• 제목/요약/키워드: 피라미드 영상

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움직임 활동도를 이용한 적응형 육각 탐색에 관한 연구 (A Study on Adaptive Hexagonal Search Using Motion Activity)

  • 김명호;박경완;오영걸;곽노윤
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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    • pp.141-144
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    • 2006
  • 본 논문은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속 블록 정합 알고리즘의 성능 개선에 관한 것으로, 이전 프레임의 움직임 활동도를 산출한 후, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 피라미드 계층 구조상에서 이 움직임 활동도에 따라 초기 움직임 탐색 계층을 적응적으로 선택하면서 적응형 육각 탐색에 기반한 계층적 블록 정합을 수행함으로써 움직임 벡터 추정의 고속화를 실현함과 동시에 국부 최소화를 효과적으로 경감시킬 수 있는 블록 정합 알고리즘을 제안함에 그 목적이 있다. 우선, 초기 연속된 두 프레임에 대해 적응형 육각 탐색을 이용하여 움직임 벡터를 추정한 후 움직임 활동도를 산출한다. 이후, 움직임 활동도가 낮은 경우, 다음 프레임의 움직임 벡터를 추정 시 최하위 계층에서 적응형 육각 탐색을 수행하고, 움직임 활용도가 높은 경우 피라미드 계층 구조상의 최상위 계층에서부터 상하 계층들 간에 움직임 탐색 영역을 중복시키면서 움직임 벡터를 추정한다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 영상 시퀀스들을 대상으로 움직임 보상 화질과 수렴시간 측면에서 그 성능을 평가 분석하였다. 제안된 방법에 따르면, 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 움직임 활동도가 높은 영상에서 야기되는 국부최소문제를 효과적으로 억제시키고 있음을 확인할 수 있었다.

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고해상도 위성영상과 기존 수치표고모델을 이용하여 신뢰성이 향상된 수치표고모델의 자동 생성 (Automatic generation of reliable DEM using DTED level 2 data from high resolution satellite images)

  • 이태윤;정재훈;김태정
    • Spatial Information Research
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    • 제16권2호
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    • pp.193-206
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    • 2008
  • 스테레오 영상으로부터 수치표고모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 두 영상 간의 정합을 수행한다. 정합은 초기 정합 후보점으로부터 시작되며, 두 영상 간의 접합점(Tie-points)이 이러한 초기 후보점 역할을 하게 된다. 이 초기 정합 후보점의 개수와 영상 내에서의 분포는 정합결과에 영향을 준다. 정합결과를 바탕으로 생성되는 수치표고모델에는 에러가 포함된다. 이러한 에러를 제거하는 가장 보편적인 방법은 주변값으로 보간하는 것이다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 수치표고모델을 자동으로 생성하기 위해서 기존 수치표고모델을 이용하여 자동으로 추출한 접합점(Tie-points)과 영상 피라미드 그리고 정합 결과에서 발생한 이상값(Outlier)을 기존 수치표고모델로 보정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 IKONOS, QuickBird, SPOTS 스테레오 영상과 DTED level 2 데이터를 이용하여 실험을 수행했으며, 실험결과를 통해서 제안된 방법으로 생성한 수치표고모델에서는 에러가 모두 제거되었음을 보여준다. 또한 기존 DTED level 2를 참값으로 하여 산출된 높이값에 대한 RMSE는 15m 미만으로, 비교적 정확한 수치표고모델을 생성하였음을 보여준다.

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다중 스케일 네트워크 기반 영상 내 모아레 무늬 제거 기법 (Image Demorieing Based on a Multi-scale Neural Network)

  • 박현국;비엔지아안;이철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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    • pp.263-265
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    • 2020
  • 본 논문에서는 다중 스케일로 구성된 뉴럴 네트워크를 이용하여 영상 내 모아레 무늬을 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 영상 피라미드를 생성하여 모아레 무늬를 구성하는 다양한 주파수 범위의 정보를 제거한다. 각 branch는 Multi-scale Feature Block (MFB)과 Tone-Mapping Block (TMB)으로 구성하여 효과적으로 모아레 현상을 제거하고 저하된 색상 저하를 복원한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 높은 모아레 제거 성능을 보이는 것을 확인한다.

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방향성 특징을 가지는 특징 점에 의한 차량 검출 (Vehicle Detection using Feature Points with Directional Features)

  • 최동혁;김병수
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제42권2호
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    • pp.11-18
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    • 2005
  • 본 논문은 CCD 카메라를 통해 입력받은 영상에서 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량을 검출하기 위해서 먼저 영상을 독립적인 방향과 레벨을 가지는 스티어블 피라미드로 변환한다. 특징 벡터는 스티어블 피라미드로 변환된 서브밴드들을 연관되는 같은 위치의 픽셀들을 체인으로 연결하여 방향성 피라미드 특징을 가지는 다차원 벡터들로 구성한다. 차량의 검출은 특징 점의 특징 벡터들을 차량 검출에 사용하였다. 특징 점은 기하학적 위치 정보와 국부적인 방향 정보를 가지는데 실험을 위해서 격자 구조 모양으로 일정한 간격을 갖는 격자 점, 사람의 수작업을 통해서 만든 코너 점, 그리고 격자 내의 코너 점을 대상으로 했다. 차량 검출을 위해 미리 저장된 모델 영상의 특징 점들의 특징벡터들과 후보 영상으로부터 추출된 특징 벡터들의 정합을 통해 각 특징 점의 거리를 비교했다. 차량 검출을 위해 특징 점을 이용함으로써 후보 영상 전체를 비교하지 않고 특징 점의 위치에 대해서만 특징 벡터를 비교하기 때문에 비교 시간과 정확도를 높일 수 있었다. 또한 주변 밝기조건 및 그림자의 영향에 의해 차량 검출이 민감한 문제를 해결할 수 있었다. 도로에서 획득한 주간 영상(10,567)과 저녁 영상(624)을 대상으로 실험하였고, 검출율은 주간의 경우 $92.0\%$와 야간의 경우 $87.3\%$를 얻을 수 있었다.

관전압과 관전류량이 노출 지수에 미치는 영향 : 원뿔형 피라미드 팬텀 방사선영상 중심으로 (Effects of Tube Voltage and Tube Current on Exposure Index : Focused on Radiographic Images of Cone Pyramid Phantom)

  • 성열훈
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.749-755
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    • 2019
  • 본 연구에서는 관전압과 관전류량이 디지털 방사선영상에서 적용되고 있는 노출 지수에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 방사선발생장치는 인버터방식의 디지털 X선 발생장치를 사용했으며 영상검출체는 포터블 형태의 무선 디텍터를 그리드 없이 사용하였다. 방사선영상은 3D 프린터를 이용하여 제작한 원뿔형 피라미드 팬텀을 이용하여 획득하였다. X선의 관전압 조사조건은 40 kVp부터 120 kVp까지 10 kVp 씩 증가시켰고 각 관전압에서 관전류량은 1 mAs에서부터 128 mAs까지 배수적으로 증가시켰다. 그 결과 관전압이 EI와 높은 $R^2$ 값으로 로그 함수적 관계가 있었으며 관전류량이 매우 높은 선형적인 관계가 있었다. 또한 영상 검출체의 면적선량과 EI도 $R^2$ 값이 0.76 이상으로 높은 상관관계가 있었다. 결론적으로 관전류량이 EI에 선형적으로 영향을 주었으며, 적절한 영상품질 유지를 위해서는 예측이 용이한 관전류량을 주로 조절하는 것이 유리하다고 판단된다.

블록 기반 제로트리와 쿼드트리를 이용한 정지영상 부호화 (Still image coding using block-based zerotree and qudtree)

  • 김효준;이상욱
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.653-656
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    • 2001
  • 웨이블렛 변환을 이용한 영상 압축의 방법에 있어서 최근 우수한 압축 성능을 보이는 비트 평면 부호화 방법이 많이 발전되어 왔다. 본 논문에서는 블록 기반 제로트리와 사진나무구조를 이용하여 비트 평면을 효율적으로 부호화함으로써 우수한 압축 성능을 보이는 부호기를 제안한다. 블록 기반 제로트리는 주파수 대역에 걸쳐 상관성을 보이며 존재하는 중요하지 않은 계수를 효과적으로 부호화하며, 사진나무구조는 블록 안에 있는 중요한 계수를 찾아내어 부호화한다. 제안하는 부호기의 성능은 기존의 우수한 비트 평면 부호기에 필적하는 성능을 보이며, 특히 낮은 피라미드 레벨과 저비트율에서의 성능이 더 우수함을 보인다.

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가중치 기반 Bag-of-Feature와 앙상블 결정 트리를 이용한 정지 영상에서의 인간 행동 인식 (Human Action Recognition in Still Image Using Weighted Bag-of-Features and Ensemble Decision Trees)

  • 홍준혁;고병철;남재열
    • 한국통신학회논문지
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    • 제38A권1호
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    • pp.1-9
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    • 2013
  • 본 논문에서는 CS-LBP (Center-Symmetric Local Binary Pattern) 특징과 공간 피라미드를 이용한 BoF (Bag of Features)를 생성하고 이를 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 인간의 행동을 인식하는 알고리즘을 제안한다. BoF를 생성하기 위해 영상을 균일한 패치로 나누고, 각 패치 마다 CS-LBP 특징을 추출한다. 행동 분류 성능을 향상시키기 위해 패치들마다 추출한 특징벡터들에 대해 K-mean 클러스터링을 적용하여 코드 북을 생성한다. 본 논문에서는 영상의 지역적인 특성을 고려하기 위해 공간 피라미드 방법을 적용하고 각 공간 레벨에서 추출된 BoF에 대해 가중치를 적용하여 최종적으로 하나의 특징 벡터로 결합한다. 행동 분류를 위해 결정트리의 앙상블로 이루어진 랜덤 포레스트는 학습 단계에서 각 행동 클래스를 위한 분류 모델을 만든다. 가중 BoF가 적용된 랜덤 포레스트는 다양한 인간 행동 영상을 포함하고 있는 Standford Actions 40 데이터를 성공적으로 분류하였다. 또한 기존 방법에 비해 분류 성능이 유사하거나 우수하며, 한 장의 영상에 대해 빠른 인식속도를 보였다.

비 손실 라플라시안 피라미드 부호화의 최적 비트 배정 (Optimum Bit Allocation for Lossless Laplacian Pyramid Coding)

  • 채종길
    • 한국통신학회논문지
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    • 제18권11호
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    • pp.1618-1625
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    • 1993
  • 비손실 라플라시안 파라미드를 이용한 영상 전송에서 최종 재생 영상의 화질은 각 계층별 부호화율과는 상관없이 거의 일정하게 나타난다. 그러나 저 해상도를 갖는 상위 계층에서 재생 영상의 화질은 각 계층별 부호화율에 따라 큰 차이를 나타낸다. 본 논문에서는 상위 계층에서는 우수한 재생 영상을 얻으며, 최종 재생 영상에서는 왜곡을 최소화할 수 있는 계층별 최적 비트 배정 방식을 제안하였다. 제안된 방식에 의한 재생 영상은 기존의 방식에 비해 저 해상도를 갖는 계층에서의 높은 PSNR과 우수한 화질을 나타내므로 보다 효율적인 점진적 영상 전송이 가능하였다.

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이미지 피라미드 기반의 다중 노출 영상 융합기법 단순화를 위한 가우시안 피라미드 최상층 근사화 (An Approximation of Gaussian Pyramid Top Layer for Simplification of Image Pyramid-based Multi Scale Exposure Fusion Algorithm)

  • 황태훈;김진헌
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제22권10호
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    • pp.1160-1167
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    • 2019
  • Because of the dynamic range limitation of digital equipment, it is impossible to obtain dark and bright areas at the same time with one shot. In order to solve this problem, an exposure fusion technique for fusing a plurality of images photographed at different exposure amounts into one is being studied. Among them, Laplacian pyramid decomposition based fusion method can generate natural HDR image by fusing images of various scales. But this requires a lot of computation time. Therefore, in this paper, we propose an approximation technique that achieves similar performance and greatly shortens computation time. The concept of vanishing point image for approximation is introduced, and the validity of the proposed approach is verified by comparing the computation time with the resultant image.

이미지 피라미드를 이용한 큰 객체 실시간 탐지 (Real-Time Detection of Large Objects using Image Pyramid)

  • 주권일;손승욱;안한세;정용화;박대희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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    • pp.709-712
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    • 2020
  • 영상 처리 응용을 위해 개발된 대부분의 CNN 기반 객체 탐지 기법은 mAP 를 올리기 위해 작은 객체 탐지에 더 주력하는 경향이 있다. 본 연구에서는 이미지 피라미드를 통한 서로 다른 해상도의 탐지 결과를 앙상블을 하여 작은 객체의 탐지 성능은 유지하면서 큰 객체의 탐지 성능을 향상시키고자 한다. 또한, 기존 NMS 방식의 문제점을 파악하고 새로운 NMS 방식인 G-NMS 를 제안한다. COCO 데이터로 실험 결과 서로 다른 해상도의 탐지 결과 앙상블을 통하여 30fps 이상의 실시간 탐지를 만족하면서 큰 객체에 대한 AP 가 0.5~1.5% 상승되었음을 확인하였다. 제안한 G-NMS 방식 적용시 큰 객체에 대한 AR 이 2.6~3.8% 상승되었으며, 작은 객체를 포함한 전체 mAP 가 0.7~0.9% 상승되었음을 확인하였다.