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.
There are many methods for surveying the status of a road, and the use of unmanned aerial vehicle (UAV) photo is one such method. When the UAV images are too large to be processed and suspected to be redundant, a texture extraction technique is used to transform the data into a reduced set of feature representations. This is an important task in 3D simulation using UAV images because a huge amount of data can be inputted. This paper presents a texture extraction method from UAV images to obtain high-resolution images of bridges. The proposed method is in three steps: firstly, we use the 3D bridge model from the V-World database; secondly, textures are extracted from oriented UAV images; and finally, the extracted textures from each image are blended. The result of our study can be used to update V-World textures to a high-resolution image.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.575-578
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2001
사진으로부터 실물과 같은 3차원 모델을 추출하고 텍스처를 추출하는 영상 기반 모델링 및 렌더링에 대한 많은 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 다중 입력 영상으로부터 다면체 프리미티브를 이용하여 3차원 모델을 생성하고 각 모델 면의 텍스처를 입력 영상으로부터 획득하는 영상 기반 모델러를 설계 및 구현하였다.
본 논문은 회전 및 천이불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극좌표계에서 동일한 공간 주파수에서 각도 방향으로 투영을 하는 각도 투영법을 제안하며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수이 합과 표준편차를 특징벡터로 이용한다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위해 극좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에도 효율적인 검색률을 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.459-463
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2006
사회가 개인화하고 사용자의 요구가 다양해짐에 따라, 사용자의 감성을 기반으로 하여 서비스를 제공하는 많은 연구와 응용 어플리케이션을 개발되고 있다. 그 중, 시각적인 정보에 대한 인간의 감성은 디자인, 패션, 상품개발과 같은 여러 분야에서 그 중요성이 부각되어 다각적인 측면으로 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나, 그러한 연구들이 아직 괄목할 만한 성과를 내지 못하고 있다. 더욱이, 시각 정보로부터 유용한 요소를 추출하고, 감성을 예측하는 자동화된 시스템이 매우 미흡한 실정이다. 그러므로, 본 연구는 칼라와 텍스처를 자동으로 추출하고 그와 관련된 특정 감성에 대해 효율적으로 예측 가능한 직물감성 예측 신경망 시스템을 개발하였다. 또한 칼라와 텍스처와 같은 시각정보와 감성과의 관계를 규명하고자 각 시각 특징을 입력 값으로 하고, 감성 값을 출력 값으로 하는 신경망을 개발하였고 실험을 통해 각 감성에 따라 칼라와 텍스처 요소가 다르게 영향을 미친다는 사실을 증명할 수 있었다.
This paper compares two different approaches based on wavelet and Gabor decomposition towards representing the texture of an arbitrary region. The Gabor-domain mean and standard deviation combination is considered to be best in representing the texture of rectangular regions. However, texture representation of arbitrary regions would enable generalized object-based image retrieval and other applications in the future. In this study, we have found that the wavelet features perform better than the Gabor features in representing the texture of arbitrary regions. Particularly, the wavelet-domain standard deviation and entropy combination results in the best retrieval accuracy. Based on our experiment with texture image sets, we present and compare tile retrieval accuracy of multiple wavelet and Gabor feature combinations.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.6
s.312
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pp.36-45
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2006
Three-dimensional (3-D) texture coordinates mean the position information of torture segments that are mapped into polygons in a 3-D mesh model. In order to compress texture coordinates, previous works reused the same linear predictor that had already been employed to code geometry data. However, the previous approaches could not carry out linear prediction efficiently since texture coordinates were discontinuous along a coding order. Especially, discontinuities of texture coordinates became more serious in the 3-D mesh model including a non-atlas texture. In this paper, we propose a new scheme to code 3-D texture coordinates using as a texture image rearrangement. The proposed coding scheme first extracts texture segments from a texture. Then, we rearrange the texture segments consecutively along the coding order, and apply a linear prediction to compress texture coordinates. Since the proposed scheme minimizes discontinuities of texture coordinates, we can improve coding efficiency of texture coordinates. Experiment results show that the proposed scheme outperforms the MPEG-4 3DMC standard in terms of coding efficiency.
Kim, Jin-Woo;Park, Young-Jin;Kim, Young-Sik;Han, Tack-Don
Journal of Korea Game Society
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v.8
no.2
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pp.57-68
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2008
Texture Mapping is a technique for adding realism to an image in 3D graphics Chip. Bilinear filtering mode of this technique needs accesses of 4 texels to process one pixel. In this paper we analyzed the access pattern of texture, and proposed the high performance texture cache which can access 4 texels simultaneously. We evaluated using simulation results of 3D game(Quake 3, Unreal Tournament 2004). Simulation results show that proposed texture cache has high performance on the case where physical size is less then or equal 8KBytes.
Automatic smoke detection systems using a surveillance camera requires a reliable smoke detection method. When an image sequence is captured from smoke spreading over in the air, not only has each smoke image frame a special texture, called static texture, but the difference between two smoke image frames also has a peculiar texture, called dynamic texture. Even though an object has a static texture similar to that of the smoke, its dynamic texture cannot be similar to that of the smoke if its movement differs from the diffraction action of the smoke. This paper presents a reliable smoke detection method using these two textures. The proposed method first detects change regions using accumulated frame difference, and then picks out smoke regions using Haralick features extracted from two textures.
Jo, Cheol-Yong;Kim, Je-Dong;Jang, Sung-Eun;Choi, Chang-Yeol;Kim, Man-Bae
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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