 포켓 몬스터 또는 호돌이와 같은 지적 재산 정보인 동시에 고부가가치 대상인 캐릭터 이미지를 대상으로 하여, 캐릭터 이미지 특징을 분석하고, MPEG-7 에서 정의된 컬러 기술들간의 검색 효율을 비교하여, 캐릭터 이미지에 가장 적합한 기술자를 제안한다. 캐릭터 이미지는 자연 이미지와는 달리, 질감(Texture)이나 모양 (Shape)정보에 비해, 주로 컬러 정보에 의존하며,존재하는 컬러의 수가 3-6 개 범위 내에 주로 존재하고, 컬러의 분포가 고르며, 질감 성분이 많지 않은 특징을 갖고 있다. MPEG-7 에 정의된 Dominant Color, Scalable Color, Color Layout 및 Color Structure 4 종류의 기술자를 캐릭터 이미지 특징에 맞는 기술자를 유형별로 분류된 3,834개의 이미지 셋에 적용하여, 검색 성능 평가 지수인 ANMRR(Average Normalized Modified Retrieval Rank) 를 측정하여 가장 효율적인 기술자를 정의한다.

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