2 차원 심초음파는 좌심실벽 운동을 실시간으로 보여줄 수 있어 국소 좌심실벽 운동장애를 진단하는 데 널리 사용되고 있다. 심초음파를 통하여 국소 좌심실벽 운동기능을 평가하고 정량화하기 위한 많은 연구들이 진행되어왔다. 본 논문에서는 국소 좌심실벽 운동장애의 진단을 위한 좌심실벽 운동 추 적 및 정량적 분석 알고리듬을 제안하였다. 정상 피검자들과 국소 좌심실벽 운동이상 환자로부터 얻은 심초음파 흉골연단축단면 영상들이 알고리듬의 시험을 위해 사용되었다. 자동화된 경계선 검출과 좌심실내벽 윤곽선 연결 알고리듬을 각 프레임들에 적용하였고 영역분할에 기초한 정량적 분석을 수행하였으며 운동량을 의미하는 칼라가 프레임 및 영역별로 심초음파 영상들 위에 덧씌워졌고 칼라화된 영상들이 동영상으로 구현되었다. 제안된 알고리듬은 좌심실벽 운동장애의 자동화된 정량적 진단을 제공하였다.
본 논문에서는 RGB 색상의 파장과 크기를 사운드로 생성할 수 있는 특성화된 주파수와 진폭으로 변환시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 입력된 동영상의 각 프레임에서 SAD를 통한 모션 에너지의 변화량에 따라 분할면의 반응을 4개로 나누고, 객체의 흐름과 움직임을 파악하였다. 또한, 칼라값을 통하여 동영상의 의미를 사운드로 모델링할 수 있음을 보였다.
최근 고령 사회에 들어섬에 따라 고령 운전자의 수가 증가하는 추세이다. 고령 운전자의 교통사고 대부분이 차량 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 이러한 부주의들에는 노화에 따른 느린 몸의 움직임으로 차량 조작 미숙, 노안으로 인한 좁은 시야로 낮은 시각정보 검색 문제 그리고 낮은 대비감도로 인한 물체 식별 문제 등으로 기인한다. 본 연구에서는 고령 운전자의 안전 운전 지원을 위해 도로 영상에서 시각적 주의를 가져야 하는 관심물체 영역들을 실시간으로 자동 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상으로부터 선택적 시각 주의를 갖는 관심물체후보 영역들을 실시간으로 검출하기 위해 칼라, 기울기, 그리고 밝기 특징정보들의 대비 변화 정도를 3차원으로 표현한 현저함 맵(Saliency map)을 생성하고, 동시에 입력 영상으로부터 물체들의 경계선 획득을 위해 mean-shift 알고리즘을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 분할된 영역에 속한 현저함 픽셀의 유무에 따른 선택적 시각 주의 영역을 검출한다. 제안한 방법을 다양한 실외 환경 조건에서 실험한 결과, 도로 상의 다양한 물체에 빠른 검출율과 함께 비교적 복잡한 도로 환경에서도 강임함을 알 수 있다.
본 논문은 방송사별 각 장면의 중요한 내용의 성격을 갖고 있는 특징을 방송사별 뉴스 비디오에서 추출하기 위한 것이다. 추출하고자 하는 특징의 요소는 방송사 구별을 위한 방송사 아이콘과 각 장면의 대표적 성격을 갖고 있는 아이콘, 각 장면내의 주요 내용을 대표하는 정보인 자막의 문장 추출이다. 본 논문에서 제안하는 방법은, 비디오 프레임으로 입력되는 영상을 YIQ칼라 공간으로 전환한 뒤 히스토그램 평활화 방법을 이용하여 입력 영상의 영역 구분을 명확하게 한 후에, 영상의 에지를 추출하고 수직과 수평선에 기반한 에지 히스토그램의 비교에 의하여 원하는 특징을 추출하는 것이다. 또한 히스토그램 차이값에 의해서 선택된 키 프레임들 중에서 뉴스 아이콘을 추출하고 아이콘에 의하여 각 장면을 분할 할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 히스토그램이나 웨이블릿, 또는 객체의 움직임에 기반한 복잡한 방법대신 에지 히스토그램 비교 방법을 사용하여, 알고리즘을 간소화함으로써 계산 시간을 단축하였으며 특징 추출에도 좋은 결과를 나타냈다.
하나의 객체 내에 존재하는 영역들이 상이한 칼라의 집합으로 구성되어 있다면, 해당 객체는 독립적인 영역들로 분할되기 때문에 객체의 의미가 상실된다. 따라서 영역에 대한 칼라 정보 외에 다른 지식 정보를 선택적으로 적용할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 영상을 구성하는 색상 정보 외에 입체감을 표현하기 위한 방법으로 명암의 등가를 연결한 등조선의 형태분석을 이용하고 있다. 그리고 분석된 정보를 통해 영역간의 독립, 종속 여부를 판단하여 객체의 의미 있는 영역 정합을 통한 객체 분리의 방법을 제시하고 있다.
본 논문에서는 영상의 에지와 칼라 분포를 부영상(sub-image)의 단위로 기술하기 위해 MPEG-7의 여러 가지 서술자 중 에지히스토그램 서술자(EHD: Edge Histogram Descriptor)와 컬러레이아웃 서술자(CLD: Color Layout Descriptor)를 조합한 영역기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 영상 내의 관심영역 (ROI) 선택의 기본 단위는 영상 공간을 $16(4{\times}4)$개의 겹치지 않는 영역으로 분할한 EHD의 부영상 블록이다. 따라서 영상 특징 벡터에 대한 블록-대-블록의 일-대-일 대응 관계를 유지하기 위해 CLD의 기술자는 $8{\times}8$ 역 DCT (IDCT)를 통해 $4{\times}4$의 각 부영상에 대응하는 컬러 특징을 생성한다 제안된 방법이 MPEG-7의 기술자에 대해 관심영역기반 영상 검색에 적용될 수 있음을 실험을 통해 제시하였다.
Moving objects in video data are main elements for video analysis and retrieval. In this paper, we propose a new algorithm for tracking and segmenting moving objects in color image sequences that include complex camera motion such as zoom, pan and rotating. The Proposed algorithm is based on the Mean-shift color segmentation and stochastic region matching method. For segmenting moving objects, each sequence is divided into a set of similar color regions using Mean-shift color segmentation algorithm. Each segmented region is matched to the corresponding region in the subsequent frame. The motion vector of each matched region is then estimated and these motion vectors are summed to estimate global motion. Once motion vectors are estimated for all frame of video sequences, independently moving regions can be segmented by comparing their trajectories with that of global motion. Finally, segmented regions are merged into the independently moving object by comparing the similarities of trajectories, positions and emerging period. The experimental results show that the proposed algorithm is capable of segmenting independently moving objects in the video sequences including complex camera motion.
본 논문에서는 점묘화 표현을 위한 기법을 제한한다. 신인상파(Neo-Impressionist) 화가 쇠라는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 제안한다. 이는 색의 병치혼합과 보색대비를 이용해 빛의 가산혼합이 회화작품에 적용될 수 있도록 하기위해 브러시 스트로크로 작은 점을 이용한다. 이러한 점묘화를 표현하기위해서 쇠라의 작품과 동시대의 색이론 분석을 통해 색의 분할과 병치혼합의 이론적 배경을 알아보고 이를 통해 점묘 스트로크의 색상, 모양, 방향등을 결정할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 먼저 신인상파의 팔레트 분석을 통해 칼라모델을 설계한다. 또한 점의 효율적인 분포를 위해 재귀적인 Wang Tile을 이용한다. 점묘의 색상구성은 명암의 단계별로 처리된다. 이렇게 함으로써 명암표현을 위한 보색의 배치를 적절히 표현할 수 있다. 이때 점묘 스트로크의 방향은 입력영상의 에지방향을 따르도록 보간법을 이용해 계산한다.
In this paper, video image segmentation algorithm based on color histogram and change detector is proposed. Color histograms are calculated from both changed region which is detected in the previous and current frame and unchanged region. With each histogram, modes and valleys are detected. Then, color vectors are calculated by averaging pixels in modes. Markers are extracted by labeling color vectors that represent modes, the watershed algorithm is applied to determine uncertain region. In growing region, the root mean square(RMS) of the distance between average pixel in marker region and adjacent pixel is used as a measure. The proposed algorithm based on color histogram and change detector segments video image fastly and effectively. And simulation results show that the proposed method determines the exact boundary between background and foreground.
본 논문에서는 퍼지보상(compensative) 연산자를 이용하는 정보융합(information fusion) 방법을 제안하였다. 제안된 정보융합 방법에서는 보상적인 성질을 갖는 퍼지 총체화(aggregation) 연산자를 역오류전파(back-propagation)신경회로망의 활성화함수(activation function)로 간주하고, 이들 연산자에 수반된 파라메터들을 학습에 의해 결정한다. 결정된 연산자의 파라메터들은 학습자료에 나타난 의사 결정에 수반된 보상도를 표현할 수 있으며, 평가에 불필요한 정보원을 제거하는 성질도 가지고 있다. 제안된 정보융합 구조는 평가지수(sub-criterion)들의 만족도를 입력으로 학습에 의해 결정된 보상연산자에 의해 총체화된 만족도를 제공한다. 제안된 방법은 패턴 인식 문제와 칼라영상의 분할과 인식등 컴퓨터비죤 문제에 적용하여 그 정당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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