• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.201-205
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• 2020

구조적인 텍스처는 텍스처를 구성하는 기본요소인 텍셀 (texel)이 규칙적으로 반복되는 형태로 정의된다. 구조적 텍스처 분석/인식은 직물류의 자동검사, 금속표면 자동테스트 및 마이크로 이미지의 자동 분석 등, 산업적인 응용이 다양하다. 본 논문에서는 구조적 텍스처 분석을 위한 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN) 기반의 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 합성곱신경망이 분류 대상 텍스처들의 구성 요소인 텍셀을 학습한다. 인식 단계에서는 입력되는 텍스처 영상에서 얻은 부분 영상을 이용하여 학습된 합성곱신경망이 텍스처를 인식하다. 실제 구현 및 실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.57-68
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• 2008

텍스처 매핑(texture mapping)은 실감 있는 영상을 만들기 위해 3차원 그래픽스 칩에서 사용되는 기술이다. 이 방식 중 이중선형 필터링 모드(bilinear filtering mode)에서는 1개의 픽셀(pixel)을 처리하기 위해 4개의 텍셀(texture element: texel)에 접근이 요구된다. 본 논문에서는 텍스처의 접근패턴을 분석하여 동시에 4개의 텍셀을 접근할 수 있는 고성능 텍스처 캐시의 구조를 제시하였다. 3차원 게임인 퀘이크3(Quake 3)와 언리얼 토너먼트 2004(Unreal Tournament 2004)의 텍스처 접근 추출파일을 이용한 시뮬레이션 결과로 성능평가를 하였으며, 제시한 텍스처 캐시의 구조는 물리적인 크기가 8KBytes 이하인 경우 콜은 성능을 갖게 됨을 분석하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.87-90
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• 2009

영상의 깊이 정보를 추출하는 것은 매우 어려운 연구이다. 다양한 유형의 영상 구조의 분석이 필요하지만 많은 경우에 주관적인 판단의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 로스 텍스처 필터를 기반으로 정지 영상의 깊이를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 로스 텍스처 필터는 단안 비전에서 3D 깊이를 얻기 위한 방법으로 활용되었는데, 실제 2D 영상에서 깊이를 예측하기 위해 텍스처 편차, 텍스처 기울기, 색상 등을 활용한다. 로스 필터는 $1{\times}5$ 벡터로부터 콘볼루션을 이용하여, 20여개의 $5{\times}5$ 콘볼루션 필터가 구해지는데, 영상에 필터를 적용하여 로스 에너지를 계산한다. 구해진 에너지를 깊이 맵으로 변환하고, 깊이 맵에서 특징 점을 구하고, 특징 점들로부터 델러노이 삼각화를 이용하여 삼각형 깊이 메쉬를 얻는다. 구해진 깊이 맵의 성능을 측정하기 위해 카메라 시점을 변경하면서 영상의 3D 구조를 분석하였으며, 입체영상을 생성하여 3D 입체 시청 결과를 분석하였다. 실험에서는 로스 텍스처 필터를 이용하는 깊이 생성 방법이 좋은 효과를 얻는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.634-637
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• 2003

본 논문은 지형중심 게임에서 깊이레벨에 기반한 텍스처 분석 테이블(TAT)을 이용하여 높이에 따라 정의된 지형 객체들을 효율적으로 생성 시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에서는 맵에디터 상에서 지형의 텍스처와 지형의 사실적 표현을 위해 나무나 바위 등의 지형 객체를 수작업으로 편집하였는데 제안한 알고리즘을 적용하면 깊이 단계별 최소의 지형 텍스처만을 사용하여 매우 다양한 종류의 지형 텍스처를 생성해 낼 수 있으며, TAT로부터 깊이 정보값을 활용하여 자연-객체들(Natural Object)을 자동으로 생성시킬 수 있다. 이로써 게임 지형을 제작하는데 불필요한 작업량을 줄일 수 있으며, 그만큼 인공-객체들(Artificial Obejct)을 생성하는데 많은 시간을 투입할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.839-841
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• 2000

텍스처 정보는 정지 영상 뿐 아니라 동영상 분석에서도 많은 정보를 제공한다. 이러한 텍스처 정보를 동영상의 움직임 분류에 사용하여 기존의 색, 색영역의 배치 정보, 기준 형상, 명도 텍스처 등을 기본 탐색 키로 삼는 동영상 검색 시스템에 텍스처 특성을 움직임 정보에 적용하여 저 수준 정보에서 움직임 정보가 직접적으로 추출될 수 있음을 보였다. 이 방법의 장점은 배경 소거, 오브젝트 추출 및 추적, 참조 곡선 탐색 등 많은 계산량을 요구하는 연산들이 없이도 움직임 정보를 압축 동영상에서 추출할 수 있다는 것이다. 또한 동영상은 데이터의 양이 매우 크기 때문에 압축되어 있는 것이 필수인데 본 연구에서는 웨이브릿으로 압축되어 있는 동영상에서 움직임 정보가 고주파 부분에 집중되어 있는 점을 이용하여 역변환을 거치지 않고 직접 템포럴 텍스처를 생성하였다. 따라서 계산 속도를 향상시켰으며 계산 과정도 행렬 연산을 기본으로 수행하여 계산 과정을 간단하게 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.472-484
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• 2012

보행자의 안전한 보행을 위해 점자형 또는 일반 보도블록이 널리 쓰이고 있다. 불량한 시공 및 유지상태와 장애물은 보행자의 사고를 유발한다. 본 연구는 안전한 보행을 위해 영상에서 가시거리에 위치한 블록의 형태 패턴과 텍스처 특징을 분석하여 보도블록을 검출하는 방법을 제안한다. 보도는 특정모양의 블록이 일정 간격에 반복 배치되어 규칙성을 띄며, 주변 환경 또는 용도에 따라 그 형태는 다양하다. 높은 빈도를 띄는 단일 모양의 다각형을 분석하여 형태 패턴을 추출한다. 일부영역은 이물질 또는 조각난 블록이 원래의 형태를 왜곡시켜 검출되지 않는다. 이 문제는 텍스처 특징벡터 값을 분석하여 해결한다. 앞서 검출된 모든 영역에 대해 분석된 텍스처 특징벡터는 가우시안 분포를 나타내고, 미검출 영역에 대해 분석한 텍스처 특징벡터가 가우시안 분포를 만족하는지 판단한다. 만족된 영역은 보도블록으로 검출한다. 본 실험은 다양한 형태의 보도블록을 인식하였고 95.9%의 정확성을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.103-111
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• 2007

지금까지 위성영상 정보 처리 분야에서는 분광정보를 이용한 영상분석과 시각적 해석 및 자동 분류에 대한 연구가 주로 수행되었으나, 최근에는 영상자료에서 시각적으로 나타나지 않는 특성이나 공간정보의 추출을 위한 여러 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 영상정보의 특성 추출기법인 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 변환을 연계하여 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상에 대한 연구를 수행하였다. 또한 이러한 영상이 분류 정확도에 어떻게 기여하는 가를 분석하기 위한 적용 사례로 도심지 공간분석과 칼데라 주변지역의 지질학적 구조분석을 수행하였다 영상 분석 시 공간정보 활용을 위한 텍스처 영상 생성기법과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상 생성기법을 사용하면 원본영상만을 사용하였을 때보다 높은 분류정확도를 보였다. 고해상도 영상을 사용한 도심지의 경우 원본영상에 텍스처영상과 웨이브릿 기반 텍스처 융합 영상을 모두 활용한 경우의 분류정확도가 가장 높은 값을 보였다. 이는 상세화소의 변화가 매우 중요한 도심지의 특성상, 세밀한 공간정보가 최대로 활용되었기 때문으로 해석되어진다. 또한 중 저해상도 영상을 사용한 지질학적 구조분석의 경우 원본영상에 텍스처 영상만을 활용한 경우가 가장 높은 분류정확도를 보였다. 이는 칼데라를 중심으로 한 비교적 크기가 큰 지질학적 구조 분석 시 고도변화와 지열분포 등의 정보가 적당히 단순화 될 필요가 있었기 때문인 것으로 해석된다. 따라서 이러한 기법들을 실제 연구에 적용하기 위해서는 연구의 목적과 위성영상의 해상도 등의 정보를 모두 고려하여 적절한 기법을 잘 적용하는 것이 중요하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.487-493
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• 2007

컴퓨터에서 사용되는 2D 이미지는 크게 비트맵과 벡터의 두 가지 표현 방식이 존재한다. 일반적으로 사용되는 이미지와 텍스처는 대부분 비트맵을 기반으로 하고 있으며, 이에 따라 많은 텍스처 합성에 관한 연구 또한 비트맵 기반으로만 이루어져 왔다. 그러나 일부 분야들에서는 몇 가지 단점에도 불구하고 벡터 형식의 이미지를 선호하고 있으며, 비트맵이 가지지 못한 장점들과 현재의 충분한 컴퓨터 연산 능력을 고려해 볼 때 벡터 이미지의 필요성과 활용분야는 앞으로도 늘어날 것이라 생각된다. 이에 따라 본 논문에서는 벡터 형식으로 주어진 텍스처 패턴을 분석, 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 입력 받는 벡터 이미지는 몇 가지의 속성을 지닌 스트로크(Stroke)들의 집합으로서, 각각의 스트로크는 비트맵에서의 픽셀과 같이 기본적인 분석과 합성의 단위가 된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.31-40
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• 2023

디스플레이의 해상도의 증가에 따라 고해상도 텍스처 맵을 내장한 앱들도 함께 증가하는 추세에 있다. 최근 딥러닝 기반 이미지 초해상도 기법들의 발전은 이러한 고해상도 텍스처 생성 작업을 자동화할 수 있는 가능성을 만들고 있다. 하지만 이러한 적용 사례에 대해 심층적으로 분석한 연구는 아직 부족한 상태이다. 그래서 본 논문에서는 최신 초해상도 기법들 중 BSRGAN, Real-ESRGAN, SwinIR(classical 및 real-world image SR)을 택하여 텍스처 맵의 업스케일링(upscaling)에 적용한 후 그 결과를 정량적, 정성적으로 비교, 분석하였다. 실험 결과 업스케일링 후 나타나는 다양한 아티팩트(artifact)들을 발견할 수 있었으며, 이를 통해 기존 초해상도 기법들을 텍스처 맵 업스케일링에 곧바로 적용하기에는 일부 미흡한 부분이 존재한다는 점을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.249-256
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• 2011

텍스처 영상을 표현할 수 있는 새로운 특징(feature)의 개발은 텍스처 영상 연구에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 모든 종류의 텍스처 영상을 표현하는 완벽한 특징의 집합을 정립하는 것은 불가능하여 텍스처 영상을 분석하는 분야에 따라 적절한 텍스처 특징을 사용하여야 하기 때문이다. 본 논문의 첫 번째 연구 목적은 텍스처 영상을 분할하는데 유용한 새로운 텍스처 특징을 찾아내는 것이다. 실험 텍스처를 통해 본 논문에서 제안하는 새로운 특징의 영상 분할에서의 유용성 검증도 제시하였다. 한편 본 논문에서 제안한 텍스처 특징은 페이즈의 미분 데이터이다. 페이즈 정보는 텍스처에 가버 함수를 필터로 적용한 결과 영상으로부터 구해지는데, 페이즈 정보는 지금까지 텍스처 특징으로 사용하기에는 적절하지 않다고 알려져 왔으며 관련 연구도 미미한 상태이다. 그 이유는 페이즈 정보를 계산하는 방법으로 역탄젠트 오퍼레이터를 적용하여 구하는데, 이렇게 구한 페이즈 값은 $-{\pi}/2$와 ${\pi}/2$ 범위에서 정의 되는 불연속 값들이기 때문이다. 이러한 불연속적인 페이즈 데이터는 텍스처에 대한 정보를 적절하게 표현하지 못하고 왜곡된 정보를 만든다. 물론 불연속적인 페이즈 데이터를 연속적인 페이즈 데이터로 변환하는 언랩핑은 이론적으로는 불연속의 문제를 해결하지만 실제적인 적용에서는 문제점을 노출시킨다. 즉 실수와 허수 부문이 모두 0인 지점을 중심으로 페이즈 불연속을 해결하는 과정에 따라 상이한 페이즈 데이터의 값들이 도출되어 정보가 왜곡된다. 본 논문의 두 번째 연구 목적은 이러한 단점을 근본적으로 회피하는 다른 방법을 찾는 것이다. 본 연구에서 제안하는 새로운 방법은 불연속적인 페이즈를 왜곡되고 복잡한 언래핑을 거치지 않고 바로 미분함으로써 영상분할에 필요한 데이터를 도출하는 것이다. 페이즈 미분 방식은페이즈 언랩핑 절차를 필요로 하지 않기 때문에 언랩핑의 왜곡을 회피하고, 알고리즘이 매우 간단해지며, 가버함수에 적용하는 필터도 자유롭게 선택할 수 있다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 제시하는 방법의 유용성을 검증하기 위해 가버 필터를 적용하여 도출된 결과 영상으로부터 새롭게 제시한 방법으로 계산한 페이즈로 구성된 특징 벡터를 구해 텍스처 영상의 분할에 이용하였다. 실험 결과를통해 본 논문에서 제시한 새로운 방식이 텍스처 영상분할에 필요한 유용한 정보를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.